CC BY
71
Управляемые информационные табло размещаются с шагом 500 м, а детекторы - 300 м. Фиксация нарушений скорости производится фоторадарами. Важным успехом является восприятие системы водителями: 67% водителей высказались за продление участка, обслуживаемого VSLS.
Приведем примеры (рис. 6, 7) активного управления транспортными потоками, использующиеся в границах агломерации г. Сиэтла в штате Вашингтон (из презентации «Active Traffic Effortsin the Seattle Area» представленной на конференции 2008 Northwest Transportation Conference February 5, 2008). Гармонизация скорости используется на участках, где поток приближается к месту возникновения затора или значительного снижения скорости (ДТП или другая ситуа-
ция, создающая помехи движению). Гармонизация скорости на рассматриваемой сети скоростных дорог дала следующие результаты:
сокращение количества ДТП с пострадавшими -30%;
сокращение количества ДТП - 586 за три года. В контексте рассмотренных выше примеров следует отметить, что важное направление развития управлением скоростью движения - применение видеорадаров с фиксацией нарушителей скоростного режима (Automated speed enforcement - ASE). По мнению специалистов, этот компонент оказывает значительное влияние на поведение водителей и в целом повышает эффективность применения VSLS.
Библиографический список
1. http://ec.europa.eu/transport/road_safety/index_en.htm
2. http://international.fhwa.dot.gov/ Active Traffic Management/Active Traffic Management The Next Step in Congestion Management - International - FHWA.mht
3. http://ops.fhwa.dot.gov/freewaymgmt
4. http://www.biomedsearch.com/ Speed manage-ment/Euroup/Speed management and traffic calming in urban areas in Europe a historical view.mht
5. http://www.etcproceedings.org/seminar/traffic-management-and-road-safety-2/ Strategies and tools for speed management on European roads.htm
6. http://www.homezones.com
7. Hway-Liem Oei. Automatic Speed Management in the Netherlands //Transportation Research Record Volume 1560, 1996, рр. 57-64.
8. Huxford R. Child pedestrian safety in the UK: a strategy for reducing child pedestrian casualties. London: Thomas Telford Publishing; 1997. www.ice.org.uk/public/child.htm
9. Lockwood, Ian M. "ITE Traffic Calming Definition." ITE Journal, Vol. 67, No. 7 (July 1997): 22-24.
10. Mackie A. Urban speed management methods//TRL REPORT 363, 1998. 18 р.
11. Planning and designing 'home zones'//http://www.jrf.org.uk/
12. Reducing the speed limit to 20 mph in urban areas Child deaths and injuries would be decreased // http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/issues/118528/
13. Review of 20 mph Zone and Limit Implementation in England. Road Safety Research Report FINDINGS Department for Transport //Queen's Printer and Controller of HMSO, 2009. 4 р.
14. Special Report 254. Review of Current Practice for Setting and Enforcing Speed Limits //Committee for Guidance on Setting and Enforcing Speed Limits. TRANSPORTATION RESEARCH BOARD, National Research Council, NATIONAL ACADEMY PRESS, WASHINGTON, D.C. 1998. 441 р.
15. Speed Management in Urban Areas A framework for the planning and evaluation process. Report no. 168 // The Danish Road Directorate,1999. 41 р.
16. Traffic Management Systems for Australian Urban Freeways// ARRB Consulting and SJ Wright & Associates, August 2006. 62 р.
УДК 656.212+519.876.2:872.6
ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ СИНТЕТИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ГРУЗОВЫХ ТЕРМИНАЛОВ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА
А. Л. Казаков1, А. М. Маслов2
1Институт динамики систем и теории управления СО РАН, 664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 134. 2Уральский государственный университет путей сообщения, 620034, г. Екатеринбург, ул. Колмогорова, 66.
Рассматривается применение синтетического подхода к планированию грузовых терминалов железнодорожного транспорта, в качестве инструмента реализации синтетического планирования применяется системный анализ. Приводится методика, реализующая данный подход, которая базируется на имитационных моделях вагонопото-ка и работы железнодорожной станции. В основу построения имитационных моделей положены разработанная авторами математическая модель входящего вагонопотока и схема последовательных логистических транспортных сетей, предложенная П.А. Козловым и В.М. Николашиным. По результатам проведенного исследования сде-
1 Казаков Александр Леонидович, доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник, тел.: (3952) 453033, e-mail: [email protected]
Kazakov Alexander Leonidovich, Doctor of Physics and Mathematics, leading research worker, tel.: (3952) 453033, e-mail: [email protected]
2Маслов Александр Михайлович, ассистент, тел.: 89140043391, e-mail: [email protected] Maslov Alexander Mihailovich, assistant, tel.: 89140043391, e-mail: [email protected]
лан вывод о преимуществе предложенного метода по сравнению с традиционным и сформулированы задачи, которые необходимо решить при его внедрении. Ил. 3. Табл. 2. Библиогр. 14 назв.
Ключевые слова: железнодорожный транспорт; управление перевозками; грузовой терминал; математическое моделирование; системный анализ; имитационное моделирование.
APPLICATION OF SIMULATION FOR SYNTHETIC PLANNING OF RAILWAY TRANSPORT CARGO TERMINALS A. L. Kazakov, A. M. Maslov
The Institute of System Dynamics and Management Theory SB RAS
134, Lermontov St., Irkutsk, 664033
Ural State University of Railway Engineering,
66, Kolmogorov St., Ekaterinburg, 620034.
The authors consider the use of a synthetic approach for planning railway cargo terminals. As a tool for the implementation of synthetic planning the system analysis is applied. They present the procedure realizing this approach, which is based on simulation models of the wagon flow and the operation of a railway station. The basis of simulation models form the developed by the authors mathematical model of the incoming wagon flow and the scheme of successive logistic transportation networks, proposed by P.A. Kozlov and V.M. Nikolashin. According to the results of the research the authors conclude on the superiority of the proposed method compared with the conventional one. They also formulate problems to be solved during its introduction. 3 figures. 2 tables. 14 sources.
Key words: railway transport; transportation management; cargo terminal; mathematical modeling; system analysis; simulation.
Сегодня в практике проектирования объектов складской логистики применяются два подхода: аналитический и синтетический. Аналитическое планирование начинается с разбивки земельного участка и заканчивается размещением оборудования, производственных систем и персонала. Этот процесс использует принцип «от внешнего планирования к внутреннему».
Синтетический же подход начинается с планирования основных функций систем складской логистики и комбинирует отдельные функциональные области до тех пор, пока не возникает цельная система. Только после этого формируются требования к земельному участку. В ходе работы определяются функции объекта, затем разрабатывается техническое оснащение и технология работы, и на окончательной стадии осуществляется генеральное планирование с привязкой к конкретной местности. Таким образом, реализуется принцип «от внутреннего - к внешнему» [1].
При синтетическом планировании имеется больше возможностей для достижения поставленной цели. Составитель проекта руководствуется набором критериев оптимизации. Изначально он не привязывается к какому-либо реальному объекту, а только синтезирует абстрактный объект, обладающий некоторыми желаемыми морфологическими признаками и технико-технологическими свойствами. На последующих этапах проверяются его работоспособность и эксплуатационные параметры при различных прогнозах входных данных. Важное преимущество синтетического подхода - это возможность произвести корректировку объекта на стадии предварительной проверки оптимизируемых параметров вплоть до полного изменения его структуры и технико-технологических параметров. При аналитическом подходе такого эффекта достичь не удается из-за ограничений, налагаемых заранее выбранными местными условиями.
После окончательной разработки абстрактного объекта с желаемыми функциями и параметрами приступают к его детальной проработке с привязкой к имеющимся площадкам на местности. К преимуществам синтетического подхода относится и то, что даже на этой стадии допустимы существенные изменения объекта с целью адаптации абстракции к реальным местным условиям. В основном, это возможно благодаря имитационному моделированию, широко применяющемуся при синтетическом планировании, с помощью которого достигается многовариантность и гибкость данного подхода.
Методика исследования. Рассмотрим возможность синтетического планирования грузовых терминалов железнодорожного транспорта на базе железнодорожной станции общего пользования. Одним из главных инструментов реализации синтетического планирования примем системный анализ как наиболее совершенный и универсальный подход. Методы системного анализа - декомпозиция и агрегирование - позволяют не только наиболее полно учитывать все аспекты функционирования железнодорожных грузовых станций, их взаимовлияние, но и применять оптимальные сочетания различных методов [2-3]. Наиболее эффективным представляется исследование грузовых станций с помощью двухуровневой модели, состоящей из оптимизационной и имитационной моделей станции и блока их стыковки [4-5]. Таким образом, появляется возможность производить оценку функционирования станции на микроуровне, для которого большое значение имеют случайные флуктуации, и на макроуровне, где производится оптимизация работы, используются детерминированные зависимости [5].
Применение системного подхода позволило произвести автоматизацию проектирования железнодорожных станций, так как с помощью иерархической
структурной декомпозиции появляется возможность оптимизировать отдельные параметры функционирования. В свою очередь, заложенные в ЭВМ формализованные связи и взаимодействия подсистем обеспечивают синтез технико-технологических параметров всей системы [5-6]. Тогда в рассматриваемом нами случае система терминала включает подсистемы железнодорожной грузовой станции общего пользования и подсистему складского хозяйства грузового терминала.
Для реализации системного анализа применим имитационное моделирование, благодаря которому при исследовании железнодорожных станций и терминалов отпадает необходимость в многочисленных допущениях, вводимых при аналитических методах решения. Данный метод даёт возможность получить оценку параметров функционирования любых периодов времени. При этом поток событий не обязательно должен быть простейшим, так как появляется возможность создавать модели систем массового обслуживания с немарковскими случайными процессами. Кроме того, имитационное моделирование позволяет учитывать связь между параметрами функционирования станции и её структурой, а также влияние на станционную систему управления [4].
Актуальной задачей является формализация эвристического опыта проектирования и эксплуатации железнодорожных станций и создание систем автоматизированного проектирования [6]. Автоматизированные системы позволят применить как формализованные экспертные знания, так и строгие научные методы системного анализа - математическое и имитационное моделирование.
Коллектив авторов под руководством профессора Н.В. Правдина предлагает подход автоматизированного проектирования («А-проектирование») станций [6], который очень близок по своей сути к описанному выше синтетическому подходу. В процессе разработки схемы путевого развития и генерального плана станции проектировщик оперирует «модулями проектирования», «технико-технологическими макрообъектами проектирования» и др., которые являются абстракциями отдельных элементов станции. Из них составляется абстрактная масштабная схема станции, где каждый её элемент хранит зашифрованную информацию о технико-технологических свойствах. Комбинация этих шифров составляет код, хранящий информацию о технико-технологических свойствах станции в целом. Интеграция такой цифровой схемы станции с имитационной моделью позволит реализовывать синтетическое планирование.
Рассмотрим далее в качестве примера, как можно реализовать синтетическое планирование грузового терминала на железнодорожном транспорте.
Принципы построения моделей. Рассмотрим главные принципы построения имитационной модели работы железнодорожной грузовой станции по выгрузке. В основу построения модели положены разработанная авторами модель входящего вагонопотока [711] и схема последовательных логистических транс-
портных сетей, предложенная В.М. Николашиным [12]. Эта схема воспроизводит выдвинутый П.А. Козловым [13] принцип моделирования грузовых железнодорожных станций, в соответствии с которым системы станции представляются в виде последовательно расположенных элементов: накопителей (бункеров) и обслуживающих аппаратов.
При моделировании станции делаются следующие допущения:
1. Автомобильный поток, циркулирующий на станции, считается полностью управляемым, и его случайный характер не учитывается.
2. Вагонопоток, поступающий на подъездные пути предприятий, примыкающих к станции, вычленяется из общего на стадии сортировки вагонов и в дальнейшем не рассматривается.
3. Время обслуживания на каждом элементе предполагается постоянным и определяется в соответствии с действующими в настоящее время типовыми технологическими нормативами.
Таким образом, оптимизация технико-технологических параметров станции ведётся, в основном, по тем транспортным и грузовым потокам, которые перерабатываются в местах общего пользования.
Об имитационной модели входящего транспортного потока. Подробное описание разработанной авторами имитационной модели поездо- и вагонопотока и проведённого численного эксперимента можно найти в [7-11]. Здесь мы будем относительно кратки.
Главным отличием предложенной модели от применявшихся ранее является то, что входящий на грузовую станцию вагонопоток рассматривается как немарковский случайный процесс. Математическая модель вагонопотока представляет собой совокупность следующих распределений:
Ц^, X(L) (1)
Входящие в (1) случайные величины имеют следующий вероятностный смысл: 5, L являются дискретными и определяют 5 - количество передаточных поездов, прибывающих в течение суток, и L(S) - номер периода суток с отдельным законом распределения Т, в который прибывает этот поезд; остальные распределения являются непрерывными и показывают Т(5Х) - точное время прибытия поезда, и Х(и) -количество вагонов в нём. Число вагонов в дальнейшем округляется до ближайшего натурального числа.
Построен граф имитационной модели, в среде МЛТ1_ЛБ выполнена программная реализация, проведена успешная апробация модели на тестовых примерах.
Сравнение со стандартными моделями. Подробное исследование соответствия статистических данных и результатов моделирования было проведено в работе [8]. Однако сравнение со стандартными моделями поездопотока проведено не было, за что авторы были подвергнуты критике. Приведем результаты соответствующего исследования.
Транспорт
1рч?
к
Входящий вагонопоток
Парк приема
«Накопитель» Пути Обсл. элем. Бригады КО и ТО
Вагоно попок
Сортировочный парк
«Накопитель» Пути Локомотив, сортировочные устройства
Грузовые фронты -К грузопоток Склады
«Накопитель» Пути ПРМ «Накопитель» склады ПРМ, автотранс порт
Рис. 1. Структура имитационной модели станции
Традиционно используются следующие модели: а) прибытие с равными временными интервалами; б) пуассоновский поток; в) эрланговский поток; г) интервалы между прибытиями распределены по нормальному закону; д) интервалы между прибытиями распределены по равномерному закону [14].
Вариант а) заведомо неприменим, так как, по данным натурных листов, интервал между прибытиями меняется от 17 минут до 44 часов.
Вариант б) также здесь непригоден, поскольку коэффициент вариации V = 5/ш = 0.411 (где 5,т -соответственно выборочная средняя и исправлено выборочное среднее квадратичное отклонение), т.е. существенно отличен от единицы.
Для эрланговского потока параметр к был принят равным 6, так как в этом случае коэффициент вариации теоретического распределения близок к выборочному, параметр Х = 6 / т = 0.0073 мин-1.
Для нормального и равномерного распределения параметры выбирались по методу моментов: для нормального - а = т = 822;5 = 338,1 (мин.); для равномерного -а = 40,8; в = 872,1 (мин.).
Были многократно разыграны 1116 прибытий по описанным законам и произведено сравнение результатов моделирования с данными выборки, составленной на основе информации натурных листов (см. [8]) с помощью рангового критерия Вилкоксона. Полученные уровни значимости сведены в табл. 1.
Можно видеть, что только однажды (в эксперименте №4 для нормального распределения) уровень значимости оказался выше 0,05. Вместе с тем, для предложенной авторами модели в 30 экспериментах только дважды уровень значимости опустился ниже 0,05 [8, табл. 4].
Таким образом, проведённый численный эксперимент показывает, что предложенная авторами модель поездопотока превосходит по адекватности и точности традиционные.
Принципиальная схема работы имитационной модели следующая:
1) разыгрывается входящий вагонопоток на каждые сутки исследуемого периода при помощи блока имитации;
2) моделируются технологические операции в парке приёма. Время операции на каждый состав считается детерминированным и определяется согласно типовому технологическому процессу;
3) состав поступает на сортировку, производится декомпозиция состава на группы вагонов. Отдельно выделяются вагоны на подъездные пути необщего пользования и порожний подвижной состав. Вагоны на пути необщего пользования далее не участвуют в имитационной модели. Порожние вагоны получают соответствующий атрибут, который определяет, что с ними будет производиться только погрузка. Остальные вагоны распределяются по фронтам погрузки случайным образом в соответствии с дискретным законом распределения;
4) производится перевод вагонопотока в грузопоток с помощью норм статической нагрузки по каждой из категорий подвижного состава и грузов;
5) вагоны поступают на пункты погрузки и выгрузки. Количество вагонов, попадающих под сдвоенные операции, устанавливается согласно коэффициенту. После выгрузки грузы попадают на вывоз или на склад для длительного хранения.
6) в случае, когда обслуживающий элемент ещё не освободился или требование обслуживания поступило в нерабочее время, происходит пополнение оче-
_Таблица 1
Эксперимент Уровень значимости критерия Вилкоксона
Эрланга Нормальный Равномерный
1 0,013 0,008 0,027
2 0,027 0,034 0,024
3 0,012 0,042 0,0074
4 0,026 0,055 0,028
5 0,046 0,023 0,010
6 0,048 0,008 0,032
7 0,025 0,017 0,050
8 0,033 0,014 0,042
9 0,015 0,058 0,01
10 0,024 0,025 0,015
Среднее значение 0,0269 0,0312 0,02454
реди. После начала рабочей смены, или окончания обслуживания предыдущей партии, происходит проверка состояния очереди и (в случае необходимости) начинается её обслуживание. Максимальная длина очереди и число случаев её появления говорит о целесообразном размере накопителя.
Модель работает со счётчиком дискретного времени, шаг дискретизации может задаваться в зависимости от желаемой точности моделирования. В данном исследовании за единицу времени принята одна минута.
Структура модели. Имитационная модель работы станции включает блоки моделирования входящего вагонопотока и блоки обслуживающих элементов. В каждом блоке обслуживающих элементов (рис. 1) присутствует непосредственно сам элемент и предшествующий ему «накопитель», где происходит накопление очереди. Свободен или занят какой-либо из обслуживающих элементов, учитывают специальные переменные. Если значение такой переменной равно 0, то аппарат готов к обслуживанию и поступившая заявка размещается в аппарате. Если же зна-
чение больше 0, то заявка пополняет очередь в бункере (обычно 1 означает, что обслуживающий элемент занят предыдущими заявками, 2 - что в настоящее время обслуживающий элемент не работает в связи с наступлением нерабочего времени).
Время нахождения груза в переработке (с момента поступления вагонов с грузом на станцию до момента выгрузки на склад или напрямую в автотранспорт) определяется по формуле
У (г. + г ) = Т
/ 1 \ г ттех г оо / п
(2)
где ггттех - время нахождения грузов в переработке на каждом /-ом обслуживающем аппарате; ггоо -
время нахождения грузов в ожидании на каждом /-ом бункерном элементе.
Адаптация модели. Проверка работоспособности предложенного подхода и адекватности имитационной модели выполнялась на примере одной из станций Свердловской железной дороги (рис. 2).
Щ Склады с переработкой опасных грузов
Склады с переработкой таможенных грузов ^ Склады с переработкой мелких отправок (сортировка) Вф Склады, работающие на погрузку и выгрузку □Р Склады, работающие на выгрузку 03 Склады, работающие на погрузку
Рис. 2. Схема станции
Таблица 2
Специализация технологических линий имитационной модели
Назначение технологической линии Номер грузового фронта на схеме станции
Погрузка-выгрузка опасных грузов 1
Выгрузка (повагонные отправки) 3
Сортировка мелких отправок в крытых вагонах, погрузка-выгрузка повагонных отправок таможенных и опасных грузов 4
Выгрузка тарно-штучных грузов повагонных отправок 5, 9, 14, 17
Погрузка-выгрузка колесной и тракторной техники 6, 16, 26
Погрузка-выгрузка таможенных грузов 7, 10, 15, 18, 30
Взвешивание 11
Погрузка-выгрузка тарно-штучных грузов повагонных отправок 8, 20, 21, 25
Погрузка-выгрузка тяжеловесных, таможенных грузов 22, 24, 37
Накопление вагонов и выгрузка спецвагонов Банка России, погрузка-выгрузка повагонных отправок 31
Для построения модели выполняется условное укрупнение технологических линий станции. Аналогичные грузовые фронты представляются как один с суммарной производительностью. Для исследуемой станции в результате объединения получилась следующая разбивка на технологические линии (табл. 2).
Схема имитационной модели станции с указанием основных переменных программы приведена на рис. 3 и работает таким образом.
Разыгрывается входящий вагонопоток. В результате получается матрица, которая содержит моменты времени прибытия поездов и общее количество ваго-
Входящий вагонопоток (в составе поездов)
нов в составе поезда за период моделирования. При поступлении очередного состава в накопитель прие-моотправочного парка (РиАРОРУИоС) добавляются прибывшие вагоны. Занятость путей парка приёма определяется булевой переменной (РиАРОР), принимающей значения: 1 - если в парке есть вагоны; 0 -если в парке приёма вагонов нет.
Время обслуживания (ТРОР) в приемоотправоч-ном парке считается постоянным, определяется согласно технологическому процессу работы станции и равно большему из двух времен: 1) на коммерческий осмотр; 2) на техническое обслуживание составов (эти
Рис. 3. Схема имитационной модели станции
операции выполняются параллельно). В нашем случае больше времени занимает коммерческий осмотр - 1,4 часа. Обслуживающими элементами в приемо-отправочном парке являются бригады коммерческого осмотра и технического обслуживания (ВКОТО) и локомотив (1.ОКО). Вагоны, поступившие в парк, добавляются к величине РиНРОРУИоС. Если бригады готовы приступить к работе, то устанавливается время окончания обслуживания (ТРОРКог^Б). Если бригады заняты, то накапливается время ожидания обработки (простоя) в парке приёма ^РОРкоЬ).
После окончания времени обслуживания вагоны и РиНРОРУИоС перемещаются в РиНРОРУНюС. Как только переменная РиНРОРУНюС принимает значение больше 0, выполняется проверка наличия свободного локомотива. Если он имеется, то вычисляется время начала расформирования состава (ТБОРТЫ). Если локомотив занят, то накапливается время ожидания расформирования (простой) в приемоотправочном парке ^РОРБо|1).
Полное время обслуживания в приемоотправоч-ном парке определятся с учётом простоя по формуле (2). В течение всего времени, пока переменная РиН-РОР равна 1, происходит накопление времени обслуживания в приемоотправочном парке и времени ваго-но-часов простоя. Вагоно-часы простоя получаются суммированием количества вагонов в РиНРОРУИоС и РиНРОРУНюС до тех пор, пока РиНРОР равны 1 (переводятся из вагоно-минут в вагоно-часы).
По результатам работы имитационной модели определяются среднее время нахождения грузов в обслуживании, средняя и максимальная длина очереди, средняя загрузка системы и некоторые другие характеристики. Эти данные позволяют судить о режимах работы станции, опробовать различные режимы работы, меняя на входе в модель технико-технологические параметры, и выбрать среди них оптимальные.
Разыгрывание имитационной модели работы железнодорожной станции сформирует входящий поток для складского хозяйства. Проектирование складского
хозяйства можно произвести по методике, изложенной
в [1].
Выводы и рекомендации. Таким образом, методика, описанная в статье, позволяет учитывать существенные влияния неравномерности входящего потока. Благодаря применению автоматизированных систем и имитационных моделей методика позволит:
1) повысить гибкость и многовариантность проектных решений;
2) проверить параметры функционирования объекта уже на стадии планирования;
3) повысить эффективность планируемых объектов за счёт лучшего соответствия строения и технико-технологических параметров объекта его функциям.
Преимущества имитационного моделирования для синтетического планирования грузовых терминалов на железнодорожном транспорте заключаются в том, что оно:
1) позволяет описывать и управлять потоковыми процессами грузовых терминалов;
2) даёт возможность исследовать процессы в динамике;
4) позволяет сравнивать параметры работы исследуемой системы для множества различных значений входящего потока.
В настоящее время для применения описанной методики инженерами и проектировщиками вместо используемого ими графического метода необходимо создать программный инструментарий моделирования на ЭВМ, для чего необходимо решить следующие задачи:
1) разработать комплексные пакеты автоматизированного проектирования, обладающие всеми необходимыми инструментами для реализации синтетического планирования;
2) формализовать знания, полученные экспериментальным путём, и интегрировать их в среду программирования САПР;
3) изменить подходы, стандарты и процедуры проведения проектно-изыскательной деятельности при планировании грузовых терминалов.
Библиографический список
1. Дитрих М. Складская логистика. Новые пути системного планирования / пер. с нем.; под ред. Г. П. Манжосова. М: КИА центр, 2004. 136 с.
2. Алибеков Б.И., Жуков В.П. Моделирование логистической системы управления транспортным комплексом региона: монография. М.: ВНИТИ РАН, 2007. 276 с.
3. Антонов А.В. Системный анализ: 2-е изд., стер. М.: Высш. шк., 2006. 54 с.
4. Александров А.Э. Расчет и оптимизация транспортных систем с использованием моделей (теоретические основы, методология): дис. ... д-ра техн. наук. Екатеринбург, 2008. 285 с.
5. Жардемов Б. Б. Теоретические основы развития железнодорожных станций и узлов: автореф. дис. . д-ра техн. наук. М., 1999. 48 с.
6. Правдин Н. В., Головнич А.К., Вакуленко С.П. Основы автоматизации проектирования железнодорожных станций: монография / под общ. ред. Н. В. Правдина. М.: Маршрут, 2004. 400 с.
7. Казаков А.Л., Маслов А.М. Математическая модель ваго-нопотока на грузовой железнодорожной станции // Информационные и математические технологии в науке и управлении: труды XIV Байкальской Всерос. конф. Ч. I. Иркутск: Изд-во ИСЭМ СО РАН, 2009. С. 27-33.
8. Казаков А.Л., Маслов А.М. Моделирование входящего транспортного потока на грузовую станцию с учетом его суточной неравномерности // Транспорт Урала. 2008. № 2. С. 65-72.
9. Казаков А.Л., Маслов А.М. Построение имитационной модели входящего на грузовую станцию вагонопотока // Транспорт Урала. 2009. № 2. С. 17-22.
10. Казаков А.Л., Маслов А.М. Построение модели неравномерного транспортного потока на примере железнодорожной грузовой станции // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2009. № 3 (23). С. 27-32.
11. Маслов А.М., Казаков А.Л. Математическая модель входящего вагонопотока для определения уровня загрузки грузовой станции // Вычислительные технологии / Вестник
Irai
Транспорт
КазНУ им. Аль-Фараби (совместный выпуск). 2008. Т. 13. 3 (58), Ч. II. С. 419-424.
12. Николашин В.М. Модель оптимизации взаимодействия смежных подсистем транспортно-грузового комплекса // Проблемы совершенствования технологии и технического оснащения грузовых станций: сб. науч. тр. МИИТа, М., 1985, вып. № 767,
13. Козлов П.А. Алгоритм и программа моделирования работы транспорта крупных промышленных предприятий // Вопросы развития транспортных узлов: сб. научн. тр. Института комплексных транспортных проблем при Госплане СССР. Вып. 44. М: Изд-во ИКТП при Госплане СССР, 1974.
С. 70-89.
14. Правдин Н.В., Дыканюк М.Л., Негрей В.Я. Прогнозирование грузовых потоков. М.: Транспорт, 1987. 247 с.
УДК 621.879
СОВРЕМЕННАЯ МИРОВАЯ ПРАКТИКА ОГРАНИЧЕНИЯ СКОРОСТИ ДВИЖЕНИЯ В ГОРОДАХ
Р. Ю. Лагерев1, А. Н. Зедгенизова2
Национальный исследовательский Иркутский государственный технический университет, 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Рассмотрены способы управления скоростью движения транспортных средств и проведен сравнительный анализ ограничений скорости, применяемых в большинстве развитых стран мира. Рассмотрен детально регламент скорости в ряде стран, а также система ограничений скорости. Сопоставительный анализ показывает, что меры по снижению скорости отличаются по своей эффективности, а наилучшие показатели дает успокоение движения (Traffic calming). Табл. 3. Библиогр.16 назв.
Ключевые слова: управление скоростью; ограничение скорости; адаптивное управление скоростью; мониторинг транспортных потоков.
MODERN WORLD PRACTICE OF SPEED CONTROL IN CITIES
R.Yu.Lagerev, A.N. Zedgenizova
National Research Irkutsk State Technical University,
83, Lermontov St., Irkutsk, 664074.
The authors deal with the methods to control the speed of vehicles. They carry out a comparative analysis of speed limits applied in most developed countries. They examine in detail the speed regulations in some countries, as well as the system of speed limits. The comparable analysis shows that measures to reduce speed differ in their effectiveness, and the best performance is provided by the traffic calming. 3 tables. 16 sources.
Key words: speed control; speed limits; adaptive speed control; monitoring of traffic flows.
В современной зарубежной специальной литературе широко используется термин Speed Management, который может переводиться как управление скоростью. Содержание термина шире, чем понятие ограничение скорости или нормирование скоростей движения [4,5,10,14-16] .
Датское руководство по управлению скоростями в городских территориях «Speed Management in Urban Areas. A framework for the planning and evaluation process» содержит следующие объяснение термина Speed Management [15]:
«... Управление скоростью использует различные методы регулирования скорости автомобилей, т.е. законодательство, проектные решения, развитые технологии (ИТС).
Управление скоростью не обязательно связано со снижением скорости, оно направлено в значительной мере на выполнение таких проектных решений дорог и
дорожной сети, при которых достигается необходимая скорость.
Одним из ключевых элементов управления скоростью является классификация дорог.
Технологии управления скоростью могут применяться для всех видов городских дорог, начиная с дорог жилых территорий...».
К числу средств управления скоростью (Speed Management) относят:
• законодательные меры (правила дорожного движения);
• нормирование скорости - назначение верхних ограничений скорости на дорогах и улицах в соответствии с классификацией (т.е. в зависимости от их технической и градостроительной категории);
• назначение зональных ограничений скорости ; в настоящее время характерна практика введения местных ограничений скорости муниципальными вла-
1Лагерев Роман Юрьевич, кандидат технических наук, доцент кафедры менеджмента на АТ, тел.: (3952) 405408, e-mail: [email protected]
Lagerev Roman, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the chair of Management in Automobile Transport, tel.: (3952) 405408, e-mail: lagerev.roman @ gmail.com
2Зедгенизова Алла Николаевна, аспирант, тел.: (3952) 405405, e-mail: [email protected] Zedgenizova Alla, postgraduate student, tel.: (3952) 405405, e-mail: [email protected]
