DOI: https://doi.org/10.32515/2664-262X.2023.7(38).1.236-245

Оцінка ергономічної стійкості транспортного потоку на дільницях дорожньої мережі. Ідентифікація математичної моделі

В.А. Войтов, А.Г. Кравцов, М.В. Карнаух, О.М. Горяїнов, А.С. Козенок, І.А. Бабич

Об авторах

В.А. Войтов, професор, доктор технічних наук, Державний біотехнологічний університет, м. Харків, Україна, e-mail: vavoitovva@gmail.com, ORCID ID: 0000-0001-5383-7566

А. Г. Кравцов, доцент, кандидат технічних наук, Державний біотехнологічний університет, м. Харків, Україна, e-mail: kravcov_84@ukr.net, ORCID ID: 0000-0003-3103-6594

М. В. Карнаух, доцент, кандидат технічних наук, Державний біотехнологічний університет, м. Харків, Україна, e-mail: nikolay.karnauh@gmail.com, ORCID ID: 0000-0002-9220-7986

О.М. Горяїнов, доцент, кандидат технічних наук, Державний біотехнологічний університет, м. Харків, Україна, e-mail: goryainov@ukr.net, ORCID ID: 0000-0002-5967-2835

А.С. Козенок, доцент, кандидат технічних наук, Державний біотехнологічний університет, м. Харків, Україна, e-mail: anna13kozenok@gmail.comm, ORCID ID: 0000-0002-3152-2253

І.А. Бабич, старший викладач, Державний біотехнологічний університет, м. Харків, Україна, e-mail: ines.babochka@gmail.com, ORCID ID: 0009-0006-2158-0261

Анотація

Обґрунтовано структуру математичної моделі оцінки ергономічної стійкості транспортного потоку на різних ділянках дорожньої мережі при дії зовнішніх збурень. Математична модель враховує динаміку розвитку процесу. Крім градієнтів швидкості та щільності транспортних потоків враховуються динамічні властивості транспортних засобів та багатосмугова дорожня мережа, а також час затримок на пішохідних переходах та світлофорах. Показано, що динамічні характеристики транспортного потоку описуються диференційним рівнянням третього порядку. Отримано вирази для визначення коефіцієнтів підсилення та постійних часу, що входять у диференційне рівняння. Обґрунтовані параметри, які є вхідним впливом та визначають стійкість транспортного потоку, – це градієнти щільності та швидкості потоку. Обґрунтовані параметри, що характеризують реакцію транспортного потоку на обурення, – це постійні часу, фізичний сенс яких полягає в інерційності всіх ланок, що входять у модель.

Ключові слова

транспортний потік, моделювання, динамічна модель, структурна ідентифікація, параметрична ідентифікація, градієнт щільності, градієнт швидкості, коефіцієнт підсилення, постійна часу

Повний текст:

PDF

Посилання

1. Ishii, M. & Hibiki, T. (2006). Two-Fluid Model. In: Thermo-Fluid Dynamics of Two-Phase Flow. Springer, Boston, MA. https://doi.org/10.1007/978-0-387-29187-1_9 [in English].

2. Martin Luther Mfenjou, Ado Adamou Abba Ari, Wahabou Abdou, François Spies Kolyang. (2018). Methodology and trends for an intelligent transport system in developing countries. Sustainable Computing: Informatics and Systems, 19, 96-111. https://doi.org/10.1016/j.suscom.2018.08.002 [in English].

3. Ingridvan SCHAGEN, Theo JANSSEN. (2000). MANAGING ROAD TRANSPORT RISKS: Sustainable Safety in the Netherlands. IATSS Research, 24(2), 18-27. https://doi.org/10.1016/S0386-1112(14)60025-X [in English].

4. Mohammad Zaher Serdar, Muammer Koç, Sami G.Al-Ghamdi. (2022). Urban Transportation Networks Resilience: Indicators, Disturbances, and Assessment Methods. Sustainable Cities and Society, 76, 103452. https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103452 [in English].

5. Marcello Montanino, Julien Monteil & Vincenzo Punzo. (2021). From homogeneous to heterogeneous traffic flows: Lp String stability under uncertain model parameters. Transportation Research Part B: Methodological, 146, 136-154. https://doi.org/10.1016/j.trb.2021.01.009 [in English].

6. Saeed Mohammadian, Zuduo Zheng, Md. Mazharul Haque, Ashish Bhaskar. (2021). Performance of continuum models for realworld traffic flows: Comprehensive benchmarking. Transportation Research Part B: Methodological, 147, 132-167. https://doi.org/10.1016/j.trb.2021.03.007 [in English].

7. Ping Jiang, Zhenkun Liu, Lifang Zhang, Jianzhou Wang. (2022). Advanced traffic congestion early warning system based on traffic flow forecasting and extenics evaluation. Applied Soft Computing, 118, 108544. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108544 [in English].

8. Trinh Dinh Toan, Wong Y.D. (2021). Fuzzy logic-based methodology for quantification of traffic congestion. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 570 (15), 125784. https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.125784 [in English].

9. Dihua Sun, Dong Chen, Min Zhao, Weining Liu, Linjiang Zheng. (2018). Linear stability and nonlinear analyses of traffic waves for the general nonlinear car-following model with multi-time delays. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 501 (1), 293-307. https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.02.179 [in English].

10. Tao Wang, Yuanshu Zhang, Jing Zhang, Zhen Li, Shubin Li. (2020). New feedback control strategy for optimal velocity traffic model. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 559 (1), 125053. https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125053 [in English].

11. Ostashevskiy, S.A. (2013). Opredeleniye ponyatiy “upravlyayemost' avtomobiley” i “vozhdeniye mashiny” v sisteme “voditel'-avtomobil'-doroga”. Vestnik KHNADU, Issue 61-62, 300-305 [in English].

12. Markovnina, A.I. & Papunin, A.V. (2019). The study of the influence of intelligent driver assistance systems on the capacity of urban roads. IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 1177. doi:10.1088/1742-6596/1177/1/012052 [in English].

13. Podoprigora, N., Stepina, P., Dobromirov, V. & Kotikov, J. (2020). Determination of driver’s reaction time in expert studies of road traffic accidents using software and hardware complex. Transportation Research Procedia, Vol. 50, pp. 538-544. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2020.10.064 [in English].

14. Mykolaiets, D. & Klen, K. (2020). Fundamentals of the automatic control theory. Calculation work. Kyiv : Igor Sikorsky, Kyiv Polytechnic Institute, 45 p. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/38282 [in English].

15. Isidori, A. (2009). Control Theory for Automation: Fundamentals. Springer Handbooks book series (SHB) , pp. 147-172. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-78831-7_9 [in English].

16. Vojtov, V., Kutiya, О., Berezhnaja, N., Karnaukh, M. & Bilyaeva, O. (2019). Modeling of reliability of logistic systems of urban freight transportation taking into account street congestion. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, Vol. 4, №3 (100), 15-21. DOI: 10.15587/1729-4061.2019.175064 [in English].

17. Muzylyov, D., Shramenko, N. & Karnaukh, M. (2021). Choice of Carrier Behavior Strategy According to Industry 4.0. In: Ivanov V., Trojanowska J., Pavlenko I., Zajac J., Peraković D. (eds). Advances in Design, Simulation and Manufacturing IV. DSMIE 2021. Lecture Notes in Mechanical Engineering. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-77719-7_22 [in English].

Пристатейна бібліографія ГОСТ

  1. Ishii, M., Hibiki, T. (2006). Two-Fluid Model. In: Thermo-Fluid Dynamics of Two-Phase Flow. Springer, Boston, MA. https://doi.org/10.1007/978-0-387-29187-1_9
  2. Martin Luther Mfenjou, Ado Adamou Abba Ari, Wahabou Abdou, François Spies Kolyang. (2018). Methodology and trends for an intelligent transport system in developing countries. Sustainable Computing: Informatics and Systems. Vol. 19. P. 96-111 https://doi.org/10.1016/j.suscom.2018.08.002.
  3. Ingridvan SCHAGEN, Theo JANSSEN. (2000). MANAGING ROAD TRANSPORT RISKS: Sustainable Safety in the Netherlands. IATSS Research, Volume 24, Issue 2, Pages 18-27 https://doi.org/10.1016/S0386-1112(14)60025-X
  4. Mohammad Zaher Serdar, Muammer Koç, Sami G.Al-Ghamdi. (2022). Urban Transportation Networks Resilience: Indicators, Disturbances, and Assessment Methods. Sustainable Cities and Society, Volume 76, 103452 https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103452
  5. Marcello Montanino, Julien Monteil, Vincenzo Punzo. (2021). From homogeneous to heterogeneous traffic flows: Lp String stability under uncertain model parameters. Transportation Research Part B: Methodological, Volume 146, Pages 136-154 https://doi.org/10.1016/j.trb.2021.01.009
  6. Saeed Mohammadian, Zuduo Zheng, Md. Mazharul Haque, Ashish Bhaskar. (2021). Performance of continuum models for realworld traffic flows: Comprehensive benchmarking. Transportation Research Part B: Methodological, Volume 147, Pages 132-167 https://doi.org/10.1016/j.trb.2021.03.007
  7. Ping Jiang, Zhenkun Liu, Lifang Zhang, Jianzhou Wang. (2022). Advanced traffic congestion early warning system based on traffic flow forecasting and extenics evaluation. Applied Soft Computing, Volume 118, 108544 https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108544
  8. Trinh Dinh Toan, Wong Y.D. (2021). Fuzzy logic-based methodology for quantification of traffic congestion. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Volume 570, 15, 125784 https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.125784
  9. Dihua Sun, Dong Chen, Min Zhao, Weining Liu, Linjiang Zheng. (2018). Linear stability and nonlinear analyses of traffic waves for the general nonlinear car-following model with multi-time delays. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Volume 501, 1, Pages 293-307 https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.02.179
  10. Tao Wang, Yuanshu Zhang, Jing Zhang, Zhen Li, Shubin Li. (2020). New feedback control strategy for optimal velocity traffic model. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Volume 559, 1, 125053 https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125053
  11. Осташевский С.А. (2013). Определение понятий «управляемость автомобилей» и «вождение машины» в системе «водитель-автомобиль-дорога». Вестник ХНАДУ. Вып.61-62. С. 300-305.
  12. Markovnina A.I., Papunin A.V. (2019). The study of the influence of intelligent driver assistance systems on the capacity of urban roads. IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 1177. doi:10.1088/1742-6596/1177/1/012052
  13. Podoprigora N., Stepina P., Dobromirov V., Kotikov J. (2020). Determination of driver’s reaction time in expert studies of road traffic accidents using software and hardware complex. Transportation Research Procedia, vol. 50, pp. 538-544. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2020.10.064
  14. Mykolaiets D., Klen K. (2020). Fundamentals of the automatic control theory. Calculation work. Kyiv : Igor Sikorsky, Kyiv Polytechnic Institute, 45 p. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/38282
  15. Isidori A. (2009). Control Theory for Automation: Fundamentals. Springer Handbooks book series (SHB) , pp. 147-172. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-78831-7_9
  16. Vojtov V., Kutiya О., Berezhnaja N., Karnaukh M., Bilyaeva O. (2019). Modeling of reliability of logistic systems of urban freight transportation taking into account street congestion. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. Vol. 4, no. 3 (100), рр. 15-21. DOI: 10.15587/1729-4061.2019.175064.
  17. Muzylyov D., Shramenko N., Karnaukh M. (2021) Choice of Carrier Behavior Strategy According to Industry 4.0. In: Ivanov V., Trojanowska J., Pavlenko I., Zajac J., Peraković D. (eds) Advances in Design, Simulation and Manufacturing IV. DSMIE 2021. Lecture Notes in Mechanical Engineering. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-77719-7_22

Copyright (c) 2023 В.А. Войтов, А.Г. Кравцов, М.В. Карнаух, О.М. Горяїнов, А.С. Козенок, І.А. Бабич