Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ состояния вопроса, цель и задачи исследования 10
1.1. Тенденция экологического прессинга автомобильного транспорта на атмосферу 10
1.1.1. Количественная и качественная структура парка 10
1.1.2. Специфика используемого топлива 12
1.1.3. Экологический прессинг автомобильного транспорта на атмосферу города 16
1.1.4. Токсичность отработавших газов автомобиля. 18
1.1.5. Классификация элементов улично-дорожной сети города по экологическим показателям 22
1.2. Состояние вопроса 26
1.2.1. Специфика предметной области 26
1.2.2. Нормативно-правовой аспект 27
1.2.3. Современный уровень алгоритмизации предметной области. 31
1.3. Техническое обеспечение современных исследований. 38
1.3.1. Оборудование и приборы. 38
1.3.2. Программно-аппаратные комплексы 42
1.4. Проблематика, цель и задачи исследования. 43
1.4.1. Проблематика предметной области. 43
1.4.2. Цель и задачи исследования 44
2. Разработка и исследование математической модели механизма загрязнения атмосферы автомобильным транспортом 46
2.1. Общие замечания 46
2.2. Математическая модель транспортного потока 47
2.2.1. Модель однородного транспортного потока. 47
2.2.1.1. Динамические характеристики транспортного потока. 47
2.2.1.2. Статистические характеристики транспортного потока 53
2.2.1.3. Временные характеристики транспортного потока 57
2.3. Математическая модель «Расход топлива - динамика транспортного потока» 58
2.3.1. Общая характеристика модели 58
2.3.2. Математическая модель «Расход топлива - динамика транспортного потока» 59
2.3.2.1. Общие замечания 59
2.3.2.2. Математическая модель «Расход топлива - динамика транспортного потока» 59
2.3.2.3. Учет временных параметров транспортного потока 61
2.3.2.4. Учет структуры транспортного потока 62
2.3.2.5. Учет типизации элементов УДС 62
2.3.2.6. Учет влияния системы управления движением 63
2.3.2.7. Результирующая математическая модель «Расход топлива-динамика транспортного потока» 67
2.4. Математическая модель формирования массовых выбросов загрязняющих веществ автотранспортом в атмосферу 71
2.5. Обобщенная оценка эффективности работы автотранспортного потока 72
2.5.1. Целеполагание в задачах управления автотранспортными потоками 72
2.5.2. Энергетический КПД транспортного потока 73
2.5.3. Топливный КПД транспортного потока 76
2.5.4. Экологический КПД транспортного потока 77
2.5.5. Обобщенная оценка эффективности работы транспортного потока 79
3 . Инструментальные средства и методика экспериментальных исследований 81
3.1. Задачи экспериментальных исследований 81
3.2. Общая характеристика экспериментальных исследований. 82
3.3. Инструментальные средства. 82
3.3.1. Измерительно-вычислительный комплекс «ИВК-01» 82
3.3.2. Видеоаппаратура 91
3.4. Методика экспериментальных исследований 94
3.4.1. Методика исследования динамики транспортного потока 94
3.4.1.1. Задачи эксперимента 94
3.4.1.2. Порядок проведения эксперимента 96
3.4.2. Методика исследования энергетических характеристик транспортного потока 97
3.4.2.1. Задачи эксперимента 97
3.4.2.2. Порядок проведения эксперимента 97
3.4.3. Методика исследования экологических характеристик транспортного потока 98
3.4.3.1. Задачи эксперимента 98
3.4.3.2. Порядок проведения эксперимента 98
4 .Анализ теоретических и экспериментальных данных. Оценка адекватности моделей 100
4.1. Структурная и параметрическая идентификация модели транспортного потока 100
4.1.1. Модель транспортного потока 100
4.1.2. Временные характеристики транспортного потока 104
4.1.3. Статистические характеристики транспортного потока. 108
4.2. Структурная и параметрическая идентификация модели «Расход топлива - динамика транспортного потока» 109
4.3. Структурная и параметрическая идентификация модели формирования массовых выбросов загрязняющих веществ автотранспортом в атмосферу 112
5. Разработка и внедрение инструментальных средств для контроля и оценки уровня загрязнения воздуха автомобильным транспортом 117
5.1. Разработка АРМ «Атмосфера-01» 117
5.1.1. Принципы построения АРМ 117
5.1.2. Разработка функциональной структуры АРМ 118
5.1.3. Разработка программного обеспечения АРМ 119
5.1.4. Требования к аппаратному обеспечению 124
5.2. Внедрение результатов исследования в практику экологического контроля загрязнения атмосферы города автомобильным транспортом 124
5.2.1. Внедрение АРМ «Атмосфера 01» 124
5.2.2. Использование разработанных инструментальных средств в учебном процессе 125
5.2.3. Возможные области применения результатов исследований 125
Основные выводы 127
Список использованной литературы 129
Приложения 137
- Специфика используемого топлива
- Динамические характеристики транспортного потока.
- Модель транспортного потока
- Структурная и параметрическая идентификация модели «Расход топлива - динамика транспортного потока»
Введение к работе
По данным ООН, Россия по уровню урбанизации находится в і лидирующей группе, поэтому вовлечение ее в движение устойчивого развития на практике начинается с городов. В ряде городов России по инициативе администраций ведутся разработки стратегий развития областных центров с учетом рекомендаций ООН. На международной конференции ООН по устойчивому развитию в г.Стамбуле была принята «Стамбульская декларация по населенным пунктам» и на ее основе - ряд документов ООН: «Руководящие принципы планирования устойчивого развития населенных пунктов ЕЭК ООН», обзор «К устойчивому развитию населенных пунктов в регионах ЕЭК». В Евросоюзе принята хартия городов Европы за устойчивое развитие (Аалборгская хартия, Дания, 27 мая 1994г., конференция городов Европы).
Идеология устойчивого развития городов предполагает в первую очередь и обеспечение их экологической устойчивости. Доминирующим фактором экологического прессинга в городах является воздействие автомобильного транспорта на атмосферу.
Темпы развития мирового автомобильного парка, по оценкам специалистов, составляют от 8 до 15% в год. Эта тенденция наблюдается и в России, более того в ряде регионов, например, в Тюменской области, рост автопарка происходит еще интенсивней.
Автомобильный транспорт является основным источником негативного воздействия на окружающую среду в крупных городах. Статистические данные [14] свидетельствуют о том, что доля загрязнений атмосферы легковым автомобильным транспортом приближается в г.Тюмени к 80%. По объему вредных выбросов в атмосферу областной центр входит в дюжину самых загазованных городов России, а по удельным показателям (на душу населения и на км2) находится в первой десятке [14,19,76].
В такой ситуации проблема снижения вредного воздействия автомобильного транспорта на окружающую среду в городах выдвигается на
7 первый план. Сама по себе эта проблема является комплексной и
предполагает решение ряда научно-исследовательских задач, связанных в
первую очередь с выявлением механизма формирования выбросов
загрязняющих веществ в атмосферу автотранспортными потоками в городе и
разработкой инструментария количественной оценки уровня таких выбросов.
Целью исследования является повышение экологической безопасности и эффективности работы легкового автомобильного транспорта на основе исследования и установления закономерностей механизма загрязнения городской воздушной среды автотранспортными потоками.
Объектом исследования является процесс формирования выбросов загрязняющих веществ в атмосферу автотранспортными потоками на улично-дорожной сети (УДС) города, а предметом исследования -взаимосвязи динамических, энергетических и экологических характеристик АТП (на примере легкового транспорта).
Научная новизна. Разработана математическая модель, устанавливающая однозначную связь между динамическими характеристиками транспортного потока (интенсивностью, плотностью и скоростью) и транспортной характеристикой УДС, выражаемой через параметр модели к.
Установлено, что автотранспортный поток является пуассоновским с параметром распределения, зависящим от к, при этом интенсивность потока является композицией полиномиального тренда (со степенью не выше второй), аккорда гармоник (не более 5) и гауссова шума.
Разработана математическая модель «Расход топлива - динамика транспортного потока», базирующаяся на установленной зависимости удельного расхода топлива автотранспортным потоком на п-полосном участке УДС от пробегового расхода, интенсивности и структуры потока, а также от параметра модели к.
8 Разработана математическая модель формирования массовых выбросов
загрязняющих веществ автотранспортом в атмосферу, представляющая собой
взвешенную сумму удельных выбросов конкретных загрязняющих веществ.
Предложен обобщенный показатель эффективности работы автотранспортного потока, являющийся произведением взвешенных частных интегральных показателей эффективностей: кинетической, топливной и экологической.
Разработано алгоритмическое и программное обеспечение оценки загрязнения городской воздушной среды автотранспортными потоками.
Практическая ценность работы заключается в том, что разработанные инструментальные средства (автоматизированное рабочее место (АРМ) «Атмосфера-01», мобильный измерительно-вычислительный комплекс «ИВК-01») позволяют давать оценку экологической ситуации на дорогах города с целью принятия рациональных решений по управлению качеством воздушной среды при сохранении высокой эффективности работы транспортного потока.
Реализация результатов работы. На основе установленных закономерностей разработано алгоритмическое, программное и аппаратное обеспечение задач оценки качества воздушной среды г.Тюмени. Разработанные при участии автора АРМ «Атмосфера-01» и мобильный измерительно-вычислительный комплекс «ИВК-01» внедрены:
АРМ - в практику работы Федерального государственного учреждения
«Центр государственного санитарно-эпидемиологического надзора в
Тюменской области» и Центра государственного санитарно-
эпидемиологического надзора г.Тюмени;
«ИВК-01» - в учебный процесс Тюменского государственного нефтегазового университета (лабораторный практикум по дисциплинам «Теория рабочих процессов двигателей внутреннего сгорания» и «Автомобильные двигатели» специальности 230100 «Сервис транспортных и технологических машин и оборудования в нефтегазодобыче»).
9 На защиту выносятся:
1. Математическая модель автотранспортного потока.
2. Математическая модель «Расход топлива - динамика АТП».
9 3. Математическая модель формирования массовых выбросов
загрязняющих веществ автотранспортом в атмосферу.
Интегральные показатели эффективности работы транспортного потока: кинетический, топливный, экологический, обобщенный.
Алгоритмическое, программное и аппаратное обеспечение задач оценки загрязнения воздушной среды города с целью управления ее качеством.
Апробация работы. Основные результаты исследования доложены,
обсуждены и одобрены на международной научно-практической конференции «Проблемы эксплуатации транспортных систем в суровых условиях» (Тюмень, 2002г.), областной межвузовской конференции «Информационные технологии в образовательном процессе» (Тюмень, 2002г.), межвузовской научно-методической конференции «Единая образовательная среда. Проблемы и пути ее развития» (Томск, 2003г.), конференции молодых ученых ИКЗ СО РАН, посвященной 10-летию
института (Тюмень, 2001г.), научно-практической конференции, посвященной 300-летию создания инженерных войск (Тюмень, 2000г.).
Публикации. Основные положения и результаты диссертационной работы изложены в 8 публикациях.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Объем работы составляет 145 страниц машинописного текста, в том числе 25 таблиц, 54 рисунка, список использованных источников из 129
наименований и 5 приложений.
Специфика используемого топлива
Современные подходы к решению проблем загрязнения воздушной среды автотранспортными потоками для мегаполисов характеризуются смещением акцента на макроуровень, когда анализируются динамические и энерго-экологические характеристики не отдельного автомобиля, а автотранспортных потоков на улично-дорожной сети (УДС) города. К сожалению, такой прогрессивный подход к решению экологических # проблем в крупных городах (на примере г.Тюмени) не может пока быть реализован из-за слабой изученности как специфики транспортных потоков областного центра, так и механизма формирования такими потоками выбросов загрязняющих веществ в атмосферу. В свою очередь дефицит необходимой информации: не позволяет создать алгоритмическую основу для инженерных методик оценки выбросов загрязняющих веществ в атмосферу автомобильным транспортом в г.Тюмени и, как следствие, сдерживает разработку аппаратно-программных средств для мониторинга и управления качеством воздушной среды города, что в целом и определяет актуальность исследований. По стандартам передовых стран Россия располагает значительным потенциалом расширения автомобильного рынка. По данным за 2001 г., на тысячу жителей приходилось немногим более 140 легковых автомобилей по сравнению с 700 в США, около 340 в Японии, 400-500 в ведущих западноевропейских и 170-250 в восточноевропейских странах. Среднегодовой прирост автомобильного парка в России за последние 5 лет составлял 5% и обеспечивался в основном за счет роста парка легковых автомобилей отечественного производства. Согласно недавно принятой Концепции развития автомобильной промышленности страны, к 2010 г. парк легковых автомобилей возрастет до 30-33 млн. шт. Тенденция развития (количественная и качественная структура) автомобильного парка мира, России и г.Тюмени представлена на рисунках 1.1 и 1.2. 100,0% Рисунок 1.1. Соотношение легкового и грузового составов автотранспорта Качественный состав автомобильного транспорта устойчиво перераспределяется в пользу легкового. Все это свидетельствует о непрерывном нарастании его экологического прессинга на воздушную среду городов. т CD Ci ra m Ш D 3600 3750 3900 4050 4200 4350 4500 4650 4800 4950 5100 5250 5400 5550 5700 5850 6000 6150 6300 6450 Численность населения в мире, мпн.чел. Рисунок 1.2. Темпы прироста автомобильного парка 1.1.2. Специфика используемого топлива Объем потребляемого легковым транспортом топлива (Аи-76, 93, 95, 98) год от года катастрофически нарастает ив городе Тюмени в 2001 году составил 291467, в 2002г. - 330247, а за семь месяцев 2003г. - 172343 тонны. Это еще усугубляется тем, что технические требования на наиболее массовые отечественные бензины Аи-76, Аи-93 (ГОСТ 2084) и Аи-92 (ТУ 38.001165) не отвечают международным стандартам. В таблице 1.1 приведены результаты сравнения качеств моторных топлив, используемых в России и за рубежом [37]. Их анализ показывает, что отечественные продукты не отвечают международным стандартам по содержанию свинца (для этилированных бензинов), массовой доле серы, отсутствию регламентации содержания бензола и моющих присадок. В то же время большинство отечественных нефтеперерабатывающих заводов выпускают только два вида бензинов, которые классифицируются по давлению насыщенных паров как летний и зимний. Такой широкий диапазон по показателю давления насыщенных паров порой приводит к появлению паровых пробок и потере мощности двигателя при применении бензинов при температуре воздуха выше +30С, а при температуре ниже -25С затрудняет пуск двигателя. Введенный в действие с начала 1999г. новый стандарт на неэтилированные бензины [128] предусматривает производство бензинов пяти классов испаряемости, что позволяет предложить потребителю бензин с более оптимальными свойствами в зависимости от температуры окружающего воздуха. Проведенные в России многочисленные экспериментальные исследования [11,15,20,27,33,38,71,78,86] показали, что уровень выбросов типовых токсичных веществ при сгорании различных видов топлива в среднем соответствует данным, приведенным в таблице 1.2. Таблица 1.1. Сравнение требований к экологическим показателям бензинов Для бензина летнего вида. Анализ таблицы 1.2 [55] показывает, что основным токсичным веществом для бензинового топлива является - СО 2, для дизельного - СО 2 и сажа. Таким образом, необходимо отметить, что несмотря на планируемые Ф меры по улучшению качества отечественного топлива, уровень токсичных выбросов при его сгорании существенно превышает европейские нормы. Таблица 1.2 Выбросы вредных веществ и расход топлива одиночных АТС в условиях эксплуатации (ездовые циклы по ГОСТ 20306-90), г/км м /км. МДж/км. В последнее время к оценке токсичности выбросов применяются и интегральные подходы. В работе [64] предложена методика интегральной оценки токсичности выбросов, основанная на введении коэффициента приспособленности автомобиля к окружающей среде, выражаемого через токсичность монооксида углерода (СО ), который в 59 раз менее токсичен, чем оксид азота (NOx) и в 3 раза - чем сумма углеводородов (CnHm). K = (baco+59-aNOx+3-aCnHm )/63. Подобный подход использован в работе [6], предлагающей осуществлять ранжирование автомобилей по уровню их экологической безопасности на основе интегрального показателя токсичности КОА m m KOAj=KOB = і і м, ОДКі где а{ — безразмерная константа, позволяющая соотнести степень вредности і- вещества с вредностью диоксида серы (III класс опасности); ПДК - максимально разовая предельно допустимая концентрация, (г/м3); Mj- количество выбросов /-примеси в атмосферу, (г/с). Для более объективной оценки предлагается ввести критерий экологической безопасности автомобиля Ка, который должен дать точное ч представление об уровне экологической безопасности автомобиля и определить, насколько он отличается от некого объективного эталона КОА, К = КОАЕВРО здесь КОА ЕВро - категория опасности автомобиля, удовлетворяющего ЕВРО; KOAj - категория опасности автомобиля, определяемая для реальных условий эксплуатации. Из данного соотношения вытекает, что в случае выполнения условияКа 1, автомобиль можно допускать к дальнейшей эксплуатации, а если же Ка 1,. то техническое состояние такого автомобиля с позиции экологической безопасности следует считать неудовлетворительным, и возникает необходимость в регулировке или замене определенных узлов ДВС. В таблице 1.3 приведены значения критерия экологической безопасности любого автомобиля. Таблица 1.3. Границы уровней экологической безопасности 1.1.3. Экологический прессинг автомобильного транспорта на атмосферу города Специфика автомобильного транспорта как подвижного источника загрязнения проявляется в: высоких темпах роста численности автомобилей по сравнению с ростом количества стационарных источников; пространственной рассредоточенности источников выбросов (автомобили распределяются по территории и создают общий повышенный фон загрязнения); непосредственной близости к жилым районам (автомобили заполняют все местные проезды и дворы жилой застройки); более высокой токсичности выбросов автотранспорта по сравнению с выбросами стационарных источников; сложности технической реализации средств защиты от загрязнений передвижных источников; низком расположении источника загрязнения от земной поверхности, в результате чего отработавшие газы автомобилей скапливаются в зоне дыхания людей и слабее рассеиваются ветром. Перечисленные особенности подвижных источников приводят к тому, что автотранспорт создает в городах обширные зоны с устойчивым превышением санитарно-гигиенических нормативов загрязнения воздуха. Проведенный в [76] анализ экологической обстановки в крупных городах (табл. 1.4) показывает, что ситуация в Западной Сибири далека от идеальной, в частности, г.Тюмень и г.Томск входят в первую десятку самых загазованных городов России.
Динамические характеристики транспортного потока.
Разработка технологии оценки загрязнения атмосферы города автотранспортными потоками предполагает решение двух важных задач: разработку и исследование математической модели механизма загрязнения атмосферы города автомобильным транспортом; разработку инструментальных средств и собственно технологии оценки уровня загрязнения атмосферы. Модель механизма формирования загрязнения воздушной среды города автотранспортом в свою очередь включает три составные части: математическую модель транспортного потока; математическую модель «Расход топлива - динамика транспортного потока»; математическую модель формирования массовых выбросов загрязняющих веществ автотранспортом в атмосферу. Что же касается второй задачи, то она требует уточнения в части понятия технологии. Следуя [75], технология определяется как «совокупность методов обработки, изготовления, изменения состояния, свойств, формы сырья, материала или полуфабриката, осуществляемых в процессе производства продукции». Несмотря на различную трактовку технологии разными авторами, можно выделить следующие характерные её признаки: технологический процесс (ТП); конечный результат (продукт); обрабатываемый «материал» (сырьё, материалы, полуфабрикаты, объекты технологической обработки); средства - методы, способы воздействия на материал, орудия производства. Базовая модель технологии, используемая Институтом проблем управления (ИПУ) [75], включает: технологическую схему процесса; обеспечение процесса. Технологическая схема определяет структуру процесса получения конечного результата, т.е. структуру технологического процесса. Она задает операции (действия, этапы) этого процесса, исходные и результирующие «продукты» этих операций и связи между ними, которые предопределяют порядок выполнения операций. Технологической операцией считается этап технологического процесса, для которого определен и поддается внешнему контролю результат. Обеспечение технологического процесса может включать: методы, инструментальные средства, научное обеспечение, предусмотренные виды знаний, кадровое обеспечение и др. (т.е. все виды обеспечения). Под однородным потоком понимается автотранспортный поток, в котором исключены обгоны, влияния светофоров и выполняются условия непрерывности. Модель однородного транспортного потока характеризуется: динамическими показателями; статистической структурой потока; характером зависимости этих показателей от времени. Рассмотрим динамические характеристики однородного транспортного потока, для которого, как отмечалось, выполняется условие непрерывности dq(x,t) 6N(x,t) Q 2 а ах При этом интенсивность потока в свою очередь зависит от его плотности, т.е. N(x,t) = N(q(x,t)). Плотность потока q (t,x) и его интенсивность N (г, х) связаны соотношением
Анализ полученных результатов показывает, что характер сжимаемости транспортного потока фактически определяется параметром к. Далее, в условиях принятых допущений о максимальном значении скорости потока vmax , рассмотрим интенсивность транспортного потока N. В соответствии с (2.16) интенсивность равна N = v.q = vmax.(l-zk)-q = vmax.qmax.z.(l-zk) = Nmax.z-(l-zk),(2.21) Рассмотрим далее статистические характеристики транспортного потока. При их изучении целесообразно использовать подходы, с успехом применяемые к системам массового обслуживания [74]. Наибольшее распространение получили методы аналитического исследования и имитационного моделирования, при этом на этапе формирования модели входящего потока разумно использовать первый метод, а на этапе изучения временного тренда его параметров - второй. О 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0 8 0 85 0.9 0 95 1 Скорость потока V/Vmax N V Рисунок 2.3. График зависимости ——от Nn Піал шал В условиях отсутствия априорной информации о характере транспортного потока, будем полагать, что он является простейшим, т.е. обладающим тремя основными свойствами: стационарностью, отсутствием последействия и ординарностью. Случайный поток является стационарным, если вероятность появления на заданном временном интервале нескольких автомобилей зависит от величины интервала и не зависит от начала его отсчета на оси времени. Отсутствие последействия предполагает независимость вероятности наступления события от предыстории. Ординарность потока означает невозможность появления в однородном потоке двух автомобилей одновременно. Аналитические методы для простейших потоков, как правило, основаны на предположении, что входящий поток является пуассоновским, а временной интервал между событиями (элементами потока) подчиняется показательному закону распределения. Вероятность появления г автомобилей на интервале времени t (XtY соответствует закону Пуассона Pr (t) = -—— exp(-Xt), г! где X -интенсивность потока. Распределение интервалов времени между автомобилями в потоке подчиняется показательному закону f (t) = A,exp(-A,t). Наличие последействия приводит к тому, что поток перестает быть простейшим. Если «просеять» простейший поток, например, взять каждое к-событие, то в результате образуется поток Эрланга k-порядка. Порядок к потока Эрланга характеризует, таким образом, степень последействия. При к—»оо поток приближается к регулярному, когда автомобили в потоке следуют через строго фиксированные интервалы времени. Если же характер распределения первого интервала не совпадает с характером распределения последующих интервалов, то имеет место поток с ограниченным последействием (поток Пальма). Анализ механизма формирования временных интервалов между автомобилями в транспортном потоке свидетельствует о том, что они (интервалы) по своей сути являются аддитивной композицией постоянной величины а и случайной величины . Действительно, пространственный интервал между автомобилями L (который определяется как расстояние между задними бамперами соседних машин) складывается из трех отрезков: Li - средней длины автомобиля, Ьг - отрезка, обусловленного конечным временем реакции водителя, и Ьз - тормозным участком (рис. 2.4).
Модель транспортного потока
В соответствии с [130] под идентификацией понимается «определение параметров и структуры математической модели, обеспечивающих наилучшее совпадение выходных координат модели и процесса при одинаковых входных воздействиях». В условиях неполной информации о механизме поведения транспортного потока задача построения модели должна решаться итеративным путем, включая: постулирование общего класса моделей на основе теоретического представления процесса формирования потока; выбор пробной модели на основе имеющихся экспериментальных данных (структурная идентификация); оценку параметров пробной модели (параметрическая идентификация). Рассмотрим основные этапы итеративной процедуры построения модели формирования и поведения транспортного потока. Постулирование общего класса моделей. В соответствии со спецификой нашего подхода, изложенного в разделе 2.2, динамика автотранспортного потока описывается уравнением движения сжимаемой жидкости (2.8). Оно имеет 2 решения: частное (2.10), соответствующее модели Гринберга, и общее (2.11), соответствующее остальным случаям. Общее решение (2.11) позволило формализовать основные динамические параметры автотранспортного потока: скорость v (2.12), плотность q (2.14) и V интенсивность N (2.15), а также зависимости относительной скорости 101 N (2.13) относительной интенсивности (2.21) от относительной плотности шах Чтах В качестве альтернативных подходов следует рассмотреть традиционные варианты: представление периода следования автомобилей L [36] либо плотности потока q [53] квадратичным полиномом скорости потока V. Выбор пробной модели автотранспортного потока. На рисунке 4.1 представлены результаты анализа трех конкурирующих моделей: теоретической зависимости (2.19), экспериментальных данных японских [122] и отечественных исследователей (МАДИ) [53]. Результаты работ [122] и [53] приводились к (2.19) следующим образом. Необходимо найти такую пробную модель, чтобы она исключала «рыхлую» часть транспортного потока. Нами предлагается в формулу (2.19) z-z0 q-q0 q0 ввести новый аргумент р = = — —, где z0 = —— соответствует 1" Z0 qmax qo qmax 103 границе «рыхлого» потока, когда экспериментальные значения V относительной скорости достигают уровня = 1. Поскольку формула (2.19) справедлива в зоне «упругого» потока (когда z0 =0), её вид практически не меняется, происходит лишь замена z на р, что же касается (4.1) и (4.2), то введенная замена позволяет исключить «рыхлый» участок в изучаемом потоке и привести экспериментальные кривые к каноническому виду (2.19). Таким образом, предлагаемая модель зависимости относительной скорости транспортного потока от относительной плотности имеет вид Оценка параметров пробной модели (параметрическая идентификация). Используя метод наименьших квадратов, можно найти эффективные оценки параметров пробной модели для экспериментальных данных [36] и [53]. Оценки параметра к для моделей [36] и [53] составили соответственно к=0.56 ик=0.7. і \ [Толока] : Как видим, полученная модель не противоречит экспериментальным данным японских и российских исследователей. Временные характеристики транспортного потока Как отмечалось, интенсивность транспортных потоков обладает явно выраженным временным трендом, который может быть описан рядом Фурье N(t) = N0[A0 + ±AiCos(a)it + Фі) + S(t)] = N0 -[U(t) + ЗД], (2.27) i=l где A{, а»;, фі - соответственно амплитуда, угловая частота и начальная фаза і-гармоники; 105 (t) - центрированная помеха; No-максимальная суточная интенсивность; U(t) - временной множитель. Выбор пробной модели процесса временных изменений интенсивности автотранспортного потока. Характер временных изменений интенсивности потока полностью определяется множителем U(t), поэтому модель этого процесса и подлежит идентификации. Пробную модель будем представлять в виде аддитивной композиции аккорда частот и центрированного шума (см. 2.27). Оценка параметров пробной модели (параметрическая идентификация). Анализ экспериментальных временных рядов (рис. 4.4) показывает, что наблюдается очень высокая корреляция между временными рядами, снятыми для разных типов улиц. Это свидетельствует о действии единого временного механизма на всей улично-дорожной сети. 1800 30 20 50 ул. 50 Лет Октября ул. Профсоюзная ул. Орджоникидзе Рисунок 4.4. Экспериментальные временные ряды 100 Время, ч В этой ситуации целесообразно вначале отыскать некоторый обобщенный временной множитель U(t), полученный осреднением 106 парциальных временных множителей Uk(t) для улиц к-типа ( U(t) = — 2 Uk (t)), а затем проводить его спектральную обработку. 3 1с= График зависимости U(t) от времени представлен на рисунке 4.5. Спектральная обработка процесса U(t) осуществлялась с использованием пакета STADIA 6.0. Результаты оценки спектра приведены в таблице 4.1., а вид амплитудного спектра на рисунке 4.6. Рисунок 4.5. График зависимости множителя U(t) от времени Специфика спектра заключается в слабовыраженных четных гармониках, что типично для временных процессов типа «меандр». Как правило, превалирует основная (первая) гармоника с периодом 24 часа. Верхняя частота спектра практически не превышает пятой гармоники (с периодом 2 часа). Рисунок 4.6. Амплитудный спектр процесса U(t) Первая гармоника характеризует суточный цикл деятельности людей, вторая - связана с наличием в процессе компоненты с 12-часовым периодом, третья - объясняется сменным характером (период 8 часов) работы транспорта. Что касается недельного тренда (рис. 4.7), то в рабочие дни он практически стабилен, а в субботу и в воскресенье интенсивность транспортного потока заметно снижается. Таким образом, обработка полученных данных подтверждает, что предложенная математическая модель (2.27) не противоречит результатам проведенных нами экспериментальных исследований. Среднесуточные значения I і нормированной интенсивности І Дни недели (0-понедельник) Рисунок 4.7. График зависимости нормированной интенсивности транспортного потока от дня недели Статистические характеристики транспортного потока Поиск пробной статистической модели простейшего потока будем вести (как это делают практически все исследователи) в предположении, что входящий поток является пуассоновским, а временной интервал между событиями (элементами потока) подчиняется показательному закону распределения.
Структурная и параметрическая идентификация модели «Расход топлива - динамика транспортного потока»
Её анализ показывает, что ядром модели фактически является пробеговый расход топлива автомобиля Qs, представляющий собой функцию либо скорости v, либо плотности потока q, либо интенсивности потока N. Все три параметра детерминированно связаны друг с другом, поэтому нет принципиальной по разницы, какой из параметров брать в качестве аргумента функции (. Технологически проще определить характер зависимости Q,(v), что и реализовано нами в экспериментальных исследованиях. Задача интерпретации экспериментальных результатов сводится, таким образом, к идентификации модели пробегового расхода топлива Qs(v). Статистической обработке подвергнуто свыше 500 км пробега автомобиля ВАЗ-21099 в реальных условиях движения транспортного потока на различных участках УДС. Регрессионный анализ показал (рис. 4.9), что в диапазоне скоростей v от 10 до 150 км/ч при коэффициенте детерминации R =0.9 уравнение регрессии имеет вид Q, =0.0547 + 0.00001- -Уе)\л/(км.шт). (4.4) Таким образом, проведенная структурная идентификация показывает, что пробная модель пробегового расхода может быть описана с приемлемой точностью полиномом второй степени скорости v, т.е. Q, = а + р (v — ve )2. Параметрическая идентификация модели, выполненная с использованием метода наименьших квадратов, позволила определить параметры пробной модели: а = 0.0547; Р = 0.00001. Минимум Qs(v) достигается при ve=93 км/ч. В качестве альтернативы рассмотрена модель МАДИ [53], полученная для автомобиля ВАЗ-21061 в диапазоне скоростей от 10 до 150 км/ч, Qs BA3-2106,(V) = 0.317 - 0.0054v + 0.00003v2. На рисунке 4.9 эта кривая обозначена [МАДИ 1]. Кривая 2 — это кривая 1, приведенная в минимуме к нашим данным. Её анализ показывает, что при хорошем совпадении в области оптимальных скоростей сравниваемые результаты существенно разнятся в остальном диапазоне. Поскольку при наших исследованиях использовался более совершенный инструментарий и технология измерений, есть основания полагать, что полученные нами результаты уточняют существующие представления о модели расхода топлива. Ill . ! . МАЛИ \ 2 V 1 ; Y(x) = 0.00001 х"2+0.0547; V : V х = (v 93) км/ч; : . \ і ; . ; R"2=0.9 с: 0.04 -100 -90 -80 -70 -60 -60 -40 -ЗО -20-10 0 10 20 ЗО 40 БО 60 70 80 90 100 Скорость потока V-Vopt, км/ч Рисунок 4.9. Идентификация модели расхода топлива Высокое значение коэффициента детерминации (R2=0.906), полученное при идентификации модели, свидетельствует об её адекватности изучаемому процессу. Важно также отметить, что модель хорошо работает в диапазоне малых скоростей транспортного потока ( 10 км/ч), когда уровень токсичных выбросов существенно возрастает, и это позволяет надеяться на получение более точной экологической оценки влияния автотранспорта на окружающую среду. Оценку адекватности модели «Расход топлива - динамика транспортного потока» проведем с помощью дисперсионного анализа однофакторных комплексов малых групп по критерию Фишера. Результаты анализа представлены в таблице 4.2. В соответствии с таблицей 4.2 выполняется условие Рф Fst, что свидетельствует об адекватности модели реальному процессу. Таблица 4.2 Результаты дисперсионного анализа модели «Расход топлива - динамика транспортного потока» 112 4.3. Структурная и параметрическая идентификация модели формирования массовых выбросов загрязняющих веществ автотранспортом в атмосферу Математическая модель массовых выбросов на участке длиной L за время Т для k-улицы получена нами в виде (2.58) Wk(L,T,t) = JjWjk(t,l,x))dx.dl. LT Математическая модель удельных выбросов Wk(t) для транспорта j-типа представлена взвешенной суммой (2.57) WjVQj, кг/(км-ч); г=1 где 5Г-весовой коэффициент; Qj -удельный расход топлива транспортом j-типа. г - тип загрязняющего вещества. Анализ (2.57) показывает, что фактически предметом идентификации является модель взаимосвязи W. и Qp т.е. поведение весовых коэффициентов 8гв зависимости: либо от скорости v; либо от плотности q; либо от интенсивности N. Как уже отмечалось, все три параметра детерминировано взаимосвязаны, поэтому выбор одного из них определяется технологической целесообразностью. Наиболее просто организовать экспериментальные исследования поведения коэффициентов 8Г от скорости транспортного потока v (а точнее - автотранспортного средства j-типа, движущегося в транспортном потоке). Задача интерпретации экспериментальных результатов сводится, таким образом, к идентификации моделей удельных выбросов Wjr(v) г-вещества для АТС j-типа, т.е. WJr(v) = 5r(v).QJ(v), кг/(км-ч). из Выбор пробной модели формирования массовых выбросов загрязняющих веществ автотранспортом в атмосферу. Структуру модели будем определять, полагая, что оператор 5r(v)-полином не выше второй степени, т.е. Wjr(v) (4.5) = 5r(v) = ar +br -v + cr -v2 Qj(v) На рисунках 4.9, 4.10 и 4.11. представлены графики оператора 5 (v) для оксида углерода, а на рисунках 4.12, 4.13 и 4.15. - графики оператора 52(v) для СН, полученные по экспериментальным данным для трех значений коэффициента воздуха. Там же приведены результаты идентификации модели. Для использования в дальнейших расчетах примем параметры модели, имеющие больший уровень надежности: W (v) для СО -Ji-i- = 5, (v) = 0.277-0.0043v+0.00002v2; Qj(v) (4.6) для СН W (v) j2V =52(v) = 389.7-5.5754v+0.0172v2. Qj(v) (4.7) Оценка адекватности модели формирования массовых выбросов загрязняющих веществ автотранспортом в атмосферу для оксида углерода и углеводородов выполнена по критерию Фишера. Результаты анализа сведены в таблицу 4.3 и 4.4 соответственно. Таблица 4.3 Результаты дисперсионного анализа модели формирования массовых выбросов загрязняющих веществ автотранспортом в атмосферу для оксида углерода
