Вибрані статті з наукових збірників
Постійне посилання на фондhttps://repositary.knuba.edu.ua/handle/987654321/27
Переглянути
7 результатів
Результат пошуку
Документ Особливості етапу перерозподілу транспортного попиту при розрахунку чьотирьохступеневої транспортної моделі міста(КНУБА, 2015) Осєтрін, М. М.; Беспалов, Дмитро Олександрович; Дорош, М. І.Наводяться особливості етапу перерозподілу транспортного попиту при розрахунку чьотирьохступеневої транспортної моделі міста.Документ Основні принципи створення транспортної моделі міста(КНУБА, 2015) Осєтрін, М. М.; Беспалов, Д. О.; Дорош, М. І.Приводяться основні принципи створення і роботи транспортної моделі міста.Документ Оцінка якості транспортної моделі міста(КНУБА, 2016) Осєтрін, М. М.; Беспалов, Д. О.; Дорош, М. І.Наводяться методи оцінки якості транспортної моделі міста.Документ Методи проведення досліджень мобільності населення міста(КНУБА, 2017) Осєтрін, М. М.; Беспалов, Д. О.; Дорош, М. І.Розглядаються методи проведення досліджень та аналізуються показники мобільності населення міста.Документ Коефіцієнти добового приведення інтенсивності руху транспортних потоків на вулично-дорожній мережі міста (на прикладі м. Києва)(КНУБА, 2017) Осєтрін, М. М.; Беспалов, Д. О.; Дорош, М. І.; Петрук, В. Б.; Королевська, І. В.Розглянутий показник добової інтенсивності руху транспорту. Проаналізований існуючий метод визначення коефіцієнтів добового приведення інтенсивності руху транспортних потоків на основі натурних обстежень на вулично-дорожній мережі міста. Запропонований новий підхід визначення коефіцієнтів, заснований на основі соціологічного опитування населення міста. Виконана порівняльна характеристика та аналіз різних методів визначення коефіцієнтів.Документ Транспортне моделювання як один із методів оцінки ефективності інженерно-планувальних елементів розв’язок в різних рівнях(КНУБА, 2019) Осетрін, М. М.; Беспалов, Д. О.; Дорош, М. І.; Тарасюк, В. П.Стаття спрямована на ознайомлення читачів з оцінкою ефективності інженерно-планувальних елементів розв’язок в різних рівнях, а саме місць примикання лівоповоротних з’їздів до прямого магістрального напрямку. Відповідна оцінка здійснена на прикладі найбільш розповсюдженого типу розв’язок на вулично-дорожній мережі міст України - «лист конюшини». Якість роботи транспортних розв’язок багато в чому визначається ефективністю функціонування лівоповоротних з’їздів та може бути визначена на основі транспортного моделювання. В зв’язку з цим для визначення впливу розподілу пріоритетних напрямків руху транспортних засобів у межах конфліктних зон місць примикання лівоповоротних з’їздів до прямих магістральних напрямків на середній час затримки транспорту було використане сучасне програмне забезпечення для мікромоделювання - PTV Vissim. Даний програмний комплекс працює на основі психофізіологічної моделі Відемана, що базується на стохастичному розподілі вхідного транспортного потоку. Функціонал комплексу дає можливість отримати різноманітні показники як для усієї розв’язки в цілому, так і будь-якого її структурного елементу окремо. В результаті проведеного експерименту встановлено, що будь-який елемент розв’язки в різних рівнях, в тому числі примикання з’їзду до прямого магістрального напрямку, має свою граничну пропускну спроможність, в результаті вичерпання якої, середній час затримки транспорту збільшується до наближеного максимуму і не зменшується до розвантаження відповідного елемента. При цьому різні способи обмеження руху в конфліктних зонах (пріоритет прямого магістрального напрямку або взаємний конфлікт транспортних потоків) генерують різні показники середнього часу затримки в межах розв’язки в різних рівнях.Документ Способи підвищення точності збору вихідних даних шляхом автоматизації підрахунку інтенсивності руху транспорту та пішоходів(КНУБА, 2020) Тарасюк, В. П.; Беспалов, Д. О.; Дорош, М. І.Стаття спрямована на ознайомлення із способами підвищення точності збору вихідних даних шляхом автоматизації підрахунку інтенсивності руху транспорту та пішоходів. Робота виконана на прикладі програмних платформ для автоматизованого обліку руху транспорту та пішоходів GoodVision Video Insights та DataFromSky.