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MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
4. MODELACION DE INTERSECCIONES 4. MODELACION DE INTERSECCIONES SEMAFORIZADAS (SEMAFORICAS)SEMAFORIZADAS (SEMAFORICAS)
4.14.1.. IntroducciónIntroducción
4.1.14.1.1ElementosElementos-- ControladorControlador-- Poste o cabezalPoste o cabezal-- Respaldo con lucesRespaldo con luces-- Esperas inductivasEsperas inductivas
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
4.1.24.1.2 Tipos de SistemasTipos de Sistemas
(por el tipo de control)(por el tipo de control)
a)a) Controladores individualesControladores individuales
-- Tiempo Fijo por períodosTiempo Fijo por períodos
-- Tiempo variableTiempo variable
-- Actuados por vehículosActuados por vehículos
-- Actuados por peatonesActuados por peatones
-- MixtosMixtos
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
4.1.24.1.2 Tipos de SistemasTipos de Sistemas
(por el tipo de control)(por el tipo de control)
b)b) Controladores en redes Controladores en redes
-- Tiempo fijo por periodosTiempo fijo por periodos
-- Coordinados con reloj cuarzoCoordinados con reloj cuarzo
-- TRANSYT u otro SoftwareTRANSYT u otro Software
-- Tiempo variableTiempo variable
-- SCOOT (UK, y otros países)SCOOT (UK, y otros países)
-- SCAT (Australia) SCAT (Australia)
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
4.1.34.1.3 Conceptos BásicosConceptos Básicos
a) Movimiento: vehículos por pista (Chile)a) Movimiento: vehículos por pista (Chile)
Tantos movimientos como pistasTantos movimientos como pistas
b) Fase: Cuando un movimiento cruza con b) Fase: Cuando un movimiento cruza con verde se llama fase.verde se llama fase.
c) Etapas: Conjunto definido de fasesc) Etapas: Conjunto definido de fases
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
4.1.34.1.3 Conceptos BásicosConceptos Básicos
d) Ciclo: Conjunto de etapas que se repitend) Ciclo: Conjunto de etapas que se repiten
e) Tiempos: Colorese) Tiempos: Colores
Secuencia inglesa VAR R/ASecuencia inglesa VAR R/A
Secuencia Chile VARSecuencia Chile VAR
Siempre coexisten en las etapas uno o Siempre coexisten en las etapas uno o dos segundos de rojo – rojo.dos segundos de rojo – rojo.
f) Demanda qf) Demanda qii = flujo de un fase o movimiento = flujo de un fase o movimiento
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
4.1.34.1.3 Conceptos BásicosConceptos Básicos
g) Diagrama descargag) Diagrama descarga
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICODescargas sucesivasDescargas sucesivas
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
De ahí se desprenden los siguientes conceptosDe ahí se desprenden los siguientes conceptos
- Flujo de saturación sFlujo de saturación sii : descarga máxima : descarga máxima
aproximadamente constanteaproximadamente constante
- Pérdida inicial aPérdida inicial a1 1 = lo que se pierde del = lo que se pierde del
verde al rectangulizar la descargaverde al rectangulizar la descarga
- Ganancia Final aGanancia Final a22 = lo que “se gana” del = lo que “se gana” del
amarillo a tasa de saturación amarillo a tasa de saturación
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICORelaciones que se producenRelaciones que se producen
VVefef= V= Vrealreal –a –a11 +a +a22
Entreverde efectivo por etapa : =A +REntreverde efectivo por etapa : =A +Rrr – a – a22 + a + a11ii
Normalmente aNormalmente a11i = i = aa11
Así el EV efectivo= tiempo perdido por etapa es Así el EV efectivo= tiempo perdido por etapa es por lo tantopor lo tanto
Tpo perdido por etapa: A +RTpo perdido por etapa: A +Rrr + (a + (a11 - a - a22))
Respecto a la duración de amarillos y Rojos rojoRespecto a la duración de amarillos y Rojos rojo
Amarillo: 3 y a lo más 4 segundos Amarillo: 3 y a lo más 4 segundos Rojo Rojo: 1 y a lo más 2 segundosRojo Rojo: 1 y a lo más 2 segundos
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
De esa maneraDe esa manera
1 1 2 2Ciclo Vef EVef Vef EVef ...
1 1 2 2Vef Tperdido Vef Tp ...
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
f) Matriz de compatibilidadf) Matriz de compatibilidad
Herramienta que permite generar etapas y Herramienta que permite generar etapas y secuencias de etapassecuencias de etapas
ijunos y cerosC
ij1: compatibilidad entre fase i y
incompatibilidad entre fase i y
C j
0: j
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
Compatibilidad de movimentosCompatibilidad de movimentos
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICOEjemploEjemplo
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICOEtapasEtapas
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
i) Grado de saturación de una fase o movimiento.i) Grado de saturación de una fase o movimiento.
el expresa el hecho que en un semáforo el expresa el hecho que en un semáforo el movimiento pasa solo durante el verde efectivo.el movimiento pasa solo durante el verde efectivo.
En estricto rigorEn estricto rigor
j) Factor de carga j) Factor de carga
ii
i i
demanda
oferta
qX s
i
ini
iij=i
con j: número de etapas en que fase i tiene verdesq
Xs λ
i
ii
(congestión Teórica)q
ys
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
k) Grado de saturación para una etapa: k) Grado de saturación para una etapa: el grado el grado
de saturación mayor entre las fases de la etapade saturación mayor entre las fases de la etapa
l) Grado de saturación de la intersección: el grado l) Grado de saturación de la intersección: el grado de saturación mayor entre las etapas del ciclode saturación mayor entre las etapas del ciclo
m) Repartos de verde efectivo: parte del verde m) Repartos de verde efectivo: parte del verde efectivo disponible que se reparte entre las efectivo disponible que se reparte entre las etapas. etapas. Se hace en proporción al factor de Se hace en proporción al factor de carga. carga.
31 2
1 2 3
VefVef Vef= = ...
y y y
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
Esta asignación se hace por la hipótesis de Esta asignación se hace por la hipótesis de equisaturación o igual saturación de las etapasequisaturación o igual saturación de las etapas
Tenemos igualando Tenemos igualando
Simplificando por el ciclo C y rearreglandoSimplificando por el ciclo C y rearreglando
y así sucesivamentey así sucesivamente
1 21 2
1 1 2 2
yq q
X Xs s
1 11
1
pero yc
q Vefs 1
= (análogo para etapa 2)y
1 2
1 2
C C
y yVef Vef
=
1 2
1 2
Vef Vefy y
=
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
4.24.2..Estimadores de performanceEstimadores de performance
4.2.14.2.1 PreliminaresPreliminaresveremos:veremos:
-- CapacidadCapacidad
-- ParadasParadas-- DemorasDemoras-- ColasColas-- Consumo combustibleConsumo combustible-- Costos operacionalesCostos operacionales-- Costos sociales totalesCostos sociales totales
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
4.24.2..2 CapacidadCapacidad
Oferta = f ¨{Característica geométricas, Oferta = f ¨{Característica geométricas, condiciones pavimento, condiciones pavimento,
medio ambiente, medio ambiente, duración del ciclo, duración del ciclo, proporción del verde, proporción del verde, horario del día (punta o fuera de punta)horario del día (punta o fuera de punta)tipo de posta (central o lateral)tipo de posta (central o lateral)% transporte público}% transporte público}
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
Para que no haya congestión, la duración del Para que no haya congestión, la duración del verde debe ser tal que todos los vehículos sean verde debe ser tal que todos los vehículos sean servidos.servidos.
Se requiere que el n° de vehículos que llegan debe ser Se requiere que el n° de vehículos que llegan debe ser menor que máximo de vehículos que puedan salir menor que máximo de vehículos que puedan salir durante el verde efectivo.durante el verde efectivo.
qqii = demanda = demanda
qqi i C C <=s<=siiVefVefii ssi i = flujo saturación= flujo saturación
C = Ciclo y sC = Ciclo y siiVefVefi i = verde efecti= verde efecti
Lo anterior implica reordenandoLo anterior implica reordenandoi
iii
c 1 1Vef
qxs
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICOPor la aleatoriedad xPor la aleatoriedad xii = 1 supone colas muy extensas = 1 supone colas muy extensas
Así se define un xAsí se define un xii máximo = p máximo = pii
i grado máximo aceptable de saturaciónp
i
¨0,8 0,95p
i
i
0,9
0,9
pp
colas chicas, calles no congestionadas
si se acepta colas grandes
Lo típico p=0,9
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
Para un movimiento la capacidad se alcanza Para un movimiento la capacidad se alcanza cuando xcuando xii = p = pii
Para una etapa la capacidad se alcanza cuando Para una etapa la capacidad se alcanza cuando al menos un movimiento de la etapa llega a la al menos un movimiento de la etapa llega a la capacidadcapacidad
Para la intersección la capacidad se alcanza Para la intersección la capacidad se alcanza cuando al menos una etapa llega a la capacidad cuando al menos una etapa llega a la capacidad
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
Si ningún movimiento llega a la capacidad se Si ningún movimiento llega a la capacidad se dice que hay capacidad de reserva.dice que hay capacidad de reserva.
se calcula: se calcula: un multiplicador de las demandas un multiplicador de las demandas (lo demás constante)(lo demás constante)
xxii = p = pii
si 1 entonces hay capacidad de reserva
( 1) 100 % capacidad de reserva
si 1 entonces hay un % de sobresaturación
(1 ) 100 % de sobresaturación
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
4.24.2..3 3 Paradas o detencionesParadas o detenciones
Veamos un diagrama de acumulaciónVeamos un diagrama de acumulación
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
4.24.2..3 3 Paradas o detencionesParadas o detenciones
ef
ef
ef
ef
ef ef
n qt
n s(t R )
de ahí igualando qt st sR
t(q s) s R
sRt* ,
s q
R qRt* y * qt*
1 y (1 y)
dividiendo por s el numerador y denominador
n
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
La tasa de detención en (1/1) es el número de La tasa de detención en (1/1) es el número de vehículos detenidos dividido por el flujo en el vehículos detenidos dividido por el flujo en el ciclo.ciclo.
ef efqR c Vn *h
qc qc(1 y) c(1 y)
1 1May,1965
1 1
ef
dividiendo por c el numerador y denominador
c-Vch= h=
1-
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
-- Allsop (1971) aplicó un factor 0,9 para descartar las Allsop (1971) aplicó un factor 0,9 para descartar las paradas parcialesparadas parciales
- Woywood y Coeymans (1989) 0,95 como factor en Woywood y Coeymans (1989) 0,95 como factor en ChileChile
- El efecto aleatorio es pequeño para xEl efecto aleatorio es pequeño para x ii bajos, pero bajos, pero aumenta cuando tiende a 1aumenta cuando tiende a 1
- Akcelik (1981) entrega una expresión más compleja Akcelik (1981) entrega una expresión más compleja para la tasa de paradas e introduce la aleatoreidad a para la tasa de paradas e introduce la aleatoreidad a través de la cola remanente (paradas múltiples)través de la cola remanente (paradas múltiples)
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
La expresión de Akcelik es:La expresión de Akcelik es:
en que Nen que N0 0 es
cq
N
yh
i
ii
0
1
19.0
i 0i
i
1 Nh 0.9
1 y qc
2
0 0
0f
0 f
N 0 para x x
12(x x )QT(x 1) (x 1)
N 4 QT
0
0
f
x > x
( )
, oferta o capacidad
T periodo en que hay demanda (h)
para
N cola remanente veh
Q s
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
ef0
i i i
n
i ii=1
q grado de saturación =
Q
sV grado saturación límite = 0,67+
600º promedio paradas por hora H q h
Nº total paradas interseción H = q h
con n = número movimientos
x
x
N
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO4.2.4 Demora
Del diagrama de acumulación, la demora en un ciclo es el área del triángulo
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
2
2
*Área triángulo = , pero
2 1
1Área triángulo = como
2 1
( )1Demora
2 (1 )
ef ef
efef ef
ef
R n qRn*
y
q RR c V
y
c Vq
y
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICOLa demora promedio se obtiene al dividir por laLa demora promedio se obtiene al dividir por lademanda en un ciclo que es demanda en un ciclo que es qc
2
2
2
2
2
2
1
( )1 , simplificando y dividiendo por c la fracción
2 (1 )
( )1
2 (1 )
(1 )
2 (1 ) 2 (1 )
(1 ) esta es la memoria determinística de May
2 (1 )
efiii
i i
efii
i
efi
ii
i
i
i
c Vqd
q c y
c Vcd
c y
c V
cc cd
y y
cd
y
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
Webster en el actual TRL (1958) entonces RRLWebster en el actual TRL (1958) entonces RRLde UK llegó a la siguiente fórmula para el caso dede UK llegó a la siguiente fórmula para el caso deintersecciones no sobresaturadasintersecciones no sobresaturadas
2 20,33
2 5
(1 )0,65
2(1 ) 2 (1 )i i
i ii i i i
May aleatoriedad componente corrección
c x cd x
y q x q
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
Allsop lo simplifica a:Allsop lo simplifica a:
Akcelik en 1980 entrega otra fórmula, análoga a la deAkcelik en 1980 entrega otra fórmula, análoga a la deparadaparada
)1(2)1(2
)1(9,0
2
ixq
x
y
cd
i
i
i
ii
)1(2)1(2
)1(9,0
2
ixq
x
y
cd
i
i
i
ii
2 2(1 )0,9
2(1 ) 2 (1 )
(el 3er término fluctuaba entre 5 y 15%)
i ii
i i
c xd
y q x
20
0
i
n
ii=1 1
(1 )
2(1 )
es igual al de las paradas
Demora movimiento : D
Demora intersección : D= D con n nº de movimientos
i ii
i
i i
n
i ii
c N xd
y q
N
q d
q d
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
4.2.4.2. 5 Longitud de colas5 Longitud de colasExisten dos tipos de colas:Existen dos tipos de colas:
cola remanente: la que hay cuando comienza el rojocola remanente: la que hay cuando comienza el rojo
cola máxima: la que hay cuando comienza el verdecola máxima: la que hay cuando comienza el verde
La La cola máxima cola máxima N es igual aN es igual a: :
RefRefii: rojo afectivo (seg).: rojo afectivo (seg).
: demora promedio (seg).: demora promedio (seg).
: demanda en (veh/ seg). : demanda en (veh/ seg).
)2
( ii
i dr
qN )2
( ii
i dr
qN
Re( )
2i
i i
fq d
id
iq
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
Pero hay un supuesto heroico muy común en la Pero hay un supuesto heroico muy común en la modelación: los vehículos todos llegan a la línea de modelación: los vehículos todos llegan a la línea de paradaparada
La corrección que se hace esLa corrección que se hace es
N’N’: total vehículos en cola.: total vehículos en cola.NN: cola teórica.: cola teórica. jj: espacio en la cola ocupado por un vehículo: espacio en la cola ocupado por un vehículovv: velocidad de flujo libre: velocidad de flujo libreqq: demanda de la pista en veh/ seg. : demanda de la pista en veh/ seg.
'1
NN
jq
v
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
Normalmente Normalmente
1
1
1
km m7 y V= 50 = 14
h seg
jasí 0,5
vN
y N = 1-0,5 q
vehq en caso que haya flujo intenso es 1800
horaveh
es decir q = 0,5seg
Ny N =
1-0,5 0,5 0,75
N 1,3N
la cola critica (largo de cola excedido en pocos ci
j
N
1C
clos)
N 2N
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
4.2.6 Demora a peatones :Se asume s infinito ==> x 4.2.6 Demora a peatones :Se asume s infinito ==> x e y =0 y la fórmula se reduce ae y =0 y la fórmula se reduce a
Haciendo las conversiones al revés conHaciendo las conversiones al revés con
2
12i i
cd
2 2
2
2
( )1 =
2 2
pero C - R
R con R rojo efectivo peatonal
2
ii
iii
i i
ii i
Vef
c
Vefc c c Vefd
c c
Vef ef
efd ef
c
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
4.2.7 Consumo combustibles4.2.7 Consumo combustibles
1 2 3i i iif f ds f d f h f1: consumo de combustible promedio por vehículos en un movimiento lts/ veh.f1: tasa de consumo de combustible en crucero en lts/ km.dsi: distancia recorrida en km.f2: tasa de consumo en ralenti en (lts/hr)
ddii: demora promedio por vehículo en hr/ veh.: demora promedio por vehículo en hr/ veh.f3: tasa de consumo por frenada y aceleración en lts/ paradahi: tasa de paradas (1/1)
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
4.2.8 Costo social operacional4.2.8 Costo social operacional
Costo op = 2 x Costo social combustibleCosto op = 2 x Costo social combustible
4.2.9 Costo social total4.2.9 Costo social total
C= costo social tiempo de las personas + costo social C= costo social tiempo de las personas + costo social operacionaloperacional
Para eso requerimos factor ocupación promedio de personasPara eso requerimos factor ocupación promedio de personaspor vehículos.por vehículos.Normalmente no se emplea el consumo de combustible porNormalmente no se emplea el consumo de combustible porrecorrido.recorrido.Cuando se emplea para evaluar dos situaciones de una Cuando se emplea para evaluar dos situaciones de una Intersección se cancela la situacion base conla nuevaIntersección se cancela la situacion base conla nueva
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
4.3 Optimización4.3 Optimización4.3.14.3.1 PreliminaresPreliminares
Optimizar en un cruce semaforizado es un proceso queOptimizar en un cruce semaforizado es un proceso queinvolucra:involucra:
- Optimizar la conformación de etapasOptimizar la conformación de etapas- Optimizar la duración del cicloOptimizar la duración del ciclo- Optimizar los repartos de verdeOptimizar los repartos de verde
De acuerdo a una cierta función objetivoDe acuerdo a una cierta función objetivo
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
Las funciones objetivos pueden ser:Las funciones objetivos pueden ser:
- Maximizar capacidadMaximizar capacidad- Minimizar demorasMinimizar demoras- Minimizar paradasMinimizar paradas- Minimizar consumo combustibleMinimizar consumo combustible- Minimizar costo social totalMinimizar costo social total
Sujeto a ciertas restricciones operacionales y lógicasSujeto a ciertas restricciones operacionales y lógicas
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
Las restricciones en términos conceptuales son siempre:Las restricciones en términos conceptuales son siempre:a)a) El todo es la suma de las partesEl todo es la suma de las partes
n
1 1
1
1
1
0
n
ii=0
llamando =
tiempo perdido total y dividiendo por c tenemos:
L1 y llamando o a
C
1 es decir
1
m
ii i
n
i
n
ii
n
ef p pi
efi
V T c L T
L
V L
c C
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
b)b) Restricción del tiempo del cicloRestricción del tiempo del ciclo
El ciclo debe ser menor que el ciclo máximo o el El ciclo debe ser menor que el ciclo máximo o el especificado (caso redes)especificado (caso redes)
Llamando a ese ciclo Cm para el caso de ciclo máximoLlamando a ese ciclo Cm para el caso de ciclo máximo
o
o
/ L
CmL CL dividiendo por C
LCm Cm
Csi es ciclo especificado = Cesp
C esp
Cm C
L L
L
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
c)c) Restricciones de verde mínimoRestricciones de verde mínimo
(viene del rojo mínimo de la etapa opuesta)(viene del rojo mínimo de la etapa opuesta)
1 i
1 i
1 o i
Vmin Vef / L
1Vmin L- Vef L 0 /
cVmin 0
L
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
d)d) Restricción de no pasar el grado máximo aceptable Restricción de no pasar el grado máximo aceptable de saturaciónde saturación
Es decir todos los verdes efectivos en que pasa el Es decir todos los verdes efectivos en que pasa el movimiento (en más de una etapa)movimiento (en más de una etapa)
i i
i
i i0
P x
P /
P pero
ii i
i i
m
i i i ij jj
qs
s
s q a
i0
Por lo tanto:
P 0
m
i ij j ij
s a q
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
Para optimizar ciclos y repartos veremos:Para optimizar ciclos y repartos veremos:
- optimización del ciclo mínimooptimización del ciclo mínimo- Webster sencilloWebster sencillo- Webster complejoWebster complejo- SIGCOM2 (este último en próxima clase)SIGCOM2 (este último en próxima clase)
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
4.24.2.. Ciclo mínimoCiclo mínimoLa fórmula de paradas sacada del gráfico ya visto.La fórmula de paradas sacada del gráfico ya visto.
ef efV Rsupone que t*
MODELOS DE TRAFICOMODELOS DE TRAFICO
Es decirEs decir
i
i
i i
i i
i i
t* C
C Vef
C VefC
C Vef C Cy
Vef Cy
Vef Cy
ef
i i
i
Rsustituyendo el valor de t*=
1-y 1-y
1-y
en el límite
MODELOS DE TRAFICOMODELOS DE TRAFICO
Pero como el reparto de verdes es proporcional a los Pero como el reparto de verdes es proporcional a los factores de cargafactores de carga
ii
i i i
i i
i i i
i i
ii
yC L Vef
Y
Cy Ly Vef Y
Vef Cy
Vef Ly Vef Y
Vef (1 Y) Ly
LyVef
1 y
n
ii=1
con Y= y
de ahí n etapas
pero teníamos que
MODELOSMODELOS DE TRAFICO DE TRAFICO
Pero Pero
ii
i i
i
C L yVef
Yigualando
C L Ly y
Y 1 Y
y
L
1 Y
min
simplificando por y multiplicando por extremos
C-CY-L+YL=LY
reordenando
C(1-Y)=L
C
MODELOS DE TRAFICOMODELOS DE TRAFICO
4.4.3 3 Webster sencilloWebster sencillo
Minimiza demoras y es una simplificación de Webster Minimiza demoras y es una simplificación de Webster complejo (hay apuntes complementarios)complejo (hay apuntes complementarios)
1,5L 5C
1 YL :
o
i
óptimo = C
tiempo perdido total
Y: sumatorias de y críticos (más cargados) de
cada etapa
MODELOS DE TRAFICOMODELOS DE TRAFICO
EjemploEjemplo
MODELOS DE TRAFICOMODELOS DE TRAFICO
iqis iy
1a2a
1 1200 4000 1 0.3* 3 1
2 800 4000 1 0.2 3 1
3 800 2000 2 0.4* 2 1
4 500 2000 2 0.25 2 1
iMov Etapa
R 1 2
R 1 2
A R (a a ) 3 1 (3 1) 6 seg
A R (a a ) 3 1 (2 1) 5 seg
L 6 5 11
1
2
Tiempo perdido por etapa
Tp
Tp
seg
MODELOS DE TRAFICOMODELOS DE TRAFICO
Verde mínimo Etapa 1: 7 segVerde mínimo Etapa 1: 7 seg Etapa 2: 14 segEtapa 2: 14 seg
2*i
i 1
0
i1
2
Y y 0.3 0.4 0.7
1,5 11 5C 71,6
1 0.7
y 0.3Vef (C L) (72 11) 26,1 26 / /
Y 0.7Vef 61 26 35
segundos
el reparto de verdes
seg//
la restricción de verdes mínimos se cumple
MODELOS DE TRAFICOMODELOS DE TRAFICO
¿Cómo convertir lo anterior a un ciclo que opere?¿Cómo convertir lo anterior a un ciclo que opere?
ef1
ef1 real1 4 2
ef1 1 2 real1
ef 2 1 2 real2
V 26
V V (a a )
V (a a ) V 26 (3 1) 28 //
V (a a ) V 35 (2 1) 36 seg.
de ahí podemos graficar:
MODELOS DE TRAFICOMODELOS DE TRAFICO
4.4 Webster complejo4.4 Webster complejo
Lo complicado es encontrar F.Lo complicado es encontrar F.
Se procede como sigue para simplificar el cuento, sinoSe procede como sigue para simplificar el cuento, sinoes terriblemente tedioso.es terriblemente tedioso.
2LF
1 Y0La expresión es C
*ii) y
ii)
se calcula los críticos, el Y y el L
3-y se estima g=
2y
MODELOS DE TRAFICOMODELOS DE TRAFICO
iii) *i para cada etapa se calcula gy
n
i 1
iv)
veh
seg
v) s
*i i
* *i i
del gráfico 4.4.1 se saca el correspondiente
B y se multiplica por s del movimiento crítico
se calcula B de las n etapas
MODELOS DE TRAFICOMODELOS DE TRAFICOn
* *i i
i 1
vi) B s
vii) 4.4.2
2LFviii)
1 Y
0
se estima Z = n/L
de figura se determina F
Finalmente C
MODELOS DE TRAFICOMODELOS DE TRAFICO
Ejemplo : veamos que nos pasa con el ejemploEjemplo : veamos que nos pasa con el ejemplo
anterioranterior
i)Y 0,7 0,3 0,4
ii) 1.643
iii) 1,643 0,3 0,4929
1,643 0,4 0,6572
* *1 3
*1
*1
y y y L=11
3-0,7 g =
2 0,7
gy
gy
MODELOS DE TRAFICOMODELOS DE TRAFICO
*1
*3
i i
iv)
veh0,25 1.111 s 0,2775
seg
veh0,22 0.555 s 0,1221
seg
v) s 0.2775 0.1221 0.3996
vi) 0.455
* * *1 1 1
* * *3 2 3
del gráfico 4.4.1
B s B
B s B
B
2 Z=
11 0.3996
MODELOS DE TRAFICOMODELOS DE TRAFICO
vii)
2 11 0,966
1 0,70
Del gráfico 4.4.2 F= 0,9
C seg
Lo que representa un ciclo más pequeño que
el Webster sencillo.