Murat BİNİCİ Hüseyin DORUK

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
el ma 1Erdoğan ÖZTÜRK ma ma 2 Em re 3 E ren 4.
Advertisements

Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akkol
41 adımda ahşap inşaat Yapımcı : Y.Orman Müh. Abdullah Arslan Proje : Y.Mim. Çelik Erengezgin.
Prof.Dr.Şaban EREN Yasar Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi
Diferansiyel Denklemler
NOKTA, DOĞRU, DOĞRU PARÇASI, IŞIN, DÜZLEMDEKİ DOĞRULAR
T.C. İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ Arapgir Meslek YÜKSEKOKULU
Eğitim Programı Kurulum Aşamaları E. Savaş Başcı ASO 1. ORGANİZE SANAYİ BÖLGESİ AVRUPA BİLGİSAYAR YERKİNLİĞİ SERTİFİKASI EĞİTİM PROJESİ (OBİYEP)
ASELSAN- TOKİ YAPRACIK KONUTLARI KOORDİNASYON KURULU
ÇALIŞMA VE DİNLENME SÜRELERİ
BASİT MAKİNELER.
Atlayarak Sayalım Birer sayalım
BEIER CÜMLE TAMAMLAMA TESTİ
Diferansiyel Denklemler
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
TÜRKİYE EKONOMİSİNE GENEL BAKIŞ VE SON GELİŞMELER KEMAL UNAKITAN MALİYE BAKANI 05 Eylül 2008 T.C. MALİYE BAKANLIĞI.
BEIER CÜMLE TAMAMLAMA TESTİ
8. SAYISAL TÜREV ve İNTEGRAL
ALIŞVERİŞ ALIŞKANLIKLARI ARAŞTIRMASI ÖZET SONUÇLARI Haziran 2001.
Algoritmalar DERS 2 Asimptotik Notasyon O-, Ω-, ve Θ-notasyonları
Yönetim Bilgi Sistemleri Şubat TAPU VE KADASTRO GENEL MÜDÜRLÜĞÜ.
HOŞ GELDİNİZ KAMU İHALE MEVZUATI TEMEL EĞİTİMİNE Alattin ÜŞENMEZ
KIR ÇİÇEKLERİM’ E RakamlarImIz Akhisar Koleji 1/A.
MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA
Sıvı Ölçüleri Değerlendirme.
HİSTOGRAM OLUŞTURMA VE YORUMLAMA
Prof. Dr. Leyla Küçükahmet
CAN Özel Güvenlik Eğt. Hizmetleri canozelguvenlik.com.tr.
Algoritmalar DERS 3 Böl ve Fethet(Divide and Conquer) İkili arama
1/20 PROBLEMLER A B C D Bir fabrikada kadın ve çocuk toplam 122 işçi çalışmaktadır. Bu fabrikada kadın işçilerin sayısı, çocuk işçilerin sayısının 4 katından.
HAZIRLAYAN:SAVAŞ TURAN AKKOYUNLU İLKÖĞRETİM OKULU 2/D SINIFI
Şehir Trafiği Yönetiminde Dinamik Sistemler ve Konya Büyükşehir Belediyesi Örneği R.Çağrı YÜZBAŞIOĞLU.
1/25 Dört İşlem Problemleri A B C D Sınıfımızda toplam 49 öğrenci okuyor. Erkek öğrencilerin sayısı, kız öğrencilerin sayısından 3 kişi azdır.
ÖRNEKLEM VE ÖRNEKLEME Dr.A.Tevfik SÜNTER.
EBOB EKOK.
ARALARINDA ASAL SAYILAR
TÜRKİYE KAMU HASTANELERİ KURUMU
Matematik 2 Örüntü Alıştırmaları.
PARAMETRİK VE HEDEF PROGRAMLAMA
Bulut bilişim için Üniversitelerimizde bilişim personeli yeterlikleri 18 Aralık 2013 – Aksaray Üniversitesi Bilişim Teknik Personeli Yeterlik Ölçeği Toplantısı.
TÜRKİYE EKONOMİSİNE GENEL BAKIŞ VE SON GELİŞMELER KEMAL UNAKITAN MALİYE BAKANI 5 Eylül 2008 T.C. MALİYE BAKANLIĞI.
Tam sayılarda bölme ve çarpma işlemi
DOĞUŞ ÜNİVERSİTESİ VI. LİSELERARASI MATEMATİK YARIŞMASI
HABTEKUS' HABTEKUS'08 3.
BTP102 VERİTABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ 1
DERS 11 KISITLAMALI MAKSİMUM POBLEMLERİ
Mukavemet II Strength of Materials II
1/20 ÖLÇÜLER (Zaman) A B C D Bir saat kaç dakikadır?
Yard. Doç. Dr. Mustafa Akkol
İKİNCİ DERECEDEN FONKSİYONLAR ve GRAFİKLER
Diferansiyel Denklemler
ANA BABA TUTUMU ENVANTERİ
SIĞIR VE DANA ETİ PAZAR DURUMU 16 MAYIS AB TOPLAM SIĞIR HAYVANCILIK ARALIK ANKETİ HAYVANCILIK ARALIK ANKETİ ARALIK-TOPLAM ÇİFTLİK HAYVANLARI SIĞIR.
Bankacılık sektörü 2010 Ocak-Aralık dönemindeki gelişmeler Ocak 2011.
1 2 3 GÜVENLİK İÇİN ÖNCELİKLE RİSKİ YOK EDİLMELİDİR. RİSKİ YOK EDEMIYORSANIZ KORUNUN KKD; SİZİ KAZALARDAN KORUMAZ, SADECE KAZANIN ŞİDDETİNİ AZALTIR.
Bankacılık sektörü 2010 yılının ilk yarısındaki gelişmeler “Temmuz 2010”
AB SIĞIR VE DANA ETİ PAZAR DURUMU 22 Ekim AB TOPLAM BÜYÜKBAŞ HAYVAN VARLIĞI CANLI HAYVAN May / June SURVEY CANLI HAYVAN May / June SURVEY.
SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ
Çocuklar,sayılar arasındaki İlişkiyi fark ettiniz mi?
Toplama Yapalım Hikmet Sırma 1-A sınıfı.
SAYILAR NUMBERS. SAYILAR 77 55 66 99 11 33 88.
ÇOK DEĞİŞKENLİ FONKSİYONLARDA
Türkiye Bankalar Birliği 49. Genel Kurulu 1 Türkiye Ekonomisi ve Bankacılık Sistemindeki Gelişmeler Ersin Özince Türkiye Bankalar Birliği Yönetim Kurulu.
1.HAFTA 26 Ağustos 2009 ÇARŞAMBA 2.HAFTA 01 EYLÜL 2009 SALI 3.HAFTA 09 EYLÜL 2009 ÇARŞAMBA 4.HAFTA 15 EYLÜL 2009 SALI 5.HAFTA 23 EYLÜL 2009 ÇARŞAMBA 6.HAFTA.
1.HAFTA 26 Ağustos 2009 ÇARŞAMBA 2.HAFTA 01 EYLÜL 2009 SALI 3.HAFTA 09 EYLÜL 2009 ÇARŞAMBA 4.HAFTA 15 EYLÜL 2009 SALI 5.HAFTA 23 EYLÜL 2009 ÇARŞAMBA 6.HAFTA.
ÖĞR. GRV. Ş.ENGIN ŞAHİN BİLGİ VE İLETİŞİM TEKNOLOJİSİ.
Diferansiyel Denklemler
Sunum transkripti:

Murat BİNİCİ Hüseyin DORUK TRAFİK SİNYALİZASYON SÜRELERİNİN DEĞİŞTİRİLMESİ İLE TRAFİK AKIŞININ İYİLEŞTİRİLMESİ: Isparta Örneği Zekeriya MULBAY* Ebru ÇAY Önder MACİT Murat BİNİCİ Hüseyin DORUK Süleyman Demirel Üniversitesi,Mühendislik Mimarlık Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü, 32260, ISPARTA *İletişim Yazarı

İçerik Tarihsel Gelişim Şehirlerdeki Trafik Durumu GİRİŞ Projenin Amacı GİRİŞ Çalışma Alanının Belirlenmesi Yöntemin Belirlenmesi Verilerin Toplanması ve Analizi Modelin Kurulması Deneysel Sonuçlar SÜREÇ Değişkenlerin Tanımlanması Kısıtların Belirlenmesi Amaç Fonksiyonunun Oluşturulması Çalışmanın Getirisi

Tarihsel Gelişim Trafik lambaları ilk kez 1868 yılında Londra’da kullanılmıştır. Trafikte sinyalizasyon sisteminin kullanılmasının esin kaynağı demiryollarında kullanılan ve trenlerin hareketlerinin kontrolünü sağlayan kontrol ışıklarıdır.

Tarihsel Gelişim Günümüzde kullanılan trafik lambalarının patenti ise Garrett Augustus Morgan’a aittir.

Trafik Durumu Büyük Şehirlerde Trafik Diğer Şehirlerde Trafik Aşırı yoğunluk sonucu yol kapasitesinin kullanımı yüksektir. Trafik unsuru günlük yaşamı etkileyen en önemli unsurdur. Trafik konusunu çözüme ulaştıracak birimler kurulmuştur. Fazla yoğunluk olmayan yollarda kapasite kullanımı düşüktür. Trafik konusu genelde göz ardı edilmektedir. Trafik konusu ön sıralarda yer almadığından dolayı genelde çözümler üzerinde durulmaz.

Amaç Çalışmanın konusu; şehir içi trafik akışının en önemli düzenleyicisi olan trafik sinyalizasyon sürelerinin araç yoğunluğuna göre düzenlenmesidir.

Amaç Bu sayede: Isparta için çok büyük bir sorun olan hava kirliliğinin azaltılmasına katkıda bulunulacaktır. Isparta ekonomisine katkı sağlanacaktır. Trafikte beklemeler azalacaktır.

Süreç İYİLEŞTİRME Çalışma Alanının Belirlenmesi Kullanılacak Yöntemin Belirlenmesi Verilerin Toplanması ve Analizi Modelin Kurulması Deneysel Sonuçların Elde Edilmesi İYİLEŞTİRME

Çalışma Alanı

Verilerin Toplanması Sinyalizasyon verileri 5 ayrı zaman diliminde her kavşaktan toplanmıştır. Buradaki amaç; gün içerisinde değişkenlik gösteren trafik akışının en iyi şekilde ölçümü ve bu ölçüm sonucunda kavşağı en iyi şekilde yansıtan değerlere ulaşmaktır.

Ölçüm Karakteristiklerinin Hacmi Yıl içinde en büyük hacme sahip gün İşbaşı Yapılan 243 Gün Ders başı Yapılan 176 Gün 104 Gün Süren Hafta sonu Tatilleri 13 Gün Süren Bayram Tatilleri 8 Gün Asker Yemin Törenleri Çalışmanın kapsamı hem işbaşı, hem de ders başı yapılan günlerdir Trafik akışının durgunlaştığı tatiller

Ölçülen Unsurlar Yol Ayrımı Dörtyol Fazlar Kırmızı Işık Süresi Duran Araç Sayısı Duran Araç Sayısı Duran Araç Sayısı Fazlar Yeşil Işık Süresi Yeşil Işıkta Geçen Araç Sayısı Yeşil Işıkta Geçen Araç Sayısı Yeşil Işıkta Geçen Araç Sayısı Yeşil Işıkta Geçen Araç Sayısı Yol Ayrımı Dörtyol

Ölçüm Sonuçları Kavşak No:1 Toplam 987 Ölçüm Kavşak No:10 Kavşak No:… 1. Zaman Aralığı 2. Zaman Aralığı 3. Zaman Aralığı 4. Zaman Aralığı 5. Zaman Aralığı Yol A Yol B Yol C Yol D Ölçüm Sonuçları Kavşak No:1 6,17 Ölçüm Sistem Kavşak No:10 Kavşak No:… Kavşak No:1 Kavşak No:0 89,73 Ölçüm Toplam 987 Ölçüm

Ölçüm Sonuçları

Ölçüm Sonuçları Çalışma öncesinde her bir kavşağın çevrim süreleri ve bekleyen araç sayıları:

Geliş akışları ve dönüş yüzdeleri değiştirilememektedir. Yöntem Sistemin iyileştirilmesi için kavşakların, bağımsız olarak, iyileştirilmesi yeterlidir: Kavşaklara giriş yapan akım her bir yöne belli bir yüzde ile dönecektir. Geliş akışları ve dönüş yüzdeleri değiştirilememektedir. Trafik ışıklarının prensibi; her bir akış belli bir süre durdurularak diğer akışlara izin verilmesi

Kavşak Kontrol Teknikleri YARI TRAFİK UYARIMLI KONTROL SABİT ZAMANLI KONTROL Sinyal çevrim süresi ve yeşil ışık süreleri kavşağa gelen akıma göre belirlenmektedir. (Akbaş, 2001) Günün belirli saatlerinde ayrı değerler verilebileceği gibi tek bir değer de atanabilir. TRAFİK UYARIMLI KONTROL Gecikmeler hesaplanarak (HCM,2000) kavşaktaki ışık süreleri anlık olarak değiştirilmektedir. Bu yöntem trafiğin oldukça yoğun ve/veya değişken olduğu kavşaklarda kullanılmaktadır.

Çalışmada Kullanılan Metot YARI TRAFİK UYARIMLI KONTROL SABİT ZAMANLI KONTROL Sinyal çevrim süresi ve yeşil ışık süreleri kavşağa gelen akıma göre belirlenmektedir. (Akbaş, 2001) Günün belirli saatlerinde ayrı değerler verilebileceği gibi tek bir değer de atanabilir. TRAFİK UYARIMLI KONTROL Gecikmeler hesaplanarak (HCM,2000) kavşaktaki ışık süreleri anlık olarak değiştirilmektedir. Bu yöntem trafiğin oldukça yoğun ve/veya değişken olduğu kavşaklarda kullanılmaktadır. Büyük şehirlerde trafik yoğunluğu, bu husustaki çalışmalara yön vermiş ve düzenleme bakımından çok daha etkin olan trafik uyarımlı yönteme geçilmiştir. Fakat trafik yoğunluğunun düşük olduğu şehirlerde bu yöntemin kullanılması fayda/maliyet oranı bakımından verimli olmamaktadır.

GAMS Modelin kurulduğu ve çözüldüğü yazılım The General Algebraic Modeling System (GAMS) ‘dır. GAMS modelleme ve optimizasyon problemlerinin çözümü için kullanılan yüksek seviyeli bir dildir. Yazılımın en temel özellikleri güçlü bir çözücü olmasının yanı sıra kullanım kolaylığı ve birçok çözüm modelini bünyesinde barındırmasıdır. Bu çalışmada kullanılan yöntem ise “Doğrusal Olmayan Model” olacaktır. Doğrusal Olmayan Model: Bağımlı değişkenin, bağımsız değişken veya değişkenlerin doğrusal bir fonksiyonu olmadığı modellerdir.

Modelin Kurulması Model Değişkenlerin Tanımlanması Kısıtların Belirlenmesi Model Amaç Fonksiyonunun Oluşturulması

Değişkenlerin Tanımlanması Modelimizde kullanılan değişkenler yeşil (Y1, Y2, Y3, Y4) ve kırmızı (K1, K2, K3, K4) ışık süreleridir. Değişkenlerin dışında amaç fonksiyonunda yer alacak ağırlık katsayıları ve her bir kavşak için ayrı tanımlanacak sabitler yer almaktadır.

Kısıtların Tanımlanması Bir modelin uygun çözüme ulaşabilmesi için doğru alanlarda çözümü taraması gerekir. Eğer kısıtlar doğru alanı çerçevelememişlerse modelin yanlış sonuca ulaşması olasılığı artar.

Kısıtların Tanımlanması Yeşil ve kırmızı ışık sürelerin bağımlılığı: Y1 Y2 Y3 K4

Kısıtların Tanımlanması Arabaların Kalkış Süreleri Her Bir Yolda Duracak En Az Araç Bekleyen araçlar için geçerli bir yeşil ışık süresinin bulunması için araçların ne kadar sürede yolu terk edeceklerinin bilinmesi gerekmektedir. “2,4 + (A*K1-1)*1,7 ≤ Y1” Bu kısıtla kırmızı ışıkta bekleyen araçların tamamının yeşil ışıkta geçmesi sağlanmakla beraber yeşil ışığın boşta beklemesinin önüne geçilmeye çalışılmıştır. Modele ışıkların süreleri ile alakalı olarak herhangi bir bilgi girişi yapılmayacağı için her bir yolda durabilecek minimum araç sayısının girilmesi gerekmektedir. Böylece en az akışın olduğu yolda bekleyen araç sayısı belirlenen alt sınıra ulaştığında model ışıklar için uygun süreyi hesaplayacak ve sonucu dönecektir.

Amaç Fonksiyonunun Oluşturulması Amaç fonksiyonu temel olarak aşağıdaki 3 kısmın en küçüklenmesidir: Bekleyen araç sayısı Bekleyen araç sayısı ile aynı yoldaki yeşil ışıkta geçebilecek en fazla araç sayısı arasındaki fark Aynı kavşaktaki farklı yollarda bekleyen araç sayıları arasındaki fark

Amaç Fonksiyonunun Oluşturulması Yeşil Işıkta Geçebilecek Araç Sayısı Mevcut Durum İstenen Durum Bekleyen araç sayısına uygun yeşil ışık süresi Bekleyen araç sayısının ihtiyacının üzerinde olan yeşil ışık süresi

Sabitler Amaç Fonksiyonu Değişkenler Kısıtlar Yöntem

Amaç Fonksiyonunun Oluşturulması Yeşil Işıkta Geçebilecek Araç Sayısı Mevcut Durum İstenen Durum Bekleyen araç sayısına uygun yeşil ışık süresi Bekleyen araç sayısının ihtiyacının üzerinde olan yeşil ışık süresi

Deneysel Sonuçlar Modelin bulduğu sonuçlar her kavşakta bekleyen araç sayılarını ve/veya bekleyen araçlar arasındaki farkı düşürmüştür. Sonuçlardan önce her bir kavşak için verilen alt sınır değerlerine bakılması faydalı olacaktır.

Deneysel Sonuçlar Elde edilen yeşil ışık süreleri ve beklemeden geçen araç sayıları üstüne etkileri: 3 4 1 2 5

Deneysel Sonuçlar Çalışma sonunda ulaşılan değerler ve iyileştirme yüzdeleri:

Deneysel Sonuçlar Yakalanan iyileştirme yüzdeleri kavşak yoğunluklarıyla ağırlıklandırıldığı zaman beklemelerde %11,1’lik bir azalma sağlanır.

Deneysel Sonuçlar 14.087 %11,154 Bekleyen araç oranındaki değişim: ÇALIŞMA ÖNCESİ ÇALIŞMA SONRASI %62 %11,154 14.087 %54 119.150

Deneysel Sonuçlar Kavşaklardaki her bir yolda bekleyen araç sayılarının standart sapmalarının değişimi:

Deneysel Sonuçlar Yakalanan iyileştirme yüzdeleri kavşak yoğunluklarıyla ağırlıklandırıldığı zaman ortalama %70,6’lık bir sonuca ulaşılır.

Çalışmanın Getirisi 2005 yılında yapılan bir çalışmaya* göre 1 saat rölantide çalışan araçların benzin tüketimi 1-1,8 litre arasındadır. Yine aynı çalışmaya göre 1 saatlik rölanti sonucunda atmosfere 3 kg CO2 atılmaktadır. Çalışmada 14.087 aracın ortalama 30,32 saniye beklemesi ile geçen süre 427.118 saniye, bir başka değişle 119 saattir. *Öztürk, M., Araçlarda Verimli Yakıt Kullanma Kılavuzu, Çevre ve Orman Bakanlığı, 2005.

Çalışmanın Getirisi Bu verilere göre çalışmanın uygulanması halinde 11 saatlik kazanım: Akaryakıt tasarrufu 886,79* TL ve Havaya salınan CO2 gazında ise 357 kg’ a eşdeğer bir azalmadır. *4,14 TL/ lt

Çalışmanın Getirisi

Öneriler X adet ölçüm % İYİLEŞTİRME X adet ölçüm X adet ölçüm 36 sn 1. Zaman Dilimi 2. Zaman Dilimi 3. Zaman Dilimi 4. Zaman Dilimi 5. Zaman Dilimi X adet ölçüm 24 sn X adet ölçüm 32 sn X adet ölçüm 28 sn 42 sn Tek Zaman Dilimi 29 sn X adet ölçüm 24 sn 22 sn 42 sn X adet ölçüm 25 sn 40 sn X adet ölçüm 15 sn

Öneriler Model 1 2 3 Kullanıcıya Bağımlılık Yaya Geçişleri Dikkate Alınmaması 3 Ölçüm Aralıklarının Standart Olması

Proje Süreci EMÖS için hazırlanan kısım. Her bir kavşak ve gün karakteristiği için ölçümlerin tamamlanması. Yeni ışık değerlerinin kavşaklara girilmesi ve kontrol ölçümlerinin alınması. Modelin geliştirilmesinin tamamlanması ve simulasyon çalışmalarına başlanılması. Modelin sinyalizasyonlu kavşaklara uygulanması.

Teşekkürler… Arş. Gör. Erdal AYDEMİR’ e Isparta Trafik Tescil/Denetleme Şube Müdürlüğü’ ne Isparta Belediyesi İmar ve Şehircilik Müdürlüğü’ ne