El tráfico diario en los puentes aumenta con el paso del tiempo y en todo el mundo, por eso es vital encontrar un modo de proteger estas estructuras de fallas y daños. Esto puede hacerse mejorando la capacidad del puente para que se ajuste al flujo de tráfico o modificando los mínimos autorizados con respecto a la circulación como la limitación de la velocidad de circulación de los vehículos y el aumento de la distancia segura.
En ambos casos, se debe llevar a cabo una buena estimación del flujo de tráfico y del efecto de este. En el proceso de tráfico, el flujo está cambiando continuamente como resultado de la contribución de diferentes propiedades dinámicas en este fenómeno además de las herramientas de transporte y la influencia de los obstáculos en la carretera (barreras, caravanas, condiciones climáticas, etc.). Por este motivo, se han realizado muchos trabajos de investigación en el campo de la estimación del flujo de tráfico y la evaluación en puentes.
Métodos de Estimación del Flujo de Tráfico
Algunos trabajos relacionados con las características del flujo de tráfico se basaron en datos recopilados de sensores. (Zhao et al. 2009) analizaron las características del flujo de tráfico dentro de las que se incluyen las velocidades de los vehículos y la relación de densidad en Beijing mediante el uso de datos del sensor remoto de tráfico por microondas. (Lu et al. 2012) propusieron un método para estimar la velocidad del tráfico con datos de eventos de bucle inductivo único.
Aunque los sensores in situ son las herramientas más comunes para obtener los datos básicos para el análisis de las características del flujo de tráfico, los resultados obtenidos pueden verse afectados por la posición de montaje del sensor de tráfico que puede causar una diferencia sobre los flujos de tráfico y velocidades entre las secciones adyacentes ascendentes y descendentes. Por otra parte, la instalación y el mantenimiento de los sensores requieren una gran cantidad de recursos humanos y financieros.
Enfoque Analítico Probabilístico
El trabajo aquí presentado es un enfoque analítico para la estimación del flujo de tráfico sobre la base del aspecto probabilístico del fenómeno. El propósito principal es, por un lado, la predicción del tráfico y más generalmente la realización de mediciones de tráfico en el tiempo (predicción) y el espacio (distribución) y por otro lado, el estudio de la carga estructural y la determinación de las condiciones de tráfico (condiciones límite).
Como el régimen de circulación va cambiando con el tiempo (durante el día), la ley de esta variación no se puede describir. Esta es la razón por la que los resultados obtenidos mediante enfoques estadísticos son en su mayoría inadecuados para el cálculo de la estabilidad con el fin de estimar la probabilidad de falla y la vida útil de los puentes. Por esta razón, los datos de procesamiento de imágenes (IP por sus siglas en inglés), recopilados y generalizados por (Enright 2010) mediante programas especiales, sirven en este trabajo para calcular cambios graves e impredecibles en el modelo universal (del inglés Universal Background Model, UBM).
En el presente trabajo, se establece el modelo estadístico de vehículos en el flujo de movimiento propuesto a continuación y se elabora un estudio analítico de probabilidad de cambios en el régimen de circulación en el tiempo.
La velocidad v (m/s) y la intensidad i (1/h) del movimiento de los vehículos son consideradas constantes en el intervalo de tiempo τ. La distancia mínima de seguridad autorizada entre los centros de gravedad de los vehículos cercanos depende de la velocidad y la intensidad del tráfico.
Distancia de Seguridad y Condiciones del Tráfico
Según la Tabla 1, donde se establece una ilustración comparativa entre la distancia de seguridad autorizada entre vehículos que circulan en puentes en el sitio de Argelia y Rusia en el periodo 2008-2009, podemos observar una gran diferencia en la distancia segura en relación con la diferencia de las condiciones del tráfico de las carreteras de Rusia y Argelia. Los intervalos de velocidad que se muestran en la Tabla 1 se proporcionan en alguna medida condicionada, aumentan con el aumento del tamaño de los vehículos de carga. La intensidad se relaciona con la velocidad por medio de ecuaciones de correlación obtenidas utilizando el procesamiento de datos de muestra por el método de los mínimos cuadrados.
Teóricamente, la intensidad máxima para una sola banda no excede los 1000 l/τ (Ouleski. y Bacilev. Durante una hora, cada segundo anotamos el número de vehículos en longitudes de intervalos de 25, 40 y 80 metros respectivamente, tomando en cuenta el cambio completo en la situación de la distribución de los vehículos durante este tiempo como se muestra en la Figura 2. Luego, definimos la intensidad del tráfico y los resultados de la muestra además de los estimadores de los valores esperados m * y dispersión (varianza) D* indicados en la Tabla 2. El parámetro k es el coeficiente que según (Wang et al 2009) y (Lumet al.
Para intensidades altas (u> 400 1/τ), el cálculo de la probabilidad por la Ecuación 1 conduce a errores notables debido a la influencia de la limitación del flujo. Por lo tanto, no hay un cambio completo de la situación en el intervalo , el efecto de la tensión se puede interpretar aproximadamente como la desaparición de una parte (el caso completo) de eventos nulos. Del mismo modo, podemos estimar el número de tales eventos para la duración del uso del puente T utilizando una variable discreta de la intensidad y la velocidad del movimiento de transporte que varía en el tiempo. Para este cálculo, podemos utilizar los ciclogramas propuestos en (Bando 1998).
La posibilidad de cambios en el flujo de tráfico durante una serie de años puede definirse principalmente sobre la base de la particularidad de la evolución extensiva de la producción de una región económica real (Leurent.F. 1996). Para los cálculos de puentes, solo se toma en cuenta la contribución de los camiones más pesados, para los cuales los umbrales de un refuerzo dado se alcanzan en la construcción.
P: frecuencia de aparición de un tipo particular de vehículo en la columna. La distribución, al mismo tiempo, de diferentes tipos de vehículos se define por la Ecuación 13 y se asume de manera arbitraria. El coeficiente μ de la carga del vehículo representa la relación entre cambio transportado y la columna de transporte total del vehículo. Asumimos que por todo el periodo de servicio del puente, la aparición de un conjunto de carga pesada y diferente es posible y que está en una sola banda de la carretera.
k, s, i, t: son valores en periodos (k = 1, 2, 3, ..., 12), en días (s = 1, 2, 3, .... 30), en meses (i = 1, 2, 3, ....
Para el movimiento de cruce, la probabilidad de intersección de dos camiones en una sección determinada del puente debería ser teóricamente cero. Sería diferente de 0 si la ubicación de tal cruce está dada por un cierto intervalo, esta probabilidad depende de la relación que vincula la duración de este intervalo y las distancias promedio entre vehículos pesados de cada columna. Tal situación puede observarse en el caso de eventos más complejos, por ejemplo, la intersección de una columna de camiones.
Por lo tanto, la aparición de cálculos de carga para puentes de media y larga luz bajo condiciones normales para movimientos mixtos se estudia como un evento muy poco frecuente. La intensidad del movimiento en carreteras por un día se distribuye de manera desigual. Según datos de (Birouli 1984), está cerca de 0 por 1/3 del día y puede variar de 1,5 a 4 veces en los 2/3 de tiempo restantes. Para una intensidad alta (u ≥ 400 1 / h), el paso a un movimiento con varias columnas es necesario para reducir las situaciones de accidente.
Análisis de Datos de Intensidad Promedio
Múltiples observaciones de la circulación (movimiento) realizadas por el servicio que opera en diferentes carreteras en Argelia muestran una disminución significativa en la intensidad con el paso del tiempo. La Tabla 3 muestra un ejemplo obtenido de los datos de intensidades promedio diarios (en ambas direcciones del movimiento) por 2 años (2007 y 2008) registrados en regiones económicas (zonas I, II y III). Podemos observar que la proporción de vehículos sobre 5T.C en una circulación (movimiento) mixta es de 18-27 % del número total de vehículos. La proporción de los vehículos más pesados (30T.c y más), informado por (Barrenkov y Maltsev.
Las densidades de distribución de los vehículos construidos según las anchuras de cruce de los puentes tienen una forma modal doble para cada dirección de tráfico. El modo importante corresponde básicamente a vehículos pesados (camiones) en una red de transporte. Las distancias entre los modos están entre los límites de 3 m-4 m y sus distancias en los bordes no exceden los 4 m. Estos datos prácticamente no son los límites de distancias de las densidades recomendadas. Además, la banda de transporte en puentes livianos tiene casi las mismas condiciones que en los puentes que tienen requerimientos especiales, lo que significa que la frecuencia empírica de los cálculos de carga, para ellos, puede ser significativa.
Influencia de la Corrección en la Velocidad y el Tiempo de Viaje
A partir de los resultados obtenidos por medio de los gráficos de las Figura 3 y Figura 4, notamos que los resultados son convincentes y la influencia de los resultados obtenidos en la corrección depende en gran medida de la velocidad del tráfico y del tiempo de viaje realizado. En este contexto, notamos que para un tiempo t inferior a 0,5 días, la influencia de la corrección es generalmente muy importante para todas las densidades y en especial para las densidades entre 100 y 250 vehículos por hora, pero esta influencia durante este periodo varía en la dirección opuesta, lo que significa que el valor de corrección disminuye para las densidades más bajas antes mencionadas e incluso para los valores nulos ver Figura 3 y Figura 4 y aumenta para otros casos, especialmente para la velocidad de 15 km/h.
Por esta razón, siempre tratamos de mantener el flujo de tráfico en áreas urbanas con cierta fluidez y una distribución uniforme en todas las carreteras de circulación, a medida que llegamos a garantizar o asegurar una velocidad adecuada según nuestro plan de tráfico. De hecho, para nuestros técnicos es un dilema encontrar un equilibrio entre una velocidad relativamente baja y una densidad de tráfico moderada que sea apropiado para nuestras condiciones de tráfico generalmente en las diferentes redes de carreteras y en particular en redes de carreteras de arco. Además, estamos muy interesados en las horas punta para la organización del tráfico con el fin de ofrecer comodidad y seguridad a los pasajeros.
Finalmente, la meta de este modesto estudio es mejorar significativamente nuestros modelos de cálculo y manejar el tráfico para los horizontes inferiores a 0,5 días, ya que podemos atrevernos a ir más allá, como en el caso de horizontes inferiores, donde el tiempo de registro es menos de 15,00 minutos (inferior a 0,25 horas).
En este documento concluimos que la influencia de la corrección depende de la intensidad y la velocidad del flujo de los vehículos y que la distancia mínima de seguridad permitida entre los centros de gravedad de los vehículos cercanos depende de la velocidad y la intensidad del tráfico. De hecho, pudimos comprender en forma práctica y teórica para nuestro caso de estudio sobre las redes de carreteras que el tráfico de flujo se torna importante para los vehículos pesados que tienen una velocidad entre 5 a 10 Km/h en los tableros de puentes de carreteras argelinas que representan el caso de cargas adicionales militares y excepcionales como (D240, MC120) y cargas adicionales rusas como (Hk-80).
En el presente trabajo, estamos convencidos que la distribución del flujo de tráfico es difícil de determinar cuando diversas variables no están consideradas debido a la falta de datos y de disponibilidad. A diferencia de estos métodos físicos, proponemos estimar directamente la causalidad entre las variables de tráfico y la seguridad de las estructuras existentes en los distintos circuitos del movimiento combinado y las principales tendencias de la evolución del tráfico en la ciudad y en las redes de tráfico.
Finalmente, intentamos conseguir cierto rendimiento por medio del presente método en comparación con aquellos obtenidos con proceso simple.
Tabla 1: Distancia de Seguridad Autorizada entre Vehículos
Ilustración comparativa entre la distancia de seguridad autorizada entre vehículos que circulan en puentes en el sitio de Argelia y Rusia en el periodo 2008-2009.
Tabla 2: Intensidad del Tráfico, Valores Esperados y Dispersión
Intensidad del tráfico y los resultados de la muestra además de los estimadores de los valores esperados m * y dispersión (varianza) D*.
Tabla 3: Intensidades Promedio Diarias en Diferentes Regiones
Ejemplo obtenido de los datos de intensidades promedio diarios (en ambas direcciones del movimiento) por 2 años (2007 y 2008) registrados en regiones económicas (zonas I, II y III).
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