PROPOSTA DE UM MODELO BASEADO EM SIMULAÇÃO DE EVENTOS DISCRETOS PARA AVALIAÇÃO DA CAPACIDADE DE FLUXO DE VEÍCULOS DE UMA PRAÇA DE PEDÁGIO DE UMA

PONTE RODOVIÁRIA

FELIPE SARCINELLI DOS SANTOS DE BORTOLIVITOR GIACOMIN BATISTI

UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTOCENTRO TECNOLÓGICO

DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA CIVIL

SumárioIntrodução

Apresentação do problema

Simulação

Metodologia

Resultados

Conclusão

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Introdução

Objetivo:

Construir modelos, baseados em simulação de eventos discretos, para avaliar a capacidade de atendimento de veículos na praça de pedágio. Com isso, através de cenários, avaliar as possíveis melhorias para o tráfego na cidade de Vitória.

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IntroduçãoJustificativa:

Apresentar alternativas para minimizar os transtornos durante os horários de pico na região da praça.

4

Apresentação do Problema

Congestionamentos na Terceira Ponte e na Cidade de Vitória 5

SimulaçãoProcesso de projetar um modelo

computacional de um sistema real e, a partir deste modelo, conduzir experimentos com o objetivo de compreender seu comportamento, procurando as melhores estratégias de operação.

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Programa computacional de Simulação ARENA

Foram utilizados os Templates:

7

Coleta e Tratamento de dados

Fonte de dados:RodoSol;

Tratamento de Dados:

Análise de dados;Utilização do analisador de dados de entrada do Arena (Input Analyser).

8

Coleta e Tratamento de dados

9

Fluxo de Veículos - Por Categoria

Veículos de Passeio - 88,63%

Ônibus e Caminhões de 2 Eixos -2,18%

Motocicletas - 8,90%

Outros - 0,29%

Coleta e Tratamento de dados

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Forma de Pagamento - Véiculos de Passeio

Pagantes - 53,19%

Pagantes TAG - 45,32%

Outors - 0,29%

Coleta e Tratamento de dadosCurva do Tempo de Atendimento

Distribution: Normal Expression: NORM(7.19, 0.902)Number of Data Points = 1919Min Data Value = 5.47Max Data Value = 9.05Sample Mean = 7.19Sample Std Dev = 0.902

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MetodologiaPremissas do modelo de simulação:

Cada cabine atende um veículo por vez;Um veículo não pode entrar na cabine antes da

saída do anterior;Todas as cabines manuais apresentam a mesma

curva para o tempo de atendimento;Todas as cabines eletrônicas possuem um tempo

de atendimento constante;A taxa de chegada foi estimada para cada

cenário.12

Subdivisão da Simulação

Processos: Chegada e distribuição dos veículos:

processo de chegada dos veículos e sua distribuição até as cabines da praça de pedágio;

Processamento dos veículos: tempo para realização do atendimento dos veículos.

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Chegada, Distribuição e Processamento de Automóveis

Chegada de Automóveis;Escolha entre os tipos de cabine (Eletrônicas

ou manuais);Distribuição entre as cabines manuais (Av.

Nossa Senhora da Penha e Rua Clóvis Machado);

Processo de atendimento;Saída do sistema.

14

15

16

17

18

Chegada, Distribuição e Processamento de Motocicletas

Chegada de motocicletas;Escolha entre os tipos de cabine (Exclusiva

ou manuais);Distribuição entre as cabines manuais (Av.

Nossa Senhora da Penha e Rua Clóvis Machado);

Processo de atendimento;Saída do sistema.

19

20

Chegada, Distribuição e Processamento de ÔnibusChegada de ônibus;Escolha entre as cabines eletrônicas;Processo de atendimento;Saída do sistema.

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Cenários AvaliadosFoi avaliada a capacidade para nove cenários:

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Cenário Volume Total Diário (veículos)

Número de Cabines Manuais

Número de Cabines

Eletrônicas

1 12000 7 2

2 20000 7 2

3 50000 7 2

4 70000 7 2

5 70000 8 3

6 70000 10 3

7 70000 11 3

8 70000 12 5

9 81900 12 5

ResultadosSerão analisados:

Fila máxima de veículos;Fila média máxima;Comprimento da maior fila;Tempo máximo de espera;Tempo médio máximo de espera;Nível de serviço.

23

Resultados

24

Fluxo Atendido

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Cenários

N°

de

Veí

culo

s A

ten

did

os

na

Ho

ra-P

ico

Resultados

25

Fila Máxima

0

100

200

300

400

500

600

700

800

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Cenários

N°

de

Veí

culo

s

Fila Média Máxima

0

100

200

300

400

500

600

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Cenários

N°

de

Veí

culo

s

Resultados

26

Comprimento da Fila Máxima

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Cenários

Met

ros

Resultados

27

Maior Tempo de Espera

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Cenários

Tem

po d

e Es

pera

(seg

undo

s)

Maior Tempo Médio de Espera

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Cenários

Tem

po M

édio

de

Espe

ra

(seg

undo

s)

Resultados

28

Autor Medida de desempenhoCenário

5 6 7 8 9

Lin e Su (1994) Tamanho médio da fila (Nº veículos) F F C A C

Gulewicz e Danko (1994 e 1995)

Tamanho médio da fila (Nº veículos) F F B A B

Autor Medida de desempenhoCenário

1 2 3 4

Lin e Su (1994) Tamanho médio da fila (Nº veículos) A A F F

Gulewicz e Danko (1994 e 1995)

Tamanho médio da fila (Nº veículos) A A F F

Conclusão

Cada cenário foi avaliado e conforme surgiram os problemas foram melhorados e criados novos cenários.

Analisando os modelos criados foi possível avaliar a capacidade da praça de pedágio.

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