02 Fakultät Bau- und Umweltingenieurwissenschaften
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Item Open Access Einflüsse der mikroskaligen Oberflächengeometrie von Asphaltdeckschichten auf das Tribosystem Reifen-Fahrbahn(2015) Weise, Markus; Ressel, Wolfram (Prof. Dr.-Ing.)Im Verkehrswesen werden an eine qualitativ hochwertige und dauerhafte Straßenverkehrsanlage besondere Anforderungen hinsichtlich Sicherheit und Funktionalität gestellt. In der Arbeit werden daher die qualitativen und quantitativen Einflüsse von extrinsischen und intrinsischen Faktoren auf diese wesentlichen Grundanforderungen untersucht. Bei einer isolierten Betrachtung der Oberfläche einer Fahrbahndeckschicht als das Verbindungselement zwischen dem Reifen und der Straße hinsichtlich dieser Grundanforderungen, gelten ein ausreichendes Drainagevermögen, die Griffigkeit und das akustische Verhalten als die zentralen Oberflächeneigenschaften. Diese funktionalen Eigenschaften werden im Wesentlichen durch die geometrische Ausprägung einer Deckschicht, der Textur, beeinflusst und können unterschiedliche, teils gegensätzliche Anforderungen besitzen. Beispielsweise ist die Grobrauheit (Makrotextur) für das horizontale Drainagevermögen ausschlaggebend, während die Feinrauheit (Mikrotextur) für eine ausreichende Haftreibung zwischen Reifen und Fahrbahn verantwortlich ist. Umgekehrt existiert ein Wellenlängenbereich der Oberflächentextur, der sowohl auf die Griffigkeit als auch auf das akustische Verhalten der Deckschicht einwirkt. Das übergeordnete Ziel aktueller Forschungsarbeiten im Straßenwesen ist daher die Entwicklung von Modellen, auf deren Grundlage jede der Oberflächeneigenschaften für sich mittels numerischen Simulationsverfahren abgebildet werden kann. Eine anschließende Kombination dieser einzelnen Modelle stellt die Möglichkeit in Aussicht, im Bereich der Asphalttechnologie zukünftig Materialdesign zu betreiben. Auf diese Weise lassen sich, je nach Anforderung an die Oberflächeneigenschaften einer konkreten Straße, bestimmte funktionale Eigenschaften gezielt begünstigen. Im Fokus dieser Arbeit liegt die Untersuchung der Griffigkeit von Fahrbahnoberflächen. Primäres Ziel ist dabei die Bestimmung des Zusammenhangs zwischen der hochaufgelöst gemessenen Geometrie der Oberflächentextur auf der Mikroskala und der daraus abzuleitenden Dimension der Griffigkeit, insbesondere dem damit verbundenen Haftreibungsniveau. Dazu werden zunächst geometrische und statistische Parameter von bestehenden Asphaltproben bestimmt, um die isotrope Textur einer Deckschicht eindeutig definieren zu können. Anschließend werden auf Grundlage dieser Parameter künstliche Texturen mit unterschiedlichen Wellenlängen generiert. Dabei wird der selbstaffine Charakter des technischen Werkstoffs Asphalt herangezogen und anhand seiner mehrskaligen fraktalen Struktur realitätsnahe Mikrotexturen generiert. In diesem Zuge werden Methoden in ein Software-Tool implementiert, mit denen im Rahmen der Datenvorverarbeitung die aus den Texturmessungen resultierenden fehlenden oder verrauschten Texturhöhendaten sowie Irregularitäten, wie Messausreißer, aufbereitet respektive beseitigt werden können. Des Weiteren werden Funktionen entwickelt, die es ermöglichen mithilfe von Filterverfahren die langwelligen Anteile (Makrotextur) von den kurzwelligen Anteilen (Mikrotextur) zu trennen, um auf diese Weise eine exklusive Betrachtung der Mikrotextur zu erreichen. Im Anschluss daran wird die Reibkomponente Hysterese, der Energietransfer zwischen Reifen und rauen Oberflächen, der auftritt, wenn das Elastomer durch die Unebenheiten der Textur zusammengepresst wird und anschließend wieder in seine Ausgangsposition zurückfedert, numerisch simuliert. Mithilfe dieses Wissens können die Grundlagen geschaffen werden, um mittelfristig die konventionellen Griffigkeitsmessverfahren, die alle taktil erfolgen und daher aufwendig und kostenintensiv sind, durch berührungslose optische Messmethoden zu ersetzen. Zahlreiche Modelle zur Beschreibung der Griffigkeit betrachten lediglich Profilschnitte und vernachlässigen dadurch die dreidimensionalen statistischen Eigenschaften einer Textur. In der vorliegenden Arbeit wird daher eine hierarchische Simulationsmethodik eingeführt. Sie ermöglicht es das komplexe dreidimensionale Kontaktproblem Reifen-Fahrbahn auf ein vereinfachtes eindimensionales Ersatzsystem zu reduzieren, ohne die dreidimensionalen Kontakteigenschaften zu vernachlässigen. Auf dieser Basis lässt sich die Haftreibung rechentechnisch effizient simulieren. Das in der numerischen Simulation entstehende tribologische Modell führt die Parameter der Texturgeometrie und die viskoelastischen Eigenschaften des Reifenelastomers zusammen. Dies ermöglicht als Ergebnis die Ableitung der in den Mikrokontakten wirksamen Kraftverhältnisse, aus denen sich quantitativ geschwindigkeits- und belastungsabhängige Haftreibungskoeffizienten und effektive Kontaktflächen zwischen den beiden Reibpartnern ermitteln lassen. Die spezifische Variation von Texturen und ein Vergleich der daraus berechneten Reibkurven mit den eingangs bestimmten Parametern zur Charakterisierung der Texturen ergibt Aufschluss über den Zusammenhang der Mikrotexturgeometrie und dem dazugehörigen Griffigkeitsniveau.Item Open Access Öffentliche Fahrradverleihsysteme - Wirkungen und Potenziale(Stuttgart : Institut für Straßen- und Verkehrswesen, Universität Stuttgart, 2015) Rabenstein, Benjamin; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)Öffentliche Fahrradverleihsysteme (ÖFVS) im Selbstbedienungsbetrieb, mit Kurzzeit- Leihmöglichkeit und Rückgabe an einer beliebigen Station, finden in deutschen Städten eine immer weitere Verbreitung und sind in den Verkehrs- und Nachhaltigkeitskonzepten vieler Kommunen enthalten. In den Konzepten werden stets die zu erwartenden positiven verkehrlichen und umweltbezogenen Wirkungen betont und unter anderem als Argument für die Bereitstellung der notwendigen (Anschub-) Finanzierung angegeben. Bisher gibt es zur Ermittlung dieser Wirkungen nur wenige Untersuchungen. Eine Begründung dafür ist, dass bisher kein bewährtes Konzept zur Erhebung dieser Wirkungen vorlag bzw. eine fundierte Erhebung eines hohen Aufwands bedarf. Erhebungskonzept: In der vorliegenden Arbeit wird ein Erhebungskonzept für Kenngrößen zur Evaluierung der Wirkungen von ÖFVS beschrieben und damit die Wirkungen von vier ÖFVS untersucht. Das Erhebungskonzept gliedert sich in folgende fünf unterschiedliche Erhebungen: 1. Angaben zur Lage der Stationen und zur Räderzahl der ÖFVS. 2. Nutzungsdaten aus dem Buchungssystem der ÖFVS mit Angaben zu jedem einzelnen Ausleihvorgang. 3. Befragung der ÖFVS-Nutzer an den ÖFVS-Stationen zum aktuellen, mit dem ÖFVS durchgeführten Weg. 4. Haushaltsbefragung von Nutzern der ÖFVS und einer Bevölkerungsstichprobe zu ihrem Mobilitätsverhalten inklusive eines Wegetagebuchs über eine Woche. 5. Testnutzung und Stationsbegehung der ÖFVS. Anhand der mit diesem Erhebungskonzept gewonnenen Daten werden das Angebot, die Wirkungen auf die Verkehrsnachfrage und auf die Betreiber sowie die Umwelt beschrieben. Diese Erhebungen wurden für die ÖFVS „Konrad“ in Kassel, „MVGmeinRad“ in Mainz, „NorisBike“ in Nürnberg und „metropolradruhr“ im Ruhrgebiet durchgeführt. Angebotsbeschreibung der ÖFVS: Die untersuchten ÖFVS umfassen zwischen 50 und rund 100 Stationen. An diesen Stationen stehen zwischen 450 und rund 1.000 Fahrräder zur Ausleihe bereit. Das Bedienungsgebiet hat eine Größe zwischen 30 und 100 qkm. Die Stationen sind aber nicht gleichmäßig verteilt, in einem zentralen Bereich liegt jeweils eine Verdichtung des Stationsnetzes vor. Wirkungen von ÖFVS auf die Verkehrsnachfrage: Die Wirkungen auf die Verkehrsnachfrage bestehen aus einer Nutzercharakterisierung, einer Beschreibung des Mobilitätsverhaltens der ÖFVS-Nutzer im Vergleich zur Bevölkerung und einer Beschreibung der Nutzungsstruktur der ÖFVS. - Der typische ÖFVS-Nutzer ist männlich, zwischen 20 und 49 Jahre alt, Zeitkartenbesitzer des öffentlichen Verkehrs (ÖV), Student oder vollzeiterwerbstätig, überdurchschnittlich ausgebildet und bewertet das ÖV-Angebot besser als die Bevölkerung. - Das Mobilitätsverhalten von ÖFVS-Nutzern zeichnet sich durch Multimodalität aus. ÖFVS-Nutzer sind mobiler, sie legen mehr Wege und auch mehr Kilometer zurück. Dabei nutzen sie stärker den Umweltverbund und weniger den Pkw als die Bevölkerung. Bei 3 bis 6 von 10 ÖFVS-Wegen wird der Vor- und Nachlauf mit dem ÖV zurückgelegt. Die ÖFVS ersetzen hauptsächlich ÖV- und Fußwege. Zwischen 1 % und 10 % der ÖFVS-Wege werden vom Pkw verlagert. - Die Ausleihen pro Rad und Tag schwanken stark zwischen den vier untersuchten ÖFVS. Es wurden monatliche Durchschnittswerte zwischen 0,2 und 2,4 Ausleihen pro Rad und Tag beobachtet, im Jahresdurchschnitt liegen die Werte zwischen 0,1 und 1,2 Ausleihen im Monat. Die Räder werden zum allergrößten Teil maximal 30 min ausgeliehen. Auch wenn die Zahl der registrierten Nutzer hoch ist, werden die ÖFVS nur von einer relativ kleinen Gruppe von Nutzern regelmäßig benutzt. So entfallen rund 2/3 der Ausleihvorgänge auf 1/6 der registrierten Nutzer. Bei den ÖFVS sind auch außerhalb der ÖV-Betriebszeiten Nutzungen zu verzeichnen. Wirkungen von ÖFVS auf Betreiber und Umwelt: Ein Betreiber eines ÖFVS hat zum Ziel, das ÖFVS möglichst erfolgreich und gleichzeitig mit möglichst geringem Kosteneinsatz zu betreiben. Außerdem sollten die Umweltwirkungen möglichst geringgehalten werden. Die Ergebnisse zeigen, dass: - ÖFVS sich bei den aktuellen Kostenstrukturen und Nutzungsintensitäten nicht kostendeckend aus Nutzungsentgelten betreiben lassen. - ÖFVS unter Berücksichtigung der betriebsbedingten Emissionen bei der beobachteten Nutzungsintensität und den untersuchten Betriebskonzepten momentan keine geeignete Maßnahme zum Klimaschutz darstellen. Potenziale der ÖFVS: Weitergehend wird eine Methode zur Ermittlung der Nutzungspotenziale der ÖFVS bei der Bevölkerung der Untersuchungsgebiete auf Grundlage der erhobenen Wegetagebücher vorgestellt. Die Methode schätzt ab, welche Auswirkungen es hätte, wenn sich mehr Personen wie die ÖFVS-Nutzer in Bezug auf die Verkehrsmittelwahl verhalten würden. Die Potenzialanalyse legt dabei einen Schwerpunkt auf Wege, die den aktuell beobachteten ÖFVS-Wegen ähnlich sind und insofern vom motorisierten Individualverkehr (MIV) auf das ÖFVS verlagert werden können. Die Verlagerungen vom MIV haben die größten Wirkungen auf das sonstige Verkehrsgeschehen und die Umwelt. Die wesentlichen Rahmenbedingungen der Methode und die Annahmen dabei sind: - Keine Veränderung der Siedlungs- und Raumstruktur, - Keine Veränderung der Struktur der Ausgänge (Reisezeit, Wegereihenfolge, Wegezweck), - Alle Wege, die die folgenden Bedingungen erfüllen, können vom MIV auf das ÖFVS verlagert werden: - Reiseweite des MIV-Weges liegt im Bereich der mit dem ÖFVS beobachteten Weglängen, - Reisezeitverhältnis des MIV-Weges zum ÖFVS-Weg ist akzeptabel und - Quelle und Ziel des MIV-Weges haben eine akzeptable Zugangszeit zum ÖFVS. Zur Berechnung der Reise-, Zu- und Abgangszeiten werden die Entfernungen der Quellen und Ziele der Wege von den ÖFVS-Stationen verwendet. Insofern handelt es sich nicht um reine Nachfragepotenziale, da diese Methode bereits das Angebot der ÖFVS impliziert. Abschließend werden die verlagerbaren Personenkilometer, die in der Bevölkerungsstichprobe identifiziert wurden, auf die gesamte Nachfrage im Untersuchungsgebiet und das Kalenderjahr hochgerechnet. Außerdem wird eine Witterungsbereinigung durchgeführt und die Verlagerungswahrscheinlichkeit aufgrund der Multimodalitätsgruppe des Verkehrsteilnehmers berücksichtigt. Interpretationen und Empfehlungen zur Konzeption von ÖFVS: Die Beschreibung der Wirkungen und die Potenzialanalyse zeigen, dass die direkten verkehrlichen Wirkungen gering sind. Es werden in den vier Untersuchungsgebieten zusammen rund 250 Pkw-Kilometer pro Tag auf die ÖFVS verlagert. Insofern ist kein spürbarer Einfluss auf den Pkw-Verkehr, was Verkehrsstärken und Reisezeiten betrifft, zu erwarten. Auch bei Annahme der Verhaltensanpassung sind die Potenziale bei den verkehrlichen Wirkungen für die betrachteten Systemgrößen gering. Allerdings verbessern ÖFVS das „Radklima“ und fördern somit den Radverkehr. Die Veränderung des Mobilitätsverhaltens braucht Zeit, aber, auch wenn es langsam geht, findet eine Veränderung statt. ÖFVS sind geeignet, den ÖV bzw. den Umwelt- bzw. Mobilitätsverbund zu stärken. Es ist für ÖV und ÖFVS förderlich, ÖFVS tariflich und betrieblich in den ÖV zu integrieren bzw. ÖFVS als Teil des ÖV zu entwickeln. Um die Synergien zwischen ÖV und ÖFVS optimal zu nutzen, z. B. bei der Kundengewinnung, sollten ÖV und ÖFVS aus einer Hand betrieben werden. Denn so werden die Rahmenbedingungen in Gebieten mit gutem Angebot im ÖV und weiteren Mobilitätsangeboten wie z. B. Carsharing und ÖFVS weiter verbessert. Dadurch wird Schritt für Schritt der Verzicht auf einen eigenen Pkw für immer mehr Menschen möglich.Item Open Access Impacts of highly automated vehicles on travel demand : macroscopic modeling methods and some results(2021) Sonnleitner, Jörg; Friedrich, Markus; Richter, EmelyAutomated vehicles (AV) will change transport supply and influence travel demand. To evaluate those changes, existing travel demand models need to be extended. This paper presents ways of integrating characteristics of AV into traditional macroscopic travel demand models based on the four-step algorithm. It discusses two model extensions. The first extension allows incorporating impacts of AV on traffic flow performance by assigning specific passenger car unit factors that depend on roadway type and the capabilities of the vehicles. The second extension enables travel demand models to calculate demand changes caused by a different perception of travel time as the active driving time is reduced. The presented methods are applied to a use case of a regional macroscopic travel demand model. The basic assumption is that AV are considered highly but not fully automated and still require a driver for parts of the trip. Model results indicate that first-generation AV, probably being rather cautious, may decrease traffic performance. Further developed AV will improve performance on some parts of the network. Together with a reduction in active driving time, cars will become even more attractive, resulting in a modal shift towards car. Both circumstances lead to an increase in time spent and distance traveled.Item Open Access Frequency and safety of small radii on motorway-like roads in greater Stuttgart area - recommendations for future guidelines of motorways(2022) Holzwarth, JürgenThe German Guidelines for the Design of Motorways (RAA 2008) assume sufficient safety of a circular curvature if a vehicle does not slip of the road at a given design speed. Earlier researches indicated a higher accident-risk of small radii R < 1000m frequently used on motorwaylike road with a design speed of 100 kph given in German Guideline for Motorways RAA 2008. With regard to the “Vision Zero”, no fatal accidents, it was examined whether minimum radii should be increased to improve safety. For this purpose, 174 km from the entire 200 km motorway-like road network in Greater Stuttgart Area were selected. The existing circular radii were evaluated according to their frequency and accident risk using databases of the State of Baden-Württemberg about road geometry and accidents including the accident cost rate for each 100 m section. Within the selected network 212 circular curves exist. All radii R ≤ 1000 m were examined for their accident cost rate. Radii with an accident cost rate above the average were classified as risky. The investigation showed that 33 % of all applied radii are below R < 1000m. Circular curves with R < 650m showed a significantly higher accident risk and should be excluded. Circular curves between R ≥ 650m and R < 900m showed a higher accident risk if the ratio of adjacent radii is considerably above R1/R2 ≥ 1.5. After a long straight line the minimum radius should be R ≥ 1000m. The study results in recommendations for the geometric design introduced by the follow-up of German Guidelines for Motorways.Item Open Access Von Straßenlängsprofilen zum Reifen-Fahrbahn-Geräusch : ein Modell zur Analyse des Textureinflusses(Stuttgart : Institut für Straßen- und Verkehrswesen, Universität Stuttgart, 2019) Manuel Sánchez, Marcos; Ressel, Wolfram (Univ.-Prof. Dr.-Ing.)Item Open Access Simulation of pavement surface runoff using the depth-averaged shallow water equations(2013) Wolff, Anne; Ressel, Wolfram (Univ.-Prof. Dr.-Ing.)Water on the pavement significantly affects traffic safety. Climate change will lead to a higher number of heavy rainstorms in Germany and the risk to have large amounts of water on the pavement will even increase. Therefore, it is important to have a tool which enables highway engineers to analyse existing and designed road sections concerning their drainage capability. In this work, a model is developed, which allows an integral simulation of pavement surface runoff. This includes features like the simulation on real pavement surfaces with an irregular topography, the possibility to treat different surface textures and the treatment of drainage facilities. As mathematical model, the depth-averaged Shallow Water Equations are chosen. The equations are extended with source terms to describe the influence of rainfall, bottom topography and flow resistance. The equations are solved using a cell-centered finite volume scheme.Item Open Access Qualität von Verkehrsnachfragemodellen(Stuttgart : Institut für Straßen- und Verkehrswesen, Universität Stuttgart, 2021) Pestel, Eric; Friedrich, Markus (Univ.-Prof. Dr.-Ing.)Verkehrsnachfragemodelle sind ein wichtiges und notwendiges Werkzeug der Verkehrsplanung. Sie sind eine wichtige Grundlage für politische Entscheidungen mit häufig langfristigen und kostenintensiven Konsequenzen. Aus diesem Grund müssen die Ergebnisse von Verkehrsnachfragemodellen einer gewissen Qualität genügen. Die vorliegende Arbeit befasst sich diesbezüglich mit folgenden Forschungsfragen: 1. Woher kommen die Abweichungen zwischen Verkehrsnachfragemodell und Realität und wie lassen sich diese Abweichungen bestimmen? 2. Wie wird die Qualität eines Verkehrsnachfragemodells definiert und welche Schritte sind für ein Qualitätsmanagement von Verkehrsnachfragemodellen notwendig? 3. Wie groß ist der Einfluss ausgewählter Unsicherheiten in einem Verkehrsnachfragemodell? Anhand einer Metastudie von Ex-post-Analysen wird gezeigt, aus welchen Gründen sich (in der Vergangenheit erstellte) Modellprognosen als ungenau erwiesen und in welchen Größenordnungen diese Ungenauigkeiten liegen. Die Metastudie unterscheidet Straßenbauprojekte, Mautstraßenprojekte, Schienenverkehrsprojekte, Luftverkehrsprojekte und nicht umgesetzte Projekte. Zudem wertet sie zeitliche und räumliche Aspekte aus. Eine exemplarische Auflistung von juristischen Streitfällen zeigt darüber hinaus, welche Auswirkungen ungenaue Modellprognosen haben können. Darauf aufbauend wird ein detaillierter Überblick über die Unsicherheiten, die im Rahmen der Verkehrsnachfragemodellierung auftreten, und die Methoden, die zur Abbildung der Unsicherheiten verwendet werden können, gegeben. Eine wichtige Voraussetzung dafür, dass Verkehrsnachfragemodelle im Rahmen der Entscheidungsfindung eingesetzt werden, ist das Vertrauen in die Modellergebnisse. Dieses Vertrauen lässt sich aufbauen, wenn die Modelle und ihre Ergebnisse qualitativ hochwertig, zuverlässig und transparent sind. In der vorliegenden Arbeit wird ein standardisierter Qualitätsmanagementprozess beschrieben, der in jedem Schritt der Modellerstellung Prüfungen vorsieht und somit für eine vergleichbare Qualität von Verkehrsnachfragemodellen unerlässlich ist. In diesem Zusammenhang ist auch die Modelldokumentation von großer Bedeutung: Wirkungszusammenhänge, Modellannahmen und Unsicherheiten müssen darin klar und verständlich beschrieben werden. Im Rahmen dieser Arbeit werden folgende Unsicherheitseinflüsse genauer untersucht: 1. Einfluss der verwendeten Modelltheorie (als Beispiel für einen Spezifikationsfehler): Mit den Modellannahmen zur Nachbildung von Entscheidungsprozessen der Verkehrsteilnehmenden werden in einem Nachfragemodell grundlegende Festlegungen über die Abbildung des Mobilitätsverhaltens der Menschen getroffen. Untersucht wird die Frage, ob dieses Mobilitätsverhalten besser mit Einzelwegen (aktivitätenbasierte Einzelwegmodelle der Typen Vier-Stufen-Algorithmus oder EVA) oder mit Wegeketten (aktivitätenbasierte Wegekettenmodelle des Typs VISEM) abgebildet werden kann. 2. Einfluss der inhaltlichen Segmentierung der Nachfrage (als Beispiel für einen Abstraktionsfehler): Die inhaltliche Segmentierung der Nachfrage bestimmt den Detaillierungsgrad, mit dem das Modell Entscheidungsprozesse nachbilden kann. Je nach verfügbarer Datengrundlage und geplanten Einsatzbereichen des Modells sind feinere oder gröbere Segmentierungen möglich. Es wird untersucht, welchen Einfluss die Personengruppensegmentierung und ein personengruppenübergreifender Randsummenausgleich haben. 3. Einfluss der Stichprobengröße (als Beispiel für einen Messfehler bei Mobilitätsverhaltensdaten): Aus den mit Wegetagebüchern erfassten Verhaltensdaten leiten sich die Verkehrserzeugungsparameter und die Verhaltensparameter für die Ziel- und Moduswahl ab. Die Genauigkeit wird von der Stichprobengröße sowie von der Qualität der Erhebung und Nachbearbeitung beeinflusst. Die vorgenommene Untersuchung fokussiert sich auf den Einfluss der Stichprobengröße. Für die Untersuchungen werden die Mobilitätsverhalten von virtuellen mikroskopischen Populationen als Realität angenommen. Diese Mobilitätsdatenbasen werden mit makroskopischen Verkehrsnachfragemodellen reproduziert und es wird der Grad der Annäherung mit selbstskalierenden Gütemaßen bestimmt. Insgesamt werden hierbei 55 Verkehrsnachfragemodelle verschiedenster Spezifikation in drei Netzmodellgrößen erstellt. Das Auswertungsdesign ist so gestaltet, dass zusätzlich zu den oben genannten Einflussgrößen auch der Einfluss der Aggregation von Modellergebnissen untersucht werden kann. Hinsichtlich der verwendeten Modelltheorie können für die Modellierung von Verkehrserzeugung und Zielwahl keine eindeutigen Vor- oder Nachteile von aktivitätenbasierten Einzelwegmodellen oder aktivitätenbasierten Wegekettenmodellen nachgewiesen werden. Bei der Untersuchung der inhaltlichen Segmentierung wird deutlich, dass ein personengruppenübergreifender Randsummenausgleich wichtig ist. Bezüglich des Stichprobenfehlers lässt sich ableiten, dass neben einer ausreichend großen Stichprobengröße die Gewichtung der Stichprobenelemente von großer Bedeutung ist. Allgemein wird die Erwartung bestätigt, dass Mobilitätsdatenbasen und Modelle besser übereinstimmen, je stärker die Ergebnisse aggregiert werden. Für die Praxis der Verkehrsnachfragemodellierung lassen sich somit folgende Schlussfolgerungen ableiten: 1. Modelle sind nur Abbilder der Realität und können diese nie vollkommen abbilden. Abweichungen von der Realität sind daher zu erwarten. Trotzdem sollte versucht werden, die Unsicherheiten, die auf die Modelle wirken, zu minimieren. Dies betrifft Fehler im Modellaufbau, bei den Eingangsdaten und beim Umgang mit dem Modell. 2. Der Aufbau von Verkehrsnachfragemodellen muss von einem standardisierten Qualitätsmanagementprozess begleitet werden. Dieser beginnt mit der Formulierung einer detaillierten Spezifikation vor dem eigentlichen Beginn der Modellierung, umfasst sämtliche Überprüfungen im Rahmen der Verifizierung, Eingangsdatenprüfung und Validierung, und endet mit einer Dokumentation, die unter anderem alle Annahmen, Unsicherheiten und Einsatzgrenzen des Modells klar aufführt. 3. Ungeachtet der Datengrundlage ist es aus Gründen der Abbildungsqualität von Verkehrserzeugung und Zielwahl unerheblich, ob aktivitätenbasierte Einzelwegmodelle oder aktivitätenbasierte Wegekettenmodelle verwendet werden. Ein personengruppenübergreifender Randsummenausgleich erweist sich hingegen als vorteilhaft.Item Open Access Methoden zur Analyse und Prognose des Verkehrsaufkommens unter Berücksichtigung des Wetters auf Autobahnen(2014) Pillat, Juliane; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)In der vorliegenden Arbeit wird der Wettereinfluss auf das Verkehrsaufkommen und die Verkehrslage auf Autobahnen untersucht. Fundierte Aussagen über die zu erwartende Verkehrslage sind die Grundlage, um mithilfe verkehrsplanerischer und betrieblicher Maßnahmen sowie Information der Verkehrsteilnehmer die verkehrlichen Abläufe zu optimieren. Verkehrsmodelle erlauben es, diese fundierten Aussagen bezüglich der zu erwartenden Verkehrslage zu treffen. Die Verkehrslage wird durch das Verkehrsaufkommen und die Kapazität bzw. die Fahrzeit bestimmt. Für eine adäquate Modellierung der Verkehrslage ist es unabdingbar, die wesentlichen Einflussgrößen dieser Kenngrößen zu beachten. Eine dieser Einflussgrößen ist zweifelsohne das Wetter: Niederschlag beeinflusst z. B. die Sichtweite und führt zu einem veränderten Fahrverhalten bezüglich gewählten Abstand und Geschwindigkeit und beeinflusst somit Fahrzeit und Kapazität. Sonnenschein und angenehme Temperaturen führen an Wochenenden zu vermehrten Ausflügen und beeinflussen folglich das Verkehrsaufkommen. Die genannten Effekte wurden bisher mit verschiedensten statistischen Methoden identifiziert, die sich ausschließlich auf Untersuchungen ausgesuchter Messquerschnitte oder Befragungen stützen. Es fehlen jedoch Aussagen zur räumlichen Übertragbarkeit dieser punktuellen Ergebnisse. Ansätze zu einer Integration in die Verkehrsmodellierung sind ebenfalls nicht vorhanden, sodass eine wetterabhängige Prognose des Verkehrsaufkommens und der Verkehrslage derzeit nicht möglich ist. Ziel dieser Arbeit ist es daher, den Einfluss des Wetters auf das Verkehrsaufkommen zu quantifizieren und Methoden zu entwickeln, die eine wetterabhängige Prognose der Verkehrsstärke ermöglichen. Darüber hinaus wird geprüft, inwiefern eine Integration des Wetters in Verkehrsmodelle deren Prognosequalität verbessert. Im Gegensatz zu den vorherigen Untersuchungen stützt sich die vorliegende Arbeit nicht nur auf punktuelle Analysen, sondern auf eine großräumige empirische Datenbasis. Die Datenbasis bezieht sich fast ausschließlich auf Autobahnen. Somit sind mit dieser Datenbasis netzbezogene Analysen und Prognosen des Verkehrsaufkommens und der Verkehrslage auf Autobahnen möglich. Das Untersuchungsgebiet befindet sich im südöstlichen Bayern zwischen München, Salzburg und Kufstein und umfasst ca. 300 Autobahnkilometer. Für die Untersuchungen stehen lokale Geschwindigkeits- und Verkehrsstärkedaten aus ca. 100 Detektoren, lokale und regionale Wetterdaten sowie Unfall- und Baustellendaten für einen Zeitraum von vier Jahren zur Verfügung. Außerdem wurde an vier richtungsbezogenen Querschnitten über ein Jahr eine Vollerfassung der Kfz-Kennzeichen durchgeführt. Aus den Kennzeichendaten werden abschnittsbezogene Fahrzeiten und Informationen zur Herkunft der Fahrzeuge abgeleitet. Zunächst erfolgt die Untersuchung des Wettereinflusses und die Identifikation weiterer Einflussgrößen auf das Verkehrsaufkommen mittels Regressions- und Clusteranalyse sowie eine Auswertung der deutschlandweiten Haushaltsbefragung Mobilität in Deutschland. Dazu werden mittels einer deskriptiven Datenanalyse Hypothesen bezüglich möglicher Einflussfaktoren, u. a. Wochentag, Schulferien oder Feiertage, abgeleitet, die mithilfe der benannten Methoden überprüft werden. Als Datengrundlage werden die lokalen Verkehrsstärkedaten und die Kennzeichendaten sowohl auf Stunden- als auch auf Tagesebene herangezogen. Die Analyse liefert die folgenden Erkenntnisse: • Mit der Regressions- und Clusteranalyse können als wesentliche Einflussfaktoren, neben den Wochentagen, die überregionalen Urlaubsverkehre aus Deutschland und den europäischen Nachbarländern identifiziert werden. Vor allem an Freitagen und Samstagen steigt das Tagesverkehrsaufkommen in den Winter- und Sommermonaten zum Teil um mehr als 50 %. Dabei treten auch außerhalb der Schulferien Urlaubsverkehre mit signifikantem Einfluss auf das Tagesverkehrsaufkommen auf. • Die Ergebnisse der Regressionsanalyse zeigen außerdem einen signifikanten Einfluss des Wetters auf das Tagesverkehrsaufkommen. Die qualitative und quantitative Ausprägung des Wettereinflusses ist dabei abhängig vom Wochentag, der Tageszeit und der räumlichen Lage der untersuchten Strecke in Bezug auf Ballungsräume und Gebiete mit hohem Freizeitwert. Besonders gutes Wetter führt tendenziell zu einem erhöhten Verkehrsaufkommen (bis zu +8 % des Tagesverkehrsaufkommens) und schlechtes Wetter beeinflusst das Verkehrsaufkommen negativ (bis zu -10 % des Tagesverkehrsaufkommens). Die Wettereffekte sind an Samstagen und Sonntagen besonders ausgeprägt und nehmen mit wachsender Entfernung zum Ballungsraum ab. • Mittels Clusteranalyse ist der Einfluss des Wetters auf das gesamte Tagesverkehrsaufkommen hingegen nicht nachweisbar. Die Clusteranalyse zeigt lediglich für die separate Betrachtung des Regionalverkehrs einen Wettereinfluss auf den Verlauf der stündlichen Tagesganglinien. • Die Auswertung der Haushaltsbetrachtung untermauert die Hypothese, dass vor allem Freizeitverkehre vom Wetter beeinflusst werden. Die Anzahl der durchgeführten Freizeitwege mit dem PKW erhöht sich bei sehr gutem Wetter (bis +70%) und verringert sich tendenziell bei schlechtem Wetter (bis -26 %). Auch hier ist der Effekt an Samstagen und Sonntagen am deutlichsten ausgeprägt. Außerdem steigt die mittlere Reiseweite der mit dem PKW durchgeführten Freizeitwege bei sehr gutem Wetter gegenüber durchschnittlichem Wetter von 15,1 km auf 16,8 km an. Bei schlechtem Wetter fällt die mittlere Reiseweite hingegen auf 13,8 km ab. Aufbauend auf den Analyseergebnissen wird eine wetterabhängige Prognose der stündlichen Verkehrsstärke eines gesamten Jahres mittels der folgenden vier alternativen Modellansätze durchgeführt: • Regressionsmodell: Die kalendarischen Ereignisse und das beobachtete Wetter werden durch binäre Variablen in einem linearen Regressionsmodell beschrieben. Für jeden Verkehrsdetektor werden für jeden Wochentag und jede Stunde separate Regressionsmodelle geschätzt und eine Prognose durchgeführt. • Clusterbasiertes Modell: Es werden Netzganglinien, bestehend aus lokalen stündlichen Verkehrsstärkedaten, geclustert. Für jeden Prognosetag eines Jahres wird anhand der kalendarischen Eigenschaften dieses Tages und der beobachteten Wettersituation die repräsentative Netzganglinie eines Clusters zugordnet und unmittelbar als Prognose verwendet. • Verhaltensbasiertes Verkehrsnachfragemodell: Die wetterabhängige Verkehrsnachfragemodellierung erfolgt auf Basis einer wetterabhängigen Verkehrserzeugung und Zielwahl. Dazu werden Wetterregionen im Untersuchungsgebiet definiert und für verschiedene Wettersituationen neue Gesamtverkehrsmatrizen berechnet. Es werden Korrekturfaktoren bezüglich eines Referenzfalls mit durchschnittlichem Wetter erzeugt. • Modellkombination aus clusterbasiertem Modell und Verkehrsnachfragemodell: Bei der kombinierten Modellierung gehen die unabhängig vom Wetter prognostizierten Netzganglinien als Randsummenbedingung in ein Matrixschätzverfahren ein. Die entstehende Matrix wird anschließend mittel der entstandenen Korrekturfaktoren aus dem Verkehrsnachfragemodell an die vorherrschende Wettersituation angepasst. Die Betrachtung der Prognoseergebnisse zeigt, dass für das Regressionsmodell und die Modellkombination die Prognosequalität durch Einbezug des Wetters erhöht werden kann. Als Qualitätsmaß der Modellprognose wird der mittlere GEH-Wert verwendet. Für das clusterbasierte Modell zeigt sich eine etwas geringere Prognosequalität bei Betrachtung des Wetters. Allerdings wird an Samstagen und Sonntagen die Prognosequalität durch die Betrachtung des Wetters im clusterbasierten Modell öfters verbessert als verschlechtert. Die prognostizierten Verkehrsaufkommen werden daraufhin für eine exemplarische Prognose der Verkehrslage auf einem ausgewählten Netzabschnitt mittels logistischer Regression herangezogen. Die Verkehrsaufkommen aller Modellansätze erweisen sich hierbei als signifikante Einflussfaktoren auf die Verkehrslage. Eine Erhöhung des Verkehrsaufkommens führt dabei zu einer Verschlechterung der Verkehrslage. Ebenfalls signifikanten negativen Einfluss auf die Verkehrslage haben Unfallereignisse, ein hoher Fernverkehrsanteil und Regenereignisse. Abschließend werden die vier Modellansätze anhand eines entwickelten Bewertungsverfahrens hinsichtlich Konsistenz, Verwertbarkeit, Flexibilität, Aufwand und Transparenz evaluiert. Das Regressionsmodell und das clusterbasierte Modell weisen trotz geringen Aufwands eine gute quantitative Realitätsnahe auf. Das Verkehrsnachfragemodell und die Modellkombination sind hingegen mit einem hohen Modellierungsaufwand verbunden, besitzen jedoch eine höhere Konsistenz bezüglich der abgebildeten Wirkungszusammenhänge. Sowohl das Verkehrsnachfragemodell als auch die Modellkombination erlauben außerdem im Gegensatz zum Regressionsmodell und zum clusterbasierten Modell eine Maßnahmenuntersuchung und somit eine fundierte Strategieentwicklung für verschiedene Szenarien. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit zeigen, dass eine wetterabhängige Prognose des Verkehrsaufkommens mit allen vier Modellansätzen möglich ist. Die Wetterabhängigkeit des Prognosemodells ist jedoch nicht zwingend mit einer Verbesserung der Prognosequalität verbunden. Grundvoraussetzung hierfür ist eine adäquate Modellierung der vermeintlich stärkeren Einflussgrößen, wie z. B. der Urlaubsverkehre. Vor diesem Hintergrund wären einige vertiefende Untersuchungen wünschenswert, z. B. inwieweit die ANPR-Daten genutzt werden können, um überregionale Fahrtenmatrizen abzuleiten und Erkenntnisse zur Prognose der Urlaubsverkehre zu gewinnen.Item Open Access A framework for traffic assignment with explicit route generation(2014) Xiong, Yaohua; Friedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)Transport assignment models play an important role in the research and practice of transport planning. Traditionally, transport assignment models are link-based, predicting traffic volumes on network links. However, route-based transport assignment models, which work with route sets and determine traffic volumes of routes, became more important in recent years. They support advanced analysis procedures that require route volumes as input, e.g. estimation of OD-matrices and evaluation of intelligent transport systems (ITS). The aim of this research is to develop a general framework for a route-based transport assignment, which emphasizes the quality of the resulting route sets. To achieve this goal, this framework differentiates the assignment procedure into two spate stages. In the first stage, it generates the route sets for all OD-pairs explicitly, and then in the second stage it distributes the travel demand between these routes. With this two-stage structure, a comprehensive route set generation procedure can be incorporated considering specific constraints. In order to generate realistic route sets, it is essential to have a clear definition of the quality of route sets. After examining the assumptions on the travellers’ behaviour in identifying and choosing routes, a set of indicators is introduced to quantify the quality of route sets. These indicators concern two aspects of the quality of route sets: the quality of individual routes and the composition of route sets. Constraints such as global detour factor, local detour factor, local optimal threshold for route sections and road hierarchical index are introduced to ensure the quality of individual routes while constraints such as choice set size and minimal dissimilarity address the composition of route sets. With these indicators in place, a two-stage route set generation procedure is developed to generate route sets whose quality satisfies certain constraints. The first stage employs the branch-and-bound technique to enforce the constraints on individual routes. For a given OD-pair, it enumerates all possible routes systematically and discards routes whose indicators do not satisfy the constraints. The second stage enforces the constraints on the route set composition. It produces route sets that contain a given number of routes where the routes are dissimilar with each other. Using the route set generation method a framework for distributing travel demand on given route sets is presented. It applies a nested logit model that takes advantages of the hierarchical structure of the route choice sets. For the feedback between route choice and route travel time it uses a simple convergence procedure based on successive average. A pilot implementation of this assignment framework is developed and some implementation issues such as network pre-processing are discussed. The pilot implementation is validated with a small test network and a larger test case in the Munich region. Here the generated route sets are compared with observed route sets. The result shows that the framework is capable of reproducing observed route sets with sufficient accuracy and that it is flexible enough to be calibrated for different situations.Item Open Access Considerations about the quality assessment of travel time and travel distance distributions in transport modelling : a proposal for a standardized methodology(2020) Pestel, EricIn travel demand modelling, trip distance distributions or trip time distributions are used to evaluate how well a model fits with observed sample data. Therefore, the comparison of distributions is an essential part in the model validation process. Despite its importance, the common modelling guidelines from the UK, the USA or Austria provide little information about the correct structure and handling of such distributions. Likewise, common statistical methods are not practicable for the validation of transport models. This lack of rules leads to individual solutions, which complicate a model validation and the comparison of models. For example, when comparing two distributions the quality indicator strongly depends on the number of classes. Therefore, guidelines for model validation need to suggest an appropriate way to determine the number of classes. The paper suggests a method for evaluating trip distance distributions and trip time distributions within the model validation process of a travel demand model. It proposes (a) indicators for a classification which consider mode-specific trip distances and trip times (b) a generic classification method based on an equiquantile class width, quality indicators for comparing two distributions and (c) to use relative frequencies instead of absolute frequencies for the calculation of the quality indicators.
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