Текущий выпуск Номер 2, 2024 Том 16

Все выпуски

Результаты поиска по 'автомобильная дорога':
Найдено статей: 5
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 3, с. 279-283
    Просмотров за год: 18.
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 1, с. 5-10
  3. Алексеенко А.Е., Холодов Я.А., Холодов А.С., Горева А.И., Васильев М.О., Чехович Ю.В., Мишин В.Д., Старожилец В.М.
    Разработка, калибровка и верификация модели движения трафика в городских условиях. Часть I
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 6, с. 1185-1203

    В данной работе исследуется проблема унификации процедуры разработки и калибровки математической модели движения транспортного потока на автомобильной многополосной дороге в городских условиях. При этом использовался макроскопический подход, при котором транспортный поток описывается нелинейной системой гиперболических уравнений (для плотности и скорости потока) второго порядка. Полученная модель замыкается через уравнение зависимости интенсивности транспортного потока от его плотности, получаемое эмпирическим образом для каждого отдельного участка транспортной сети с использованием данных транспортных детекторов и автомобильных GPS-треков. Проверка работоспособности разработанной нами модели и методики калибровки проводилась с использованием численных расчетов, путем проведения вычисленных экспериментов на типичных данных, таких как моделирование движения трафика на заданном участке городской транспортной сети г. Москвы.

    Просмотров за год: 4. Цитирований: 2 (РИНЦ).
  4. Быков Н.В.
    Моделирование кластерного движения беспилотных транспортных средств в гетерогенном транспортном потоке
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 5, с. 1041-1058

    Одной из особенностей беспилотных автомобильных транспортных средств является их способность к организованному движению в форме кластеров: последовательности движущихся с единой скоростью транспортных средств. Влияние образования и движения этих кластеров на динамику транспортных потоков представляет большой интерес. В настоящей работе предложена качественная имитационная модель кластерного движения беспилотных транспортных средств в гетерогенной транспортной системе, состоящей из двух типов агентов (транспортных средств): управляемых человеком и беспилотных. В основу описания временной эволюции системы положены правила 184 и 240 для элементарных клеточных автоматов. Управляемые человеком транспортные средства перемещаются по правилу 184 с добавлением случайного торможения, вероятность которого зависит от расстояния до находящегося впереди транспортного средства. Для беспилотных транспортных средств используется комбинация правил, в том числе в зависимости от типа ближайших соседей, в некоторых случаях независимо от расстояния до них, что привносит в модель нелокальное взаимодействие. При этом учтено, что группа последовательно движущихся беспилотных транспортных средств может сформировать организованный кластер. Исследовано влияние соотношения типов транспортных средств в системе на характеристики транспортного потока при свободномд вижении на круговой однополосной и двухполосной дорогах, а также при наличии светофора. Результаты моделирования показали, что эффект образования кластеров имеет существенное влияние при свободномдвиж ении, а наличие светофора снижает положительный эффект приблизительно вдвое. Также исследовано движение кластеров из беспилотных автомобилей на двухполосных дорогах с возможностью перестроения. Показано, что учет при перестроении беспилотными транспортными средствами типов соседних транспортных средств (беспилотное или управляемое человеком) положительно влияет на характеристики транспортного потока.

  5. Кочетков А.В., Чванов А.В.
    Цифровое моделирование геометрических и макрошероховатых параметров автомобильной дороги
    Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 4, с. 837-844

    Предложено оригинальное представление статистической цифровой модели измерения макрошероховатости на локальном участке (до 15 м) состоящей из детерминированной (уклон), коррелированной (нормативные периодические составляющие и периодические отклонения от ровности) и собственно случайной (значения макрошероховатости) составляющих.

    Просмотров за год: 1. Цитирований: 1 (РИНЦ).

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.