Повышение эффективности городского автомобильного транспорта

• Автор: Пышный, Владислав Александрович
• Шифр специальности: 05.22.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Тула
• Количество страниц: 158 с. : ил.

Оглавление
Введение

1 Математическое моделирование транспортных потоков

1.1 Развитие математического моделирования

1.2 Транспортные модели

1.2.1 Модели расчета коммуникаций

1.2.2 Модели распределения потоков. Модель оптимальных стратегий

1.2.3 Математическое моделирование транспортных потоков

1.3 Выводы, цель и задачи исследования

2 Разработка методики построения и анализа модели УДС (на примере г.Тулы) .

2.1 Предварительные замечания

2.2 Выбор программных средств
2.3 Подготовка исходных данных для моделирования
2.4 Типы задач, решаемых на модели УДС
2.5 Выводы по главе
3 Решение задачи о загрузке УДС на примере г. Тулы
3.1 Методы и алгоритмы решения задачи
3.2 Оценка точности полученных результатов
3.3 Анализ полученных результатов
3.4 Выводы по главе
4 Разработка и использование методики прогнозирования эффективности функционирования автомобильной транспортной системы и анализ нелинейной
динамической модели поведения АТС
4.1 Оценка экономической составляющей задержек времени в транспортных системах городов РФ
4.2 Экспериментальное исследование влияния капитальных вложений на характеристики транспортных процессов
4.3 Применение нелинейной динамической модели для описания АТС
4.4 Выводы по главе
Основные результат и выводы
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение
Транспортные проблемы современных городов России имеют сложный спектр причин и разнообразные проявления, что приводит к необходимости теоретического осмысления и широкомасштабных практических исследований. Эти проблемы тесно примыкают к сферам градостроительства, землепользования, экологии и др. [38, 42-46, 59, 74, 78]. Одним из наиболее серьезных обстоятельств является то, что для подавляющего большинства пользователей улично-дорожной сети (УДС) последняя не является областью, позволяющей самостоятельно регулировать затраты времени и бюджетов различного уровня (начиная с семейного и заканчивая региональным). Среди очевидных причин данного обстоятельства является сложный характер коллективного влияния участников улично-дорожного движения на совокупные параметры транспортного потока [94-96], а также отсутствие в настоящее время учета затрат времени, проведенного в транспортном потоке, на экономическую эффективность региона.
В настоящее время для решения транспортных проблем применяют самые разнообразные методы и средства. Большинство из них имеет долговременный характер и значительную стоимость. В этом смысле математическое моделирование транспортных потоков и процессов также не является слишком дешевым средством. Тем не менее, оно чрезвычайно широко применяется и имеет серьезное научное основание.
Несмотря на прогресс в области теории транспортных потоков [9, 25, 26, 32, 36, 38, 49, 54-56, 79-80], моделирования транспортных систем [12, 27, 28, 44, 45, 47] и внедрения систем управления транспортными потоками, остается нерешенным круг вопросов, разработка которых поможет продвинуться в направлении более глубокого понимания природы транспортных потоков в крупных населенных пунктах, развития автотранспортных систем (АТС), построения многоуровневых интеллектуальных технологий управления потоками. Среди таких нерешенных задач построение математического описания, способного прогнозировать многовариантные сценарии развития, стратегии

транспортных средств, те у кого была скорость у должны замедлиться, чтобы принять более низкую скорость у/ ( = оригинальная скорость более медленного предшественника у/):

=(1 -р)
Жзсге1е
I (у0Г-уЖ?,х,у^,х',у)с/у^ - |(у-Уо)^,х,у,д;',УоМуо
'О«»' у>уо
• (1-27)
В этом уравнении происходит попарное распределение транспортных
средств. Это обозначает объединенное распределение вероятности обнаружения
быстрого транспортного средства в местоположении х со скоростью у/ в то время как в то же самое время второе (более медленное) транспортное средство присутствует в местоположении х' со скоростью У(/. Пригожин упрощает попарное распределение транспортных средств, пренебрегая конечной длиной и пространственной координатой транспортных средств и представляет движение транспортных средств хаотическим. Прежнее предположение рассматривает взаимодействия транспортных средств только в точке х, тогда как следующее предположение все корреляции между скоростями предшественника и последователя пренебрегает:
Г ^ Г г
,х',у*) = ^(г,х,т^ ,х,у^) = /?(/,х,у^ )р(/,х,Уц) • (1-28)
Павери-Фонтана (1975) улучшил статистическую обработку желаемой скорости в оригинальной формулировке Пригожина (1961). Поведение водителя осталось таким же, как и описано было у Пригожина [117].
Одна из более поздних кинетических моделей исследования транспортных потоков была создана с помощью кинетического уравнения Больцмана с распределением Максвелла и позволила аналитически определить переходное поведение потока и распределение его плотности. Её описывает в своих работах Бэн-Нэйм и Крапивски [82].
Вводимая микроскопическая баллистическая модель движения основанная на уравнении Больцмана позволяет лишь увидеть скоростные распределения. Распределение Максвелла является более подходящим, поскольку четко описывает переходные характеристики зон без возможности обгонов, так и