Name: Radar Toplanan Veri ve Simülasyon ile Özel Bir Spur Dike U-Turn Tasarımının Değerlendirilmesi (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-02-01T14:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 41 s
Description: Keşfedin radar verisi ve WaSiM simülasyonu kullanarak özel U-dönüş şeridi tasarımını değerlendirme yöntemini. Trafik akışını iyileştirmek ve kentsel planlamada güvenliği artırmak için bu hesaplamalı yaklaşımı öğrenin.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Yazarlar kısmen bu işi finanse etmek için Çin Burs Konseyi kabul etmek istiyorum dosya No 201506560015 oldu.

1. Ekipmanın hazırlanması
<ol><li>İki yönlü trafik akışlarını toplamak için aşağıdaki cihazlardan ikisini hazırlayın: radarlar, dizüstü bilgisayarlar, piller ve radarlar ve dizüstü bilgisayarlar için kablolar, kameralar ve radar ve kamera tripodları. NOT: Radar ve ilgili yazılım araç hızı ve yörüngetoplamak için kullanılır ve bu bir hız tabancası daha doğrudur. Diğer ekipman araç hız, yörünge ve hacim toplamak için kullanılabilir ise radar tek seçenek değildir. Radar sinyalleri büyük araçlar tarafından kolayca engellenebileceğiiçin, kameralar tarafından çekilen videolar araç sayımı için kullanılabilir. İnceleme sırasında, hava yağmurlu veya güneşli ise, ekipman koruma gereklidir. Özellikle güneşli bir günde, ekipman yüksek bir sıcaklığa ulaşabilir ve kapatılabilir, bu nedenle bu durum için bir şemsiye veya soğutma ekipmanı gereklidir.</li>
</ol>2. Ekipmanın test edilmesi
<ol><li>Tüm müfettişlerin yansıtıcı yelek giydiklerinden emin olun.</li>
	<li>Radar tripod hazırlayın ve mümkün olduğunca uzun boylu uzatmak. Yol kenarında sinyallerin engellenmesini önlemek için tripodu 2 m'den uzun ayarlayın.</li>
	<li>Radarı tripodun üstüne töyorum ve radarı kilitle.</li>
	<li>Radarı yol kenarının yanına yaklaşık 0,5 m ayarlayın, radarı dikey olarak ayarlayın ve aracın yönü veya ters yöne bakın. Yol ve radar arasındaki açıyı mümkün olduğunca küçük tutun. NOT: Radar en fazla 200 m algılayabilir. Radar şeride çok yakın ayarlanırsa, geçen araçların üzerinden patlayabilir. Böylece, 0.5−1.0 m şerit için olağan mesafedir.</li>
	<li>Güç pilini açın ve dizüstü bilgisayarı güç bataryasına bağlayın. Radar güç kablosunu takın ve radar veri USB'sini dizüstü bilgisayara takın. Tüm kablolar bağlandığında, dizüstü bilgisayarı açın.</li>
	<li>Araç akışını çekmek için kamerayı radarın yanına ayarlayın.</li>
	<li>Radar yazılımının açılması<ol>
<li>İletişim denetimi'nitıklatın, ardından açılan listeden radar kimlik numarasını seçin. Radar Algılandı'yı bir kimlik numarasıyla gösterir.</li>
		<li>Soruşturma kurulum'utıklatın. Açılan menüde, RLU saatini Oku'yutıklatın ve soldaki Aygıt saati değişecektir. Ardından, RLU saatini ayarla'yıtıklatın ve soldaki PC geçerli saati de değişecektir.</li>
		<li>Araştırmayı Başlat'ıtıklatın ve aygıt çalışma durumu Veri kaydından değişmez ve aygıttaki veri yok, devam eden veri kaydı ve aygıttaki Veriler. Bu iletişim kutusunu kapatmak için Kapat'ı tıklatın.</li>
		<li>Radar durumunu kontrol etmek için Gerçek Zamanlı görünümü tıklatın. Yeni bir iletişim kutusu gösterilecektir ve radar verileri hızla yuvarlanır. Bu radar araçları tespit ve iyi çalıştığı anlamına gelir. Koleksiyon bitene kadar bu iletişim kutusunu açık tutun. NOT: Araç radardan geçerken radar tarafından yakalanabilir.</li>
		<li>Koleksiyonu bitirmek için iletişim kutusunu Kapat'ı tıklatın.</li>
		<li>Soruşturma kurulumu na tıklayın | Araştırmayı sonlave iletişim kutusunda onaylayın. Kapat düğmesini tıklatın.</li>
		<li>Ana menüden Veri karşıdan yükleme'yi seçin. Radar verilerini kaydetmek için bir yer seçmek için Gözat'ı tıklatın. Elektronik tablo için ayrı bir ad giriş. İndir düğmesini başlat'ı tıklatın, bir ilerleme çubuğu gösterilecektir ve indirdikten sonra bir iletişim kutusu görüntülenir. Veri toplamayı bitirmek için Onayla'yı tıklatın.</li>
		<li>Soruşturma kurulumu na tıklayın | Veri kaydını silinve radarın iç belleği temizlemek için bir sonraki iletişim kutusunda onaylayın. NOT: Veri toplama konumuna ayrılmadan önce tüm ekipmanların test edilmesi gerekmektedir. Tüm parçalar iyi çalışıyorsa tüm ekipmanı veri toplama konumuna taşıyın.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. Veri toplama
<ol><li>Veri toplama konumunun seçimi (Şekil 3)<ol>
<li>Araştırmada kullanılan kesişme türüne benzer uygun bir konum seçin. NOT: Bu, konum seçiminde temel gereksinimdir. Konumun şekli, trafik akışı durumu, trafik ışığı kontrolü ve diğer kontroller göz önünde bulundurularak gereklidir. Çalışma alanı ne kadar benzerse, sonuçlar o kadar doğru olur. Otobanda U dönüşü ortanca bir açıklık gereklidir. Müfettişler için radar ve güvenlik için gerekli olan yeterince uzun bir görüş ve açıklık hattı gereklidir. Radarın ve aracın durma mesafesinin tespit mesafesine bağlı olarak, görüş mesafesi yerden yukarı doğru en az 200 m olmalıdır.</li>
		<li>Radar yönünükontrol edin. Hiçbir ağaç, çalılar, yaya köprüleri, trafik işaretleri veya sokak lambaları görünürde olduğundan emin olun.</li>
		<li>Konumu ekipman ve müfettişler için güvenli bir yer olduğundan emin olun. Ekipmanın yol kenarında mı yoksa yolun üzerinde mi ayarlanıp ayarlılmadığı araziye bağlıdır.</li>
		<li>Sürücünün dikkatini çekmemek için ekipmanı tenha bir yere yerleştirin. NOT: Önceki deneyimlere göre, bazı sürücüler araştırma ekipmanını gördüklerinde yavaşlayabilirler ve bu da hatalara yol açabilir. Veri toplama donanımı, hız veren araçları ölçmek için trafik polisinin ölçüm cihazı olarak kabul edilebilir.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Trafik verilerinin toplanması<ol>
<li>Toplama süresini seçin.<ol>
<li>3 saat veri toplayın: Sabah zirvesinde 1 saat, öğlen vadisinde 1 saat ve akşam zirvesinde 1 saat.</li>
			<li>Trafik araştırma raporu, trafik polisi departmanı veya trafik iş şirketleri25,26 (Şekil 4)doğru zirve ve vadi zaman kontrol edin. NOT: Referans olarak trafik raporu veya analiz yoksa, yukarıda belirtilen üç dönemde 3 saat veri toplayın ve en yüksek verileri seçin.</li>
			<li>1 saat boyunca en yüksek trafik hacmine sahip verileri simülasyon modeli ve analiz bölümüne girin. Sonunda doğrulama için kalan 2 saat veriyi kullanın.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Ekipmanın kurulumu<ol>
<li>Radar yönünü ayarlayın ve kamerayı tüm şeritleri yakalayacak şekilde radarın yanına ayarlayın. Yaya köprüsünün 2 numaralı bölümündeki tüm ekipmanların takılması işlemini tekrarlayın. NOT: Radarın önündeki açıklık, tüm U dönüşü hareketlerini kapsayacak şekilde mümkün olduğunca uzun ve geniş olmalıdır. EW (doğudan batıya) radarı trafik akışına ve WE (batıdan doğuya) radarı yol hizalaması nedeniyle araç kuyruklarına doğru yüzler (Şekil 5). Şeritlerin iç ve dış tarafında ekipman kurulumu sonuçları arasında hiçbir fark yoktur. Radar yerinin iç veya dış tarafı sadece radar verileri ile yörünge figürlerinin koordinat sistemini etkiler. Radar trafik akışıyla karşılaştığında, algılanan çalışma hızı negatiftir ve veri işleme sırasında tersine çevrilmesi gerekir. Radar trafik akışıyla karşılaştığında, algılanan çalışma hızı pozitiftir ve doğrudan kullanılabilir.</li>
			<li>Radarları ve kameraları, radarlardan ve kameralardan önce açıklık sağlamak için köprü korkuluklarından biraz daha uzun olacak şekilde ayarlayın. NOT: Radarların yol kenarı yerleşimi kadar uzun olmasına gerek yoktur.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Radarların, dizüstü bilgisayarların ve kameraların zamanlamasının gerçek zamanlı olarak tutarlı olduğundan emin olun.</li>
		<li>Zaman planlamak için aynı anda iki radar ve kamera başlatın.</li>
		<li>Tüm parçaların iyi çalışmasını sağlamak için veri toplama sırasında radarların ve kameraların normal çalışıp çalışmadığını kontrol edin.</li>
		<li>Veri toplamayı sonlayın ve radar verilerini tanımlanmış bir ada sahip bir elektronik tablo olarak çıktı (Tablo 1).</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. Veri analizi
<ol><li>Radar verilerini ayıklamak ve elektronik tablodan çalışma hızı ve yörünge rakamları çizmek için hesaplama yazılımı kullanma. NOT: X/Y koordinatları ve X/Y hızı elektronik tabloda dır.</li>
	<li>Rakamlardaki ayrık noktaları silin. Bu noktalar radar hatalarıdır. NOT: Radar geniş bir alan aralığıalgılar, bu nedenle veriler hedef araçlar, karşıt araçlar ve motorsuz araç şeritlerinde motorsuz araçlar içerebilir. Tüm verileri şekil olarak çizerken, üç şeritli hedef araçlar açıktır ve geri kalan noktalar "açıkça ayrı noktalar"dır. Algılama alanları Şekil 3'tedüzdür, üç şeridin genişliği bilinmektedir ve yazılımda "açıkça ayrık noktalar" silinebilir. Şekil 6b,d'degösterildiği gibi gerekli noktaları çizin.</li>
	<li>Trafik videolarını yeniden oynatın ve trafik hacmini ve türlerini elde etmek için el ile sayın. NOT: Araçlar boyutlarına göre otomobil ve kamyonlara ayrılabilir. 6 m içindeki tüm arabalar, taksiler ve küçük kamyonlar burada araba olarak sınıflandırılır. Tüm büyük kamyon lar ve otobüsler kamyon olarak sınıflandırılır.</li>
	<li>Temsili veri olarak en yüksek trafik hacmi grubunu seçin ve bölüm 5'te açıklanan simülasyona girin. NOT: Simülasyon ve duyarlılık analizinde sadece bir veri grubuna ihtiyaç vardır. Diğer iki gruptan gelen veriler doğrulama olarak simüle edilecektir.</li>
</ol>5. Simülasyon modelini oluşturma
<ol><li>Yolun inşası<ol>
<li>Simülasyon yazılımını açın. Arabirimin üst kısmındaki Harita düğmesini tıklatın ve veri toplama konumunu bulmak için haritayı yakınlaştırın.</li>
		<li>Soldaki Bağlantılar'ı tıklatın, ardından imleci bağlantının başlangıç konumuna taşıyın ve sağ tıklatın. Yeni Bağlantı Ekle'yiseçin, bağlantı adını ve şerit sayısını girdive Tamam'ıtıklatın. Bağlantıyı haritaya çizmek için imleci sürükleyin.</li>
		<li>Bağlantıyı sağ tıklatın ve Point Ekle'yiseçin. Haritadaki gerçek yol hizalamasıyla bağlantıyı daha düzgün hale getirmek için noktaları ekleyin ve sürükle noktaları ekleyin.</li>
		<li>U dönüşü ortanca açılış dışında dört segment oluşturmak için 5.1.2 ve 5.1.3 3x adımlarını tekrarlayın.</li>
		<li>Klavyede farenin sağ düğmesini ve Ctrl düğmesini basılı tutun, ardından bağlantıları bağlamak için bir bağlantının bitiş noktasını bitişik bağlantıya sürükleyin. Bu bölüme "bağlayıcı" denir ve daha fazla nokta eklendikçe daha düzgün olabilir.</li>
		<li>Tüm bağlantıları ve U dönüşü rotalarını bağlamak için adım 5.1.5'i tekrarlayın.</li>
	</ol></li>
	<li>İstenilen hızın girişi<ol>
<li>Üst çubuktan Temel Verileri seçin, ardından Dağıtımlar'ı seçin | İstenilen hız.</li>
		<li>İstenilen yeni bir hız eklemek için alttaki yeşil haç Ekle düğmesini tıklatın ve ardından adını adlandırın.</li>
		<li>İstenilen Hız Dağılımları iletişim kutusunda, temsilci verilerden toplanan maksimum hızı istenilen maksimum hız olarak girdi, ardından temsilci verilerden hesaplanan ortalama hızı en az istenilen hız olarak girdi. Varsayılan verileri silin.</li>
		<li>Genellikle bir yön kullanılarak adlandırılır bu istenen hız için bir ad giriş.</li>
		<li>Tüm istenilen hızları (WE, EW, WW U-turn ve EE U dönüşü) oluşturmak için adımları 5.2.3 ve 5.2.4'ü tekrarlayın.</li>
	</ol></li>
	<li>Araç kompozisyonu<ol>
<li>Üst çubuktan Listeler düğmesini seçin ve ardından Özel Aktarım'ı tıklatın | Araç Kompozisyonları.</li>
		<li>Yeni bir araç kompozisyonu eklemek için alttaki yeşil haç Ekle düğmesini tıklatın. Araçolarak adım 5.2'de üretilen istenilen hızı seçin.</li>
		<li>HGVolarak araç tipi veri /kamyon eklemek için yeşil haç Ekle düğmesini tıklatın. Adım 5.3.2'de yapılan aynı hızı seçin.</li>
		<li>Temsili verilerden RelFlow'daki otomobil ve kamyon ların hacmini girdi.</li>
		<li>Tüm araç kompozisyonlarını (WE, EW, WW U dönüşü ve EE U dönüşü) oluşturmak için adımları 5.3.2-5.3.5'i tekrarlayın.</li>
	</ol></li>
	<li>Araç güzergahları<ol>
<li>Sol menü çubuğundan Araç Rotası'nı seçin.</li>
		<li>İmleci başlangıç noktası olarak bir bağlantının yukarısına taşıyın, sağ tıklatın ve ardından Yeni Statik Araç Yönlendirme Kararı Ekle'yiseçin.</li>
		<li>Veri toplamada araç rotalarını temsil eden mavi imleci sürükleyin. Tüm araç rotalarını çizmek için WE, EW, WW U dönüşü ve EE U dönüşünde bu adımı 4x olarak tekrarlayın.</li>
	</ol></li>
	<li>Azaltılmış hız alanları<ol>
<li>Sol menü çubuğundan Azaltılmış Hız Alanları'nı seçin.</li>
		<li>U dönüşü açmanın yukarı akışına sağ tıklayın, ardından Yeni Azaltılmış Hız Alanı Ekle'yiseçin. NOT: Alanın uzunluğu temsili verilere ve hız değişim uzunluğuna bağlıdır.</li>
		<li>Bu alanı her iki yönde de oluşturun.</li>
	</ol></li>
	<li>Çakışma alanları<ol>
<li>Sol menü çubuğundan Çakışma Alanları'nı seçin. Ortanca açılış bölümünde dört sarı çakışma alanı gösterilir.</li>
		<li>Bir sarı çakışma alanını sağ tıklatın ve gerçekçi durum ve çakışma alanları kırmızıya döndükçe Durumu Belirsiz olarak Ayarla'yı seçin.</li>
		<li>Dört çakışma alanı için adım 5.6.2'yi yineleyin.</li>
	</ol></li>
	<li>Seyahat süresi ölçümü<ol>
<li>Sol menü çubuğundan Araç Seyahat Saatleri'ni seçin.</li>
		<li>Tek bir bağlantının başında sağ tıklayın ve Yeni Araç Seyahat Süresi Ölçümü ekle'yiseçin.</li>
		<li>Bir araç seyahat süresi ölçümü oluşturmak için imleci bağlantının sonuna sürükleyin. Tüm araç güzergahları (WE, EW, WW U dönüşü ve EE U dönüşü) için bu adımı tekrarlayın.</li>
		<li>Her seyahat süresi ölçüsünü ilgili yöne göre adlandırın. NOT: Çalışma durumlarını iyileştirme tasarımları ile karşılaştırmak için, seyahat süresi ölçümlerinin uzunluğunun her iki simülasyon modelinde de aynı olması gerekir.</li>
	</ol></li>
	<li>Araç girişi<ol>
<li>Sol menü çubuğundan Araç Girişleri'ni seçin. Bir bağlantının başlangıç noktasını tıklatın ve yeni araç girişi eklemek için sağ tıklatın.</li>
		<li>Fareyi sol alta taşıyın ve temsili verilerden birim giriş. Tüm bağlantılar için bu adımı yineleyin.</li>
	</ol></li>
	<li>Karşılaştırma olarak başka bir ESUL simülasyon modeli oluşturun, yalnızca U dönüşü açılış kısmının değiştirilmesi gerekir(Şekil 7 ve Tablo 2).</li>
	<li>Arabirimin üst kısmındaki mavi oynat düğmesini tıklatın ve simülasyon başlayacak. Simülasyon hızını ayarlayabilen oynat düğmesinin solundaki ölçeği sürükleyin. NOT: Enstrüman düğmesi Hızlı mod simülasyon hızını maksimuma kadar yapabilir.</li>
	<li>Simülasyon sona erdiğinde, tüm sonuçlar arabirimin alt kısmında gösterilir. Sonuçları yeni bir elektronik tabloya kopyalayın. Burada seyahat süresi, gecikme ve durak sayısı analizde değerlendirilir27.</li>
</ol>6. Simülasyon modeli kalibrasyonu
<ol><li>Temsili verilerin trafik hacmini simülasyon yazılımına girin ve simülasyonu gerçekleştirin (Şekil 8a).</li>
	<li>Simülasyon sonuçlarındaki trafik hacmini toplanan veri hacmiyle karşılaştırın.</li>
	<li>Aşağıdaki Denklem 1'i kullanarak kapasiteyi hesaplayın: <img align="center" src="/files/ftp_upload/60675/60675eq1.jpg">(1) C ideal kapasiteyi (veh/h) ve ht ortalama minimum başlangıç (s) gösterir.</li>
	<li>Kapasiteyi kullanarak, denklem 2'densonraki ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE) olarak simülasyon hatasını tahmin edin: <img align="center" src="/files/ftp_upload/60675/60675eq2.jpg">(2) n bu çalışmada dört farklı akışı ifade ettiği durumlarda, Civ simülasyon modelinde (veh/h) simüle edilen kapasitedir ve Cif araştırma kapasitesidir (veh/h). Hesaplanan MAPE Tablo 3'te sunulmuştur. NOT: MAPE küçükse simülasyon modeli kullanılabilir28,29,30.</li>
	<li>Simülasyon yazılımının talimatlarına göre parametreleri (yani, rastgele tohum, araba takip model türü, şerit değiştirme kuralı, vb) değiştirin veya simülasyon modeli31,32,33,34inşa ederken yukarıda açıklanan tüm adımları kontrol edin.</li>
</ol>7. Duyarlılık analizi
NOT: Duyarlılık analizi süreci Şekil 8b'degösterilmiştir. Toplanan veriler yalnızca kendi performansını yansıtabilir(Şekil 9, Tablo 4, Tablo 5ve Tablo 6). Tüm durumlarda etkinliğini kanıtlamak için, tüm olası trafik durumları ve farklı kombinasyonlar tüm durumların MUTI ve ESUL arasında ele alındığından emin olmak için simülasyon modeline girmiştir(Şekil 10 ve Tablo 7).
<ol><li>Temsili verilerin araç/kamyon (veri) oranını ve çalışma hızını seçin. Bu parametreleri koruyun.</li>
	<li>Duyarlılık analizinde 0,03 artış la ~0.03-0.15'ten U-dönüş oranını ayarlayın, bu da duyarlılık analizinde beş U-dönüş oranı anlamına gelir. NOT: Tablo 1'dekitemsili verilere göre U dönüş oranı nın aralığı 0.04-0.15'tir.</li>
	<li>Trafik hacmini ~0,2-1,0 V/C'den 693 veh/h (0,1 V/C) artışla ayarlayın; Tablo 7), duyarlılık analizinde dokuz cilt anlamına gelir. NOT: AASHTO'nun Otoyol Kapasite El Kitabı35'e göre, tasarım hızı 80 km/s olduğunda, üç şeritli segmente sahip bir şehir otobanında maksimum trafik hacmi 6.930 veh/h'dir.</li>
	<li>45 durumun tümini simüle edin ve hem mevcut durumda (MUTI) hem de geliştirilmiş durumda (ESUL) sonuçları kaydedin.</li>
	<li>= (MUTI - ESUL)/MUTI x 0 oranını hesaplayarak seyahat süresindeki gelişmeleri ve gecikmeleri doğrulayın. Azaltılmış süre = MUTI - ESUL hesaplayarak durak sayısındaki gelişmeleri doğrulayın. NOT: Nihai sonuçlarda(Şekil 10),pozitif (&gt;0) sonuç, ESUL'un trafik durumunu iyileştirdiğini, negatif (&lt;0) ise hassasiyet sonucunun tam tersini temsil ettiği anlamına gelir.</li>
</ol>

<ol><li>Tang, J. Q., Heinimann, H. R., Ma, X. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+resilience-oriented+approach+for+quantitatively+assessing+recurrent+spatial-temporal+congestion+on+urban+roads%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">A resilience-oriented approach for quantitatively assessing recurrent spatial-temporal congestion on urban roads.</a> PLoS ONE. 13 (1), e0190616(2018).</li>
<li>Bared, J. G., Kaisar, E. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Median+U-turn+design+as+an+alternative+treatment+for+left+turns+at+signalized+intersections%5BTitle%5D)+AND+%22ITE+Journal%22%5BJournal%5D)">Median U-turn design as an alternative treatment for left turns at signalized intersections.</a> ITE Journal. 72 (2), 50-54 (2002).</li>
<li>El Esawey, M., Sayed, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Operational+performance+analysis+of+the+unconventional+median+U-turn+intersection+design%5BTitle%5D)+AND+%22Canadian+Journal+of+Civil+Engineering%22%5BJournal%5D)">Operational performance analysis of the unconventional median U-turn intersection design.</a> Canadian Journal of Civil Engineering. 38 (11), 1249-1261 (2011).</li>
<li>Leng, J., Zhang, Y., Sun, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((VISSIM-based+simulation+approach+to+evaluation+of+design+and+operational+performance+of+U-turn+at+intersection+in+China%5BTitle%5D)+AND+%222008+International+Workshop+on+Modelling%2C+Simulation+and+Optimization%22%5BJournal%5D)">VISSIM-based simulation approach to evaluation of design and operational performance of U-turn at intersection in China.</a> 2008 International Workshop on Modelling, Simulation and Optimization. , IEEE. Hong Kong, China. (2008).</li>
<li>Shao, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluating+the+sustainable+traffic+flow+operational+features+of+an+exclusive+spur+dike+U-turn+lane+design%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Evaluating the sustainable traffic flow operational features of an exclusive spur dike U-turn lane design.</a> PLoS ONE. 14 (4), e0214759(2019).</li>
<li>Zhao, J., Ma, W. J., Head, K., Yang, X. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimal+Intersection+Operation+with+Median+U-Turn%3A+Lane-Based+Approach%5BTitle%5D)+AND+%22Transportation+Research+Record%22%5BJournal%5D)">Optimal Intersection Operation with Median U-Turn: Lane-Based Approach.</a> Transportation Research Record. (2439), 71-82 (2014).</li>
<li>Hummer, J. E., Reid, J. E. Unconventional Left Turn Alternatives for Urban and Suburban Arterials-An Update. Urban Street Symposium Conference Proceedings. , Dallas, TX. (1999).</li>
<li>Ram, J., Vanasse, H. B. Synthesis of the Median U-Turn Intersection Treatment. Transportation Research Board. , Washington, DC. (2007).</li>
<li>Levinson, H. S., Koepke, F. J., Geiger, D., Allyn, D., Palumbo, C. Indirect left turns-the Michigan experience. Fourth Access Management Conference. , Portland, OR. (2000).</li>
<li>Mousa, M., Sharma, K., Claudel, G. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Inertial+Measurement+Units-Based+Probe+Vehicles%3A+Automatic+Calibration%2C+Trajectory+Estimation%2C+and+Context+Detection%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Intelligent+Transportation+Systems%22%5BJournal%5D)">Inertial Measurement Units-Based Probe Vehicles: Automatic Calibration, Trajectory Estimation, and Context Detection.</a> IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. , 1-11 (2017).</li>
<li>Odat, E., Shamma, J., Claudel, G. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Vehicle+Classification+and+Speed+Estimation+Using+Combined+Passive+Infrared%2FUltrasonic+Sensors%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Intelligent+Transportation+Systems%22%5BJournal%5D)">Vehicle Classification and Speed Estimation Using Combined Passive Infrared/Ultrasonic Sensors.</a> IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. , 1-14 (2017).</li>
<li>Liu, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Operational+effects+of+U-turns+as+alternatives+to+direct+left-turns%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Transportation+Engineering%22%5BJournal%5D)">Operational effects of U-turns as alternatives to direct left-turns.</a> Journal of Transportation Engineering. 133 (5), 327-334 (2007).</li>
<li>Potts, I. B., et al. Safety of U-turns at Unsignalized Median Opening. Transportation Research Board. , Washington, DC. (2004).</li>
<li>Yang, X. K., Zhou, G. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CORSIM-Based+Simulation+Approach+to+Evaluation+of+Direct+Left+Turn+vs+Right+Rurn+Plus+U-Turn+from+Driveways%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Transportation+Engineering%22%5BJournal%5D)">CORSIM-Based Simulation Approach to Evaluation of Direct Left Turn vs Right Rurn Plus U-Turn from Driveways.</a> Journal of Transportation Engineering. 130 (1), 68-75 (2004).</li>
<li>Guo, Y. Y., Sayed, T., Zaki, M. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Exploring+Evasive+Action-Based+Indicators+for+PTW+Conflicts+in+Shared+Traffic+Facility+Environments%5BTitle%5D)+AND+%22Transportation+Engineering%2C+Part+A%3A+Systems%22%5BJournal%5D)">Exploring Evasive Action-Based Indicators for PTW Conflicts in Shared Traffic Facility Environments.</a> Transportation Engineering, Part A: Systems. 144 (11), 04018065(2018).</li>
<li>Liu, P., Qu, X., Yu, H., Wang, W., Gao, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+of+a+VISSIM+simulation+model+for+U-turns+at+unsignalized+intersections%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Transportation+Engineering%22%5BJournal%5D)">Development of a VISSIM simulation model for U-turns at unsignalized intersections.</a> Journal of Transportation Engineering. 138 (11), 1333-1339 (2012).</li>
<li>Shao, Y., Han, X. Y., Wu, H., Claudel, G. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluating+Signalization+and+Channelization+Selections+at+Intersections+Based+on+an+Entropy+Method%5BTitle%5D)+AND+%22Entropy%22%5BJournal%5D)">Evaluating Signalization and Channelization Selections at Intersections Based on an Entropy Method.</a> Entropy. 21 (8), 808(2019).</li>
<li>Ander, P., Oihane, K. E., Ainhoa, A., Cruz, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Transport+Choice+Modeling+for+the+Evaluation+of+New+Transport+Policies%5BTitle%5D)+AND+%22Sustainability%22%5BJournal%5D)">Transport Choice Modeling for the Evaluation of New Transport Policies.</a> Sustainability. 10 (4), 1230(2018).</li>
<li>Wang, J., Kong, Y., Fu, T., Stipanicic, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+impact+of+vehicle+moving+violations+and+freeway+traffic+flow+on+crash+risk%3A+An+application+of+plugin+development+for+microsimulation%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">The impact of vehicle moving violations and freeway traffic flow on crash risk: An application of plugin development for microsimulation.</a> PLoS ONE. 12 (9), e0184564(2017).</li>
<li>Lin, C., Gong, B., Qu, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Low+Emissions+and+Delay+Optimization+for+an+Isolated+Signalized+Intersection+Based+on+Vehicular+Trajectories%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Low Emissions and Delay Optimization for an Isolated Signalized Intersection Based on Vehicular Trajectories.</a> PLoS ONE. 10 (12), e0146018(2015).</li>
<li>Tang, T. Q., Wang, Y. P., Yang, X. B., Huang, H. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+multilane+traffic+flow+model+accounting+for+lane+width%2C+lanechanging+and+the+number+of+lanes%5BTitle%5D)+AND+%22Networks+and+Spatial+Economics%22%5BJournal%5D)">A multilane traffic flow model accounting for lane width, lanechanging and the number of lanes.</a> Networks and Spatial Economics. 14 (14), 465-483 (2014).</li>
<li>Gupta, A. K., Dhiman, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Analyses+of+a+continuum+traffic+flow+model+for+a+nonlane-based+system%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Modern+Physics+C%22%5BJournal%5D)">Analyses of a continuum traffic flow model for a nonlane-based system.</a> International Journal of Modern Physics C. 25 (10), 1450045(2014).</li>
<li>Chen, H., Zhang, N., Qian, Z. VISSIM-Based Simulation of the Left-Turn Waiting Zone at Signalized Intersection. 2008 International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation (ICICTA). , IEEE. Hunan, China. (2008).</li>
<li>PTV AG. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22PTV+VISSIM+10+User+Manual%22">PTV VISSIM 10 User Manual</a>. , Karlsruhe, Germany. (2018).</li>
<li>AutoNavi Traffic Big-data. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%222017+Traffic+Analysis+Reports+for+Major+Cities+in+China%22">2017 Traffic Analysis Reports for Major Cities in China</a>. , China. https://report.amap.com/share.do?id=8a38bb86614afa0801614b0a029a2f79 (2018).</li>
<li>AutoNavi Traffic Big-data. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Xi%27an+realtime+traffic+congestion+delay+index%22">Xi'an realtime traffic congestion delay index</a>. , https://trp.autonavi.com/detail.do?city=610100 (2019).</li>
<li>Xiang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluating+the+Operational+Features+of+an+Unconventional+Dual-Bay+U-Turn+Design+for+Intersections%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Evaluating the Operational Features of an Unconventional Dual-Bay U-Turn Design for Intersections.</a> PLoS ONE. 11 (7), e0158914(2016).</li>
<li>Kuang, Y., Qu, X., Weng, J., Etemad, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+Does+the+Driver%27s+Perception+Reaction+Time+Affect+the+Performances+of+Crash+Surrogate+Measures%3F%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">How Does the Driver's Perception Reaction Time Affect the Performances of Crash Surrogate Measures?</a> PLoS ONE. 10 (9), e0138617(2015).</li>
<li>Zhao, F., Sun, H., Wu, J., Gao, Z., Liu, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Analysis+of+Road+Network+Pattern+Considering+Population+Distribution+and+Central+Business+District%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Analysis of Road Network Pattern Considering Population Distribution and Central Business District.</a> PLoS ONE. 11 (3), e0151676(2016).</li>
<li>Jian, S. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aJian%2C+S+%22Guideline+for+microscopic+traffic+simulation+analysis%22">Guideline for microscopic traffic simulation analysis</a>. , Tongji University Press. Shanghai, China. (2014).</li>
<li>Liu, K., Cui, M. Y., Cao, P., Wang, J. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Iterative+Bayesian+Estimation+of+Travel+Times+on+Urban+Arterials%3A+Fusing+Loop+Detector+and+Probe+Vehicle+Data%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Iterative Bayesian Estimation of Travel Times on Urban Arterials: Fusing Loop Detector and Probe Vehicle Data.</a> PLoS ONE. 11 (6), e0158123(2016).</li>
<li>Ran, B., Song, L., Zhang, J., Cheng, Y., Tan, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+Tensor+Completion+Method+to+Achieving+Better+Coverage+of+Traffic+State+Estimation+from+Sparse+Floating+Car+Data%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Using Tensor Completion Method to Achieving Better Coverage of Traffic State Estimation from Sparse Floating Car Data.</a> PLoS ONE. 11 (7), e0157420(2016).</li>
<li>Zhao, J., Li, P., Zhou, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Capacity+Estimation+Model+for+Signalized+Intersections+under+the+Impact+of+Access+Point%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Capacity Estimation Model for Signalized Intersections under the Impact of Access Point.</a> PLoS ONE. 11 (1), e0145989(2016).</li>
<li>Wei, X., Xu, C., Wang, W., Yang, M., Ren, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+average+travel+delay+caused+by+moving+bottlenecks+on+highways%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Evaluation of average travel delay caused by moving bottlenecks on highways.</a> PLoS ONE. 12 (8), e0183442(2017).</li>
<li>American Association of State and Highway Transportation Officials (AASHTO). <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Highway+Capacity+Manual+6th+edition%22">Highway Capacity Manual 6th edition</a>. , Washington, D.C. (2010).</li>
<li>Wang, Y., Qu, W., Ge, Y., Sun, X., Zhang, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effect+of+personality+traits+on+driving+style%3A+Psychometric+adaption+of+the+multidimensional+driving+style+inventory+in+a+Chinese+sample%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Effect of personality traits on driving style: Psychometric adaption of the multidimensional driving style inventory in a Chinese sample.</a> PLoS ONE. 13 (9), e0202126(2018).</li>
<li>Shen, B., Qu, W., Ge, Y., Sun, X., Zhang, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+relationship+between+personalities+and+self-report+positive+driving+behavior+in+a+Chinese+sample%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">The relationship between personalities and self-report positive driving behavior in a Chinese sample.</a> PLoS ONE. 13 (1), e0190746(2018).</li>
<li>American Association of State and Highway Transportation Officials (AASHTO). <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22A+policy+on+geometric+design+of+highways+and+streets+6th+Edition%22">A policy on geometric design of highways and streets 6th Edition</a>. , Washington, D.C. (2011).</li>
<li>Ashraf, M. I., Sinha, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+%22handedness%22+of+language%3A+Directional+symmetry+breaking+of+sign+usage+in+words%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">The "handedness" of language: Directional symmetry breaking of sign usage in words.</a> PLoS ONE. 13 (1), e0190735(2018).</li>
<li>Lu, A. T., Yu, Y. P., Niu, J. X., John, X. Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Effect+of+Sign+Language+Structure+on+Complex+Word+Reading+in+Chinese+Deaf+Adolescents%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">The Effect of Sign Language Structure on Complex Word Reading in Chinese Deaf Adolescents.</a> PLoS ONE. 10 (3), e0120943(2015).</li>
<li>Fan, L., Tang, L., Chen, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimizing+location+of+variable+message+signs+using+GPS+probe+vehicle+data%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Optimizing location of variable message signs using GPS probe vehicle data.</a> PLoS ONE. 13 (7), e0199831(2018).</li>
</ol>

Yazarların açıklayacak bir şeyi yok.

Bu makalede, simülasyon kullanarak bir kavşak veya kısa segmentte bir trafik sorunu çözme prosedürü tartışıldı. Birkaç nokta özel ilgi hak ve burada daha ayrıntılı olarak ele alınmıştır.
Alan veri toplama ilk şey dikkat hak ediyor. Veri toplama konumu için bazı gereksinimler şunlardır: 1) Veri toplama için uygun bir konum bulmak. Konum, veri toplama nın öncül noktası olan çalışmada yol geometrik şekline benzer olmalıdır. 2) Radar sinyallerinin engellenemediği yerlerde yeterli açıklık bulunarak...

Bir kavşak veya kısa segmentte trafik sıkışıklığı gibi bazı trafik sorunları, çözülebilir veya yol tasarımı optimize ederek geliştirilebilir, sinyal zamanlaması değiştirmek, trafik yönetimi ölçümleri, ve diğer ulaşım teknolojileri1,2,3,4. Bu iyileştirmeler, orijinal durumlara kıyasla trafik akışı işlemleri üzerinde olumlu veya olumsuz bir etkiye sahiptir. Trafik işlemlerindeki değişiklikler, kavşak veya segmentin gerçek yeniden yapılandırması yerine trafik simülasyon yazılımında karşılaştırılabilir. Trafik simülasyon yöntemi, özellikle farklı iyileştirme planlarını karşılaştırırken veya iyileştirmelerin etkinliğini değerlendirirken, bir veya daha fazla iyileştirme planı önerildiğinde hızlı ve ucuz bir seçenektir. Bu makalede, özel bir mahmuz dike U-dönüş şerit tasarımı5trafik akışı operasyonel özelliklerini değerlendirerek simülasyon ile bir trafik sorunu çözme sürecini tanıttı.
U-turn hareketi yolda bir U-turn medyan açılış gerektiren yaygın bir trafik talebi, ama bu tartışıldı. U dönüşü açma nın tasarlanması trafik sıkışıklığına neden olurken, U dönüşü açıklığı kapatmak U dönüşü araçlar için sapmalara neden olabilir. İki hareket, U dönüşü araçlar ve doğrudan sola dönüşlü araçlar, U dönüşü açılmasını gerektirir ve trafikte gecikmelere, duraklara ve hatta kazalara neden olur. Bazı teknolojiler u-dönüş hareketlerinin dezavantajlarını çözmek için önerilmiştir, sinyalizasyon gibi6,7, özel sol dönüşşeritleri 8,9, ve otonom araçlar10,11. Yukarıdaki çözümlerin kısıtlayıcı uygulamalara sahip olması nedeniyle, U dönüşü konularında iyileştirme potansiyeli hala mevcuttur. Yeni bir U dönüşü tasarımı belirli koşullar altında daha iyi bir çözüm olabilir ve varolan sorunları giderebilir.
En popüler U dönüşü tasarımı, Şekil 1'degösterildiği gibi ortanca U dönüşü kavşağı (MUTI)12,13,14,15'tir. MUTI önemli bir sınırlama geçen araçlar dan U-dönüş araçlar ayırt edemez ve trafik çatışma hala varolmasıdır 16,17. Özel mahmuz dike U-turn şerit (ESUL) olarak adlandırılan değiştirilmiş bir U-dönüş tasarımı; Şekil 2) burada önerilmektedir ve bir ortanca her iki tarafında özel bir U-dönüş şerit tanıtarak trafik sıkışıklığını azaltmayı amaçlamaktadır. ESUL, iki akışı kanalize etmesi nedeniyle seyahat süresini, gecikmeleri ve durak sayısını önemli ölçüde azaltabilir.
ESUL'un normal MUTI'dan daha verimli olduğunu kanıtlamak için sıkı bir protokol gereklidir. ESUL aslında teorik bir modelden önce inşa edilemez; böylece, simülasyon18gereklidir. Trafik akış parametreleri kullanılarak, bazı anahtar modeller simülasyon araştırmakullanılmıştır 19, sürüş davranış modelleri gibi20,21, araba aşağıdaki modeller22,23, U-turn modelleri4, ve şerit değiştirme modelleri21. Trafik akışı simülasyonları doğruluğu yaygın olarak kabul edilir16,24. Bu çalışmada, hem MUTI hem de ESUL, ESUL tarafından yapılan iyileştirmeleri karşılaştırmak için toplanan verilerle simüle edilmiştir. Doğruluğu garanti etmek için, ESUL'un hassas bir analizi de simüle edilebilmekte ve bu analizbirçok farklı trafik durumu için geçerli dir.
Bu protokol, gerçek trafik sorunlarının çözümü için deneysel prosedürler sunar. Trafik veri toplama, veri analizi ve trafik iyileştirmeleri genel verimliliği analizi için yöntemler önerilmektedir. Prosedür beş adımda özetlenebilir: 1) trafik veri toplama, 2) veri analizi, 3) simülasyon modeli oluşturma, 4) simülasyon modelinin kalibrasyonu ve 5) operasyonel performansın duyarlılık analizi. Beş adımda bu gereksinimlerden herhangi biri karşılanmazsa, işlem eksik tir ve etkinliğini kanıtlamak için yetersizdir.

<table><tbody><tr><td>Pil</td><td>Pekin Aozeer Teknoloji Şirketi</td><td>LPB-568S</td><td>Kapasite: 3.7V / 50000mAh. İki bağlantı noktası, DC 1 çıkışı: 19v/5A (maks.), bir dizüstü bilgisayar için. DC 2 çıkışı:12V/3A (maks.), bir radar için.</td></tr><tr><td>Pil Kablosu</td><td>Beijing Aozeer Technology Company</td><td>Katalog Numarası Yok Bir</td><td>pili bir dizüstü bilgisayara bağlayın.</td></tr><tr><td>Kamera</td><td>SONY</td><td>a6000 / as50r</td><td>Kameralar tarafından çekilen videolar 1080p idi, bu da çözünürlüğün 1920 * 1080 olduğu anlamına geliyor.</td></tr><tr><td>Kamera Tripodu</td><td>WEI FENG</td><td>3560/3130</td><td>Kamera tripod yüksekliği 1,4 m'dir.</td></tr><tr><td>Dizüstü</td><td>Bilgisayar Dell</td><td>C2H2L82</td><td>Windows 7 temel sistemini çalıştırın.</td></tr><tr><td>Matlab Yazılımı</td><td>MathWorks</td><td>R2016a</td><td></td></tr><tr><td>Radar</td><td>Pekin Aozeer Teknoloji Şirketi</td><td>SD/D CADX-0037</td><td></td></tr><tr><td>Radar Yazılımı</td><td>Pekin Aozeer Teknoloji Şirketi</td><td>Datalogger</td><td></td></tr><tr><td>Radar Tripod</td><td>Pekin Aozeer Technology Company</td><td>Katalog Numarası Yok</td><td>Radarlara bağlanabilen karşılık gelen tripodların yüksekliği en fazla 2 m'dir.</td></tr><tr><td>Yansıtıcı Yelek</td><td>Özelleştirilmiş</td><td>Katalog Numarası</td><td></td>Yok</tr><tr><td>VISSIM Yazılımı</td><td>PTV AG grubu</td><td>PTV vissim 10.00-07 öğrenci versiyonu</td><td></td></tr></tbody></table>

radar toplanan veri ve simülasyon ile Özel bir spur dike u-turn tasarımının değerlendirilmesi

Evaluation of an Exclusive Spur Dike U-Turn Design with Radar-Collected Data and Simulation

U dönüşü saptırmave birleştirme segmentleri hala trafik sıkışıklığına, çakışmalara ve gecikmelere neden olurken, geleneksel U dönüşü tasarımları açıkça operasyonel özellikleri artırabilir. Özel bir mahmuz dike U-dönüş şerit tasarımı (ESUL) geleneksel U-dönüş tasarımları dezavantajlarını çözmek için burada önerilmiştir. ESUL'un çalışma performansını değerlendirmek için bir trafik simülasyon protokolü gereklidir. Tüm simülasyon süreci beş adım içerir: veri toplama, veri analizi, simülasyon modeli oluşturma, simülasyon kalibrasyonu ve hassas analiz. Veri toplama ve simülasyon modeli oluşturma iki kritik adımdır ve daha sonra daha ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Değerlendirmede üç dizin (seyahat süresi, gecikme ve durak sayısı) yaygın olarak kullanılır ve diğer parametreler simülasyondan deneysel ihtiyaçlara göre ölçülebilir. Sonuçlar, ESUL'un geleneksel U dönüşü tasarımlarının dezavantajlarını önemli ölçüde azalttığını göstermektedir. Simülasyon, tek veya birkaç bitişik kavşak veya kısa segmentgibi mikroskobik trafik sorunlarını çözmek için uygulanabilir. Bu yöntem, veri toplama olmadan daha büyük ölçekli yol ağları veya değerlendirmeler için uygun değildir.

Şekil 2, U dönüşü ortanca açılış için ESUL'un çizimini göstermektedir. WENS dört kardinal yönü anlamına gelir. Ana yol iki yönde altı şeritli vardır. Greenbelts her iki tarafta motorsuz şerit bölmek ve ortasında iki yönde bölmek. Akış 1 trafik yoluyla doğudan batıya, akış 2 doğudan doğuya U dönüşü akışı, akış 3 trafik yoluyla doğuya batı, ve akış 4 batıya U-dönüş trafik.
ESUL'un iç 2 şeridinin işlev...

Bu protokol simülasyon ile bir mikroskobik trafik sorunu çözme sürecini açıklar. Tüm süreç veri toplama, veri analizi, simülasyon modeli oluşturma, simülasyon kalibrasyonu ve hassas analiz ayrıntılı bir açıklamasını içerir. Yöntemin modifikasyonları ve sorun giderme de tartışılır.

Radar Toplanan Veri ve Simülasyon ile Özel Bir Spur Dike U-Turn Tasarımının Değerlendirilmesi

Traditional U-turn designs can improve operational features obviously, while U-turn diversions and merge segments still cause traffic congestion, ...

Bu video radarlar ve simülasyon modeli ile değerlendirme trafik verilerinin toplama sürecini göstermek için hedefliyor. Ne zaman U dönüşü ortanca bir açıklığı geçsek, arabaların yavaşlaması ve hatta durması için bir yol buldum. Bu yüzden, u dönüşü araçları birbirinden ayırmak ve U dönüşü araçların neden olduğu trafik sorununu azaltmak için özel bir U dönüşü şeridi tasarlamak istiyoruz.Gerçek trafik verilerini toplamak için radarlar kullanıyoruz ve bu yakın alan U dönüşü şeridinin geliştirilmesini değerlendirmek için WaSiM simülasyon yazılımı kullanıyoruz. Araçların her iki yönü için aynı anda iki radar kullanılmalıdır. Trafik te sabah saatlerinde yoğun bir durum.Bu arada bir akşam zirve bizim veri tüm toplanmalıdır. Trafik veri toplama en az iki yön veri gerekir. Gerekli tüm ekipman aşağıdaki gibidir: İki radar, dizüstü bilgisayarlar, piller, kablolar, kameralar ve radarlar ve kameralar için ilgili tripodlar, bir yansıtıcı yelek de güvenlik için herkes için gereklidir.Başlangıçta herkes için yansıtıcı yelekler giyin. Radar tripodlar hazırlayın, mümkün olduğunca uzun boylu tripodlar uzatmak. Radarı tripodun üstüne töyorum ve kilitleyin.Yol kenarına bir radar ayarlayın, yaklaşık yarım metre. Radarı dikey olarak ayarlayın ve araç yönüne veya ters yöne bakacak şekilde. Güç pilini açın.Dizüstü bilgisayarı güç bataryasına bağlayın. Radar güç kablosunu takın ve radar veri USB'sini dizüstü bilgisayarla takın. Sonra tüm kablolar iyi bağlanır.Dizüstü bilgisayarı açın. Araç akışını çekmek için kamerayı radarın yanına ayarlayın. Şimdi tüm ekipman kurulumu yapılır.Radar yazılımLarını açın. İletişim denetimine tıklayın"Radar kimlik numarasını seçin ve radar tespitini gösterir" kimlik numarası ile. "Read RLU saatini tıklatın" diye soruşturma kurulumuna tıklayın ve RLU süresini art arda ayarlayın.Ardından Başlat"ı tıklatın ve diyalog kutusunu kapatın. Radar durumunu kontrol etmek için Gerçek zamanlı görünüm"e tıklayın. Araç radar yerini geçerken, veriler radar tarafından yakalanır.Bu da tüm parçaların iyi çalıştığı anlamına gelir. Gerçek zamanlı denetim penceresini kapatın ve "Soruşturma sonu"nu tıklatın ve onaylayın, ardından diyalog kutusunu kapatın. Veri karşıdan yükleme"Verileri kaydetmek için masaüstüne göz atın ve dosyaya bir ad girin.İndir düğmesini başlat'a tıklayın. Veri toplamayı bitirmek için Onayla"yı tıklatın. Soruşturma kurulumu"nu tıklatın ve ardından veri kaydını sil"i tıklatın ve radarın dahili belleği temizlemek için bir sonraki diyalog kutusunda onaylayın.Konum, araştırmadaki kesişme türüne benzer olmalıdır. Otobanda U dönüşü ortanca bir açıklık gereklidir, araştırmacılar için radar ve güvenlik için gerekli olan görüş ve açıklık yeterince uzun bir çizgi gereklidir. Konumu ekipman ve müfettişler için yeterli ve güvenli bir yere sahip olmalıdır.Radar yönünü ayarlayın. Kamerayı radarın yanına ayarlayın, tüm şeritleri yakalayabilir. Yaya köprüsüne tüm ekipmanları yükleme işlemini tekrarlayın.Veri toplama sırasında tüm ekipmanların iyi çalıştığını kontrol edin. Radar veri dosyasından yörüngeleri ve hızı ayıklayın ve videolardan trafik hacmini alın. Temsili veri olarak en yüksek trafik hacmi grubunu seçin.Simülasyon yazılımLarını açın. İç harita"düğmesini tıklatın ve veri konumunu bulmak için haritayı yakınlaştırın. Soldaki Bağlantılar"a tıklayın, ardından imleci bağlantının başlangıç konumuna taşıyın ve sağ tıklatın.Yeni bir bağlantı seçin. Bağlantı adını, şerit sayısını ve ardından haritadaki bağlantıyı çizmek için imleci Sürükleyin'i tıklatın. Bağlantıyı sağ tıklatın ve ekle noktası"Haritadaki gerçek rota hizalamaları ile bağlantıyı daha düzgün hale getirmek için nokta ve doğrudan puan ekle'yi seçin.U dönüşü ortanca açılış dışında dört segment oluşturmak için bu adımı üç kez tekrarlayın. Farenin üzerine sağ düğmeyi ve klavyedeki kontrol düğmesini titretin. Bağlantıları bağlamak için bitişik bağlantıya bir bağlantının bitiş noktasını sürükleyin.Tüm bağlantıları ve U dönüşü rotalarını bağlamak için bu adımı yineleyin. Üst çubuktan Temel verileri"ni seçin. Dağıtımlar'ı seçin"ve istenilen yeni bir hız eklemek ve adını vermek için alttaki çapraz uç düğmesine tıklayın.Temsili verilerden toplanan giriş maksimum hızı, hızımız kadar yüksek ve her hız minimum istenilen hız olarak hesaplanır. Varsayılan verileri bu istenilen hızda silin. Üst çubuktan Listeler" düğmesini seçin.Özel ulaşım"ı tıklatın ve ardından Araç kompozisyonlarını tıklatın"Yeni bir araç kompozisyonu eklemek için çapraz ekle düğmesine tıklayın. Ardından otomobiller için son adımda istenen hız kayışı"nı seçin ve başka bir araç tipi kamyon eklemek için Ekle" düğmesini tıklatın. Otomobil ve kamyon ların giriş hacmi ve temsili verilerden gerçek akış.Sol menü çubuğundan Araç rotası"nı seçin. İmleci başlangıç noktası olarak tek bağlantıyı yukarı taşımak için taşıyın. Sağ tıklayın ve yeni statik araç yönlendirme kararı ekle seçin"Gerçek rotalar olarak haritadaki tüm araç rotalarını çizmek için mavi imleci sürükleyin.Sol menü çubuğundan Azaltılmış hız alanları" seçeneğini belirleyin. U dönüşü açma nın kapalı rotasına sağ tıklayın ve ardından yeni bir azaltılmış hız alanı seçin. Alanın uzunluğu temsili verilere bağlıdır.Hız değişim uzunluğu ve her iki yönde için bu alanı inşa. Sol menü çubuğundan Çakışma alanları"nı seçin. Ortanca açılış bölümünde dört sarı çakışma alanı gösterecektir.Sarı alana sağ tıklayın ve gerçek durum olarak belirlenemeyen "durumu ayarla"yı seçin. Soldan Araç seyahat süreleri" seçin. Tek bir bağlantının başında sağ tıklayın ve yeni araç seyahat süresi ölçümü ekle'yi seçin"Bir araç seyahat süresi ölçümü oluşturmak için imleci bağlantının sonuna sürükleyin.Tüm araç güzergahları için bu adımı tekrarlayın. Araç girişlerini soldan seçin, sonra bir bağlantının başlangıç noktasını tıklatın ve sağ tıklayın Yeni araç girişi ekle"Sonra fareyi sol alta taşıyın ve temsili verilerden ses düzeyine giriş kurun. Tüm bağlantılar için bu adımı yineleyin.Karşılaştırma olarak başka bir ESUL simülasyon modeli oluşturma. Yalnızca U dönüşü açılış parçalarının değiştirilmesi gerekir. Arayüzün üst kısmındaki mavi oynat düğmesini tıklayın ve simülasyon başlayacak.Simülasyon hızını ayarlamak için oynatma düğmesinin solundaki ölçeği sürükleyin. Ve enstrüman düğmesi hızlı modu maksimum simülasyon hızı yapabilirsiniz. Simülasyon sona erdiğinde, tüm sonuçlar arabirimin alt kısmında gösterilir.Sonuçlar bir sonraki adımda analiz edilecektir. Toplanan verileri simülasyon modeline girdi. Simülasyon çalıştırın ve simülasyon sonucu olsun.Simülasyon hacimleri sonuçtan oluşturulabilir, sonra toplanan hacimile karşılaştırın. Toplanan birim ile simüle edilen birim arasındaki farka ortalama mutlak yüzde hatası denir. MAPE küçük olduğunda simülasyon doğruluğu kabul edilebilir.Temsili veriler üç grup verisi sonuçlandırır: U-dönüş oranı, hacim ve diğer parametreler. U dönüş oranını beş kategoriye ayırın, hacmi dokuz kategoriye bölün ve diğer parametreleri aşağıdaki durumlarda sabit tutun. Yani, tüm durumları kapsayan 45 simülasyon.Tüm bu simülasyon sonuçları ESUL'un etkinliğini ve gelişimini doğrular. Sonuç olarak dört yön trafik akışı üç dizinle gösterilir: Seyahat süresi, gecikme ve durak sayısı. Sonuç, tüm trafik durumlarında ESUL'un önemli ölçüde iyileştiğini göstermektedir.Seyahat süresi, gecikme ve durak sayısı WaSiM simülasyonunda gerekli olan üç dizindir. Toplanan veriler ve simülasyon sonucu ile, özel U dönüşü tasarımının geliştirilmesi her şeydir. Gerçekçi bir problemi, mühendislikte uygulanabilecek kolay bir yöntemle çözmek istiyoruz.Bu yöntem tek bir kesişim veya kısa segmentte kullanılabilir. Bu tedbirin en önemli adımı gerçek trafik veri toplama ve simülasyon modeli inşa edilmiştir.

evaluation-an-exclusive-spur-dike-u-turn-design-with-radar-collected

Research

JoVE Journal

Engineering

Mühendislik

Askeri uygulamalar için yüksek patlayıcıların gelişimsel testi, teorik hesaplamaları doğrulamak için küçük ölçekli formülasyon, güvenlik testi ve son olarak patlama performans testlerini içerir. Bu makale, patlama hızı ve patlama basıncının ölçümü ile ilgili tipik geliştirme testlerini paylaşacaktır.

Yüksek performanslı Patlayıcılar Araştırma ve Geliştirme

Bir protokol in situ pH üretimi deneylerinde bir bor kaplı elmas (BDD), elektrot ve bir sonraki uygulamaya önemli elektrokimyasal parametrelerin tanımlanması için tarif edilmektedir.

Bor Katkılı Elmas Elektrot Kalite ve Uygulamaya değerlendirilmesi<em&gt; In Situ</em&gt; Su Elektroliz ile Yerel pH Modifikasyonu

Kıvrımlı bindirme kuşaklarının kinematik geçmişleri, tipik olarak, bir çıkıntı içindeki yüksek dereceli metamorfik kayaçların dikkatli incelemelerine dayanır. Çıkıntılı-girintili bağlantıları inceleyerek katlama-itme kayışlarını anlamak için yeni bir yöntem sunuyoruz. Sıklıkla göz ardı edilen üst kabuk kayaçlarını, deneysel kum havuzu modellemesi ile ayrıntılı fay analizinin birleşik bir yaklaşımını kullanarak analiz ediyoruz.

Alan Verileri ve Analog Sandbox Modelleme bir Kombine Yaklaşımla araştırılan bir Çıkık-girinti Junction Kinematik Tarihi

Bu yazıda Gelişmiş Foton Kaynak at GSECARS 13-BM-C beamline bir elmas örs hücre ile tek kristal X-ışını kırınım deneyleri yürütmek için ayrıntılı prosedürler açıklanmaktadır. ATREX ve RSV programları verileri analiz etmek için kullanılır.

Yüksek Basınçlı PX de Tek Kristal Kırınımı ^ 2

Üç boyutlu (3D) yansıma sismoloji yeraltı volkanlar görüntüleme için güçlü bir yöntemdir. Tarım Havzası endüstriyel 3D seismological verileri kullanarak, eşikleri ve yeraltı volkanlar Kanallar sismik veri küpleriyle ayıklamak nasıl göstermektedir.

Yeraltı volkanlar 3D sismik görüntüleme için veri işleme yöntemleri: Tarım sel bazalt uygulamaları

Burada bir yere birleştiğinde, yoğun nüfuslu Anten donanımı yeraltı su infiltrasyon dinamik bir süreç izleme için temel bir toprak içine işleyen Radar (GPR) sistemi mevcut. İnfiltrasyon işlemi bir hızlandırılmış radar görüntüsünü ıslatma açık derinliği infiltrasyon işlemi süresince tahmin izin.

Hızlandırılmış çok kullanarak açık derinlik toplar infiltrasyon izleme toplanan ile dizi anten yere işleyen Radar

Bu el yazması Delaminasyon dışarıdan bağlı fiber takviyeli polimerler geciktirmek için tasarlanmış spike bağlantılar için yükleme kalitesini kontrol etmek için bir yöntem sunar. Protokol matkap delik ve ekleme işlemi hazırlanması içerir. Çapa verimliliği üzerinde en etkili parametreleri ele alınmıştır.

Kalite kontrol için Fiber geliştirmek için yükleme yöntemi takviyeli polimer Spike çapa

Burada ara zorlanma oranları yüksek hızlı servo hidrolik yük çerçeve kullanarak gerilme numuneler dinamik karakterizasyonu için bir metodoloji mevcut. Yordamlar ağırlık ölçme esneklik detektörler araçları ve analiz yanı sıra dijital görüntü korelasyon zorlanma ölçümleri numuneler üzerinde de tanımlanabilir.

Dijital görüntü korelasyon ile orta gerilim oranı malzeme karakterizasyonu

Dijital görüntü korelasyonmakoskopik çatlakları tespit etmek ve kaynaklı numunelerde çatlak yayılmasını izlemek için bir rezonans test makinesi üzerinde yorulma testlerinde kullanılır. Numune yüzeyindeki çatlaklar artmış suşlar olarak görünür hale gelir.

Dijital Görüntü Korelasyonkullanılarak Kaynaklı Örneklerin Rezonans Yorulma Testinde Çatlak İzleme

Bu çalışmada, yol kenarındaki otoparkın kentsel bir cadde üzerindeki etkisi analiz edilmiştir. Tüm süreç trafik veri toplama, veri işleme, operasyon simülasyonu, simülasyon kalibrasyonu ve hassasiyet analizinden oluşur.

Yol Kenarındaki Park Yerinin Çift Yönlü Bir Kentsel Cadde Üzerindeki Etkisinin Değerlendirilmesi

Özellikle bir elektro-değişken deplasmanlı pompanın (EVDP) ön tasarımını destekleyen bir simülasyon modeli geliştirilmiş ve deneylerle kısmen doğrulanmıştır. Kontrol performansı, ömrü, güvenilirliği vb., EVDP ön tasarım görevi kapsamındaki ana performans gereksinimlerini kapsayan önerilen model kullanılarak değerlendirilebilir.

Elektro-Değişken Deplasmanlı Pompanın Ön Tasarımı için Bir Modelleme ve Simülasyon Yöntemi

Keşfedin radar verisi ve WaSiM simülasyonu kullanarak özel U-dönüş şeridi tasarımını değerlendirme yöntemini. Trafik akışını iyileştirmek ve kentsel planlamada güvenliği artırmak için bu hesaplamalı yaklaşımı öğrenin.

Radar Toplanan Veri ve Simülasyon ile Özel Bir Spur Dike U-Turn Tasarımının Değerlendirilmesi

Daha fazla video keşfet