Анализ методов учета грузовых автомобилей в транспортном потоке регулируемого перекрестка

Введение. Формирование «грузового каркаса» вокруг крупных городов приводит к изменению состава транспортного потока на объездных путях и увеличению в общем транспортном потоке грузовых автомобилей различных категорий. Помимо этого, активная застройка пригородной территории жилыми комплексами способствует возрастанию трафика. Совокупность отраженных явлений приводит к возникновению определенного рода транспортных проблем, связанных в первую очередь со снижением пропускной способности. Довольно часто такие проблемы наблюдаются на регулируемых перекрестках, что требует оперативного изменения режима управления, для этого необходимым мероприятием является обязательный учет технических и динамических параметров грузовых автомобилей, которые не в полной мере учитываются в существующих коэффициентах приведения. С целью установления степени влияния данных параметров на изменение основных характеристик транспортного потока, таких как среднее время проезда и средняя скорость движения, выполнено данное исследование.

Методы и материалы. При выполнении исследования были применены методы натурного наблюдения, статистического анализа и моделирования. Необходимыми материалами для выполнения исследования являлись устройства автоматического сбора характеристик транспортного потока, такие как видеокамеры и детекторы транспорта, продукт AnyLogic версии 8.0 для выполнения моделирования и пакет описательной статистики в MSExcel.

Результаты. В ходе выполнения исследования и проведения эксперимента было установлено различие основных характеристик транспортного потока при использовании стандартных коэффициентов приведения и без их использования с учетом динамических и технических параметров грузовых автомобилей. На объекте исследования определена разница в значении среднего времени проезда () при различных методах учета грузовых автомобилей, наблюдаемая в диапазоне [-51,5%; 16,8%] и средней скорости движения () в диапазоне [-20%; 34%]. В результате математических изысканий определены функциональные зависимости между средней скоростью движения и интенсивностью движения с учетом наличия грузовых автомобилей различных категорий, их технических и динамических параметров. Определены пути дальнейшего исследования.

1. Анализ сложности городской транспортной сети / А. П. Кирпичников, И. С. Ризаев, Д. И. Мифтахутдинов, Е. Л. Буйнова // Вестник Технологического университета. 2019. Т. 22, № 3. С. 123 – 127.

2. Басков В. Н., Исаева Е. И., Игнатов А. В. Оценка улично-дорожной сети по помехонасыщенности // Мир транспорта и технологических машин. 2019. № 4 (67). С. 66 – 72.

3. Павлов В. В. Транспортно-логистические комплексы: современное состояние, особенности, перспективы развития // Экономика и предпринимательство. 2016. № 11-3 (76). С. 946 – 951.

4. Головцова И. Г., Довгенко И. А. Методы повышения конкурентоспособности транспортно-логистических комплексов // Теория и практика общественного развития. 2016. № 4. С. 59 – 61.

5. Исаков К., Стасенко Л. Н., Алтыбаев А. Ш., Дайырбекова Д. Влияние параметров цикла светофорного регулирования на пропускную способность регулируемых пересечений // Вестник СибАДИ. 2019; 16 (2): 146 – 155. https://doi.org/10.26518/20717296-2019-2-146-155

6. Novikov A., NovikovI., Shevtsova A. Modeling of traffic-light signalization depending on the quality of traffic flow in the cit. Journal of Applied Engineering Science. 2019. Vol. 17. No 2. P. 175 181. DOI:10.5937/jaes17-18117.

7. Novikov A., Katunin A., NovikovI., Shevtsova A. Research of Influence of Dynamic Characteristics for Options Controlled Intersection // Procedia Engineering. 2017.Vol. 187. P. 664-671.DOI:10.1016/j.proeng.2017.04.429.

8. Власов А. А., Пильгейкина И. А., Скорико ва И. А. Методика формирования многопрограммного управления изолированным перекрестком // Компьютерные исследования и моделирование. 2021. Т. 13, № 2. С. 295 – 303. DOI:10.20537/20767633-2021-13-2-295-303.

9. Шевцова А. Г., Бурлуцкая А. Г., Юнг А. А. Оценка влияния параметров автомобилей на значение потока насыщения // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2022. № 1. С. 126 – 134. DOI:10.25198/20777175-2022-1-126.

10. Рассоха В. И., Никитин Н. А., Савина Ю. Э. Сравнение эффективности алгоритмов расчёта режима работы светофорного объекта // Технико-технологические проблемы сервиса. 2020. № 4 (54). С. 44 – 49.

11. Андронов С. А. Сравнение эффективности адаптивных алгоритмов светофорного регулирования в среде AnyLogic // Программные продукты и системы. 2019. № 1. С. 150 – 158.

12. Скакальская Е. Д., Самойлова И. А. Разработка модели перекрестка средствами AnyLogic // Молодой ученый. 2022. № 21 (416). С. 209 – 211.

13. Solving a Traffic Congestion Problem at T-intersections using AnyLogic Simulation / S. M. M. Kazmi, Xu. Sun, H. Yu [et al.] // Conference of Open Innovations Association, FRUCT. 2022. No 32. P. 359 – 365.

14. Койнова А. С. Использование AnyLogic для моделирования транспортных процессов // Научный альманах. 2017. № 1-3 (27). С. 83 – 85. DOI:10.17117/na.2017.01.03.083.

15. Реенко Н. А., Михайлов А. С. Разработка имитационной модели дорожного движения в программной среде Any logic // Решетневские чтения. 2018. Т. 2. С. 153 – 155.

16. Моделирование процесса движения на магистральной улице г. Воронежа в программной среде AnyLogic / С. В. Дорохин, Д. В. Лихачев, А. Ю. Артемов, А. В. Марусин // Воронежский научно-технический вестник. 2022. Т. 4. № 4 (42). С. 73 – 84. DOI:10.34220/2311-8873-2022-73-84.

17. Зырянов В. В. Методы оценки адекватности результатов моделирования // Инженерный вестник Дона. 2013. № 2 (25). 132 с.

18. Information technologies and management of transport systems development of the approach to assessing adaptation of the intersection transport model / A. Novikov, S. Glagolev, I. Novikov, A. Shevtsova // IOP Conference Series, ICI2AE 2019, Irkutsk, 27 мая 01 2019 года. Vol. 632. Irkutsk: Institute of Physics Publishing, 2019. P. 012052. DOI: 10.1088/1757899X/632/1/012052

19. Adaptation Capacity of the Traffic Lights Control System (TSCS) as to Changing Parameters of Traffic Flows Within Intellectual Transport Systems (ITS) / A. Novikov, I. Novikov, A. Katunin, A. Shevtsova // Transportation Research Procedia: 12th International Conference “Organization and Traffic Safety Management in Large Cities”, SPbOTSIC 2016, Saint-Petersburg, 28-30 сентября 2016 года. Vol. 20. Saint-Petersburg: Elsevier B.V., 2017. P. 455-462. DOI: 10.1016/j.trpro.2017.01.074

20. Разработка методики адаптации модели регулируемого пересечения / И. А. Новиков, А. Г. Шевцова, А. А. Кравченко, А. Г. Бурлуцкая // Вестник СибАДИ. 2020. Т. 17. № 6 (76). С. 726 – 735. DOI:10.26518/2071-7296-2020-17-6-726-735.

21. Донченко В. В. Оценка коэффициентов приведения грузовых автомобилей, применительных к расчету параметров регулируемого перекрестка / В. В. Донченко, А. Н. Шумский // Вест ник СибАДИ. 2021. Т. 18, № 5 (81). С. 544 – 553. DOI:10.26518/2071-7296-2021-18-5-544-553.

22. Новиков И. А., Медведев М. И., Шевцова А. Г. Влияние динамических характеристик грузового автотранспорта на параметры регулируемого перекреста // Мир транспорта и технологических машин. 2017. № 1 (56). С. 62 – 69.

23. Левашев А. Г., Михайлов А. Ю. Уточнение коэффициентов приведения к легковому автомобилю для расчетов режимов регулирования // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2005. № 1 (21). С. 138 – 143.

24. Volkova E. V. An analysis of traffic flow distribution on roads / E. V. Volkova, A. A. Stepanenko // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering: 3, New Technologies and Targeted Development Priorities, Irkutsk, 23–24 апреля 2020 года. Irkutsk, 2020. P. 012074. DOI:10.1088/1757899X/880/1/012074.

25. Бойко А. Ф., Кудеников Е. Ю. Точный метод расчета необходимого количества повторных опытов // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В. Г. Шухова. 2016. № 8. С. 128 – 132.