Обработка результатов измерений
Строим график (рис. 4), отражающий экспериментальное распределение временных интервалов, используя значения tcj и pj.
Обрабатываем данные по программе obpua.exe, которая находится в директории obpuac. Для этого создаем файл isx.dat, записывая в него сначала число n интервалов, затем пары значений tcj и pj (см. пример – файл primer.dat). Для составления файла используем редактор Блокнот. Программа позволяет вводить данные вручную и редактировать их.
Результаты
обработки выводятся программой в файл
rezpu.dat.
По программе вычисляется средний
интервал
и интенсивность движения
по формуле (1), рассчитывается поправка
.
Вычисляется среднее квадратичное
отклонение S
расчетных данных от экспериментальных
данных.
Рис. 4. Экспериментальное () и расчетное (––) распределение интервалов
Рисунок 4 дополняем расчетным распределением. Данные берем из столбца файла, который обозначен символом t1п и крайнего (справа) столбца со значениями вероятностей p.
Для используемого примера имеем: tср = 24,9, = 1,126, = 145, S = 0,0096. Экспериментальное распределение соответствует расчетному (см. рис. 4), что подтверждается небольшим значением отклонения S.
Построение распределения для двух полос
По программе рассчитывается распределение интервалов t для заданного оператором числа nп полос. Расчет сводится к уменьшению в nп раз интервалов t. Результаты расчета берем из столбца файла, который обозначен символом tnпп, и следующего (справа) столбца со значениями вероятностей. Строим график распределения вероятностей интервалов в одном направлении движения (рис. 5).
Рис. 5. Расчетное распределение интервалов по двум полосам
Слияние потоков
Рассмотрим, имеют ли место ограничения на интенсивность потока, входящего в обследованный поток.
Для расчета используем среднюю зависимость пространственных интервалов lп, м от скорости /1/, приведенную на рис. 6. Скорость V потока принимаем ориентировочно, по согласованию с преподавателем. По скорости V находим интервал lп, вычисляем временной интервал t, и по значениям s находим число вливающихся в поток автомобилей.
Рис. 6. Зависимость пространственных интервалов lП от скорости
Используем рассчитанные значения s накопленной вероятности, выведенные в конец файла rezpu.dat. Строим график функции s(V), показанный на рис. 7. Дополнительно составляем таблицу 4 со значениями интервалов t и вероятностями s.
Таблица 4
Распределение накопленной вероятности интервалов
|
t |
12,5 |
13,1 |
13,8 |
14,7 |
15,6 |
16,6 |
17,8 |
19,2 |
20,8 |
|
s |
0,0001 |
0,0004 |
0,0016 |
0,0048 |
0,0131 |
0,0321 |
0,0704 |
0,1388 |
0,2451 |
|
t |
22,7 |
24,9 |
27,7 |
31,2 |
35,6 |
41,5 |
49,8 |
62,3 |
83,1 |
|
s |
0,3881 |
0,5528 |
0,7130 |
0,8426 |
0,9283 |
0,9737 |
0,9925 |
0,9984 |
0,9997 |
Для используемого примера примем скорость потока V = 70 км/ч. Найден по графику (рис. 6) интервал: lп = 90 м. Вычислим временной интервал: t = 3,6 lп/V = 3,6 90/70 = 4,6 с.
Рис. 7. Распределение накопленной вероятности интервалов
Получаем, что с большой вероятностью между любой парой автомобилей дополнительно может вместиться еще один автомобиль.