CC BY
33
I EN I
Транспорт
Off-Highway Research опубликовала оценки перспектив развития рынка ДСТ в мире на ближайший год. Прогноз, в основном, может быть охарактеризован как весьма оптимистический. Утверждается, что продажи строительного оборудования в мире вырастут на 8,5% в течение года. Основной причиной этого станет рост продаж в Китае, где этот показатель будет составлять 13%. Планируется, что в текущем году продажи строительного оборудования составят 517284 единиц, при этом 280720 единиц будет продано именно в КНР. Однако в процентном отношении наибольший рост планируется в Индии - 34%. В Восточной Европе рост продаж составит 7%, а в Северной Америке - 3%. Единственным депрессивным рынком станет Япония, где падение продаж может составить 19%.
Что касается Российского рынка, то объемы продаж ДСТ в разных сегментах упали от 50 до 70% и вернулись на уровень 2003-2004 годов.
Однако в сфере производства отечественной ДСТ появились обнадеживающие тенденции. По статистическим данным Союза машиностроителей России, в январе-мае 2010 года в сравнении с аналогичным периодом 2009 года отмечается стабильный рост производства дорожно-строительной техники (кроме бульдозеров и трубоукладчиков). За пять месяцев выросло производство: экскаваторов - в среднем в 2,4 раза, строительных погрузчиков - на 86,4%, автогрейдеров - на 84,2%, универсальных погрузчиков - на 55,3%, машин для городского коммунального хозяйства - на 51,5%, башенных кранов - на 47,1%. В январе-мае 2010 года по большей части номенклатуры техники динамика отгрузки опережала ее производство. Однако из-за уменьшения реализации готовой техники в мае месяце по сравнению с апрелем, общее количество неотгруженной техники, находящейся на складах предприятий по итогам работы за 5 месяцев, увеличилось и составило 8966 машин.
По данным информационно-аналитической компании «ВладВнешСервис», положительная динамика Российского экспорта в I квартале 2010 года по отношению к в I кварталу 2009 года зафиксирована по позициям: автобетономешалки (73%), гусеничные бульдозеры с поворотным и неповоротным отвалом (717%), прочие погрузчики одноковшовые фронтальные (18%), и импорта в Россию по позициям: экскаваторы, одноковшовые погрузчики и прочие механические лопаты (358%), гусеничные бульдозеры с поворотным и неповоротным отвалом (26%), прочие погрузчики одноковшовые фронтальные (46%). Данная статистика вполне определенно говорит о положительных сдвигах в производстве отечественной ДСТ и, как следствие, ослаблении влияния финансового кризиса на состояние в сфере производства ДСТ в России. Однако это применительно пока только по отношению к непосредственной производственной деятельности промышленных предприятий, выпускающих ДСТ. Вместе с тем российские производители ДСТ среагировали на сжатие рынка если не свертыванием своих производственных программ, то их корректировкой до объемов 2007-2008 годов.
Для более существенного изменения ситуации как на мировом, так и на Российском рынках ДСТ нужна активизация инвестиционной деятельности вообще и в строительной области в частности. А для этого, в свою очередь, необходимы государственные меры макроэкономического масштаба по формированию условий, направленных на восстановление докризисных показателей социально-экономического развития экономики России и их динамичного улучшения и, прежде всего, в части инфраструктурных преобразований. Придание российской экономике такого вектора, безусловно, повлечет за собой восстановление и параллельное развитие всех ее секторов и сегментов и в том числе рынка дорожной и строительной техники.
Библиографический список
1. http://wwwbuildernet.ru - информационный интернет- 3. http://www.akros-group.ru. - Гражданское и дорожное портал «Все о строительной технике». строительство. Сайт группы компаний «АКРОС».
2. http:// www.prom-marketing.ru - сайт маркетингового агент- 4. http://www.gks.ru - статистические данные Федеральной ства «Пром-Маркетинг». службы государственной статистики.
УДК 625.712
ОЦЕНКА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПОТОКОВ В КОРИДОРЕ АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАНСПОРТА С РАЗМЕЩАЕМЫМИ НА ПЕРЕГОНАХ ДЕТЕКТОРАМИ
С.Е.Тебеньков1
Национальный исследовательский Иркутский государственный технический университет, 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Рассматривается проблема анализа транспортных потоков, в частности, оценка распределения потоков, в транспортных коридорах. Изложена методика восстановления матриц корреспонденций в транспортном коридоре с применением размещаемых на сети детекторов транспорта. Ил. 4. Табл. 2. Библиогр. 4 назв.
Ключевые слова: управление потоками в транспортных коридорах; мониторинг транспортных потоков; оценка распределения транспортных потоков.
1Тебеньков Сергей Евгеньевич, аспирант, тел.: (3952) 462599, e-mail: transport@istu.edu Tebenkov Sergey Evgenievich, postraduate student, tel.: (3952) 462599, e-mail: transport@istu.edu
EVALUATION OF FLOW DISTRIBUTION IN THE MOTOR TRANSPORT CORRIDOR WITH THE DETECTORS LOCATED AT DRIVINGS S.E. Tebenkov
National Research Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074.
The author deals with the problem of analysis of traffic flows in transport corridors. In particular, he examines the assessment of flow distribution in the transport corridor. He states the procedure of correspondence matrix reconstruction in the transport corridor with the application of transport detectors placed in the network. 4 figures. 2 tables. 4 sources.
Key words: flow control in transport corridors; traffic flow monitoring; evaluation of the traffic flow distribution.
Транспортные коридоры являются одной из наиболее важных составляющих наземной транспортной системы. Под транспортным коридором следует понимать определенное направление (маршрут) массовых перевозок пассажиров и грузов между центрами социально-экономической активности. Транспортный коридор - это взаимодействие следующих транспортных составляющих:
• железнодорожный транспорт;
• автодорожный транспорт;
• морской транспорт;
• речной транспорт;
• трубопроводный транспорт;
• авиатранспорт;
• объединение сопутствующих инфраструктурных элементов: подъездные дороги, склады и т.д.
Применительно к автомобильному транспорту, коридоры - это магистрали со значительными интенсив-ностями движения, к которым относятся дороги федерального значения или городские скоростные дороги (в случае, если коридор находится на городской территории), способные обеспечить высокие скорости передвижения и требуемый уровень безопасности.
В зарубежной практике коридорам автомобильного транспорта (далее по тексту - транспортным коридорам) уделяется большое внимание. Одним из ключевых стратегических направлений в транспортной сфере является управление транспортными коридорами (corridor management), под которым понимается применение комплекса стратегий, направленных на создание и поддержание высокого качества обслуживания территорий вдоль коридора [3].
Управление транспортным коридором включает оперативные мероприятия по организации дорожного движения, направленные на повышение безопасности движения и пропускной способности самого коридора. Помимо оперативных мероприятий в рамках управления коридором на основе анализа его состояния могут приниматься решения о совершенствовании его отдельных элементов, например, строительстве параллельных дорог. Все это требует наличия информации о распределении транспортных потоков в коридоре.
Информация о распределении транспортных потоков в коридоре представляет собой матрицу кор-респонденций между территориями, обслуживаемыми транспортным коридором. Таким образом, задача оценки распределения транспортных потоков в коридоре сводится к нахождению матрицы корреспонден-ций между примыканиями к коридору на рассматри-
ваемом участке дорожной или улично-дорожнои сети (УДС). Одним из способов, позволяющих определить матрицу корреспонденций для участка УДС (транспортного коридора), является метод восстановления матрицы по замерам на сети, которому уделяется большое внимание в специальной зарубежной литературе [4].
Для использования такого метода требуется сбор информации о транспортных потоках на элементах рассматриваемого участка УДС. При этом возможными являются несколько методов сбора такой информации:
1. Измерение распределения транспортных потоков на узлах сети (пересечениях) вручную или с помощью видеосъемки.
2. Применение различного рода детекторов транспорта.
3. Применение детекторов транспорта в сочетании с видеосъемкой или измерением вручную.
Учитывая, что управление транспортными коридорами предполагает постоянное отслеживание изменения распределения транспортных потоков, целесообразно применение детекторов транспорта. Вместе с тем современные детекторы не позволяют качественно определять распределение потоков на перекрестках, что значительно снижает качество исходных данных при оценке распределения потоков. Использование видеосъемки в условиях постоянного мониторинга неэффективно. Еще одной особенностью мониторинга транспортных потоков в коридорах является наличие погрешностей в измерениях, которые возникают при использовании детекторов, размещенных в транспортном коридоре на значительном удалении друг от друга.
Для решения сформулированной выше задачи предлагается разработанная в рамках данного исследования методика восстановления матриц корреспон-денций по замерам, получаемым с детекторов, размещаемых на перегонах. Оценка матрицы корреспон-денций выполняется с помощью метода робастного оценивания (более устойчивого к ошибкам), основанного на минимизации суммы абсолютных модулей отклонений [2]:
!К1=X
y
- X
j=1
xa..
j ij
(1)
1=1 1=1
где е, - ошибки (остатки регрессии); у, - значения ин-тенсивностей, замеренные на элементах улично-дорожной сети (на перегонах); - подлежащие оце-
а)
И
б)
И
Рис. 1. Графы участка УДС для оценки корреспонденции (цифрами в рамках обозначены номера районов зарождения и поглощения корреспонденции): а - в обоих направлениях коридора; б - для одного направления коридора
ниванию значения корреспонденции между районами; ву - элементы матрицы инциденций, показывающей, проходит ли данная корреспонденция через рассматриваемый элемент сети.
Тестирование данного метода при искусственно заданных значениях корреспонденций показало, что наиболее эффективным является применение техники, при которой корреспонденции, направляющиеся вдоль одного направления коридора, оцениваются отдельно от корреспонденций, направляющихся вдоль обратного направления.
ждого направления коридора в отдельности значительно выше, чем при рассмотрении обоих направлений коридора одновременно.
Для того чтобы иметь возможность рассматривать коридор в одном направлении, необходима информация о распределении потоков в узлах, которую, как было отмечено выше, можно получить, используя видеосъемку, что неприемлемо при осуществлении постоянного мониторинга потоков в коридоре. В результате данного исследования было предложено использовать гравитационную модель оценки матриц
Таблица 1
Звенья Корреспонденции с указанием индекса района зарождения и района поглощения
*12 *13 *14 *23 *24 *34
У1 1 1 1 0 0 0
У2 0 1 1 1 1 0
Уз 0 0 1 0 1 1
У4 1 0 0 0 0 0
У5 0 0 0 1 1 0
У6 0 1 0 1 0 0
У7 0 0 0 0 0 1
На рис. 1 показаны графы участка сети, построенные для оценки корреспонденций, движущихся вдоль обоих направлений (рис. 1, а) и вдоль одного направления (рис. 1, б).
Матрица инциденций а представляет собой таблицу, элементы которой могут принимать значение 0, если корреспонденция ху не проходит через дугу у,, или значение 1 - в противном случае. Размерность матрицы а определяется количеством элементов Ху (количество столбцов) и элементов у, (количество строк). Пример такой матрицы для графа, представленного на рис. 1,б, показан в табл. 1.
В случае рассмотрения обоих направлений транспортного коридора количество неизвестных х увеличивается вдвое, при этом количество уравнений ограничений оптимизационной задачи, определяемое количеством известных замеренных значений у, увеличивается незначительно (см. рис.1). В результате точность оцениваемых значений х при рассмотрении ка-
корреспонденций для каждого узла в отдельности, подробно описанную в [1]. При этом в качестве емкостей по прибытию и отправлению, необходимых в данной модели, предлагается принимать значения интенсивностей движения, измеренные детекторами транспорта на входе и выходе на подходах к перекрестку. Результаты тестирования показали высокую точность восстановления матриц корреспонденций для отдельных узлов с применением данной модели.
В табл. 2, а также на рис. 2 - 4 представлены результаты тестирования предлагаемого метода. На рис. 2 сравниваются результаты распределения матриц корреспонденций на рассматриваемом участке УДС.
На рис. 3 представлены результаты распределения потоков на узле в сравнении с результатами, полученными при использовании гравитационного метода.
Рис. 2. Результаты распределения матриц корреспонденции на рассматриваемом участке УДС: а-по действительным значениям корреспонденции; б - по значениям, полученным вышеописанным методом при рассмотрении коридора в обе стороны; в - по значениям, полученным вышеописанным методом при рассмотрении коридора в одну сторону
а)
ш
и
а
Рис. 3. Картограммы интенсивностей движения на перекрестке: а - полученная в результате распределения потоков по действительным значениям корреспонденций; б - полученная с применением гравитационной
модели [1]
а) б)
50
х О
-
С N
Номер итерации
|=С
X
о
о I 40
'1 г 20
X X
0
-20
Номер итерации
Рис. 4. Результаты оценки корреспонденций рассматриваемым методом
Таблица 2
Результаты оцененных значений корреспонденций_
Корреспонденции с указанием индекса района зарождения и района поглощения Значения корреспонденций
Действительные Полученные при рассмотрении коридора в обе стороны Полученные при рассмотрении коридора в одну стороны
2QQ 146 14B
15Q 179 19Э
X14 ^ 126 119
X23 22Ю 203 221
X24 ^ 142 Ю7
X34 5QQ 462 497
Значения статистики RMSE 0,195 0,168
Оптимизационный процесс, используемый в рассматриваемом методе, осуществлялся с применением специального пакета МЛИЛБ. Значения корреспонденций, полученные на определенной итерации, использовались в качестве исходных данных для последующей итерации. Результаты изменения оцениваемых значений корреспонденций показаны на рис. 4 и также свидетельствуют о быстром нахождении (уже на второй итерации) оптимального решения оптимизационной задачи.
Для оценки качества полученных матриц была использована статистика С^^МЭЕ), показывающая, насколько велико расхождение сравниваемых матриц корреспонденций:
CV (RMSE) =
Z (xi,i - x2,i)2
-/ x,
(2)
где Ху и х2>, - значения корреспонденций в первой и второй матрицах; п - общее количество корреспонденций; х - среднее значение корреспонденций для сравниваемой матрицы.
В табл. 2 представлены действительные значения корреспонденций, движущихся вдоль одного из направлений коридора, в сравнении с оцененными значениями при рассмотрении коридора в одну и в обе стороны.
Значения статистических параметров свидетельствуют об эффективности методики, при которой каждое из направлений транспортного коридора рассматривается в отдельности и указывает на состоятельность оценок, полученных при использовании предложенного метода.
Библиографический список
1. Ефремов И.С., Кобозев В.М., Юдин В.А. Теория городских пассажирских перевозок: учеб. пособие для вузов. М.: Высш. школа, 1980. 535 с.
2. Михайлов А.Ю., Головных И.М. Современные тенденции проектирования и реконструкции улично-дорожных сетей городов. Новосибирск: Наука, 2004. 267 с.
3. Cooperative Agreements for Corridor Management // TRB. NCHRP synthesis 337. 2004. 70 p.
4. Highway Capacity Manual // TRB, Washington, DC, 2000. 1134 p.
УДК 629.113.001
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РАЗГОНА АВТОМОБИЛЯ С ГИДРОМЕХАНИЧЕСКОЙ ТРАНСМИССИЕЙ НА ДИАГНОСТИЧЕСКОМ СТЕНДЕ С БЕГОВЫМИ БАРАБАНАМИ
А.И.Федотов1, И.В.Федоткин2, А.В.Бойко3
1,3Национальный исследовательский Иркутский государственный технический университет, 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83. 2Читинский государственный университет, 672039, г. Чита, ул. Александро-Заводская, 30.
Предложена многомассовая модель для исследования процесса разгона автомобиля с гидромеханической трансмиссией на диагностическом стенде с беговыми барабанами. Модель позволяет исследовать влияние технического состояния элементов гидромеханической трансмиссии на диагностические параметры, характеризую-
1Федотов Александр Иванович, доктор технических наук, профессор кафедры автомобильного транспорта, тел.: (3952) 405080, e-mail: fai@istu.edu.ru
Fedotov Alexander Ivanovich, Doctor of Technical Sciences, Professor of the chair of Automobile Transport, tel.: (3952) 405080, email: fai@istu.edu.ru
2Федоткин Иван Владимирович, старший преподаватель кафедры автомобильного транспорта, e-mail: fedotkin@mail.ru Fedotkin Ivan Vladimirovich, senior lecturer of the chair of Automobile Transport, e-mail: fedotkin@mail.ru
3Бойко Александр Владимирович, доцент кафедры автомобильного транспорта, тел.: (3952) 360045, e-mail: veator@ramler.ru Boiko Alexander Vladimirovich, associate professor of the chair of Automobile Transport, tel.: (3952) 360045, e-mail: vea-tor@ramler.ru
n
