CC BY
57
является причиной большего волнообразования, начинающегося к тому же с большей глубины в материале;
- допустимая величина касательных напряжений, создаваемых колесом, не должна превышать 70% от сдвиговой прочности деформируемого материала, по которому осуществляется движение;
- волнообразование увеличивается с ростом нагрузки на колесо и коэффициента сопротивления качению;
- волнообразование уменьшается с увеличением размеров колес, модуля деформации, сдвиговых характеристик деформируемого материала и коэффициента сцепления;
- в равных условиях ведомое колесо обладает по сравнению с ведущим меньшими значениями коэффициентов трения качения и сопротивления качению;
- полученные зависимости будут полезны при определении эксплуатационных характеристик существующих и проектируемых автомобилей, предназначенных для эксплуатации в условиях недостаточного
развития сети дорог с твердым покрытием.
Все вышеприведенные рассуждения справедливы для жесткого колеса, распространить их на взаимодействие пневмошинного колеса с деформируемым материалом можно с учетом результатов исследований [6, 7], где делается вывод, что пневматическую шину можно заменить жестким колесом увеличенного диаметра. При этом выведенными закономерностями можно пользоваться и для пневмошин, подставив в них вместо К12 приведенный радиус ¡?пр, определенный по формуле
—
К = —пр.
"" 2
Для приведенного диаметра предлагается формула
Н
— = — + нш (— _ 2Н _ Н ),
пр
где О0 - диаметр пневмошины, Л - деформация материала, - деформация шины.
Библиографический список
1. Хархута Н.Я. [и др.]. Дорожные машины. Теория, конструкция и расчет. Л.: Машиностроение, 1976. 471 с.
2. Алексеева Т.В., Артемьев К.А., Бромберг А.А. [и др.]. Дорожные машины. Ч. 1. Машины для земляных работ. М.: Машиностроение, 1972. 504 с.
3. Гоберман Л.А. Прикладная механика колёсных машин. М.: Машиностроение, 1976. 311 с.
4. Гоберман Л.А. [и др.]. Теория, конструкция и расчет строительных и дорожных машин, М.: Машиностроение, 1979. 407 с.
5. Гоберман Л.А. Основы теории, расчёта и проектирования строительных и дорожных машин. М.: Машиностроение, 1988. 464 с.
6. Гуськов В.В. [и др.]. Тракторы: Теория: учебник для студентов вузов по спец. «Автомобили и тракторы». М.: Машиностроение, 1988. 376 с.
7. Ишлинский А.Ю. Прикладные задачи механики. В 2 т. Т. 1. Механика вязкопластических и не вполне упругих тел. М.: Наука, 1986. 360 с.
УДК 656.14.142
КЛАССИФИКАЦИЯ НАЗЕМНЫХ ПЕШЕХОДНЫХ ПЕРЕХОДОВ
В.А. Корчагин1, В.Э. Клявин2, А.В. Симаков3
Липецкий государственный технический университет, 398600, г. Липецк, ул. Московская, д. 30.
Рассмотрен вопрос влияния различных факторов на обеспечение безопасности дорожного движения на пешеходных переходах. Проведен анализ дорожно-транспортных происшествий в г. Липецке с участием пешеходов, на основе которого выделены наземные пешеходные переходы с высоким уровнем аварийности. Посредством использования кластерного анализа установлена степень сходства между указанными переходами, позволяющая разделить их на классы. Определены основные классификационные признаки пешеходных переходов. При помощи методов дискриминантного анализа решен вопрос определения функциональной принадлежности пешеходного перехода к одному из установленных классов. Ил. 4. Табл. 1. Библиогр. 5 назв.
Ключевые слова: безопасность дорожного движения; пешеходные переходы; риск возникновения дорожно -транспортных происшествий.
CLASSIFICATION OF SURFACE PEDESTRIAN CROSSINGS V.A. Korchagin, V.E. Klyavin, A.V. Simakov
1 Корчагин Виктор Алексеевич, доктор технических наук, заведующий кафедрой управления автомобильным транспортом. Korchagin Victor, Doctor of technical sciences, Head of the Department of Management in Automobile Transport.
2Клявин Владимир Эрнстович, кандидат технических наук, доцент кафедры управления автомобильным транспортом. Klyavin Vladimir, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Management in Automobile Transport.
3Симаков Антон Владимирович, аспирант. Simakov Anton, Postgraduate.
Lipetsk State Technical University, 30 Moskovskaya St., Lipetsk, 398600.
The article discusses the problem of the influence of various factors on ensuring road safety at pedestrian crossings. An analysis of road accidents in the city of Lipetsk involving pedestrians is carried out. It allowed to distinguish surface pedestrian crossings with the high rate of accidents. Through the use of cluster analysis the degree of similarity between the indicated pedestrian crossings is determined that allows to divide them into classes. The main classification features for pedestrian crossings are identified. Using the methods of discriminant analysis the authors solve the problem of determining the functional belonging of a pedestrian crossing to the one of the specified classes. 4 figures. 1 tables. 5 sources.
Key words: traffic safety; pedestrian crossings; risk of road accidents.
Автомобильный транспорт является фактором, определяющим эффективность развития производительных сил; уровнем качества жизни и обеспечения территориальности связей и мобильности общества. Однако использование транспорта сопровождается значительными отрицательными социальными, экономическими и экологическими последствиями, наиболее тяжелыми из которых являются дорожно-транспортные происшествия (ДТП).
Постоянно увеличивающееся число транспортных средств приводит к росту конфликтных ситуаций между участниками дорожного движения, что, в свою очередь, является причиной высокого уровня аварийности, связанного с наездами на пешеходов. Такие ДТП всегда связаны с нанесением пешеходам телесных повреждений различной тяжести, что определяет высокую социальную значимость мероприятий, направленных на сокращение количества рассматриваемых ДТП [1]. Для оценки общего состояния аварийности, выявления причин ДТП, оценки эколого-экономической эффективности мероприятий по снижению аварийности необходим анализ дорожно-транспортных происшествий.
Анализ данных по ДТП за последние 10 лет показывает, что ежегодно более 50% ДТП в Липецке происходят с участием пешеходов (рис. 1), из них более
40% - в зоне пешеходных переходов. Сокращение ДТП с участием пешеходов, возникших вне пешеходных переходов, является достаточно понятной задачей, простейшим решением которой является устройство пешеходных ограждений. Это требует существенных капитальных вложений, главный социальный и экономический эффект которых - сохранение жизни и здоровья граждан.
Гораздо более сложным является вопрос, связанный с повышением безопасности наземных пешеходных переходов. Создание оптимальных условий движения пешеходов в условиях интенсивных городских транспортных потоков предопределяет необходимость решения следующих вопросов: назначение соответствующего местным условиям движения типа пешеходного перехода и его рациональное расположение; определение оптимального числа пешеходных переходов на конкретном участке магистрали; разработка схемы регулирования пешеходного движения по пешеходным переходам; использование технических средств, способствующих повышению безопасности пешеходного движения. Основными причинами возникновения ДТП на пешеходных переходах является совокупность различных факторов, находящихся в сложном взаимодействии между собой [2].
По статистическим данным, в г. Липецке в 59%
случаев главной причиной дорожно-транспортных происшествий являются ошибочные действия человека, в 29% - проблема взаимодействия человека и дороги (рис. 2). Очевидно, что основными направлениями деятельности по обеспечению безопасности движения должны являться как работа с участниками дорожного движения (причем, и с водителями, и с пешеходами), так и мероприятия по улучшению организации движения на улицах городов.
Каждый пешеходный переход характеризуется индивидуальными показателями интенсивности движения автомобилей и пешеходов, наличием или отсутствием светофорного регулирования, имеет свои геометрические параметры проезжей части и др. Можно выделить определённую степень сходства между переходами, позволяющую разделить их на классы. При этом каждый класс будет обладать своим набором классификационных признаков.
Человек
Рис. 2. Роль факторов риска и их сочетания при возникновении ДТП
Основным методом совершенствования безопасности, как правило, служит метод проб и ошибок [3]. Отсутствие целенаправленности и последовательности в работе по предупреждению ДТП на пешеходных переходах, сосредоточение всего внимания лишь на учёте и анализе данных по аварийности приводит к бессистемности устранения недостатков путём большого нагромождения зачастую необоснованных мероприятий. Поэтому целесообразно осуществлять обоснование методологии и принципов построения системы обеспечения безопасности движения на пешеходных переходах.
Основным этапом системного исследования безопасности рассматриваемого объекта является эмпирический системный анализ. Он базируется на изучении требований и сборе статистических данных по аварийности, выявлении несоответствий между желаемым и действительным состоянием объекта и процессов в нём, определении состава наблюдаемых при этом факторов, которые наиболее часто фигурируют в анализируемых данных. Изучение отчётных данных об аварийности в Липецке за 10 лет (с 2000 по 2010 годы) позволило выделить 24 пешеходных перехода, на которых происходило от одного и более ДТП в год. Все выделенные пешеходные переходы расположены на улицах с четырьмя и более полосами движения. Для указанных пешеходных переходов методом
натурных измерений были определены их основные параметры: интенсивность движения транспортных и пешеходных потоков, геометрические параметры, элементы обустройства.
На основе полученных данных необходимо выделить определённую степень сходства между переходами, позволяющую разделить их на классы с помощью кластерного анализа [4]. При этом каждый класс будет обладать своим набором классификационных признаков. Проведение кластерного анализа возможно после определения основных классификационных признаков, которые позволят определить принадлежность того или иного перехода к определённому классу.
Кластерный анализ проводился при помощи программного продукта STATISTICA (data analysis software system), version 6. StatSoft, Inc. [5].
В ходе исследований было выделено 20 классификационных признаков:
Х12,3 - суммарная приведённая интенсивность движения автомобилей утром, днём, вечером соответственно, ед./ч;
Х456 - доля пассажирского транспорта утром, днём, вечером соответственно, %;
Х789 - доля грузового транспорта утром, днём, вечером соответственно, %;
Х101112 - интенсивность движения пешеходов утром, днём, вечером соответственно, чел./ч;
Х13,14 - число полос движения в прямом, обратном направлении соответственно, шт.;
Х15 - общее количество ДТП в период с 2000 по 2010 гг., шт.;
Х16 - наличие остановки общественного транспорта;
Х17 - наличие разделительной полосы на проезжей части;
Х18,19 - ширина полосы движения в прямом, обратном направлении соответственно, м;
Х20 - наличие светофорного регулирования.
Классификация пешеходных переходов проводилась посредством использования иерархических аг-ломеративных методов, поскольку последовательность объединения в классы легко поддаётся геометрической интерпретации и может быть представлена в виде графа-дерева (дендрограммы).
Сходство или различие между классифицируемыми пешеходными переходами устанавливается в зависимости от метрического расстояния между ними, а также от алгоритмов классификации.
В качестве меры расстояния было принято евклидово расстояние:
dj =Jz(xt -J,
где djj - расстояние между i-м и j-м пешеходными переходами; xk, Xjk - значение k-го признака соответственно у i-го и j-го пешеходного перехода.
В качестве алгоритма классификации использовался метод Уорда:
nk Р i _
V =z S X - ** f,
i=1 j=1
Водопьянова,21 Папина,Собор Катукова, 40 Гагарина,161 Пр.60 лет СССР, 43 Гагарина,151 Советская,4 Гагарина,8 Гагарина, 77 Московская,71 Студеновская,128 Пр.Победы,90 Пр.Победы, 10 Гагарина, 57 Московская,103 Московская,85 Московская,149 Студеновская,9 Пр.Победы,4 Пр.Победы,110 Неделина,15 Пр.Победы,72 Пр.Победы, 18 Космонаетов,49/1
з-
0
Значение меры расстояния
Рис. 3. Иерархическое дерево кластеризации пешеходных переходов г. Липецка
где к - номер класса; / - номер пешеходного перехода; ] - номер классификационного признака; р - количество признаков, характеризующих каждый пешеходный переход; пк - количество переходов в к-ом классе.
В результате исследований была построена денд-рограмма, отражающая объединение всех пешеходных переходов в три класса (рис. 3).
Помимо иерархических агломеративных методов существуют итеративные методы кластерного анализа. Итерационные алгоритмы позволяют выбрать наилучшее разбиение совокупности наблюдений по задаваемому критерию качества.
Для этого необходимо сначала провести классификацию по одному из иерархических методов, а затем уже подбирать начальное разбиение и статистический критерий для итеративных методов.
В качестве итеративного метода был применен метод к-средних, который принадлежит к группе методов эталонного типа. При этом применялись следующие вычислительные процедуры.
1. В качестве начального задано разбиение совокупности пешеходных переходов на три кластера (получено при помощи иерархического дерева кластеризации).
2. Для каждого кластера Б/ определяется центр X = {х1Рх21,...хр1) Каждая координата центра вычисляется по формуле
х = —У"' х у1=1 ,
где / - номер пешеходного перехода; } - номер классификационного признака; / - номер класса; п - количество переходов в кластере Б^
3. Все объекты исходной совокупности распределяются по классам в зависимости от их расстояния до центра каждого из этих кластеров. После распределения пешеходных переходов по классам сравнивается первоначальный состав этих классов с вновь полученным.
В рассматриваемом случае пешеходные переходы при проведении кластерного анализа методом к-средних также разделены на три класса, состав которых идентичен составу, полученному при помощи построения иерархического дерева кластеризации (рис. 4).
Описанный алгоритм кластерного анализа позволил разделить все рассматриваемые пешеходные переходы также на три класса, характеризующиеся основными признаками, приведёнными в таблице.
Представленные данные отражают степень сходства между наземными пешеходными переходами, относящимися к различным классам. При этом необходимо отметить, что на распределение пешеходных переходов по классам не влияют:
- количество полос движения в каждую сторону;
- наличие разделительной полосы;
- ширина проезжей части.
Кроме того, расположение остановочных пунктов городского пассажирского транспорта и наличие светофорного регулирования на пешеходных переходах относятся к отличительным признакам 3-го класса.
Решение вопроса функциональной принадлежности планируемых наземных пешеходных переходов к одному из определённых классов осуществляется посредством использования дискриминантного анализа, который позволяет выявлять различия между классами и даёт возможность классифицировать наземные пешеходные переходы по степени максимального сходства.
При проведении дискриминантного анализа и определении признаков, которые наилучшим образом разделяют классы между собой, используют два пошаговых метода:
- метод последовательного включения переменных;
- метод последовательного исключения переменных.
При методе последовательного включения переменных на каждом шаге просматриваются все переменные и находится та из них, которая вносит наибольший вклад в различие между классами. Эта переменная включается на данном шаге, и происходит
0
-500 -1000
- С!ив1ег 1 С!ив1ег 2 С!ив1ег 3
2 4 6 8 10 12 14 16 20
Количество классификацеонных признаков
Рис. 4. Идентификация классов пешеходных переходов методом к-средних
Основные классификационные признаки наземных пешеходных переходов
Классифицирующий признак Класс пешеходного перехода
1-ый 2-ой 3-ий
Приведённая интенсивность движения автомобилей утром от 1000 до 2000 авт./ч * - -
от 2000 до 2500 авт./ч - * -
от 2500 до 3000 авт./ч - - *
Приведённая интенсивность движения автомобилей днём от 1000 до 2000 авт./ч * - -
от 2000 до 2500 авт./ч - * -
от 2500 до 3000 авт./ч - - *
Приведённая интенсивность движения автомобилей вечером от 1000 до 2000 авт./ч * - -
от 2500 до 3000 авт./ч - * *
Доля пассажирского транспорта утром от 10 до 15% * * *
Доля пассажирского транспорта днём от 5 до 10% - * -
от 10 до 15% * - *
Доля пассажирского транспорта вечером от 5 до 10% * * *
Доля грузового транспорта утром от 10 до 15% * - -
свыше 20% - * *
Доля грузового транспорта днём от 10 до 15% * - -
свыше 20% - * *
Доля грузового транспорта вечером от 10 до 15% * - -
свыше 20% - * *
Интенсивность движения пешеходов утром до 100 чел./ч - * -
от 200 до 300 чел./ч * - -
от 500 до 600 чел./ч - - *
Интенсивность движения пешеходов днём от 100 до 200 чел./ч - * -
от 400 до 500 чел./ч * - -
от 600 до 700 чел./ч - - *
Интенсивность движения пешеходов вечером от 100 до 200 чел./ч - * -
от 400 до 500 чел./ч * - -
от 600 до 700 чел./ч - - *
Количество полос движения 4-х полосное движение * * *
6-ти полосное движение * * *
Наличие остановки общественного транспорта присутствует * * *
отсутствует * * -
Наличие разделительной полосы присутствует * * *
отсутствует * * *
Наличие светофорного регулирования присутствует * * *
отсутствует * * -
переход к следующему шагу.
При методе последовательного исключения переменных сначала все переменные включаются, а затем на каждом шаге устраняются те из них, которые вносят наименьший вклад. В качестве результата успешного анализа сохраняются те переменные, чей вклад в дискриминацию больше остальных.
При проведении дискриминантного анализа по методу последовательного включения переменных в модель число дискриминантных переменных равно 11, статистика Р-включения Р(2,11) = 0,3912285 при уровне значимости р = 0,6853. Л-статистика Уилкса равна 0,0053425, приближенное значение Р-статистики для неё Р(22,22) = 12,68136, а уровень значимости р(12,68136)=0,0. В результате проведения дискриминантного анализа этим методом получаются следующие дискриминантные функции:
1-ый класс: р1 = 0,20833;
^ = -130,184 - 0,015х1 + 0,140х2 - 0,045х3 + 3,040х4 + 5,956х5 - 2,037х6 + 4,973х9 + 0,163х10 -21,289х14 - 2,714х15 + 54,064х16;
2-ой класс: р2 = 0,33333;
Г12 = -215,601 - 0,032х1 + 0,190х2 - 0,047х3 + 4,968х4 + 7,046х5 - 2,668х6 + 6,431х9 + 0,173х10 -30,787х14 - 3,632х15 + 74,396х16;
3-ий класс: р3 = 0,45833;
^ = -457,545 - 0,037х1 + 0,283х2 - 0,083х3 + 6,820х4 + 11,094х5 - 4,464х6 + 9,491х9 + 0,311х10 -50,384х14 - 5,628х15 + 110,622х16.
При проведении дискриминантного анализа по
методу последовательного исключения переменных в модель число дискриминантных переменных равно 2, статистика Р-включения Р(2,20) = 3,666530 при уровне значимости р = 0,0450. Л-статистика Уилкса равна 0,863308, приближенное значение Р-статистики для неё Р(4,40) = 24,03432, а уровень значимости р(24,03432)=0,0. В результате проведения дискриминантного анализа этим методом получаются следующие дискриминантные функции:
1-ый класс: р1 = 0,20833;
^ = -14,6090 + 0,0125х2 + 0,0256хго;
2-ой класс: р2 = 0,33333;
Ь12 = -24,5833 + 0,0188х2 + 0,0155хго;
3-ий класс: р3 = 0,45833;
113 = -47,3565 + 0,0237х2 + 0,0479х10.
Дискриминантный анализ подтвердил правильность и достаточность разбивки наземных пешеходных переходов на три класса. Полученные дискрими-нантные функции позволяют отнести любой рассматриваемый пешеходный переход к одному из классов. Предложенный подход обеспечивает возможность на научной основе разработать методологию расчёта рисков возникновения дорожно-транспортных происшествий, что позволит прогнозировать изменение аварийности на наземных пешеходных переходах в зависимости от влияния различных факторов. Всё это даст возможность повысить эффективность мероприятий по обеспечению безопасности дорожного движения.
Библиографический список
1. Корчагин В.А., Клявин В.Э., Симаков А.В. Совершенствование организации дорожного движения как социоэкологи-ческий фактор // Проблемы автомобильно-дорожного комплекса России: материалы V медунар. науч.-техн. конф. (Пенза, 21-23 мая 2008 г.). Пенза, 2008. Ч. 1. С.251-254.
2. Пугачев И.Н. Организация и безопасность движения: учеб. пособие. Хабаровск: Изд-во Хабар. гос. техн. ун-та, 2004. 232 с.
3. Корчагин В.А., Клявин В.Э., Симаков А.В. Обеспечение безопасности наземных пешеходных переходов на основе
системного подхода // Проблемы автомобильно-дорожного комплекса России: материалы VI медунар. науч.-техн. нонф. (Пенза, 21-23 мая 2010 г.). Пенза, 2010. Ч. 1. С. 257-261.
4. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Дж.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка и др. /пер. с англ.; под ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989. 215 с.
5. Вуколов Э.А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL: учеб. пособие. 2-е изд., испр. и доп. М.: Форум, 2008. 464 с.
