experimentos com simulação - Universidade de São Paulo
Download
Report
Transcript experimentos com simulação - Universidade de São Paulo
Simulação de
fluxos de tráfego
Prof. Dr. José Reynaldo Setti
Programa de Pós-Graduação em
Engenharia de Transportes
Escola de Engenharia de S. Carlos
UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO
O que é um modelo?
Sistema real
Modelo
USP Escola de Engenharia de São Carlos
2
O que é um modelo?
Realidade artificial
Second life (metaverso)
Hipóteses simplificadoras
Suposições sobre
comportamentos
Complexidade depende do
problema a ser resolvido
Modelo
USP Escola de Engenharia de São Carlos
3
O que é simular?
Imitar a operação ou
funcionamento de sistema
real
Criar uma história
artificial
Modelo é um arremedo
da realidade
Modelo
USP Escola de Engenharia de São Carlos
4
Modelo de um sistema
Representação do sistema real
lógica,
matemática ou
computacional
Conjunto de suposições relativas ao
sistema e
seu funcionamento
Resultados do modelo
medidas de desempenho
USP Escola de Engenharia de São Carlos
5
Usos dos modelos de
simulação
Prever o impacto de uma alteração no sistema
real
Estudar alternativas para modificações no
sistema real
Estudar sistemas que não existem
Estudar situações improváveis (difíceis de
serem observadas)
USP Escola de Engenharia de São Carlos
6
Simulador de tráfego
Modelo de “car-following”
velocidade do seguidor em função da
velocidade e distância do líder
seguidor
líder
USP Escola de Engenharia de São Carlos
7
Simulador de tráfego
Modelo de “car-following”
velocidade do seguidor em função da
velocidade e distância do líder
seguidor
líder
USP Escola de Engenharia de São Carlos
8
Car-following:
ondas de choque
USP Escola de Engenharia de São Carlos
9
Rede viária:
representação no modelo
Nós: cruzamentos,
entradas e saídas
Tramos: trechos entre
cruzamentos
Complexidade da
rede depende
dos objetivos da
simulação
USP Escola de Engenharia de São Carlos
10
Rede viária:
representação no modelo
1
Nós: cruzamentos,
entradas e saídas
Tramos: trechos entre
cruzamentos
Complexidade da
rede depende
dos objetivos da
simulação
4
5
2
3
USP Escola de Engenharia de São Carlos
11
Rede viária:
representação no modelo
1
Nós: cruzamentos,
entradas e saídas
Tramos: trechos entre
cruzamentos
Complexidade da
rede depende
dos objetivos da
simulação
4
5
2
3
USP Escola de Engenharia de São Carlos
12
Simulação de
interseções em nível
USP Escola de Engenharia de São Carlos
13
O que é um simulador de
fluxos de tráfego?
Linguagem de simulação “especializada”
Capaz de representar
redes viárias e seus componentes
semáforo, PARE, Preferencial etc.
freeways, arteriais e vias locais
pontos de ônibus
uso de faixas de tráfego e conversões
USP Escola de Engenharia de São Carlos
14
O que é um simulador de
fluxos de tráfego?
Linguagem de simulação “especializada”
Capaz de representar
comportamento dos veículos
“car-following”
mudanças de faixas opcionais e obrigatórias
fenômenos do tráfego veicular
demanda por viagens
fluxos nas vias a partir de matriz O/D
USP Escola de Engenharia de São Carlos
15
Demandas O/D
Origens
Destinos
1
1
2
3
4
1
—
V12
V13
V14
2
V21
—
V23
V24
3
V31
V32
—
V34
4
V41
V42
V43
—
4
USP Escola de Engenharia de São Carlos
5
2
3
16
Simular requer dados
Fluxos de tráfego
ou
http://img.dailymail.co.uk/i/pix/2007/01/china_468x312.jpg
http://www.flickr.com/photos/katkasamkova/2507613869
USP Escola de Engenharia de São Carlos
17
Simular requer dados
Fluxos de tráfego
Curva fluxo-velocidade
fluxos de saturação (capacidade)
densidade de congestionamento
Número de faixas de tráfego
Geometria, etc.
Matriz O/D
pode ser sintética
USP Escola de Engenharia de São Carlos
18
Simuladores
CORSIM (TSIS)
antigo, mas é o mais usado no mundo
INTEGRATION
pioneiro da representação integrada
VISSIM, AIMSUN, Paramics etc.
pacotes comerciais, bem acabados,
representação 3D
USP Escola de Engenharia de São Carlos
19
Simuladores são modelos
Sistema real
Modelo
USP Escola de Engenharia de São Carlos
20
Simuladores são modelos
Todos têm vantagens
Todos têm desvantagens
Um é diferente do outro
simuladores diferentes
resultados discrepantes para o mesmo caso
Conhecer as capacidades e os limites
USP Escola de Engenharia de São Carlos
21
Simuladores são modelos
USP Escola de Engenharia de São Carlos
22
Simuladores são modelos
USP Escola de Engenharia de São Carlos
23
Quem deve usar
simulador de tráfego?
Engenharia de tráfego
Facilidade com programação de computadores
Conhecer bem o simulador
USP Escola de Engenharia de São Carlos
24
Qual simulador usar?
Custo total de aquisição
Treinamento, documentação, suporte etc.
Capacidades e limitações
Integração com outros usuários
projetistas, consultores, outros órgãos públicos
etc.
USP Escola de Engenharia de São Carlos
25
Vantagens da simulação
Analisar alterações no funcionamento e na
estrutura do sistema
Analisar situações e alternativas que não
existem
Visualização do funcionamento de cada
alternativa estudada
Ajuda a avaliar uma proposta quando os
dados de entrada são insuficientes
USP Escola de Engenharia de São Carlos
26
Desvantagens da simulação
Modelos complexos
tempo e dados para elaboração e validação
Requer calibração adequada
Replicações para garantir a qualidade dos
resultados
Abandono de soluções expeditas mais fáceis
USP Escola de Engenharia de São Carlos
27
Modelos de simulação
Modelo discreto, estocástico e dinâmico
estado do sistema muda a intervalos discretos
de tempo
Usam métodos numéricos (e não analíticos)
variáveis de saída dos modelos de simulação
medidas de desempenho
variáveis de saída usadas para avaliar os
resultados da simulação
USP Escola de Engenharia de São Carlos
28
Passos numa simulação
(1)
Formulação do problema
Determinação dos objetivos e do projeto geral
de abordagem do problema
Modelagem (criação do modelo)
focalizar características essenciais do problema
elaboração de hipóteses realistas
aperfeiçoamento até representação adequada do
sistema real
nível de complexidade adequado
USP Escola de Engenharia de São Carlos
29
Passos numa simulação
Formulação
do problema
Definição dos
objetivos e
abordagem geral
(2)
Codifição
do modelo
Não
Verificação
Sim
N
Construção
do modelo
Coleta de
dados
Validação
S
USP Escola de Engenharia de São Carlos
30
Passos numa simulação
Projeto do
experimento
Execução do
experimento e
análise dos
resultados
S
(3)
Documentar modelo
e preparar relatório
Implementar
resultados
Mais
rodadas?
N
USP Escola de Engenharia de São Carlos
31
Exemplos de projetos
de
simulação de tráfego
Equivalentes para caminhões
em rodovias de pista dupla
Objetivo:
Determinar fatores de equivalência para
caminhões em rodovias de pista dupla do
Brasil, para substituição dos valores que
aparecem no HCM2000
Fator de equivalência:
ET = 2 cpe
USP Escola de Engenharia de São Carlos
33
Simular fluxos formados
por
caminhões + carros
carros
Comparar fluxos com
mesma impedância
Impedância: medida de
desempenho escolhida
densidade
Impedância
Abordagem geral
Fluxo misto
(carros + caminhões)
L
Fluxo básico
(só carros)
qM
USP Escola de Engenharia de São Carlos
qB
Fluxo
34
Modelo de simulação
2 faixas de tráfego
Links de 1 km no início e no fim
Link central de comprimento e
inclinação variáveis
0,5 a 2 km
0% a 8%
1 km
variável
1 km
Dados coletados no link central
USP Escola de Engenharia de São Carlos
35
Medida de desempenho:
densidade
k
q
v
v 6 0 .L
n i n i 1
t v i t v i 1
q
3.6 0 0 n i n i 1
N
t
ni, ni-1 : número acumulado de veículos que passaram pelo tramo desde o
início da simulação (t=0) até os instante ti e ti-1;
t :
intervalo de medição das variáveis de tráfego (300 s);
N:
número de faixas de tráfego (N = 2);
tvi, tvi-1 : soma dos tempos de viagem no tramo analisado de todos veículos
que passaram pelo tramo desde o início da simulação (t=0) até os
instantes ti e ti-1;
L:
comprimento do tramo (km)
USP Escola de Engenharia de São Carlos
36
Codificação, calibração e
validação
Codificado no INTEGRATION e no CORSIM
Calibrado com dados da SP330 e SP310
modelo de car-following
modelo de desempenho dos caminhões
Validado com dados coletados na SP310
capaz de representar adequadamente o
comportamento dos caminhões no aclive
USP Escola de Engenharia de São Carlos
37
Projeto do experimento
(1)
Coleta de dados da densidade a cada 5
minutos
Tempo de simulação para cada cenário
7 horas (84 intervalos de 5 minutos)
2 horas de warm-up (24 intervalos)
60 observações para cada simulação
USP Escola de Engenharia de São Carlos
38
Projeto do experimento
(2)
4.200 horas simuladas
tempo de processamento de cada simulação
depende de
comprimento do greide,
rampa
fluxo de veículos
computador usado
USP Escola de Engenharia de São Carlos
39
Resultados
Médias dos valores encontrados para a densidade
Usadas para o procedimento de cálculo dos
fatores de equivalência
USP Escola de Engenharia de São Carlos
40
Fim da parte 1