Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  symulacja transportu
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The paper presents the application of the Multiple Criteria Decision Aid/Making (MCDA/MCDM) methodology in the assessment of the development of different scenarios for an urban public transportation system (UPTS). This methodology allows considering several conflicting objectives and performing the evaluation process in a comprehensive manner. This approach also corresponds to the holistic philosophy: different aspects (economic, technical, social etc.) and interest groups – stakeholders (operators, passengers, city government etc.). The MCDA/MCDM methodology is specifically customized to the real life case study – urban public transportation system in the city of Cracow (Poland). A family of 10 criteria is proposed to evaluate several solutions (W) for a UPTS in terms of their usefulness and attractiveness for different stakeholders. These criteria take into account: travel time and standard, effectiveness of the fleet use, environment friendliness, the level of integration and reliability of the UPTS, safety and security, the profitability and availability of the UPTS, investment costs. Considering the possible solutions, the 6 alternatives were designed heuristically and compared with the current state (denotation of alternative W0). Based on the analysis, for the final considerations compared with the current alternative, 7 new solutions of the integrated urban public transportation in Cracow were adopted, denoted as: W1 (bus/rail alternative: integration of high-speed agglomeration rail with bus transportation), W2 (rail/tram/bus alternative: integration of high-speed agglomeration rail with tram and bus transport system), W3 (alternative with the underground: integration of the underground with high-speed agglomeration rail and with tram and bus transport system), W4 (tram/rail alternative: integration of high-speed agglomeration rail with tram transport), W5 (Tram alternative: integration of tram transport with bus transport), W5A (tram alternative: sub-alternative to the alternative W5, integration of tram transport), W6 (dual-mode tram alternative: integration of dual-mode tram transport). The variants of the scenarios for the urban public transportation system were generated by VISUM computer macro-simulation software. The computational experiment was carried out with the practical application of different Multiple Criteria Decision Aid/Making methods: AHP (Expert Choice program) and Electre III (software package Diviz).
PL
W artykule przedstawiono ogólne założenia i warunki brzegowe stosowania Metody Elementów Dyskretnych, zwanej w skrócie DEM (ang. Discrete Element Method). Przedstawiono schematycznie proces symulacji z wykorzystaniem opisywanej metody, wskazując na istotną rolę modeli kontaktowych. Opisano również zalety najczęściej stosowanych pakietów oprogramowania implantujących DEM. Szczególną uwagę poświęcono przemysłowym zastosowaniom metody, tj. symulacjom transportu, ładowania, kruszenia i granulacji materiałów sypkich i ziarnistych. Referat podsumowano, podając najważniejsze zalety i wady związane ze stosowaniem metody DEM.
EN
The article presents the general assumptions and boundary conditions for the use of the Discrete Element Method (DEM). The simulation process implementing described method is presented schematically, indicating the important role of contact models. The advantages of the most commonly used DEM software packages are also described. Particular attention has been paid to industrial applications of the method: transport, loading, crushing and granulation of bulk and granular materials. The paper summarizes the main advantages and disadvantages associated with the use of the DEM.
EN
The paper presents a flexibility of management of vehicles in Personal Rapid Transit (PRT) network. The algorithm used for delivering empty vehicles for waiting passengers is based on multiparameter analysis. Due to its distributed construction, the algorithm has a horizon parameter, which specifies the maximum distance between stations the communications is performed. Every decision is made basing on an information about situation (number of vehicles standing at a station, number of vehicles travelling to a station, number of passengers waiting) sent between stations, without any central data base containing traffic conditions. The simulation of the traffic in random case (typical) and in unusual case of delivering people to a social event occurring at single place is presented. It is shown that simple manipulation with horizon parameter allows to adapt the network to extremely uneven demand and destination choice.
PL
W artykule opisano elastyczność zarządzania pojazdami w sieci Personal Rapid Transit (PRT). Algorytm użyty do dostarczania pustych pojazdów oczekującym pasażerom jest zbudowany w oparciu o analizę wieloparametryczną. Algorytm ma charakter rozproszony, więc jednym z parametrów jest horyzont, który określa maksymalną odległość pomiędzy przystankami w jakiej jest prowadzona komunikacja. Każda decyzja jest podejmowana w oparciu o informację o bieżącej sytuacji(liczba pojazdów stojących na przystanku, liczba pojazdów zmierzających do przystanku, liczba oczekujących pasażerów) przesyłaną między przystankami, bez centralnej bazy danych zawierającej parametry bieżącego ruchu. Zaprezentowano symulację przypadku losowego (typowego) oraz wyjątkowej sytuacji dowożenia uczestników doimprezy masowej zorganizowanej w jednym miejscu. Pokazano że proste manipulowanie parametrem horyzont pozwala zaadaptować sieć do wyjątkowo niejednorodnych warunków rozkładu żądań i celu podróży.
EN
The paper presents a comparison of different approaches to traffic modelling and forecasting in VISUM and MATSim. The comparison was based on three indicators: link volumes, average travel time and distance. For this purpose, a virtual city with a road network and an OD matrix describing travel demands were created. Next the input data were created to both systems. The equilibrium and the dynamic stochastic assignment algorithms were used in VISUM while in MATSim a multi-agent approach was used for planning and a queue-based flow model for simulation. The comparison showed that although the overall results obtained in both systems were convergent, the detailed distribution of traffic was different. In VISUM the static assignment algorithm resulted in increased traffic flow on links located near to the connectors, while the dynamic one assigned traffic more uniformly, matching the MATSim’s results.
PL
W artykule przedstawiono porównanie różnych podejść do modelowania i prognozowania ruchu wykorzystywanych w systemach VISUM i MATSim za pomocą takich wskaźników, jak liczba pojazdów na odcinkach, średni czas oraz średnia długość podróży. W tym celu stworzono wirtualne miasto z siecią drogową oraz macierz OD, określającą popyt na podróże. Następnie przygotowano dane wejściowe do obu systemów. W systemie VISUM wykorzystano algorytmy statycznej równowagi i stochastycznego rozkładu dynamicznego, natomiast w MATSim wykorzystano podejście wieloagentowe do planowania oraz model kolejkowy do symulacji ruchu. Porównanie wskazało, że choć wyniki ogólne otrzymane w obu systemach były zbieżne, to szczegółowy rozkład ruchu był inny. W systemie VISUM przy statycznym algorytmie rozkładu ruchu zwiększone było natężenie na odcinkach w pobliżu konektorów, podczas gdy algorytm dynamiczny rozdzielił ruch bardziej równomiernie, dorównując wynikom w systemie MATSim.
PL
Artykuł przedstawia kryteria podobieństwa wyprowadzone z analizy wymiarowej przydatne przy przeprowadzaniu eksperymentów tunelowych z udziałem fazy rozproszonej, ze szczególnym uwzględnieniem symulacji transportu i akumulacji śniegu.
EN
The paper shows similarity criteria derived from dimensional analysis applicable during setting up tunnel experiments involving dispersed phase, with special attention to simulation of snow transport and accumulation.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.