Научный журнал
Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований

ISSN 1996-3955
ИФ РИНЦ = 0,580

АНАЛИЗ БАЗОВЫХ МОДЕЛЕЙ ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА

Тихонов В.А. 1 Белов В.В. 1 Артемьев В.С. 1
1 Чувашская государственная сельскохозяйственная академия
Рассмотрены вопросы применимости базовых моделей транспортного потока для решения актуальных проблем экологии окружающей среды и развития экономики государств. В Российской Федерации ущерб от загрязнений атмосферы, шума, воздействия на климат от автотранспорта в настоящее время составляет 2–3 % всего валового продукта. Проблемы, которые создает автотранспорт, существует не только в Российской Федерации, но и во всем мире. На конференции ООН еще в 1992 году была принята Повестка дня на XXI век – документ, в котором транспорт рассматривался как отрасль, которой необходимо уделить пристальное внимание, чтобы обеспечить устойчивое развитие человечества. Для решения проблем связанных с транспортом исследователи осущестляют наблюдения и проводят различные эксперименты с транспортными потоками. В результате появилось немало разработанных базовых моделей транспортного потока. Но все они не решают вопросы негативной стороны использования автотранспорта. В них не устанавливается взаимосвязь параметров отдельного транспорта, его режимов работы с параметрами всего транспортного потока. Поэтому невозможно рассчитать оптимальные параметры транспортного потока, для решения описанной выше проблемы. Приведены результаты исследования этих вопросов.
выхлопные газы
экология
транспорт
математические модели
транспортные потоки
1. Колосов С.П.,. Возрождение автостроения России – импульс к устойчивому развитию экономики / Д.В. Лукина, В.А. Алексеев // Материалы МНПК «Современное состояние прикладной науки в области механики и энергетики». – Чебоксары: ФГБОУ ВО «Чувашская ГСХА», 2016. – С. 439 – 451.
2. Григорьев В.Г. Реконструкция энергохозяйства отдельных моногородов России / В.С. Артемьев, В.А. Алексеев, Н.В. Павлова // Сборник научных трудов Региональная энергетика и электротехника. – Чебоксары: Изд-во Чувш. ун-та, 2010. – С. 75–78.
3. Алексеев В.А. Развитие методов интеллектуального анализа в интеграции с моделями систем диспетчеризации энергосберегающего оборудования / С.П. Колосов // Автоматизация и IT в энергетике. – 2013. – №11 (52). – С. 35 – 42.
4. Зайцев П.В. Оценка эффективности функционирования кормоприготовительного оборудования в молочном животноводстве // Актуальные вопросы совершенствования технологии производства и переработки продукции сельского хозяйства. Мосоловские чтения: материалы международной научно-практической конференции. – Йошкар-Ола: Мар. Гос. Ун-т, 2013 – вып. XV. – С. 335 – 337.
5. Алексеев В.А. Аспекты стратегического развития синергетического эффекта реальной экономики при модернизации энергохозяйства прообразов моногородов / В.А. Тихонов // Материалы МНПК «Продовольственная безопасность и устойчивое развитие АПК» 20–21 октября 2015 г. – Чебоксары. – С. 54 – 58.

Транспортный поток представляет собой совокупность движущих средств. Загрязнения от автотранспорта негативно влияет на здоровье человека и окружающую среду. Среди негативного влияния особое значение имеет: загрязнение воздуха (окислами углерода СО, углеводородами СmНn, окислами азота (NO, NO2), соединениями свинца, канцерогенными веществами, сажей, альдегидами, которые могут сократить продолжительность жизни до 9 лет); шумовые загрязнения (приводят к нарушению сна, развитию гипертонии и ишемической болезни сердца, снижают производительность труда, что может сократить продолжительность жизни до 12 лет). В 2000 г. в Российской Федерации автотранспорт выбросил в атмосферу 11824,2 тыс.т. выхлопных газов. В тоже время без транспорта не может обойтись экономика любой страны. Чтобы как-то уменьшить негативное влияние транспорта на окружающую среду, исследователи всего мира стремятся найти оптимальное движение транспортного потока и самого транспорта с целью уменьшения выхлопных газов, энергосбережения и других ресурсов. В результате наблюдений и обобщения таких исследований строятся математические модели транспортного потока. Математические базовые модели транспортного потока, это те модели, которые являются фундаментальными. Базовые модели с течением времени модифицируются, путем уточнения или незначительного добавления параметров (факторов). Добавление, уточнение параметров фундаментальных моделей транспортного потока увеличивает разнообразие, создает дочерние модели, делает их более адекватными [1, 2, 3, 4, 5]. На рис. 1 показана классификация основных базовых моделей транспортного потока:

tih1.wmf

Базовые модели транспортного потока

Рассмотрим эти модели более подробно.

1. В Микроскопических моделях транспортного потока оперируют элементами потока – следующими друг за другом транспортные средства, которые имеют характерные физические параметры. Элемент потока реализуется на основе его физического представления. До предела упрощенную (условно) микроскопическую модель транспортного потока можно представить, например, в виде равенства (1):

ti001.wmf, (1)

где Nqmax – максимально возможная интенсивность транспортного потока; A – коэффициент размерности (для согласования левой и правой части уравнения); Va – средняя скорость транспортного потока; Ld – средняя динамическая длина транспорта.

Именно в таком виде часто можно найти в литературе эту модель. Но если участь, что параметры Va и Ld относятся к характеристикам транспортного потока в целом, то лучше ее отнести к макроскопической модели транспортного потока.

2. Макроскопическая модель (не имеет элемент потока) основывается на уравнении неразрывности, которая описывает постоянство количества жидкости, притекающей через трубу. Базовую модель можно представить, например, в виде уравнений (2):

ti002.wmf, (2)

где Na – интенсивность транспортного потока; Va – скорость потока; qa –плотность транспортного потока; qa max – плотность транспортного потока при заторе.

Базовая модель может иметь и другой вид по аналогии с жидкостью, включающая факторы состояния среды, в которой движется поток, состояние дороги и даже водителей.

3. Детерминированная модель – модель, в которой имеется функциональная однозначная зависимость между отдельными показателями функции. Модель (1) часто называют детерминированной. В реальности входящие составляющие модели Va, Ld являются вероятностными (стохастическими). И сама модель больше относится к стохастической. Микроскопическая детерминированная модель должна строиться на основе физического представления транспортного средства, где имеются конкретные связи между параметрами элемента транспортного потока и всего транспортного потока. В модели (1) этого нет. В связи, с чем модель (1) назвали условно микроскопической детерминированной (на рисунке показана пунктирная стрелка). Микроскопические детерминированные модели в основном разрабатывались в науке человечества в XVII, XVII и XIX веках, а в XX, XXI их появляется относительно крайне мало. В то же время, в частности микроскопическая модель транспортного потока, нужна для глубокого понимания и расчетов транспортных потоков с целью экологической безопасности.

4. Базовые вероятностные (стохастические) модели часто строятся на известных («стандартных») зависимостях, например на уравнении (распределении) Пуассона (для однородного потока машин)

ti003.wmf, (3)

где Pn(t) вероятность проезда n-го числа автомобилей за время t; Na – основной параметр распределения (интенсивность транспортного потока) авт./с; t – длительность отрезков наблюдения, с; n – число наблюдаемых транспортных средств.

Сравнительная характеристика моделей транспортного потока

Наименование модели транспортного потока

Достоинства

Недостатки

Микроскопическая модель транспортного потока

Детер-мини-рованная

1. Имеет наглядную связь между параметрами (режимом работы) транспортных средств и параметрами транспортного потока.

2. Можно учитывать влияние параметров элемента – транспортного средства на транспортный поток в целом.

1. Как правило, модель получается громоздкой.

2. Требуются очень большие вычислительные ресурсы.

Стоха-стическая

1. Простота модели

2. Требеются малые («стандартные») вычислительные ресурсы

1. За простатой и «стандартностью» модели теряется физическая связь между параметрами модели

Макроскопическая модель транспортного потока

Стоха-стическая

1. Простота модели

2. Требеются малые («стандартные») вычислительные ресурсы

2. Не учитывается параметры и режимы работы элемента потока при расчете транспортного потока.

Для смешанного транспортного потока (грузовые, легковые и т.д.) рекомендуется использовать уравнения гамма-распределение Пирсона III типа или распределение Эрланга. Описанные выше вероятностные модели в основном используют как однофакторные.

Для построения многофакторных стохастических моделей лучше всего использовать регрессионные модели. Например, простейшая многофакторная модель транспортного потока представлена формулой (4):

Na = A1 Val +A2 qa, (4)

где Na – интенсивность потока; Val – скорость потока; qa – плотность транспортного потока; А1, А2 – постоянные коэффициенты определяются методом регрессионного анализа из полученных экспериментальных данных.

Многофакторные (стохастические) модели более сложного вида в определенном интервале факторов могут давать достаточно точное описание транспортного потока, но не позволяют решить важнейшие проблемы, связанные с экологией и экономикой.

Макроскопические модели бывают только вероятностными.

Есть много моделей транспортного потока, которые появились (особенно за рубежом) буквально в течение последних нескольких десятилетий в связи с развитием вычислительной техники и программных средств (например, модели, построенные на основе объектно-ориентированного программирования). Такие модели в этой статье не рассматриваются.


Библиографическая ссылка

Тихонов В.А., Белов В.В., Артемьев В.С. АНАЛИЗ БАЗОВЫХ МОДЕЛЕЙ ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2017. – № 3-2. – С. 175-177;
URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=11420 (дата обращения: 22.06.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074