CC BY
77
Полученная фактическая зависимость показателя преломления от содержания воды была аппроксимирована линейной функцией вида:
у = -0,098х + 1,4453. (2)
Основываясь на полученной зависимости можно сделать вывод: если определить показатель преломления света «увлажненной» тормозной жидкости в процессе эксплуатации, то можно будет точно вычислить процентное содержание воды в тормозной жидкости. При этом погрешность будет минимальной. Также по полученной зависимости (рис. 4) видно, что интенсивность изменения показателя преломления света нарастает с увеличением концентрации воды в тормозной жидкости.
Результаты выполненного экспериментального исследования позволяют сделать следующие выводы: 1. Показатель преломления света тормозной жидкости снижается при увеличении концентрации воды в жидкости.
2. Показатель преломления света тормозных жидкостей класса DOT 4 различных производителей имеет небольшой диапазон изменения и находится в пределах значений 1,4448-1,4450.
3. По показателю преломления света «увлажненной» (работавшей) тормозной жидкости можно точно определить процентное содержание воды в ней в процессе эксплуатации автомобиля.
4. Полученная моделированием процесса «увлажнения» зависимость показателя преломления от содержания воды позволит более точно определять содержание воды в тормозной жидкости в процессе эксплуатации автомобиля, чем тестером типа SMC-118/1.
5. Предложенный для оценки «увлажнения» тормозных жидкостей метод рефракции может использоваться при оценке качества жидкостей в процессе эксплуатации автомобилей.
Статья поступила 30.09.2015 г.
Библиографический список
1. Геленов А.А., Сочевко Т.И., Спиркин В.Г. Контроль жидкости и материалы для эксплуатации и ремонта
качества автомобильных эксплуатационных материалов: практикум: учеб. пособие для студ. учреждений сред. проф. образования. М.: Издательский центр «Академия», 2008. 112 с.
2. Грамолин А.В., Кузнецов А.С. Топливо, масла, смазки,
автомобилей. М.: Машиностроение, 2005. 64 с. 3. Носова Е.В., Сапрыгина В.Н. Экспериментальное исследование свойств дизельного топлива // Вестник ИрГТУ. 2011. № 6. С. 69-72.
УДК 656.1
ВРЕМЕННОЙ ИНДЕКС - КРИТЕРИЙ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ЗАГРУЗКИ УЛИЧНО-ДОРОЖНОЙ СЕТИ НА КАЧЕСТВО ЕЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ
Л
© А.В. Трофимов1
Иркутский национальный исследовательский технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Рассмотрены основные сетевые критерии для оценки качества и надежности функционирования городских транспортных систем и улично-дорожных сетей, особое внимание уделяется критерию временного индекса. Описана методика проведения исследования улично-дорожной сети города Иркутска при помощи транспортного средства, оснащенного спутниковым навигатором. По результатам обработки полученных в ходе эксперимента данных треков предлагается оценочная шкала значений временного индекса.
Ключевые слова: улично-дорожная сеть; качество и надежность функционирования; временной индекс.
TIME INDEX AS AN ASSESSMENT CRITERION OF ROAD NETWORK LOADING EFFECT ON ITS OPERATION
QUALITY
A.V. Trofimov
Irkutsk National Research Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.
The paper deals with the main network criteria to evaluate operation quality and reliability of urban transport systems and road networks. Special attention is given to the criterion of time index. The methodology for the study of the Irkutsk city road network by means of a vehicle equipped with a satellite navigator is described. An assessment scale of time index values is proposed based on the results of processing the track data obtained in the experiment. Keywords: road network; operation quality and reliability; time index.
Транспортная лаборатория ИРНИТУ выполняет исследования по разработке оценки качества и надежности функционирования городских транспортных систем и улично-дорожных сетей (УДС) [1-3], в
том числе на основе следующих критериев:
• временной индекс;
• буферный индекс;
• критерий Германа - Пригожина.
1Трофимов Алексей Владимирович, аспирант, тел: 89041312301, e-mail: trofimmail@mail.ru Trofimov Aleksei, Postgraduate, tel.: 89041312301, e-mail: trofimmail@mail.ru
Критерий Германа - Пригожина основан на использовании двух составляющих удельных затрат времени - затрат времени в движении и затрат времени, связанных с задержками (простоем). Эти два элемента отражают воздействие разнообразных факторов, влияющих на состояние транспортного потока, поэтому критерий Германа - Пригожина признан интегральным.
Важным достоинством кинетической теории Пригожина и Германа является возможность учитывать два отдельных состояния транспортного потока. Это возможность учитывать движение в свободных условиях и в условиях связанных потоков (в пачках), т.е. в зависимости от плотности транспортного потока. Кинетическая теория имеет дело с многополосным движением. Модель с двумя жидкостями - это теория городского движения. Она была предложена как описание движения в условиях связанного потока (в пачках), в городской уличной сети. Транспортные средства в транспортном потоке разделены на два класса (таким образом, две жидкости): движущиеся и останавливающиеся. В последний класс включают транспортные средства, заехавшие в транспортный поток, то есть остановившиеся на светофоре или знаке остановки, остановившиеся для загрузки и разгрузки, транспортные средства, которые блокируют движение по дороге, остановившиеся в результате пробки и т.д., но исключаются из транспортного потока припаркованные автомобили. Модель с двумя жидкостями определяет макроскопическую меру качества транспортного сервиса в уличной сети, которая не зависима от концентрации транспортных средств.
Модель базируется на двух исходных данных:
1. Средняя скорость управления в УДС пропорциональна доле движущихся транспортных средств.
2. Долевое время остановки тестируемого транспортного средства, движущегося в УДС, равнозначно среднему количеству транспортных средств, простаивающих в течение одного и того же периода времени.
Параметры, используемые в модели двух потоков, представляют средние данные в масштабе всей УДС, взятые за данный период времени.
Формула двухжидкостной модели Германа - Пригожина:
1 n
т — т _ т 1+nTn +1 ±s 1 ±m 1 '
где Ts - время остановки, с; Tm - это среднее время поездки на единицу расстояния, с; n - показатель качества дорожного движения.
Также в зарубежной практике встречаются такие сетевые критерии, как буферное время и буферный индекс.
Временной буфер (Buffer Time) оценивается как дополнительные затраты времени Ть, необходимые для достижения цели передвижения с заданной надежностью, например с надежностью 90% или 95%. Соответственно, Ть определяется как разность между затратами времени на поездку в пиковый период с
затратами времени при свободных условиях движения:
^Ъ = Т'90%(95%) - Т,
где Т90%(95%) - продолжительность передвижения при 90% (95%) обеспеченности; Т - средняя продолжительность передвижения.
Сопряженный с Ть относительный показатель -буферный индекс (Buffer Index) - определяется как
h
ь = (т)
100%.
По данным доступной в Интернете литературы, наиболее широкий диапазон значений Ib=1,10-1,95 отмечен у транспортных коридоров г. Аделаида.
Представленные выше показатели характеризуют надежность транспортной системы в условиях меняющейся загрузки транспортной сети. При этом временной буфер Ть является показателем, характеризующим дополнительные затраты времени пользователя общественного транспорта, необходимые для достижения цели передвижения с заданной надежностью. Сформулируем определение временного буфера несколько иначе: Ть - издержки, которые должен нести пользователь вследствие ненадежности транспортной системы.
Одним из важных показателей определения качества организации дорожного движения (ОДД) является время, затрачиваемое на поездку/передвижение пользователем транспортной сети. В методиках оценки ОДД сравнивают затраты времени на передвижение в различных условиях с затратами времени, характерными для свободных условий (т.е. когда нагрузка на УДС мала, и транспортные средства не оказывают взаимное воздействие на режимы движения друг друга). Одним из таких показателей является временной индекс (Travel time index), позволяющий оценить влияние транспортной загрузки сети на затраты времени на передвижение по ней.
Количественно временной индекс (Travel time index) определяется как отношение времени прохождения участка УДС в пиковые периоды ко времени в пути при свободном потоке:
TTI =
Т,
R(max)
т,
СВ
где ТЯ(таХ) - среднее время, затрачиваемое на прохождение участка пути в пиковые периоды; ТСВ - среднее время, затрачиваемое на прохождение участка пути при свободном движении.
Например, значение 1,2 указывает, что время пребывания в период пиковой загрузки УДС на 20% больше, чем при условиях свободного движения. Т.е. если в свободных условиях движения водитель тратит 20 минут на прохождение данного участка, то в пиковые часы время движения уже составит более 24 минут.
Временной индекс ТТ1 получил широкое применение для оценки качества организации дорожного движения во многих зарубежных странах. В США стати-
Транспорт
стика значений временного индекса ведется на национальном уровне [4]. Начиная с 1982 г. по настоящее время проводились исследования качества обслуживания УДС городов при помощи данного критерия. Среднее значение временного индекса по всей стране с момента начала его применения выросло с 1,07 до 1,21 (табл. 1).
Таблица 1
Значения временного индекса в городах США в 2011 году [4]
Основными достоинствами временного индекса является то, что он достаточно просто определяется математически, а также понятен даже неспециалистам. Этим обусловлен наш выбор временного индекса как оценочного показателя качества функционирования УДС.
С появлением современных геоинформационных технологий появилось множество возможностей получать данные для оценки временного индекса при помощи различных источников.
В целом, источниками данных для оценки временного индекса TTI могут быть треки:
• автомобилей-лабораторий (метод «подвижного наблюдателя» - floating car);
• подвижного состава общественного пассажирского транспорта, такси;
• водителей-волонтеров, предоставляющих свои треки организации-исследователю на добровольной основе.
Существует множество способов оценки параметров транспортных потоков. Из них основными (базовыми) являются: установка стационарного оборудования (видеокамер или датчиков-детекторов), видеозапись участка дорожной сети и последующая его обработка «вручную», использование передвижной транспортной лаборатории (исследование перекрестка или участка УДС), а также относительно новый и уже весьма эффективный способ - использование GPS-треков автомобильных навигаторов.
Треки автомобильных навигаторов несут всю информацию о передвижении автомобиля (спутниковые координаты местоположения, скорость движения, время и дата передвижения, время в пути). Возможность постоянного получения данных о состоянии УДС при повседневных поездках по личным делам, а также пополнение базы данных треков, накапливаемых водителями-волонтерами, делают данный метод наиболее экономичным и эффективным. В современных условиях особый интерес представляют методы оценки условий дорожного движения, которые могут рассчитываться по данным мониторинга текущего состояния транспортных потоков. Использование базы дан-
ных GPS и ГЛОНАСС-треков навигационного оборудования транспортных средств позволяет осуществлять оценку и контроль качества организации дорожного движения в режиме реального времени и при этом значительно снижать их трудоемкость.
Для оценки значений временного индекса нами был выбран так называемый активный эксперимент, при котором сбор данных осуществляется автомобилем-лабораторией (floating-car) на заранее выбранных маршрутах движения по УДС.
Для проведения активного эксперимента в г. Иркутске выбрано 57 участков УДС (рис. 1), отличающихся линейной плотностью размещения светофорных объектов, нерегулируемых пересечений и переходов, примыканий улиц. С целью охвата обследованием максимально разнообразных условий движения треки записывались для каждого из участков в заданное время суток:
• в утренние часы - 8.00-9.00;
• в дневное время - 13.00-14.00;
• в вечернее время - 17.00-18.00 (центральная часть города) и 18.00-19.00 (периферийные районы города);
• в ночное время - 0.00-1.00 (такие треки рассматривались как характеристики свободных условий движения).
Целью обработки каждого трека было получение следующих параметров: его протяженность (км) и продолжительность (мин); время в движении; время простоя (когда скорость движения меньше 5 км/ч); максимальная, минимальная и средние скорости движения.
Активный эксперимент был выполнен с применением легкового автомобиля Toyota Gaia, оборудованного навигатором Prology Imap-5100. Запись треков производилась в формате gpx (текстовый формат хранения и обмена данными GPS, основанный на формате XML), позволяющем хранить информацию в произвольной форме, при которой обязательными являются только долгота и широта точек трека. Формат воспринимается многими программами, в том числе Google Earth и Ozi Explorer. Для обработки трека мы воспользовались BaseCamp (рис. 2) - это удобная и легкая в использовании программа, которая имеет простой интерфейс. Она находиться в свободном доступе на официальном сайте Garmin. Данная программа позволяет не только просматривать треки, а также обрабатывать, изменять, обрезать их и создавать новые маршруты.
Полученные значения временного индекса были обработаны в программе Statistica 6.0. Все значения временного индекса были сгруппированы в один столбец. С помощью возможностей данной программы получена гистограмма распределения значений временного индекса (Time Index).
Для получения оценочной градации полученных значений мы воспользовались методом квантилей (рис. 3). Этот метод предполагает, что на гистограмме распределения значений временного индекса выделяются 0,25; 0,5; 0,75-квантили.
Типы городов TTImin TTImax
Очень большие (более 3 млн чел) 1,37 1,18
Большие (1-3 млн чел) 1,32 1,13
Средние (0,5-1 млн чел) 1,36 1,08
Малые (менее 0,5 млн чел) 1,15 1,04
lamnl
Транспорт
Рис. 1. Участки обследования УДС в г. Иркутске
Рис. 2. Окно программы BaseCamp
lui
Транспорт
mili 2 5° о 50°/o 75° o mas
Рис. 3. Метод квантилей
Результаты эксперимента на участках УДС Иркутска представлены на рис. 4 и в табл. 2.
Таблица 2
Статистика распределения значений временного индекса
Статистика Значение статистики
Отличные условия движения 1-1,24
Хорошие условия движения 1,25-1,44
Удовлетворительные условия движения 1,45-1,9б
Плохие условия движения >1,97
По результатам обработки полученных данных можно предложить следующую оценочную градацию: • низкие значения временного индекса;
была получена шкала оценки условий движения по УДС.
Высокие и очень высокие значения временного индекса являются признаком сильного влияния уровня загрузки на скорость сообщения на рассматриваемом участке УДС. Соответственно, такие участки должны рассматриваться как первоочередные для проведения мероприятий по совершенствованию организации дорожного движения.
Дальнейшее направление исследований - построение моделей, которые будут связывать характеристики участков УДС и характерные для них значения временного индекса. В качестве независимых (объясняющих) переменных модели мы намерены рассмотреть следующие характеристики УДС: уровень загрузки участка УДС; линейная плотность размещения регулируе-и нерегулируемых перекрестков;
линейная плотность размещения регулируе-и нерегулируемых пешеходных переходов;
линейная плотность размещения примыканий; отсутствие или наличие разделительной полосы;
• отсутствие или наличие паркирования на проезжей части.
мых
мых
Значения временного индекса
Рис. 4. Гистограмма значений временного индекса по результатам обследований участков УДС в г. Иркутске
Новый эксперимент по построению статистических моделей «Временной индекс - характеристики УДС» планируется выполнить в предстоящем академиче-
• умеренные значения временного индекса;
• высокие значения временного индекса;
• очень высокие значения временного индекса.
В соответствии со статистикой значений временного индекса и предложенной оценочной градацией
ском году.
Статья поступила 14.08.2015 г.
Библиографический список
1. Румянцев Е.А., Михайлов А.Ю. Об эффективности критериев для оценки условий движения транспортных потоков // Сб. докладов девятой междунар. конф. «Организация безопасности дорожного движения». Санкт-Петербург, 2010. С. 121-123.
2. Шаров М.И., Михайлов А.Ю., Ковалева Т.С. Оценка надежности работы городского пассажирского транспорта в Иркутске // Вестник ИрГТУ. 2012. № 9 (68). С. 174-178.
3. Шаров М.И., Михайлов А.Ю. К вопросу развития современной системы критериев оценки качества функционирования общественного пассажирского транспорта // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2014. Т. 9. № 19 (146). С. 64-66.
4. Herman R., Ardekani S.A. Characterizing traffic conditions in urban areas // Transportation Science. 1984. 18 (2). P. 101-140.
