<!-- Yandex.Metrika -->
<script src="//mc.yandex.ru/metrika/watch.js" type="text/javascript"></script>
<script type="text/javascript">
try { var yaCounter427674 = new Ya.Metrika(427674); } catch(e){}
</script>
<noscript><div style="position: absolute;"><img src="//mc.yandex.ru/watch/427674" alt="" /></div></noscript>
<!-- /Yandex.Metrika -->

Скачать  книги V._Markucc_Narod_religiya_i_vlast.docx

,  "Коммунальное право" ,          "Транспортные потоки" ,  "Расчёт нежёстких дорожных одежд со слоями из слабосвязных материалов"  Вы можете на сайте http://markuts.wmsite.ru

  Скачать книгу В.Маркуц  "Расчёт влажности грунтов активной зоны"

Вы можете  ЗДЕСЬ_Vlazhnost.docx

Маркуц Вениамин Михайлович

канд. техн. наук (Ph.D.)

DOCTOR  OF  SCIENCE ,   HONORIS CAUSA   of Academy of Natural History

профессор  РАЕ 

FULL  MЕMBER  EUROPEAN ACADEMY  OF NATURAL HISTORY 

Заслуженный работник науки и образования 

Контактная информация:

г. Тюмень:

  8 (3452) 43-98-86 

  E-mail: markusb@mail.ru 

            vmarkuc@yandex.ru 

Книгу В. Маркуц "Транспортные потоки" Вы можете найти здесь:

http://markuts-v.narod.ru

книгу В. Маркуц "Народ, религия и власть"  Вы  можете скачать здесь: Вениамин Маркуц

Получить полный текст книги

В. Маркуц  "Расчёт нежёстких дорожных одежд со слоями из слабосвязных материалов" в электронной форме

Вы можете  ЗДЕСЬ_Raschet_nezh.d.o.docx

Купить книгу "Расчёт нежёстких дорожных одежд со слоями из слабосвязных материалов" на бумажном носителе  Вы можете, нажав на эту ссылку:

«Расчёт нежёстких дорожных одежд со слоями из слабосвязных материалов» 

Книга В. Маркуц ″Расчёт нежёстких дорожных одежд со слоями из слабосвязных материалов″

978-3-8484-9107-0_Coverpreview_3.pdf

опубликована на сайте ″Транспортные потоки″ http://markuts-v.narod2.ru/

Условия получения книги  В. Маркуц "КОММУНАЛЬНОЕ  ПРАВО" (переработанный и дополненный вариант) Вы  можете узнать:  Здесь_Kommunalnoe_pravo.docx

© из книги 

 В. Маркуц 

«Транспортные потоки»

2.   Моделирование фронтальных коллайдов

Описанные выше дорожно-транспортные ситуации реализованы в соответствующих логистических уравнениях, для которых составлены программы для расчётов на компьютере. Одна реализация процесса на компьютере имитирует один час реального времени движения транспортных потоков. Поскольку движение автомобилей по дороге представляет собой вероятностный процесс, результаты моделирования имеют значительный разброс. К примеру, мы задаём интенсивность движения на каждой полосе дороги 300 авт/час. Фактический разброс полученных данных в 30 реализациях составляет от 266  авт/час до 353 авт/час. Ещё более значительный разброс ( почти в 1.5 – 2 раза ) наблюдается в конечных результатах имитационного моделирования. Поэтому искомые величины при исследовании процессов методом  статистического моделирования можно считать как статистические оценки реализаций процесса.

Если интервал времени между движущимися автомобилями в транспортном потоке менее 2-х секунд считается, что автомобили находятся в состоянии обгона. Дорожно-транспортные ситуации 7 и 8 позволяют определять количество автомобилей, которые имеют твёрдое намерение начать и завершить обгон, они уже выехали на встречную полосу, и у них практически не осталось возможности вернуться на свою полосу. Полученные в результате расчётов данные, свидетельствуют о количестве автомобилей, которые хотели бы начать и завершить обгон в течение одного часа реального времени. Данные, полученные при реализации дорожно-транспортных ситуаций 5 и 6, так же позволяют получить сведения о числе автомобилей, которые хотели бы начать и завершить обгон в течение одного часа реального времени.

Все остальные ситуации предполагают, что обгоняющий автомобиль имеет возможность вернуться на свою полосу. Первая из описанных дорожно-транспортных ситуаций свидетельствует о количестве возможных реализаций, когда обгоняющие автомобили имеют все  возможности благополучно начать и завершить обгон. Интервалы времени между автомобилями

[ i+1 ] и [ i+2 ], [ j ] и [ j + 1 ], рассчитанные в соответствии с уравнениями движения составляют соответственно 6.9 сек и 11.4 сек.

Результаты расчётов показывают, что с увеличением интенсивности движения на дороге вероятное  число  реализаций благополучно завершающихся обгонов (сит.1) уменьшается, а число водителей, стремящихся совершить обгон, увеличивается (сит.7,8). При интенсивности движения на каждой полосе 300 – 350 авт/час число водителей, стремящихся совершить обгон и количество возможностей, сравниваются. При дальнейшем увеличении интенсивности движения число возможностей благополучно завершить обгон уменьшается (рис 2). При интенсивности движения автомобилей более 500 авт/час по каждой полосе движения совершение обгона становится весьма опасным, так как вероятное количество ДТП возрастает, о чём свидетельствуют данные имитационных расчётов во всех остальных дорожно-транспортных ситуациях.

Рис 2 Соотношение потребности и наличия условий для совершения обгона в транспортных потоках противоположных направлений 

На рис.2 линия 1-а соответствует возможности начать и благополучно завершить обгон. Линии 7-а и 8-а свидетельствуют о намерении совершить обгон впереди идущего транспортного средства. График наглядно показывает, что при  интенсивности движения на каждой полосе до 350 авт/час  число возможностей благополучно завершить обгон превышает потребности, но уже при интенсивности 400 авт/час линии начинают расходиться. Расхождение линий вплоть до  интенсивности 520 авт/час незначительное. Однако при дальнейшем увеличении интенсивности движения  на каждой полосе движения расхождение между возможностью благополучно совершить обгон и потребностью значительно возрастает.

Для бимодального транспортного потока полученный алгоритм реализован в программе BEZ1_T. В программу вводились параметры бимодального транспортного потока:

NU - интенсивность движения автомобилей в утренний час пик    (авт/час);

NV - интенсивность движения автомобилей в вечерний час пик    (авт/час);

ND - интенсивность движения автомобилей в дневной минимум  (авт/час);

Т1 - промежуток времени между ночным минимумом и утренним максимумом интенсивности движения (час);

Т2 – промежуток времени между утренним максимумом и дневным минимумом   (час). 

Т3 – промежуток времени между дневным минимумом и вечерним максимумом интенсивности движения  (час). 

Рис 3   Диаграмма входного и выходного бимодального транспортного потока

Входной поток интенсивности движения в течение суток распределяется в соответствии с гиперболическими функциями:

прямое направление М1 (авт/час):

38 48 61 74 88 101 113 120 123 120 113 101 88 121 159 196 224 234 224 196 159 121 88 62

обратное направление М2 (авт/час):

30 44 64 90 123 160 197 224 234 224 197 160 123 172 229 286 329 345 329 286 229 172 123 85

Курсивом выделены исходные параметры бимодального транспортного потока. Первая цифра бимодального ряда обозначает ночной минимум интенсивности движения. Это может быть в 2 – 4 часа ночи. Тогда утренний максимум соответствует 11 часам, дневной минимум в 15 часов, вечерний максимум в 19 часов. Суммарная интенсивность движения за сутки в обоих направлениях, рассчитанная по  гиперболическим функциям составила NS = 7323 авт/сут.

Заходя в вероятностный процесс, исходные данные преобразуются в соответствии с экспоненциальным характером распределения интенсивности движения во времени. Одна из реализаций выходного потока  представлена ниже.

прямое направление NT1 (авт/час):

42 54 65 69 91 103 94 117 121 108 124 87 94 125 157 196 218 229 222 195 171 133 102 45

обратное направление NT2 (авт/час):

27 43 77 98 122 166 174 194 224 209 180 136 100 193 205 284 326 365 341 296 235 157 124 76

Как видим, выходные данные несколько отличаются от входных, поэтому фактическая интенсивность движения за сутки в прямом направлении составила 3001 авт/сут в обратном направлении составила 4494 авт/сут, суммарная интенсивность движения за сутки в обоих направлениях – 7495 авт/сут. Это также несколько больше интенсивности движения за сутки в обоих направлениях, рассчитанной по  гиперболическим функциям. В дальнейших расчётах участвуют преобразованные величины интенсивности движения, что отражается значительным разбросом получаемых конечных результатов.

Рассмотренные дорожно-транспортные ситуации обгона в транспортных потоках противоположных направлений и полученные на их основе данные являются промежуточными для определения конечных результатов завершившейся дорожно-транспортные ситуации. Исходом любого эксперимента является их практическая значимость. А этим может быть только прогноз совершившихся дорожно-транспортных происшествий при неблагополучном завершении дорожно-транспортную ситуацию обгона. Для дальнейших расчётов и моделирования нами принята третья дорожно-транспортная ситуация обгона, поскольку остальные отличаются от неё лишь содержанием логистического уравнения.

Имитационное моделирование алгоритма реализовано в программах CLASH для равномерного транспортного потока интенсивностью М1 в прямом направлении и М2 – в обратном направлении, а так же в программах MEET для бимодального режима движения в двух направлениях.

Логистика алгоритма помимо дорожных условий включает в состав транспортного потока 20% легковых автомобилей, 80% грузовых. Поведение водителей на дороге характеризуется комплексным показателем KIT  -  коэффициентом интеллектуальности ( аналог IQ ). Водители автомобилей с высоким показателем  KIT составляют в транспортном потоке 100 - 96%, с низким показателем, так называемые "неадекватные" водители – 0 - 4%. Поэтому результат завершения дорожно-транспортные ситуации зависит от поведения её действующих участников.

Получить полный текст моей книги «ТРАНСПОРТНЫЕ ПОТОКИ АВТОМОБИЛЬНЫХ  ДОРОГ И ГОРОДСКИХ  УЛИЦ ( ПРАКТИЧЕСКИЕ  ПРИЛОЖЕНИЯ ) Вы можете   ЗДЕСЬ_Tr.pot.docx 

 В. Маркуц 

http://narod.ru/disk/20522387000/%D0%92.%20%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D1%83%D1%86%20%20%20%D0%9D%D0%B0%D1%80%D0%BE%D0%B4%2C%20%D1%80%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D0%B3%D0%B8%D1%8F%20%D0%B8%20%D0%B2%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%8C.docx.htm