Сергей Гусев, д.э.н., доцент, профессор кафедры организации перевозок, безопасности движения и сервиса автомобилей, Саратовский государственный технический университет им. Ю.А. Гагарина, Институт энергетики и транспортных систем
Екатерина Мартынова, ассистент, кафедры организации перевозок, безопасности движения и сервиса автомобилей, Саратовский государственный технический университет им. Ю.А. Гагарина, Институт энергетики и транспортных систем
В России в 2016 году в 1100 городах сосредоточено более 108 млн человек, что соответствует 74,2% населения РФ. Насчитывается от 25 до 50 крупных городских агломераций. В них проживают 66,6 млн человек, или 65,5% городского населения, что составляет 45,1% от общей численности населения страны. Доля агломераций в объеме ВВП составляет сегодня 51,7%, а к 2020 году прогнозируется ее увеличение до 56,6%. Современные тенденции изменения городской среды сопровождаются комплексом противоречий, включая территориальные, экономические, экологические, социальные и другие проблемы. Направленность на укрупнение города и сосредоточение в нем центров культурной и общественной жизни одновременно концентрирует в себе и сложности с мобильностью населения. Возникающие вопросы с транспортной доступностью становятся жизненно важными составляющими и выходят на первый план в организации работы практически любого муниципального хозяйства. Желание свободно, быстро и удобно перемещаться – это уже не потребность, а форма взаимодействия муниципальной власти и каждого жителя города, что в условиях современного развития городской среды и ее трактовки как «среды без границ и открытого неба» лишь подчеркивает значимость и важность вопросов транспортного облуживания.
Изменившиеся условия движения транспортных потоков (ТП) привели к повышению нагрузки на транспортную сеть, инфраструктуру и окружающую среду, усилили эмоциональную составляющую участников движения.
Состояние и тенденции развития мобильных транспортных систем в настоящее время характеризуются постоянным увеличением числа транспортных средств, и, как следствие, интенсивным ростом спроса на транспортное обслуживание [10]. Такое положение дел привело к увеличению интенсивности потока транспортных средств, снижению скорости доставки грузов и пассажиров, возникновению сложных дорожных ситуаций.
Растущую потребность в улучшении условий передвижения внутри населенных пунктов и за их пределами нельзя полностью удовлетворить только лишь созданием новых схем транспортного сообщения.
Проведенный анализ позволяет сделать вывод о необходимости поиска эффективных решений в управлении транспортными потоками города, исследованию особенностей и закономерностей их функционирования, а также разработки и внедрения в практику управления моделей, адекватно учитывающих сложившиеся условия и перспективы развития транспортной отрасли [1– 4, 12].
На наш взгляд, более детального изучения требуют модели, использование которых позволит не только описать состояние и динамику транспортного потока, но и в перспективе предсказать его поведение и управлять им.
С целью развития практической составляющей в решении задач оптимизации транспортной логистики [6 – 8] наряду с другими исследователями мы изучили методические положения:
■ по управлению транспортными потоками;
■ разработке альтернативных вариантов перемещения транспортных средств;
■ по взаимодействию поставщиков и получателей в процессе доставки продукции;
■ управлению потоками пассажиров и пешеходов.
Степень сложности определила необходимость поиска новых интеллектуальных моделей и методов управления транспортной логистикой, проектирования схем доставки и маршрутизации подвижного состава [4, 5, 9].
Рассматривая основные эксплуатационные параметры транспортного потока с точки зрения возможности их использования для построения зависимостей, учитывающих приведенные составляющие, необходимо отметить аналитику модели Танака [3, 11]. Ее математическая формулировка позволяет определить плотность транспортного потока (1, 2).
Среднее (безопасное) расстояние между АТС при заданной скорости движения потока d (v), также под d (v) понимают часть полосы, содержащую АТС вместе с дистанцией экстренного торможения), где L – средняя длина АТС; с1 – время, характеризующее реакцию водителей; с2 – коэффициент пропорциональности тормозному пути.
Коэффициент с2 зависит от дорожных условий. Так, при нормальных условиях:
Для мокрого асфальта:
Для обледенелой дороги:
с1 – величина, принятая в расчетах с учетом дифференциации значений времени реакции водителей.
Время реакции в данной зависимости – «первая ласточка» в оценке составляющих психофизиологии и интеллектуализации при построении модели поведения транспортного потока. Безусловно, мы учитываем важный параметр, но в целом комплексного восприятия добиться сложно. Требуется принимать во внимание не только время реакции и адаптации, но и другие компоненты, характеризующие поведение водителя и других участников, определяющих «интеллектуальное» состояние транспортного потока.
Развитие интеллектуальных подходов способствует распространению систем искусственного интеллекта в управлении транспортными системами, в том числе практически во всех современных программных комплексах, оборудовании и в обучающих системах.
Данному обстоятельству способствуют такие качества человеческого интеллекта, как пытливость и глубина ума, его гибкость и подвижность, логичность и доказательность. Направленность на расширение учета приведенных характеристик и есть та глобальная цель, достичь которую пока сложно.
Очередной шаг на этом нелегком пути позволяет сделать разработанная психофизиологическая модель Видемана (6, 7).
где v0 – желаемая скорость (та, с которой автомобиль перемещался бы в свободном потоке); s0 – минимальное расстояние между автомобилями, которое сохраняется даже в пробке; T – время движения с данной скоростью до столкновения с предыдущим автомобилем; α – ускорение; b – комфортное ускорение торможения.
По отношению к модели Танака зависимость Видемана более полно отражает перемещения транспортного средства, включая развитие данного процесса во времени и пространстве, учитывает стилистику поведения участников, формы взаимодействия между ними, начиная от свободного движения и переходя к плотному потоку.
Многофакторность воздействия на транспортные потоки зависит не только от погодных и климатических условий, но и взаимодействия между участниками дорожного движения. Для оценки влияния приведенных факторов и сложившихся условий предлагается более полно использовать потенциал психофизиологических моделей транспортного потока.
Следуя траектории и логике изложения существа вопроса, впервые предлагается использовать зависимость, построенную на основе модели Видемана (8):
Где v0 – желаемая скорость, км/ч; s0 – минимальное расстояние между автомобилями, которое сохраняется даже в пробке, м; T – время движения с данной скоростью до столкновения с предыдущим автомобилем, ч; α – ускорение, м/с2; b – «комфортное» ускорение торможения, м/с2; I 2 = 5 – расстояние между остановившимися автомобилями, м; K = 1,2 – коэффициент эксплуатационного состояния тормозов; ϕ = 0,5 – коэффициент сцепления; I0 = 0 – продольный уклон, м.
Изучая базовый вариант формулировки модели Видемана, мы столкнулись с некоторыми трудностями относительно дефиниции «динамический габарит» и тем, как правильно использовать данную величину. Как правило, классическое восприятие динамических характеристик транспортного потока связано со скоростными параметрами транспортных средств, и динамические габариты исследовались ранее с позиции ширины транспортного средства. Представленная модернизированная версия, на наш взгляд, устраняет данные противоречия не только с точки зрения терминологии, но и с точки зрения практического использования. Скоростные параметры транспортного потока представлены в данной формуле очень подробно, включая соотношения желаемых и реальных скоростей движения, что показывает отклик и уровень взаимодействия в потоке. Развивая положения Видемана, мы решаем задачу об учете не только скорости и величины перемещения транспортного средства, но и учете других характеристик, влияющих на них.
Апробация предложенной модели при описании транспортного потока улично-дорожной сети города Саратова позволяет сделать вывод о том, что при увеличении интенсивности движения транспортного потока и расчете коэффициентов, характеризующих его эксплуатационное состояние, модернизированная модель Видемана более точно (на 4,1%) описывает и характеризует реальную картину в транспортной системе города по сравнению с моделью Танака, а также базовой моделью Видемана.
Использование предложенных подходов в моделировании возможно при осуществлении мероприятий тактического и стратегического планирования для транспорта и логистики в оценке объемов транспортной работы и транспортно-логистических услуг при заданном варианте размещения основных грузообразующих и грузопоглощающих пунктов.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Гасников А.В. Математическая физика транспортных потоков: учеб. пособие. – М.: 2009 г. – 37 с.
2. Горев А.Э. Основы теории транспортных систем: учеб. пособие. – СПб.: СПбГАСУ, 2011. – 173 с.
3. Дрю Д. Теория транспортных потоков и управление ими. – М.: Транспорт, 1972. – 424 с.
4. Доенин В.В. Интеллектуальные транспортные потоки. – М.: Спутник, 2007. – 308 с.
5. Жанказиев С.В. Интеллектуальные транспортные системы: учеб. пособие. – М.: МАДИ. – 2016. – 120 с.
6. Интегрированная логистика накопительно-распределительных комплексов (склады, транспортные узлы, терминалы): учебник для транспортных вузов / под общей редакцией Л.Б. Миротина. – М.: Экзамен, 2003. – 448 с.
7. Лукинский В.С., Лукинский В.В., Плетнева Н.Г. Логистика и управление цепями поставок: учебник и практикум для академического бакалавриата. – М.: Юрайт, 2016. – 359 с.
8. Основы логистики: учебник для вузов / под ред. В. Щербакова. – СПб.: Питер, 2009. – 432 с.
9. Основы транспортного моделирования: практическое пособие / А.Э. Горев, К. Беттгер, А.В. Прохоров, Р.Р. Гизатуллин. – СПб.: Издательско-полиграфическая компания «Коста», 2015. – 168 с.
10. Пржибыл П., Свитек М. Телематика на транспорте / под редакцией профессора В.В. Сильянова. – М.: МАДИ (ГТУ), 2003. – 540 с.
11. Швецов В.И. Математическое моделирование транспортных потоков // Автоматика и телемеханика. – 2003. – № 11.
12. Якимов М.Р. Концепция транспортного планирования и организации движения в крупных городах: монография. – Пермь: Изд-во ПГТУ, 2011. – 175 с.
Материал предоставлен журналом "Логистика"
Подписной индекс 47778 по каталогу агентства "Роспечать"
 | 11 июня 2020 / | |
 |
 | Автор / | Администрация Портала |
| |
|
|
|
|
