本文摘要:摘要:为提高相邻近距桥头的通行能力,减少桥面车辆排队和排队车辆的制动等影响,以泉州市德化县龙津桥两端交叉口为例,以排队长度、路段平均行程速度等为目标评价指标,借助Synchro仿真软件进行分析评价。在单点信控优化的基础上,根据高峰时段的交通量和交
摘要:为提高相邻近距桥头的通行能力,减少桥面车辆排队和排队车辆的制动等影响,以泉州市德化县龙津桥两端交叉口为例,以排队长度、路段平均行程速度等为目标评价指标,借助Synchro仿真软件进行分析评价。在单点信控优化的基础上,根据高峰时段的交通量和交通管理措施,采取“双向绿波”的信号协调控制优化策略,建立优化的信号协调控制系统。
关键词:桥头交叉口;协调控制系统;Synchro软件;信控优化
由于很多城市都是沿溪或者沿河而建,城市的路网建设发展中就出现了很多“桥头交叉口”。特别是长度介于30~100m长度的中桥,其两端变形成了距离较近的两个交叉口(以下简称“相邻近距桥头交叉口”)。因为桥梁的特殊性,桥头交叉口的交通组织和控制一直是被研究的问题节点[1-4]。从交通管理与控制的角度,将干道上的各交叉口组成一个线控系统进行协调控制,能够有效地减少车辆的停车次数和延误时间[5-7]。但是对于距离相对较短的桥梁交叉口,更加需要工程实例。基于此,本文选取位于泉州市德化县城区西侧龙津桥两端的交叉口为研究对象,拟采用Synchro仿真软件进行分析评价,研究桥梁两端近距此类交叉口的交通信号控制优化方法,为其他类似工程改善提供参考。
1研究方法
1.1研究对象
此次研究对象信号控制系统的优化设计所需原始数据采集于泉州市德化县城西侧的龙津桥两端交图1龙津桥头两端交叉口现状交通渠化叉口。龙津桥位于德化县西门,呈南北向,设计速度为40km/h-1,连接德化县城西侧的浐溪两岸,虽然由原来的双向4车道扩建后成了6车道,但随着机动车数量的增长,以及周边车站、学校、国税局、酒店等的出行需求影响,使得该节点的交通地位凸显。
1.2现状交通数据调查
交通数据调查主要采用人工法,主要调查内容包含:龙津桥两端交叉口现状信号控制配时方案。根据现场调查发现该路段在平峰时段运行良好。
但由于龙津桥长度只有101m,构成两个相邻而且距离很近的交叉口,加之桥面上南北两侧进口道均采用左转、直行、右转各一个车道的渠化方式,高峰时段导致桥面车流交织严重。信号周期内,最大排队长度过长,超过桥面长度的排队时有发生,高峰时段均出现桥面上排队溢出的情况,直接将拥堵传播至两端的交叉口,进而影响整个路网的通行效率。
1.3信号控制仿真分析和优化方法
Synchro交通信号配时软件具有建立路网快捷、信号配时方案直观明了、交叉口渠化方便、干线协调仿真得当、兼顾路网交通运行数据等优点,同时还具有3DViewer的仿真、建模和运行分析模块。Simtraffic是交通信号配时优化和交通模拟的核心模型,具有信号配时参数的优化、交叉口的微观仿真和方案优劣的评价功能。
Synchro中沿用HCM2000对服务水平的定义和Webster延误模型,采用控制延误和百分比延误计算方法,用于评价交叉口的服务水平,更加适合于信号控制方案的调整和优化,以及在近饱和或者超饱和时的信号控制交叉口的延误计算[8]。目前,龙津桥两端的两个交叉口均为单点定时控制方式,通过分析龙津桥上的早高峰交通量,可知龙津桥上早高峰时段的由南往北方向直行的交通量(592pcu/h)与北往南的方向直行的交通量(557pcu/h)差不多,没有在高峰时段产生“潮汐现象”。因此,根据该路段结构和交通流特性,该路段早高峰时段宜采用以交通量为导向的“双向绿波”干线信号协调控制形式,即由南往北和由北往南方向均采用绿波信号控制,且获得双向最大绿波带宽度。
2运行现状分析
基于现状信控方案和早高峰时段的交通量,进行现状交通效益指标分析。借助Synchro软件对早高峰时段的信号控制方案进行仿真分析,选取最大排队长度、停车次数、平均行程速度和路网均车延误为目标评价指标,从最大排队长度来看,目前两端交叉口高峰时段排队时间都较长,其中,在早高峰时段桥面上双向最大排队长度为83.2和105.3m,排队车辆已经占据了桥面空间,拥堵容易传递至两端交叉口。自南向北和自北向南的平均行程速度分别为11.5和15.0km/h-1,与路段设计速度40km/h-1的比值分别为0.288和0.375,可见在高峰时段,特别是晚高峰时段的延误较大,路段平均行程速度较低。
3信号控制协调优化
3.1单点信号控制优化
在做两端交叉口信号协调控制系统前,需要进行两个交叉口的单点信号控制方案优化。结合交叉口车道功能划分,将浔南路与龙津桥交叉口北进口的左转专用道,改成直左合用车道。应用Synchro软件的信号配时优化功能,单点优化后的结果显示:单个交叉口信号控制优化对整个路段乃至路网的交通运行指标有了很大的提升。龙津桥/浔南路交叉口南进口排队长度从优化前的76.7m降低至45.3m,龙津桥/浔北路交叉口北进口排队长度从128.6m降低至36.4m。从整个路段的通行效率来看,龙津桥桥面上南往北的排队长度相比优化前降低了37.86%;北往南的排队长度相比优化前降低了32.76%。南往北平均行程速度由11.5km/h-1提高到16.5km/h-1,北往南平均行程速度从15.0km/h-1提高到15.3km/h-1;研究区域路网的均车延误降低了43.99%。但是,龙津桥/浔南路交叉口的北进口排队长度依旧比较长。
3.2双向绿波信控优化
为了进一步减少龙津桥桥面上的车辆排队长度,提升高峰期南北双向车流的通过速度,以早高峰时段交通量为基础,采用“双向绿波”信号控制。应用Synchro对两个交叉口的信号周期进行协调控制优化,以浔南路与龙津桥交叉口北进口直行为关键相位,合理安排信号配时方案相序。设计带速25km/h-1,两个交叉口相位差为44s,公用周期时长为100s,北往南方向和南往北方向绿波带的带宽均为11s。
从“双向绿波”协调控制后的结果,可以看出:在早高峰时段,龙津桥桥面南北向的排队长度分别为18.7和40.5m,与现状控制效果相比分别减少了77.52%和61.54%,可见在早高峰时段,桥面上双向排队车辆均有明显的减少;路段平均行程速度分别为16.5和21.0km/h-1,与现状控制效果相比分别提高了43.48%和40%;可见在早高峰时段,南北向的平均行程速度明显提高;研究区域的路网均车延误从105.7s降低到54.6s,降低了48.34%。
对比“双向绿波”协调控制方案结果和仅做交叉口单点信控优化的结果,可见协调控制方案相较于仅考虑单点交叉口信控优化方案,优化效果明显,排队长度、平均行程速度、路网均车延误等指标都有了显著提升。
4结论
桥梁近距交叉口具有距离短、路段车流交织严重、排队过长容易溢出等特征,此类路段的信号控制优化,如果分别考虑单点信控优化,容易造成桥面上排队过长,拥堵传播往下流溢出,应当综合系统地考虑两端交叉口的协调控制。首先,根据高峰时段2个交叉口的实际调查数据(交通量和信号配时参数等),应用Synchro软件对原控制方式的交通运行状况进行评价;其次,根据实际交通量,应用Synchro仿真软件优化2个交叉口的最佳信号配时方案;最后,采用“双向绿波”的信号协调控制策略,优化两个交叉口的公用周期时长和相位差等参数的基础上构建研究对象的信号协调控制优化系统,并比较优化前后整个区域路网交通运行的控制效果。在选取目标评价指标时,仅考虑了早高峰时段的交通量特征,选取了排队长度、平均行程速度和路网均车延误为主要指标,衡量方案的优化程度。对于晚高峰时段和平峰期,交通运行特征有所变化,可以作为下一步研究验证。
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