Traffic fundamentals for A22 Brenner freeway by microsimulation models.

In this work of PhD Thesis a methodology to find fundamentals diagrams by microsimulations will be presented. As it is know from scientific literature, the fundamental diagram relates two of the three variables: average speed (v), flow (q) and density (k) to each other. If two of these variables are known, the third can be derived using the relation q = kv. Therefore, if only one variable is known, and the fundamental diagram is known, the traffic state can be determined. The fundamental relationship is largely used in road infrastructure engineering, e.g. in the level-of-service evaluation of basic freeway or multilane segments. The present work of PhD thesis starts by introducing the fundamental diagram using Edie’s definitions and the use of speed- density diagrams. Another objective will be to analyzed a method that include an automated technique based on genetic algorithm (GA) for automating the process of calibration of the parameters in order to reproduce the fundamentals diagrams of the A22 Brenner freeway. A further important objective will be to evaluate the impact of heavy vehicle on the quality of flow of the A22 Brenner freeway by calculating the Passenger Car Equivalents Factor (PCEs) between heavy vehicles and cars based on the results obtained in microsimulation. The calculation of PCE (Passenger Car Equivalents) will be done in general terms in order to compare the results with those published in the Highway Capacity Manual (HCM, 2010) resulting from experimental studies.

La tesi di dottorato ha avuto come tema lo studio e l’applicazione di un modello di micro-simulazione del traffico in ambito autostradale. Essa si compone di quattro capitoli, con ognuno dei quali si è voluto sintetizzare e descrivere il lavoro di studio e ricerca svolto durante il suddetto corso di Dottorato di Ricerca. L’obiettivo principale del presente lavoro di tesi è stato quello di mettere a punto una metodologia finalizzata all’ottenimento delle relazioni fondamentali di deflusso in ambito autostradale attraverso il software di microsimulazione del traffico Aimsun. Come risulta infatti noto dalla letteratura scientifica, le relazioni fondamentali del deflusso sono utilizzate nel campo dell’ingegneria stradale per determinare il livello di servizio di alcune infrastrutture, quali ad esempio tronchi autostradali, al fine di fornire un’informazione utile alla previsione delle diverse condizioni operative di deflusso che si possono registrare su di esse. Nello specifico, la prima parte del lavoro di tesi è stata incentrata sullo sviluppo di una metodologia di calibrazione basata sulle relazioni velocità-densità nel processo di calibrazione di un modello di microsimulazione, visto che le predette relazioni rappresentano il fenomeno del traffico in un ampio range di condizioni operative e ben sintetizzano tutte le informazioni che possono essere raccolte sul campo su due delle tre variabili chiave del deflusso. Il confronto tra i dati di campo e i dati simulati è stato inizialmente condotto usando l’analisi statistica come tecnica di pattern recognition. In particolare, un segmento autostradale in condizioni non congestionate è stato scelto come caso studio; a partire dai dati rilevati sull’autostrada A22 del Brennero, sono state sviluppate regressioni statistiche tra le variabili del traffico. Analoghe relazioni sono state ottenute usando il software di microsimulazione del traffico Aimsun, che ha permesso di riprodurre le condizioni di campo e di variare alcuni parametri, finché è stato ottenuto un buon adattamento tra i dati di campo e i dati simulati. Nella fase di calibrazione manuale del modello di traffico in Aimsun è stato però difficile valutare l’effetto della variazione contemporanea di più parametri sugli output del modello. Ciò ha limitato sicuramente la scelta dei parametri del modello sui quali intervenire durante il processo di calibrazione e di valutare la risposta dello stesso anche in condizioni di funzionamento dell’autostrada diverse da quelle già considerate (tratto instabile della curva di deflusso). Per superare questo problema, nella fase finale del lavoro di tesi, è stato definito un algoritmo genetico in grado di calibrare in modo automatico i parametri del modello di microsimulazione e restituire così un “ottimo” set di valori in grado di minimizzare gli scarti fra i valori simulati e quelli osservati nella realtà. Ciò ha consentito un notevole risparmio di tempo rispetto alla procedura di calibrazione manuale precedentemente applicata. Un altro obiettivo del presente lavoro è stato finalizzato alla stima dell’impatto dei mezzi pesanti sulla qualità della circolazione per l’autostrada A22 del Brennero attraverso i risultati ottenuti in microsimulazione mediante i quali è stato infatti possibile calcolare i coefficienti di equivalenza (Passenger Car Equivalents Factor (PCEs)) tra i mezzi pesanti e le autovetture.