CC BY
16
ном режиме/: Дис. ... канд.техн.наук.- Омск, СибА-ДИ, 2008.- 196 с.
Decrease vibration operator motor grader workplace by use dynamic reduction of fluctuations
I.A. Chakurin, P.A. Korchagin
The way of vibration decreasing of operator motor grader workplace by use of the working equipment is described as dynamic reduction.
Корчагин Павел Александрович - канд техн. наук, доцент, начальник учебно-методического
управления СибАДИ. Основное направление научных исследований - защита оператора строительных и дорожных машин от динамических воздействий. Имеет более 30 опубликованных работ. e-mail: korchagin_pa@sibadi.org
Чакурин Иван Алексеевич - канд техн. наук, помощник проректора по стратегическому развитию СибАДИ. Основное направление научных исследований - виброзащита оператора строительных и дорожных машин. Имеет 7 опубликованных работ. e-mail: Chakurin@list.ru
Статья поступила 19 ноября 2008 г.
УДК 656.1
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НОВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ТРАНСПОРТНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Э.А. Сафронов, д-р техн. наук, проф.
Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ)
Аннотация. Новые информационные технологии позволяют на более высоком уровне и с меньшими затратами осуществлять транспортные исследования в крупных городах.
Ключевые слова: информационные технологии, транспортные потоки, уличнодорожная сеть (УДС).
Введение
Появление новых информационных технологий способствует расширению транспортных исследований. Уровень информационного обеспечения в последнее время значительно вырос и позволяет выбирать наиболее подходящие технологии для решения практических задач. В частности, при разработке программы развития УДС г. Сургута до 2018 г. использованы следующие картографические материалы: открытая версия электронной карты города Сургута -электронный справочник «Вектор»; топографическая карта г. Сургута; оцифрованная карта г. Сургута; спутниковые снимки г. Сургута с сайта http://maps.google.ru.
Материалы космических снимков в настоящее время успешно используются во многих исследованиях, включая и градостроительные. Космические снимки являются «стоп-кадром» жизни города. На них помимо зданий и сооружений, улиц и магистралей отчетливо видны и транспортные средства. При этом можно определить уровень концентрации транспортных потоков на отдельных участках магистральной сети и транспортных узлах. Последовательность обработки исходных данных
На первом этапе задача заключается в выявлении на снимках транспортных средств и представлению их в виде отдельного слоя, по которому в дальнейшем можно будет проводить анализ загрузки транспортной инфраструктуры города и выявлять «узкие» места.
Затем проводится векторизация транспортных средств, где каждому автомобилю соответствует одна «точка». В результате появляется возможность выявить ареалы скопления движущегося автотранспорта («пробки») и ареалы скопления припаркованных в пределах автомагистралей и улиц автотранспортных средств с разделением их на создающие и не создающие помехи движению.
На функционирование магистралей и улиц города значительное влияние оказывает место «привязки» автотранспортных средств. Эти места можно взаимоувязать с адресами владельцев, которые, как правило, стремятся поставить свой автомобиль на парковку, в том числе и ночную, как можно ближе к своему дому. В комплексе эти данные, по сути, дают информацию о количестве и плотности распределения автотранспортных средств на определенной территории и, в том числе, о местоположении начала их движения.
Для проведения исследований загруженности городских дорог, необходимо рассчитать количество автотранспорта на отдельных участках. Для удобства обработки, данные с космических снимков наносят на карту, выполненную в графическом редакторе Autodesk Land Desktop.
При этом используются три вида обозначений:
- транспорт, пересекающий перекрёсток;
- транспорт, находящийся перед светофором на перекрёстке;
- транспорт, движущийся на перегонах между перекрёстками.
Разные виды транспорта обозначаются разными цветами. Таким образом транспорт будет разделяться на четыре цветовые группы:
- красный - легковые автомобили;
- зеленый - автобусы;
- синий - грузовые автомашины
- желтый - транспорт, который находится на обочине дороги и может затруднять движение, а так же стать причиной ДТП.
Использование космических снимков в практической плоскости может рассматриваться по нескольким направлениям:
- определение количества автотранспорта в городе в движении и на парковках;
- плотность транспортных потоков;
- заторовые явления;
- параметры УДС;
Таблица 1 - Парамет ры транспортных потоков на УДС г. Сургута по данным космической съемки, июль 2007 г.
Наименование улицы Протяженность, 1, км Количество прив. авт. Na Плотность, D, авт./км Интенсивность, Nn, авт./ч
просп. Мира 3,11 415 133,6 2538
ул. Энгельса 0,51 65 127,5 2422
ул. Университетская 0,84 107 127,4 2420
просп. Ленина 3,71 469 126,3 2399
ул. Магистральная 0,21 24 115,4 2192
ул. Кукуевицкого 1,37 142 103,6 1969
ул. Геологическая 1,13 102 90,5 1720
ул. Майская 1,10 96 87,3 1658
ул. Островского 2,57 212 82,5 1567
ул. Дзержинского 0,80 64 80,1 1522
- параметры парковочных мест и т.д.
Всего в г. Сургуте летом 2007 г. в движении зафиксировано 129 автобусов, 5283 легковых и 251 грузовых автомобилей.
Для определения параметров потоков использовались данные снимков и основная диаграмма транспортного потока:
NП = V D ,
где: N¡-1 - интенсивности транспортного потока, авт./ч; V - скорость транспортного потока, км/ч; D = NA /1- плотность транспортного потока, авт./км; NA - кол-во приведенных автомобилей на участке; I - длина участка, км.
Таким образом, можно определить плотность, скорость и интенсивность транспортных потоков по всей сети УДС при минимуме исходных данных. В табл. 1 приведен расчет параметров транспортных потоков по 10-ти наиболее загруженным улицам города (из 60-ти). При этом интенсивность транспортных потоков определена с использованием данных спутниковых снимков (кол-во приведенных автомобилей) при средней скорости 19 км/ч. Длины участков определены по электронной карте. Для получения более точных данных следует замерить средние скорости потока по определенным магистралям и использовать их в расчетах.
Заключение
Таким образом, новые информационные технологии позволяют регулярно определять необходимые параметры транспортных потоков по всему городу при минимальных затратах для совершенствования транспортной системы.
Use of new information technologies in transport researches
E.A. Safronov
The new information technologies allow on more high level and with smaller expenses to carry out transport researches in big cities.
Сафронов Эдуард Алексеевич - д-р техн. наук, проф. кафедры «Городское строительство и хозяйство» Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии. Основное направление научных исследований - транспортные системы городов и регионов, организация транспортного обслуживания инвалидов. Имеет 150 опубликованных работ. e-mail: transistem@rambler.ru
Статья поступила 18.11.2008г.
