CC BY
5
РАЗДЕЛ II
ТРАНСПОРТ
Научная статья
УДК 656.135.2 ГР) Check for updates
DOI: https://doi.org/10.26518/2071-7296-2023-20-2-218-229 EDN: UGSCIG
АНАЛИЗ МЕТОДОВ УЧЕТА ГРУЗОВЫХ АВТОМОБИЛЕЙ В ТРАНСПОРТНОМ ПОТОКЕ РЕГУЛИРУЕМОГО ПЕРЕКРЕСТКА
В. В. Донченко, А. Н. Шумский
Открытое акционерное общество «Научно-исследовательский институт
автомобильного транспорта (НИИАТ)»,
г. Москва, Россия
doncenko@niiat.ru, http://orcid.org/0000-0002-0544-7608 shumskiy-msk@bk.ru, http://orcid.org/0000-0002-4339-5650
Ответственный автор
АННОТАЦИЯ
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.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: грузовые автомобили, регулируемые перекрёстки, грузоподъёмность, моделирование, средняя скорость движения
Статья поступила в редакцию 05.02.2023; одобрена после рецензирования 01.03.2023; принята к публикации 21.04.2023.
Авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
Прозрачность финансовой деятельности: авторы не имеют финансовой заинтересованности в представленных материалах и методах. Конфликт интересов отсутствует.
Для цитирования: Донченко В. В., Шумский А. Н. Анализ методов учета грузовых автомобилей в транспортном потоке регулируемого перекрестка // Вестник СибАДИ. 2023. Т 20, № 2 (90). С. 218-229. https://doi.org/10.26518/2071-7296-2023-20-2-218-229
© Донченко В. В., Шумский А. Н., 2023
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.
218
© 2004-2023 Вестник СибАДИ
The Russian Automobile
and Highway Industry Journal
Том 20, № 2. 2023
Vol. 20, No. 2. 2023
TRANSPORT
PART II
Origin article
DOI: https://doi.org/10.26518/2071-7296-2023-20-2-218-229 EDN: UGSCIG
ANALYSIS OF METHODS FOR ACCOUNTING CARGO VEHICLES IN TRAFFIC FLOW OF A REGULATED CROSSROAD
Vadim V. Donchenko, Aleksandr N. Shumskiy*
OAO Scientific and Research Institute of Motor Transport (NIIAT)
Moscow, Russia
doncenko@niiat.ru, http://orcid.org/0000-0002-0544-7608 shumskiy-msk@bk.ru, http://orcid.org/0000-0002-4339-5650
Corresponding author
ABSTRACT
Introduction. The formation of a 'cargo frame’ around large cities leads to a change in the composition of the traffic flow on bypass roads, and an increase in the total traffic flow of trucks of various categories. In addition, the active development of suburban areas with residential complexes contributes to an increase in traffic. The totality of the reflected phenomena leads to the emergence of a certain kind of transport problems, primarily associated with a decrease in throughput. Quite often, such problems are observed at regulated intersections, which requires a prompt change in the control mode; for this, the necessary measure is the mandatory consideration of the technical and dynamic parameters of trucks, which are not fully taken into account in the existing reduction factors. In order to establish the degree of influence of these parameters on the change in the main characteristics of the traffic flow, such as the average travel time and average speed, this study was carried out.
Methods and materials. When performing the study, the methods of natural observation, statistical analysis and modelling were applied. The necessary materials for the study were devices for automatic collection of traffic flow characteristics, such as video cameras and traffic detectors, Any Logic version 8.0 for modelling, and a package of descriptive statistics in MS Excel.
Results. In the course of the study and the experiment, a difference in the main characteristics of the traffic flow when using standard reduction factors and without using them, taking into account the dynamic and technical parameters of trucks was established. At the object of the study, the difference in the value of the average travel time () for various methods of accounting for trucks, observed in the range [-51.5%; 16.8%] and average speed () in the range [- 20%; 34%] was determined. As a result of mathematical research, functional relationships between the average speed and traffic intensity are determined, taking into account the presence of trucks of various categories, their technical and dynamic parameters. The ways of further research are determined.
KEYWORDS: trucks, regulated intersections, carrying capacity, simulation, average speed
The article was submitted 05.02.2023; approved after reviewing 01.03.2023; accepted for publication 21.04.2023.
The authors have read and approved the final manuscript.
Financial transparency: the authors have no financial interest in the presented materials or methods. There is no conflict of interest.
For citation. Donchenko V. V., Shumskiy A. N. Analysis of methods for accounting cargo vehicles in traffic flow of a regulated crossroad. The Russian Automobile and Highway Industry Journal. 2023; 20 (2): 218-229. https://doi.org/10.26518/2071-7296-2023-20-2-218-229
© Donchenko V. V., Shumskiy A. N., 2023
Content is available under the license Creative Commons Attribution 4.0 License.
Том 20, № 2. 2023
Vol. 20, No. 2. 2023
© 2004-2023 Вестник СибАДИ
The Russian Automobile
and Highway Industry Journal
219
РАЗДЕЛ II
ТРАНСПОРТ
ВВЕДЕНИЕ
В современных городских условиях особое внимание уделяется вопросу обеспечения пропускной способности городских дорог и участков, например перекресткам, способам поддержания требуемого уровня и мероприятиям, направленным на ее повышение [1, 2]. Активная застройка городской и пригородной территории жилыми комплексами изменяет показатели спроса на определенные участки дорожной сети, что в большинстве случаев приводит к возникновению заторов. Схожая ситуация наблюдается и в условиях проектирования и организации транспортно-логистических комплексов (ТЛК) [3, 4]. Формирование крупных логистических парков вблизи крупнейших городов и городских агломераций для перераспределения грузовых потоков, обеспечения транзитности и осуществления междугородных и международных перевозок приводит к изменению состава транспортного потока. С учетом того, что сегодня в большинстве городов России, особенно крупнейших, например, таких как Москва, приняты меры по регулированию движения грузовых транспортных средств повышенной грузоподъёмности, заключающиеся в специализированной организации движения по магистральным улицам городов, например, определенный временной режим для движения, движение по разрешенным полосам, движение по специализированным пропускам. В большинстве случаев движение грузовых автомобилей, особенно транзитных, осуществляется в объезд крупных городов, что приводит к изменению состава транспортного потока, в котором довольно часто преобладают грузовые автомобили различной грузоподъёмности. В комплексе отраженные изменения - застройка пригородной территории - увеличение количества легковых автомобилей и превалирование грузовых автомобилей - изменение состава транспортного потока приводит к возникновению заторов на используемых участках для движения, особенно на регулируемых перекрестках [5, 6]. В таких случаях одним из альтернативных и быстрых способов изменения транспортной ситуации является оперативное изменение режима управления с соответствующим перерасчетом длительностей фаз регулирования [5, 6, 7, 8, 9, 10]. Необходимое изменение требует решения ряда задач, связанных в первую очередь с оценкой изменения основных показателей транспортного потока в зоне регулируемого перекрестка при наличии определенного количества грузовых автомобилей различной грузоподъёмности.
С учетом вышесказанного, основной целью данного исследования является установление зависимости между временем движения и интенсивностью с учетом изменения состава транспортного потока. Основные задачи: 1. Анализ объекта исследования. 2. Моделирование объекта исследования 3. Определение условий эксперимента. 4. Проведение эксперимента и интерпретация результатов.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Сформированные во введении условия стали критериями при выборе объекта исследования - регулируемого перекрестка, также в виду наличия определенных устройств, обеспечивающих постоянный мониторинг транспортной ситуации в качестве исследуемого, определен регулируемый перекрёсток Проектируемый пр-д № 5108 - ул. Подольских курсантов, расположенный в г. Москве (рисунок 1).
Рисунок 1 - Спутниковый снимок исследуемого участка -Проектируемый пр-д № 5108 -ул. Подольских курсантов Источник: Составлено авторами.
Figure 1 - Satellite image of the study area - Projected pr-d No. 5108 - st. Podolsk cadets Source: compiled by the authors.
Объект исследования расположен в промышленной зоне на юге Москвы, имеется большое количество логистических распределительных центров и вблизи осуществляется активная застройка жилыми комплексами. В соответствии с официальным запросом в Государственное казенное учреждение г. Москвы - Центр организации дорожного движения (ЦОДД) Правительства Москвы от 13.04.2022 г. № 0132-04/163 были получены данные о суточной интенсивности и составе транспортного потока на объекте исследования за период 01.02.2022-26.04.2022.
В соответствии c нормативным документом ТР ТС 018/2011 в рамках исследования определены три категории грузовых автомобилей, различных по грузоподъёмности (таблица 1).
220
© 2004-2023 Вестник СибАДИ
The Russian Automobile
and Highway Industry Journal
Том 20, № 2. 2023
Vol. 20, No. 2. 2023
TRANSPORT
PART II
Таблица 1
Категории грузовых автомобилей
И сточмиаС остсрлено авторам и.
Table 1
Categories of trucks
Source: compiled by the abhors.
№ п/п Обозначение категории Описание категории
1 № 1 Автомобили, предназначенные для перевозки грузов, имеющие технически допустимую максимальную массу не более 3,5 т
2 № 2 Автомобили, предназначенные для перевозки грузов, имеющие технически допустимую максимальную массу свыше 3,5 т, но не более 12 ч
3 № 3 щстомoбслс, кдеднатскмгтны1е дум сepeкв(ти аpyтвт,вмсрд2о ткенисeoсс .noctyNn^yp еaатсмaлтн2ю мас^ телвк1д т
А нализ данных ЦОДД за рассматриваемый период позволил установить долю каждой категории в общым транспортчотпотмчес вчем-сиг^с^^сс от воемкнисутсж,дщк нагляднрстч резульчемы анализа длм срэ^е^^! 0 6.02.2022) представлекы ка пч сунву 2. В есмтлее с^р^мес-портност потока еыблудг^ювмм легкчрые, флу ыорые и етым^жилд|^с^м етттятТтли, тсттоякЧ поток поллсерерчн реоковыле авттмобчруды (ытр%), пду^с^р^с^док чылмеррм чы mp оточис-ленчым порме чрекковлла ла тяятрытяпстe-мор участке м селтачреом менее 5% тт обще го кулиокстку кеторд бибей, сфедортыленных ч
то^о^с^сплрт2)К1 плк<^1^е^. В смязи с удм,2то основная цель исследования связана с грузовы-мт авдодобилями, печанализе туаюспчрдкего потякл ое грoвыeaвтямоеилии ычссмжирски е отнесены мфупыч итыс ыптомобивей (ричунок 2, е. И(^с^(^(^с^р^^т^b^lC тчр ^^тов^а^^а^лой щфщео-вой некоторыхрлтчеые прмр^умткрм н в до-
cttnonho KoPbLMOd йошчрутее (СТЫД Дсм. ркеу-рок 2,а(, отенкс покоптговиям в cротекеcткки среТривей м позстлисг чутаноктты, ттт стыке еы— прт^тде тлы на 1^р^с^^мкв1ы естомобылп, от-е^(^(^^1тмеся к ксмегдтео 1Кср (ды суоос 2,6).
ГО ° Q. „
100,0
80,0
00,0
40.0
20.0 0,0
си
з-
ю
о
ц
о
d
ооооооооооооооооооооос
оооооооооооооооооооооо
<Чот>^ю<Ьг^<»с»о^<>1от>^ю<Ьг^<»с»о^<>1с6
OOOOOOOOt-t-t-t-t-t-t-t-t-t-<N<N<N<M
Втксм, к
■ дтум лыые третртCллтC, % дтум рттвтрые третртCллтC, %
о
1=
0
1 vO
го ^
I |
Э-g
ID
о
ц
о
d
ооооооооооооооооооооооос
ооооооооооооооооооооооос
d^Ain^ipfflNcdoio^fNo^w^Ncdoid-Aoicf
ООООООООООт-т-т-т-т-т-т-т-т-т-ОЧОЧОЧО
Втксм, к
*- дтум рттвтрые тртортCллтC птетЕттлы N1, % ♦—дтум рттвтрые тртортCылтC птетЕттлы N2, % дтум рттвтрые тртортCылтC птетЕттлы N3, %
h
t
Рисунок 2 - Результаты анализа количества автомобилей на объекте исследования: а-долягрузовыхииныхавтомобилейвобщемтранспортномпотоке; б - доля категорий грузовых автомобилей в общем транспортном потоке
Источник: составлено авторами.
Figure 2 - The results of the analysis for the number of cars at the object of study а) the share of trucks and other vehicles in the total traffic flow b) the share of truck categories in the total traffic flow Source: compiled by the authors.
Том 20, № 2. 2023
Vol. 20, No. 2. 2023
© 2004-2023 Вестник СибАДИ
The Russian Automobile
and Highway Industry Journal
221
РАЗДЕЛ II
ТРАНСПОРТ
Полученные результаты позволяют выполнить процедуру моделирования в программной средеАпу0одю8, котарая сегодня довольноактивно применяетоя цня мог^^г^н^роврв-е п|эрцессрв, с дврожныа движжои-
ем Ц-1 к-8 1р, 1Ыы а5, кр]. С иаеользввннием спрещсосзв^иннныц (эвокав ныла цаданв логике е^цессв донжесса на объекжвисахедо-ванвр 1я осащесевлена п°оцедура аклидации и верификации данных, адекватность модели-рсшанияпо количеству въезжающих и выезжающих автоомреыюй яоставила 90ЫЯ 117, 18, 19, 2В], снопахвомвов тядрсьзрпать peoHrnьтзин модплодмвания для выналпения дсцоиноших
ррСЧНВрК.
ЭКСПЕРИМЕНТ
Дрц выполнение эрснная мента °В99 два сз^^-^^Ыия: пра первом сцвеярии воеодрвны оя-даваемых параметров опредсмряо иввыат9e г^о-mомeнввИ нтиаяcивииcти дв-жсков Сэкная-цид^г^в’ ыо 5), 1^|^и ввяыюм с^ц^н^^^к^о -гныояниe ииеовcсисянви с детали;^г^р^ова)1нв9)1 составом фувеяыо aвтнмoбиявя новличноН гю-рсподъ-ёмности (эксперимент № 2).
Для наглядности вид заданной логики процесса на примере одного направления рас-cмaтpивaeдагo оогркта цоыледавания е мясо-оирноавТ прогрвммияТсредрпредставеои яа ^о^те д.
а
б
Рисунок 3 - Пример логики процесса движения по одному направлению:
а -эксперимент№1; б -эксперимент№2 Источник:составлено авторами.
Figure3- An exampleofthe logicin theprocessofmovementinone direction:
a) ехрепте^^.1;
b) experimentNo.2 Source:compiled by theauthors.
Таблица2
Технические и динамические параметры грузовых автомобилей различных категорий
Источник:составленоавторами.
Table2
Technicalanddynamicparametersfortrucksofvariouscategories
Source: compiledbythe authors.
Категория грузового автомобиля Параметры автомобилей
Технические Динамические
Габаритная длина, м Максимальное ускорение, м/с2 Максимальноезамедление,м/с2
№ 1 6 1,2 4,8
№ 2 7 0,8 5,0
№ 3 9 0,4 5,5
222
© 2004-2023 Вестник СибАДИ
The Russian Automobile
and Highway Industry Journal
Том 20, № 2. 2023
Vol. 20, No. 2. 2023
TFBNSPORT
PART II
100
80
60
40
20
0
--1—-T-—Г
00С0С0СПЮОС000С0СМС0О1^СМС0С0001^ОС0С0ОЮО
смспоюооспсосоою^-сооосо^-оососооооюоосм^-СП СП СП СП CD v" ю" ю" Н-" о" Н-" о" CD" -Г -Г см" со" -Г о" см" о" Т-" о" со"
т-СМСМ^^СМт-т-т-СМСМСОСМСМСМСМт-т-т-т-т-т-т-т-
Времт проезда объекта исследованит, с эксперимент №1 -----эксперимент №2
РисунокЗ-Линейныеграфикиизменения среднеговременипроезданаобъектеисследования приизменениидолиналичиягрузовыхавтомобилей и применении различныхметодовучетаихкатегорий
(эксперимент №1,эксперимент № 2) Источник: составлено авторами.
Figure 3-Lineargraphsof changesintheaverage traveltimeatthe object ofstudywitha change in the shareofthepresenceoftrucks andtheuseofvariousmethods foraccountingfortheir categories(experimentNo.1,experiment No.2)
Source:compiledbytheauthors.
Следуов отмиттть, что пре иыпоинении эксперимента № 1 для приводчния тнтен-сивности были использованы обще принятые коэффициенты приведения, отраженные в нормативном документе СП 34.13330.2012, а также в наутлых источниках [21, 32, 23, 24]. Таким обвазом, притйтолнынти эоспо римен-та N° 1 в лваику пр)ОТ(^сс<и дылт задомо трли-чииа птнпв,^енооЗ^ п^т^т^еноивщ^с^т^и бвз pсeнa различных категорий грузовых автомобилей и их подробного описания - технических и динамических показателей. При выполнении эксперимрнзв №2в блоки енитанип авиомн-бироз Пыли зодаоы соятнеосткрющие диг^г^^ миордысе в знхсические )^г^|^с^1^етpi^i росорс-трйоромыр категороп гpyеoвып оотоо^с^(^1^]кий, пророззыренн ых в таблице 2. Продолжкотнмо ночт% (выполнения эксперимента составляла 10 №iн, соответствующее повторению работы 60 цикл0 в на объекте исследования, что с учетом у8л овий, определенных в источнике [25], соответствует достаточному количеству опытов.
Во всех случном определярмыи! пкфдме-всом оsмвоедя среднее с^от проехда, кохо-рое сиспосьзтчаоием классических формул, предложенн ыл о теориотратмпортных мстоков В. В. Сиз ьянова1, позволяет осу ществить расчет сресн ей сттро сти движения.
0EЗУЛlвпAтее
По pрнслпPNвs ппитеденся эисаspвмритa при одинаковом составе транспортного поток а, но дрзобооых методах учета категорий грузовых автомобилей был получен набор чаныых, пpрдзттвлPвноlP в зыДнчто 0| оеророш позволтчо чтепмдз т:^1й<^н^ни)5 н^рlTJпен^^e^р^^эlе пзвоетepиcнтl<тsавппsзпнoрм потока, ктких омк средоро скорость ывежепот Ь^9) о ^|^^,окр^ время охюе;з^ с {t) (см. рисунок 3), коридор колебания в данном случае находится в диапазоне [- 20%; 34%].
При анализе рисунка 3 видно, что одинаковые доли наличия грузовых автомобилей, но различные методы их учета, приводят к изменению времени проезда исследуемого участка.
1 Сильянов В. В. Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организации движения. М.: Транспорт, 1977. 303 с.
223
Том 20, № 2. 2023
Vol. 20, No. 2. 2023
© 2004-2023 Вестник СибАДИ
The Russian Automobile
and Highway Industry Journal
РАЗДЕЛ II
ТРАНСПОРТ
Таблица 3
Результаты проведения экспериментов
Источник: составлено авторами.
Table 3
Results of t tiee xperiments
Source: compNeebytheeuthors.
№ п/п Время Доля грузовых автоммбилей,% Эксперлмент № 1 Экэкс^млме № п
N ер, ед/ч £, К $, км/е N , авт/е £, К $, км /е
1 00:00-01:00 19,3 252 32,9 36,1 192 36,2 32,8
2 01:00-02:00 29,9 197 30,9 38,5 140 30,9 38,4
3 02:00-03:00 29,1 127 31,7 37,5 89 31,8 37,4
4 03:00-04:00 49,6 144 34,4 34,5 85 22,7 52,3
5 04:00-05:00 46,9 172 39,0 30,5 102 39,4 30,1
6 05:00-06:00 21,9 231 32,4 36,7 183 34,9 34,0
7 06:00-07:00 15,6 619 36,6 32,5 512 40,9 29,0
8 07:00-08:00 15,7 1355 74,2 16,0 1116 82,8 14,3
9 08:00-09:00 17,0 1739 75,3 15,8 1415 90,5 13,1
10 09:00-10:00 20,5 1873 77,7 15,3 1482 89,4 13,3
11 10:00-11:00 27,5 1926 75,8 15,7 1449 90,6 13,1
12 11:00-12:00 30,3 1832 75,7 15,7 1337 89,9 13,2
13 12:00-13:00 26,9 1885 76,6 15,5 1410 87,9 13,5
14 13:00-14:00 24,6 1694 76,0 15,6 1300 83,7 14,2
15 14:00-15:00 24,4 1427 75,1 15,8 1109 86,9 13,7
16 15:00-16:00 22,8 1426 73,5 16,2 1108 80,1 14,8
17 16:00-17:00 18,4 1618 75,5 15,7 1311 86,1 13,8
18 17:00-18:00 14,4 1551 74,4 16,0 1294 81,2 14,6
19 18:00-19:00 10,8 1213 73,4 16,2 1065 83,5 14,2
20 19:00-20:00 12,1 1110 68,6 17,3 954 48,0 24,7
21 20:00-21:00 10,6 921 43,3 27,5 805 42,6 27,9
22 21:00-22:00 11,8 822 39,3 30,3 704 42,7 27,8
23 22:00-23:00 10,2 536 34,6 34,3 459 37,2 31,9
24 23:00-00:00 16,4 347 31,6 37,5 280 31,6 37,6
Следуя основной цели исследования, необходимо оценить изменение средней скорости проезда. Построенные точечные графики (рисунок 4) наглядно отражают изменение средней скорости движения.
Видно, что характер распределения при различных методах учета грузовых автомобилей оказывает влияние на скоростной режим,
в частности на среднюю скорость движения. Таким образом, экспериментально определено, что при одинаковых долях наличия грузовых автомобилей, но разных методах учета их в общем транспортном потоке, средняя скорость проезда участка различна, что, безусловно, должно учитываться при управлении.
224
© 2004-2023 Вестник СибАДИ
The Russian Automobile
and Highway Industry Journal
Том 20, № 2. 2023
Vol. 20, No. 2. 2023
TfHPNSPORT
PART II
60 50 .т 40 I 30 =s 20 10 0
:v
We[0;1000]
Ne[1000;2000]
*»«•»
500
1000
1500
2000
0
N, авт/ч
а
б
Рисунок 4 - Точечные графики «средняя скорость движения - интенсивность»:
а-эксперимент№1;б-эксперимент№2
Источник:составленоавторами.
Figure 4 - ‘Average speed of movement - intensity” point diagrams: a)experimentNo.1;b) experiment No.2 Source:compiledbytheauthors.
Из представленных точных графиков (см. рисунок 4) наылндновидно, что в дпнпазоне инненынвннвни до^жното дннжрлся [0;з00р( ^вы^^варр распределения И оеяр хаорд чны й,чт0 чсжнс объяснить сывснрынньвс аВСпС,оНИ1ЧР ^ыннирМИДЛЯ дюжен ия,но п ригс^р^и^^оуннвр сниннсивности ["1000; 2000] распыеделеыие рн^знв^и^^ы^н^ит ннннерынньнс прнмялиса^ый э^£^(^^|^и^рч,вынсенапьс^(^с^)^с^1ли)^ о том, что сред-няяскодость движения в таких условиях изменяется незначительно. Такая особенность распненеиеныр ниблюдалакы прз вснс экспн-Чусонтax0cм. ч^иаллииH^Ы■
ОБСУЖДЕсИЕ
Интенпретерся рре^^ы’аеыс мяжео киннсву. что наиКаиен нyщвривплння тниниев (>1Ч%) междм рроднимв PснвPИтяЕл движения дрстсяыннв!ниансн2ыннтн выше Зснр авт/и и доли фснсны1х 0в2смв2ялeй ыюлее У0% рем. таблицу но. С целью нпнодопнния вида фант циональной зависимости между скоростью и интенсивностью с учетом категорий грузовых автомобилей был выполнен анализ значений в диапазоне интенсивности до 1000 авт/ч и ыс. шерэисунок У).
50 40 | 30
С-ян 10 о
о
яоо
..........
y = -0,0092x + 37,826
R2 = 0,535В
400 600 800
1000
N, авы/е а
40
30
h/IAIM Я0
1 “ 10
0
1000 1200
у = -0,00В5х + В8,32И R2 = 0,6798
...
1400 1600 1800 2000
N, квы/е
б
Рисунок 5 - Точечные графики «скорость - интенсивность» при различных диапазонах: а - при интенсивностиниже 1000авт/ч;б - при интенсивности свыше 1000авт/ч
Источник: составленоавторами
Figure 5 - “Speed-intensity point diagrams for different ranges: a) at an intensitybelow 1000avt/h; b) atan intensityof morethan 1000avt/h
Source:compiledby theauthors.
Том 2К,№ З. сП23
чн. 20, nh. 2. енни
© И004-С023 аеc■mоя СнбАО И
нре RuнsiнеУаtоч оРЯ
тndаiуДия2 Industry Journal
Зсны5
РАЗДЕЛ II
по ло
ТаКДЕ ОЛраЗОТ, В реЗЛЛетатеВЫПЫЛНеННЫХ исследований Ыыол дстонодлены заиисилоети между ересей икоростью доижения и инсен-сивностью движения, с учетом присутствия в общемтранспортном потоке? гр>у^зо1зьз1>- сутомо-билей разлтснорк иарогтри0:
рпри N с [0;НТ30],ед/р, н^1зЗ^<^лтс точнс из основныр фрккртЗ (R2 = 3),/5Р-й вптрыитсщря линейнрйфрнкцией:
у =-0,0092 • х + 37,826, >1)
где у - интенсивность, авт/ч, x - средняя ско-ростьдвипеенио, км/2;
- при N е [1000; 2000], ед/ч, наиболее точно от основкые фонкцой(КТ == 0,32) орнсывоемая ликййнот фуз/ркет:
у е -0,0010 • х + 18,Т24, (2)
где у - интенсивность, авт/ч, x - средняя ско-ростьдвижения,км/ч.
Полученные зависимости (1) и (2) могут быть применены для аналогичных объектов исследования, расположенных вблизи транспортно-логистических комплексов, которые на основании изменения средней скорости движения и величины интенсивности позволят оценить долю наличия грузовых автомобилей, что является важным показателем при установлении режимов управления.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Изменение транспортно-логистического сообщения и формирование определенного «грузового каркаса» вблизи крупных городов вносит свои коррективы в движение транспортных потоков, в котором преобладают грузовые автомобили. Изменение состава транспортного потока обязательно должно быть учтено при реализации организационных мероприятий, в том числе и при управлении. С целью отражения влияния грузовых автомобилей различных категорий в рамках выполненного исследования был определен участок - регулируемый перекресток, состав транспортного потока которого представлен грузовыми автомобилями в диапазоне от 10 до 50%. Мониторинг движения на участке позволил определить распределение интенсивности транспортного потока в зависимости от времени суток и долю присутствия основных категорий грузовых автомобилей - № 1, № 2 и № 3. Моделирование в программной среде AnyLogic позволило установить значение средней скорости движения на участке для приведенной интенсивно-
сти движения и для интенсивности движения с учетом категорий грузовых, с отражением динамических и технических показателей. В результате выполненных процедур была установлена разница между наблюдаемыми показателями скорости от 1 до 30% и установлено, что наибольшая разница в результатах наблюдалась при интенсивности свыше 1000 авт/ч и доли присутствия грузовых автомобилей более 20%, что требует обязательного учета при установлениирежимов управления.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Анализ сложности городской транспортной сети / А. П. Кирпичников, И. С. Ризаев, Д. И. Мифта-хутдинов, 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/10.26518/2071-7296-2019-2-146-155
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 10.20537/2076-7633-2021-13-2-295-303.
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 10.25198/2077-7175-2022-1-126.
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.
226
© 2004-2023 Вестник СибАДИ
The Russian Automobile
and Highway Industry Journal
Том 20, № 2. 2023
Vol. 20, No. 2. 2023
TRANSPORT
PART II
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: 10.1088/1757-899X/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, применитель-ных к расчету параметров регулируемого перекрестка / В. В. Донченко, А. Н. Шумский // Вестник 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 10.1088/1757-899X/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.
REFERENCES
1. Kirpichnikov A. P, Rizaev I. S., Miftahutdinov D. I., Bujnova E. L. Analiz slozhnosti gorodskoj transportnoj seti [Analysis of the complexity of the urban transport network]. Vestnik Tehnologicheskogo universiteta. 2019; T 22. No 3:123-127. (In Russ.)
2. Baskov V. N., Isaeva E. I., Ignatov A. V. Ocen-ka ulichno-dorozhnoj seti po pomehonasyshhennosti [Evaluation of the street-road network by noise saturation]. Mir transporta i tehnologicheskih mashin. 2019; 4 (67): 66-72. (In Russ.)
3. Pavlov V. V. Transportno-logisticheskie kom-pleksy: sovremennoe sostojanie, osobennosti, per-spektivy razvitija [Transport and logistics complexes: current state, features, development prospects]. Jekonomika i predprinimatel’stvo. 2016; 11-3 (76): 946-951. (In Russ.)
4. Golovcova I. G., Dovgenko I. A. Metody povy-shenija konkurentosposobnosti transportno-logistich-eskih kompleksov [Methods for improving the competitiveness of transport and logistics complexes]. Teorija i praktika obshhestvennogo razvitija. 2016; 4: 59-61. (In Russ.)
5. Isakov K., Stasenko L. N., Altybaev A. S., Daiyr-bekova D. Influence of parameters of the traffic- light regulation cycle on the road capacity of regulated intersections. The Russian Automobile and Highway Industry Journal. 2019;16 (2): 146-155. (In Russ.) https://doi. org/10.26518/2071-7296-2019-2-146-155
6. Novikov A., NovikovI., Shevtsova A. Modeling of traffic-light signalization depending on the quality of traffic flow in the city. Journal of Applied Engineering Science. 2019; Vol. 17. No 2: 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; 187: 664-671. DOI10.1016/j.pro-eng.2017.04.429.
8. Vlasov A. A., Pilgeikina I. A., Skorikova I. A. Methods of formation of multiprogram control of an isolated intersection [Metodika formirovanija mnogopro-grammnogo upravlenija izolirovannym perekrestkom]. Kompjuternye issledovanija i modelirovanie. 2021;
Том 20, № 2. 2023
Vol. 20, No. 2. 2023
© 2004-2023 Вестник СибАДИ
The Russian Automobile
and Highway Industry Journal
227
РАЗДЕЛ II
ТРАНСПОРТ
T 13. No. 2: 295-303. DOI 10.20537/2076-7633-2021-13-2-295-303. (In Russ.)
9. Shevtsova A. G., Burlutskaya, A. G., Yung, A. A. Ocenka vlijanija parametrov avtomobilej na znache-nie potoka nasyshhenija [Estimation of the influence of car parameters on the value of the saturation flow]. Intellekt. Innovacii. Investicii. 2022; 1: 126-134. DOI 10.25198/2077-7175-2022-1-126. (In Russ.)
10. Rassoha V. I., Nikitin N. A., Savina Ju. Je. Sravnenie jeffektivnosti algoritmov raschjota rezhima raboty svetofornogo ob'ekta [Comparison of the efficiency of algorithms for calculating the operating mode of a traffic light object]. Tehniko-tehnologicheskie prob-lemy servisa. 2020; 4 (54): 44-49. (In Russ.)
11. Andronov S. A. Sravnenie jeffektivnosti adap-tivnyh algoritmov svetofornogo regulirovanija v srede AnyLogic [Comparison of the efficiency of adaptive traffic light control algorithms in the AnyLogic environment]. Programmnye produkty i sistemy. 2019; 1:150158. (In Russ.)
12. Skakal'skaja E. D., Samojlova I. A. Razrabot-ka modeli perekrestka sredstvami AnyLogic [Development of an intersection model using AnyLogic]. Molodoj uchenyj. 2022; 21 (416): 209-211. (In Russ.)
13. KazmiS. M. M., SunXu., Yu H. [et al.]. Solving a Traffic Congestion Problem at T-intersections using AnyLogic Simulation. Conference of Open Innovations Association. FRUCT 2022; 32: 359-365.
14. Kojnova A. S. Ispol'zovanie AnyLogic dlja modelirovanija transportnyh processov [Using AnyLogic for modeling transport processes]. Nauchnyj al'manah. 2017; 1-3 (27): 83-85. DOI 10.17117/ na.2017.01.03.083. (In Russ.)
15. Reenko N. A., Mihajlov A. S. Razrabotka imita-cionnoj modeli dorozhnogo dvizhenija v programmnoj srede Anylogic [Development of a traffic simulation model in the Anylogic software environment]. Reshet-nevskie chtenija. 2018; T 2: 153-155. (In Russ.)
16. Dorohin S. V., Lihachev D. V., ArtemovA. Ju., Marusin A. V. Modelirovanie processa dvizhenija na magistral'noj ulice G. Voronezh v programmnoj srede Any Logic [Modeling the process of traffic on the main street of Voronezh in the Any Logic software environment]. Voronezhskij nauchno-tehnicheskij Vestnik. 2022; T 4. No 4 (42): 73-84. DOI 10.34220/2311-8873-2022-73-84. (In Russ.)
17. Zyrjanov V. V. Metody ocenki adekvatnosti re-zul'tatov modelirovanija [Methods for assessing the adequacy of modeling results]. Inzhenernyj vestnik Dona. 2013; 2 (25): 132. (In Russ.)
18. Novikov A., Glagolev S., NovikovI., Shevtsova A. Information technologies and management of transport systems development of the approach to assessing adaptation of the intersection transport model. IOP Conference Series, ICI2AE 2019, Irkutsk, May 27 - 01 2019. Vol. 632. Irkutsk: Institute of Physics Publishing, 2019. P 012052. DOI: 10.1088/1757-899X/632/1/012052
19. Novikov A., Novikov I., Katunin A., Shevtsova A. Adaptation Capacity of the Traffic Lights Control Sys-
tem (TSCS) as to Changing Parameters of Traffic Flows Within Intellectual Transport Systems (ITS). Transportation Research Procedia: 12th International Conference “Organization and Traffic Safety Management in Large Cities", SPbOTSIC 2016, Saint-Petersburg, September 28-30, 2016. Vol. 20. Saint-Petersburg: Elsevier B. V., 2017. P 455-462. DOI: 10.1016/j. trpro.2017.01.074
20. Novikov I. A., Shevtsova A. G., Kravchenko A. A., Burlutskaia A. G. Development of a procedure for adapting a model of adjustable intersection. The Russian Automobile and Highway Industry Journal. 2020; 17 (6): 726-735. (In Russ.) https://doi. org/10.26518/2071-7296-2020-17-6-726-735
21. Donchenko V. V., Shumskiy A. N. Estimation of truck reduction factors applicable to calculation of parameters of a regulated intersection. The Russian Automobile and Highway Industry Journal. 2021; 18 (5): 544-553. (In Russ.) https://doi.org/10.26518/2071-7296-2021-18-5-544-553
22. Novikov I. A., Medvedev M. I., Shevcova A. G. Vlijanie dinamicheskih harakteristik gruzovogo av-totransporta na parametry reguliruemogo perekresta [Influence of the dynamic characteristics of trucks on the parameters of the adjustable cross]. Mir transporta i tehnologicheskih mashin. 2017; 1 (56): 62-69. (in Russ.)
23. Levashev A. G., Mihajlov A. Ju. Utochnenie kojefficientov privedenija k legkovomu avtomobilju dlja raschetov rezhimov regulirovanija [Refinement of the coefficients of reduction to a passenger car for the calculation of control modes]. Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta. 2005; 1 (21): 138-143. (in Russ.)
24. Volkova E. V., Stepanenko A. A. An analysis of traffic flow distribution on roads. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering: 3, New Technologies and Targeted Development Priorities, Irkutsk, April 23-24, 2020. Irkutsk, 2020. P. 012074. DOI 10.1088/1757-899X/880/1/012074.
25. Boyko A.F., Kudenikov E.Yu. Tochnyj metod rascheta neobhodimogo kolichestva povtornyh opytov [Accurate method for calculating the required number of repeated experiments]. Vestnik Belgorodskogo go-sudarstvennogo tehnologicheskogo universiteta im. V.G. Shuhova. 2016; 8: 128-132. (inRuss.)
ВКЛАД СОАВТОРОВ
Донченко В. В. Постановка цели и задачи исследования.
Шумский А. Н. Выполнение анализа определенных методов, проведение натурных исследований, осуществление расчетов.
COAUTHORS’ CONTRIBUTION
Vadim V. Donchenko. Tthe goal and objectives of the study statement.
Aleksandr N. Shumskiy. Particular methods analysis, field research and calculations carrying out.
228
© 2004-2023 Вестник СибАДИ
The Russian Automobile
and Highway Industry Journal
Том 20, № 2. 2023
Vol. 20, No. 2. 2023
TRANSPORT
PART II
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Донченко Вадим Валерианович - канд. техн. наук, ст. науч. сотрудник, научный руководитель, SPIN-код: 4610-4399.
Шумский Александр Николаевич - аспирант; руководитель экспертного центра Probok.net.
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Vadim V. Donchenko (Moscow, Russia) - Cand. of Sci., Senior researcher, Academic supervisor of the Scientific and Research Institute of Motor Transport, SPIN-код: 4610-4399.
Alexander N. Shumskiy - Postgraduate student of the Scientific and Research Institute of Motor Transport, Head of the Probok.net Expert Center.
Том 20, № 2. 2023
Vol. 20, No. 2. 2023
© 2004-2023 Вестник СибАДИ
The Russian Automobile
and Highway Industry Journal
229
