Sponsor
Sponsor
Asansör Trafik Analizi: Analitik ve Simüle Edilmiş
Sponsor
Trafik analizinin iki ana sınıflandırması, belirtilen alandaki birçok uzmanın çalışmasıyla karşılaştırılır ve karşılaştırılır.
Dr. Albert So ve Dr. Lütfi Al-Sharif tarafından
Trafik analizi, sürücüler ve güvenlik bileşenleri ile birlikte asansör sistemlerinin incelenmesiyle ilgili üç anahtar alandan biridir. Asansör trafik analizi, asansör sistemlerinin planlanması ve tasarımı için esastır. Yıllar içinde farklı yaklaşımlar ortaya çıkmıştır ve bunlar genel olarak “analitik” ve “simüle edilmiş” kategoriler olarak sınıflandırılabilir. Bu makale, bu iki yaklaşımın birbirini nasıl tamamladığını ve sayısal yöntemlere (aslında diğer ikisinin melezleri) dayanan üçüncü bir yaklaşımı araştırıyor.
CIBSE Kılavuzu D: Binalarda Ulaşım Sistemleri (en son sürüm olan 2010 baskısı ile birlikte) asansör mühendisleri, planlamacılar, mimarlar, danışmanlar ve kod yapıcılar tarafından faydalı bir referans olarak dünya çapında (özellikle Avrupa ve Asya) yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu iki yaklaşım, Kılavuzun 3. Bölümünde iki model olarak bahsedilmiştir. İlk model, genellikle en yüksek durumlara uygulanabilen matematiksel formüllere dayalı bir hesaplama yöntemi kullanır. Böyle bir klasik model yaklaşık 80 yıldır kullanılmaktadır ve tasarımların %90-95'i için tatmin edici bir çözümle sonuçlanmaktadır. Bu model, bu makalede “analitik olana” atıfta bulunulmaktadır; içinde, bir tasarımcı, mevcut denklemlere dayanarak tasarımı elle gerçekleştirebilir. 45 yıldan uzun süredir kullanılmakta olan ikinci model, bir binadaki asansör hareketinin ve yolcu dinamiklerinin ayrı bir dijital simülasyonuna dayanmaktadır. Kılavuz hazırlandığında, simülasyonlar nispeten yavaş olarak kabul edildi, ancak bilgisayar teknolojisi ilerledikçe, daha kısa simülasyon sürelerine yol açan daha yüksek işlem gücü nedeniyle simülasyonların performansında bir kuantum sıçraması oldu.
Simülasyon sürecinin tamamı Kılavuzun 4. Bölümünde sunulmaktadır. Yolcuların duraklara gelmesiyle başlar, yolcuların durak çağrılarını kaydetmeleri, geldiklerinde asansörlere binmeleri ve araç çağrılarının kayıt altına alınmasıyla devam eder. Yolcuların gidecekleri katlara inmeleri ile sona erer. Simülasyonun kendi başına çok güçlü bir araç olduğu kabul edilmektedir. Ancak Kılavuz, aşağıdaki nedenlerle tüm tasarım alıştırmalarına geleneksel bir gidiş-dönüş süresi (RTT) hesaplaması ile başlamak için iyi uygulamanın olduğunu önermektedir:
- Geleneksel analitik yöntemler kendini kanıtlamıştır ve zamana direnmiştir. İki yaklaşımın sonuçları arasında bulunan herhangi bir farklılık, tasarımcıları simülasyondaki hatalara karşı uyarabilir.
- Simülasyon oldukça karmaşıktır ve daha az deneyimli tasarımcıların hata yapması veya bilmeden bir şeyi kaçırması kolaydır.
- RTT hesaplamaları daha kolay ve daha hızlıdır. Dolayısıyla analitik yöntemler, tasarımcıların simülasyonla test edilmeye değer çözümleri benimsemesine yardımcı olabilir.
Bununla birlikte, Rehber, analitik yöntemin "ortalama" bir gidiş-dönüş üzerinde çalışırken simülasyonların asansör hareketlerini yolculuk bazında modelleyebileceğini takdir etmektedir. Ayrıca simülasyonlar yolcu bekleme süresini, transit sürelerini, bekleme sürelerini, lobi sürelerini vb. değerlendirebilirken, analitik yöntem yalnızca ortalama bir aralık verir. Simülasyonlar “gerçek hayata” çok daha yakındır ve bu nedenle daha sezgiseldir; denetleyici kontrol performansını modelleyebilirler ve son olarak tasarımcıların referansı için çok çeşitli tablolar ve grafikler görüntüleyebilirler.
Janne Sorsa ve Dr. Marja-Liisa Siikonen, çok katlı binalar için asansör planlamasının en yüksek RTT hesaplamasına dayandığı, diğer trafik koşullarının asansör trafik simülasyonu ile analiz edildiği görüşündedir.[16] Standart yukarı-tepe denklemlerinin uygulanmadığı gelişmiş asansör sistemleri planlanırken trafik simülasyonu da kesinlikle gereklidir. Böyle bir görüş Rehbere uygundur.
Analitik Hesaplamalar
Burada iki yaklaşım vardır: yani birinci ilkeden veya ampirik formüllerden türevler. Bu makalede daha önce tartışıldığı gibi, analitik yaklaşımın temelindeki düşünce, bir tepe durumu sırasında RTT değerlendirmesidir. Böyle bir durum için en yaygın olarak kullanılan denklem (Kılavuzda ve Dr. Gina Barney tarafından yapılan çalışmalarda belirtilmiştir)[5 & 7]) dır-dir:
burada, tv = df/v, burada df katlar arası mesafedir, v arabanın nominal hızıdır, P arabadaki yolcu sayısıdır ve ts ("durma süresi" olarak adlandırılır) tf(1) + to + tc - tv. (Tf(1) hızlanma ve yavaşlama zamanını temsil eden tek katlı uçuş süresi, kapı açılma süresine ve tc kapı kapanma zamanıdır.) H, tipik gidiş-dönüş yolculuğun en yüksek geri dönüş katıdır; S, yolculuğun beklenen durak sayısıdır. H (ilk olarak J. Schroeder tarafından türetilmiştir[13]) ve S (ilk olarak Basset Jones tarafından türetilmiştir.[9]) aşağıda verilmiştir.
N katlı (zemin kat hariç) bina çevresinde üniform olmayan nüfus dağılımı için, Ui 1'den N'ye koşarken, i. kattaki olası yolcu sayısıdır.
Eğer sen1 = U2 = ….. = UN = U/N (yani, toplam nüfusla birlikte bina çevresinde tek tip nüfus dağılımı, U), iki denklem şu şekilde basitleştirilir:
Bir yolcunun zemin kattan veya ana terminalden varış katına kadar kat ettiği ortalama süreye, en yoğun saatlerde, “en yüksek ortalama seyahat süresi” denir. (UPATT), tarafından verilen:
hangi basitleştirilebilir:
ne zaman S >> 1.[14 & 15]
Bir yolcunun ana terminalin lobisine geldiği andan varış katındaki asansörden çıkana kadar geçen ortalama en yoğun yolculuk süresi (UPAJT), toplamına eşittir. UPATT ve en yüksek ortalama bekleme süresi, UPAWT. Yukarıdaki denklemler, yerinde trafik araştırmalarından herhangi bir veri olmaksızın birinci prensipten türetilmiştir. Yukarıdaki denklem, lobide bol miktarda yolcu bulunduğunu ve yolcuları almak için ana lobiye bir asansör geldiğinde asansöre binecek yolcuların (P) her zaman mevcut olduğunu varsayar. Poisson yolcu varış sürecini hesaba katmak için denklem değiştirilmelidir.
Poisson dağılımı, olayların bilinen bir ortalama hızda gerçekleşmesi ve zamandan bağımsız olması koşuluyla, belirli bir sayıda olayın sabit bir zaman ve/veya uzay aralığında meydana gelme olasılığını veren ayrık bir olasılık dağılımıdır. Pozitif bir gerçek parametre ile dağıtılan Poisson olduğu söylenen, genellikle belirli olayların sayısını gösteren bir tam sayı olan ayrık bir rastgele değişken (X) (λ) k = 0, 1, 2, ile aşağıdaki denklemle verilebilir. . .:
λ saniyedeki olaylarda veya saniyedeki yolcularda varış oranıdır. Bu nedenle, dağılım eğrisinin şekli parametrenin değerine bağlıdır. λ. Poisson dağılımının hem ortalamasının hem de varyansının şuna eşit olduğunu bilmek ilginçtir. λ.
İkinci tür bir analitik hesaplama, yerinde trafik araştırmaları veya simülasyonları (yani istatistiklere dayalı) sırasında toplanan bir veri havuzundan eğri uydurmaya dayalı ampirik formüller sınıfına aittir. Örneğin, Barney tarafından önerilen UPAWT formülleri bu türü temsil eder:[6]
Burada UPINT, yukarı-tepe aralığı anlamına gelir; CC, arabanın sözleşme kapasitesi anlamına gelir ve P, daha önce tanımlandığı gibidir.
Simülasyonlar
Simülasyon, sistem planlama ve tasarımına ek olarak, grup kontrol algoritmalarını değerlendirmek için de yaygın olarak kullanılmaktadır.[2, 8 & 12] Simülasyon, zaman dilimli simülasyon olarak uygulanır[11] veya ayrık olay simülasyonu. [1] Piyasada farklı simülatörler mevcuttur. Daha ayrıntılı bir tartışma için örnek olarak kullanılacak popüler bir yazılım aracı Elevate'dir.[10] Simülasyon sırasında, tüm olaylar sabit boyutlu zaman dilimleri (örneğin, 0.1 s.) ile ilerletilir ve zaman ilerledikçe, olaylar değişir, bilgisayar programı tarafından izlenir. Olaylar, farklı duraklara yolcu varış kalıplarını içerir: yolcu talebi, trafik kalıpları, iniş çağrılarının kaydı, araba hareketi, arabaya binme ve arabadan inme, araba çağrılarının kaydı, vb. Yolcu talebi düşükten aşağıya doğru değiştiğinde farklı simülasyon sonuçları elde edilir. yüksek, ancak başlangıç koşulları değişmeden kalmalıdır. Ve bir simülasyon, sonuçları yeterince kararlı ve tasarımcılar tarafından kullanılabilir hale getirmek için yeterince uzun sürmelidir. Yararlı sonuçlar arasında RTT, taşıma kapasitesi, yolcu bekleme süresi (minimum, ortalama veya tepe), yolcu seyahat süresi (minimum, ortalama veya tepe), ortalama durak sayısı, ortalama en yüksek dönüş katı, yolcu transfer süresi vb. yer alabilir.
Nesne yönelimli programlama (OOP) sanatı benimsenmiştir. Bir nesnede, davranışı ait olduğu sınıf tarafından tanımlanan değişkenler ve işlevler birlikte gruplanır. Dolayısıyla her nesne bir sınıfın “örneğidir”. Elevate'te kat sayısı, kat yükseklikleri dizisi vb. içeren “bina sınıfı” gibi farklı sınıflar vardır; "hareket sınıfı", nominal hız, nominal hızlanma, motor başlatma gecikmesi, vb.'den oluşur; “Asansör sınıfı”, sözleşme kapasitesi, kapı açma/kapama süresi vb.; “dağıtıcı sınıfı”, sevk algoritması, yukarı iniş çağrıları, aşağı iniş çağrıları vb.'den oluşur; ve “kişi sınıfı”, varış katı, varış katı, yolcu ağırlığı vb.'den oluşur. Ayrıca, kullanıcıların performans karşılaştırması için simülasyonda kendi dağıtım algoritmalarını oluşturmalarına izin verilir. Bu simülasyon aracının gelecekte tüm trafik parametrelerini kıyaslamak ve tatmin edici performansı değerlendirmek için gerçek bir asansör sistemiyle paralel olarak çalışması bekleniyor.
Sayısal yöntemler
Bir asansör grubu kontrol algoritmasının etkinliğini değerlendirmek için kullanılan herhangi bir araç, aşağıdaki dört gereksinimi karşılamalıdır:[3]
- Tekrarlanabilir: Orijinal tasarımcı, aynı sistemin aynı parametrelerle bir dizi çalışmasında aynı sonucu alabilmelidir.
- Tekrarlanabilir: diğer tasarımcılar/kullanıcılar, grup kontrol algoritmasının yaratıcısı ile aynı sonuçları alabilmelidir.
- Şeffaf: kullanıcı, grup kontrol algoritmasının nasıl çalıştığını, nasıl uygulandığını ve hangi parametrelerin varsayıldığını ve ayrıca her parametre için kullanılan değerleri kolayca anlayabilmelidir.
- Amaç: Araç, benzer koşullar altında farklı grup kontrol algoritmaları arasında karşılaştırmalara izin verecek nesnel bir araç olmalıdır.
Simülasyonun, asansör grup kontrol algoritmalarının etkinliğini değerlendirmek için güçlü bir araç olduğu ve en karmaşık koşullar ve senaryolarla başa çıkabileceği kabul edilse de, bazen tüm bu gereksinimleri karşılayamayabilir. Ayrıca, grupta L asansör olduğunu ve her birinin P sayıda yolcu taşıyabildiğini varsayalım. Her yolcunun bir varış katı vardır. Benzersiz olası çözümlerin sayısının
kadar olmak , bu astronomik bir rakam.[4] Örneğin, her biri 10 yolcu taşıyan beş asansöre sahip 12 katlı bir bina, 3.3 X 10'a kadar asansöre sahip olabilir.98 Dünyadaki hiçbir süper bilgisayarın üstesinden gelemeyeceği çözümler.
Sayısal yöntemlerle,[3] olası senaryoların bir örneği Monte Carlo simülasyonu tarafından alınır ve işlenir ve nihai karar buluşsal yöntemlere veya temel kurallara dayanır. Aşağıdaki adımlar, sayısal yöntemlerin nasıl gerçekleştirildiğini özetlemektedir:
- Rastgele bir senaryo oluşturucu kullanılarak yeni bir senaryo oluşturulur, böylece her yolcu kat popülasyonlarına bağlı olasılıklarla rastgele bir kata atanır.
- 1. adımda oluşturulan her olası senaryo için en uygun çözüm, sezgisel yöntemlerle veya rastgele arama teknikleri kullanılarak bulunur.
- Adım 1 ve 2, hala iyi bir kişisel bilgisayarın kapasitesiyle uyumlu olan çok sayıda senaryo (örneğin 10,000 hatta 100,000) düşünülene kadar tekrarlanır.
- Tamamlandığında, tüm senaryolar için en iyi çözümün ortalama değeri hesaplanır ve grup kontrol algoritmasının temsili bir değerlendirmesi olarak kullanılır.
Sonuç
Asansör trafik analizinin üç yaklaşımı (analitik, simüle edilmiş ve sayısal) tartışılmıştır. Sayısal yöntem, sınırlı sayıda simülasyon senaryosu ile analitik denklemlerin birleşimi olarak düşünülebilir. Analitik yöntem onlarca yıldır kullanılmaktadır ve bina sahipleri, kullanıcılar, tasarımcılar ve mimarların güvenini kazanmış olduğu iyi kanıtlanmıştır. Simülasyon daha gerçekçidir ve gerçek bir binaya hizmet eden bir asansör sisteminde gerçekte ne olduğunu daha iyi yansıtır.
Şu anda, Siikonen başkanlığındaki Uluslararası Standardizasyon Örgütü (ISO) Teknik Komitesi (TC), ISO/TC 178/SC/WG6, yolcu asansörlerinin planlanması ve seçimi ile ilgili olan ISO 4190-6 taslağı üzerinde çalışıyor. ofis binaları, oteller ve konut binalarında kullanın. TC'nin, en yüksek RTT denklemlerine ve kılavuzlu simülasyonlara dayalı her iki hesaplama yöntemini de dikkate aldığı açıktır.
2014 yılında, hem simüle edilmiş en yüksek trafik hem de ölçülen gerçek en yüksek trafik verileri ile en yüksek RTT denklemleri üzerinde bir doğrulama yapılmıştır.[16] Hem simülasyonun hem de gerçek durumun analitik up-peak teorisinin varsayımlarını yerine getirdiği gösterildi. Sonuçlar, teorik zirve hesaplamasının, yalnızca denklemlerin bireysel yolcular yerine yolcu gruplarını temel alması durumunda gerçek trafiği doğru bir şekilde temsil ettiğini ortaya koymaktadır. Sonuç bölümünde, hesaplamanın gerçekçi asansör parametreleri ve yolcu transfer süreleri ile yapılması gerektiği belirtilmektedir.
Son olarak yazarlarınız, asansör sistemi trafik tasarımı ve analizinde hem hesaplamaların hem de simülasyonların gerekli olduğu görüşündedir. Bilgisayar teknolojisi ilerledikçe, simülasyon süresi, ister zaman dilimli, ister olay tabanlı veya sayısal olsun, kısalmakta ve simülasyonlardan elde edilen sonuçlar, asansör sistemlerinin tasarımının farklı trafik koşullarını ele almasına izin vermek için bize gerçek ve güvenilir bilgiler verebilir. Öte yandan, bir simülasyon yapılmadan önce hızlı bir hesaplama yapılmalıdır. Bu makaleyi bitirmek için Barney'nin Mayıs 2007 “CIBSE Trafik Analizi ve Simülasyon Açık Forum Raporu”nda kaydedilen konuşmasını alıntılamak istiyoruz:
"Barney, trafik hesaplamaları karşısında simülasyona aşırı güvenme konusunda da endişeliydi. Tasarımcıların sanatlarını doğru anlamaları gerektiğini düşündü. Bu anlayışa en iyi şekilde birkaç basit hesaplama yaparak yaklaşılır. Bununla birlikte, hesaplamalar tam olarak matematiksel olarak türetildiği ve çoğu zaman bir simülasyonla hiçbir benzerlik göstermediği için, nihai sonuçların her zaman simülasyon tarafından onaylanması gerektiği konusunda hemfikirdi.