Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 18(146)

Рубрика журнала: Технические науки

Секция: Транспортные коммуникации

Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3, скачать журнал часть 4, скачать журнал часть 5, скачать журнал часть 6

Библиографическое описание:
Андрущак И.В., Петров Д.Н., Рехалов Р.О. ОПТИМИЗАЦИЯ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ НА УЧАСТКЕ УЛИЧНО-ДОРОЖНОЙ СЕТИ ПОСРЕДСТВОМ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ // Студенческий: электрон. научн. журн. 2021. № 18(146). URL: https://sibac.info/journal/student/146/213785 (дата обращения: 30.11.2024).

ОПТИМИЗАЦИЯ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ НА УЧАСТКЕ УЛИЧНО-ДОРОЖНОЙ СЕТИ ПОСРЕДСТВОМ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Андрущак Иван Викторович

студент, кафедра технология транспортных процессов, Тюменский индустриальный университет,

РФ, г. Тюмень

Петров Дмитрий Николаевич

студент, кафедра технология транспортных процессов, Тюменский индустриальный университет,

РФ, г. Тюмень

Рехалов Роман Олегович

студент, кафедра технология транспортных процессов, Тюменский индустриальный университет,

РФ, г. Тюмень

OPTIMIZATION OF TRAFFIC ON A SECTION OF THE ROAD NETWORK BY MEANS OF SIMULATION MODELING

 

Ivan Andrushchak

student, Department of Technology of transport processes, Tyumen Industrial University,

Russia, Tyumen

Dmitriy Petrov

student, Department of Technology of transport processes, Tyumen Industrial University,

Russia, Tyumen

Roman Rekhalov

student, Department of Technology of transport processes, Tyumen Industrial University,

Russia, Tyumen

 

АННОТАЦИЯ

В настоящее время в крупных городах большое внимание уделяется обеспечению централизованного управления светофорными объектами, информационными табло, дорожными знаками, наблюдению за транспортными потоками и транспортными ситуациями, мониторингу сети с целью поддержания ее целостности и стабильной обработки данных в режиме реального времени. В России ведется разработка и внедрение интеллектуальных транспортных систем (ИТС) разного масштаба, вектор которого задан Транспортной стратегией Российской Федерации на период до 2030 года.

ABSTRACT

Currently, in large cities, much attention is paid to providing centralized management of traffic lights, information boards, road signs, monitoring traffic flows and traffic situations, monitoring the network in order to maintain its integrity and stable data processing in real time. In Russia, the development and implementation of intelligent transport systems (ITS) of various scales is underway, the vector of which is set by the Transport Strategy of the Russian Federation for the period up to 2030.

 

Ключевые слова: улично-дорожная сеть (УДС), автоматизированная система управления дорожного движения (АСУДД), организация дорожного движения (ОДД), имитационное моделирование.

Keywords: street and road network (UDS), automated traffic management system (ASUDD), traffic management (ODD), simulation modeling.

 

Цели внедрения АСУДД:

  • Увеличение пропускной способности автомобильной дороги;
  • Обеспечение соответствия параметров транспортного потока пропускной способности автомобильной дороги;
  • Предотвращение заторовых ситуаций;
  • Уменьшение задержек в движении транспорта;
  • Уменьшение времени прохождения маршрута;
  • Повышение информированности участников дорожного движения;
  • Повышение безопасности дорожного движения;
  • Снижение числа ДТП.

 

Рисунок 1. Схема перекрестка с направлением движения на нем

 

Рассмотрим, как влияет коэффициент загрузки на среднее время транспорта в пути. Без сдвига разрешающего сигнала по времени и со сдвигом в 5 секунд. Приведенные ниже данные получены при помощи компьютерной программы имитационного моделирования PTV Vissim 11.

В качестве входных параметров использовались интенсивности транспортных потоков как по главным, так и по второстепенным направлениям (табл.1).

Таблица 1.

Входные параметры для моделирования

 

Направления движения

 

с 1 по 6

с 7 по 12

Уровень загрузки, Z

Интенсивность

полосы движения, N (авт/ч)

0,4

168

108

0,6

252

162

0,85

357

230

 

Рисунок 2. Зависимость среднего времени в пути от коэффициента загрузки без сдвига разрешающего сигнала по времени

 

Таблица 2.

Параметры для моделирования с учетом сдвига по фазе

 

Среднее время задержки, сек

Уровень загрузки, Z

без сдвига

сдвиг 5 секунд

0,4

101,6

99,7

0,6

118,9

108,8

0,85

163,7

137,6

 

Рисунок 3. Зависимость среднего времени в пути от коэффициента загрузки с учетом сдвига по фазе

 

На основании данных, полученных в результате имитационного моделирования, можно сделать вывод, что большие затраты капитала не всегда приводят к наибольшему эффекту. Чаще всего к рассмотрению более сложных, трудоемких и дорогостоящих мероприятий переходят после того, как введение простейших мер недостаточно. Поэтому перед тем, как принять какое-либо решение по изменению схем ОДД или реконструкции УДС необходимо произвести моделирование в программном комплексе, чтобы была возможность избежать неоправданных решений и ненужных затрат, которые могут лишь незначительно изменить существующую ситуацию или ухудшить ее.

 

Список литературы:

  1. ГОСТ Р 34.401-90 «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Средства технические периферийные автоматизированных систем дорожного движения. Типы и технические требования».
  2. СНиП 2.05.02-85*. Автомобильные дороги.
  3. Библиотека Гостов, стандартов и нормативов: портал [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www. infosait.ru /norma _doc/ 41/41135 /index.htm Дата обращения 10.09.2013.
  4. Концепция проекта Федерального закона "Об организации дорожного движения и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации портал [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.rg.ru/2012/02/15/dorogi–site–dok.html Дата обращения 15.09.2013.

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.