Научные статьиM.H.Sayidova, S.U.Pulatova2025
ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ ВОДИТЕЛЕЙ О СОСТОЯНИИ ПОКРЫТИЯ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ
АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ · Магистрант: Норбобоева Фарида Ганишеровна · Профессор Содиков Ибрагим Салихович
Журнал инноваций нового века · 2026
Аннотация
В статье рассматривается роль таких природных явлений как росса, температура воздуха, относительная влажность воздуха и скорость ветра из-за которых при определённых показателях на дорожной поверхности образуется чёрный лёд, который становится причиной многочисленных ДТП, также рассматривается методика использования интеллектуальных транспортных систем при помощи которых можно предупредить водителей о грядущей скользкости на дорожном покрытии. Ключевые слова: чёрный лёд, автомобильно-дорожной метеорологической станции, сублимация, фаза, интеллектуальная транспортная система. В конце осеннего периода, когда только начинается зима и в конце зимнего периода, в начале весны обнаруживаются большие изменения в погоде, то есть в последние месяц осени, начинаются похолодания и температура воздуха резко снижается и в воздухе увеличивается влажность. А в начале весны, наоборот, становится всё теплее температура повышается до положительных показателей, но влажность воздуха тоже присутствует в особых значениях. Это приводит к тому, что в местностях, где дороги проложены возле природных вод, под мостами, над мостами, на дорогах, где хорошая продуваемость происходит испарения и десублимация, пар в воздухе насыщается и с помощью давления опускается на дорожное покрытие и при температуре воздуха 0°С и ниже особенно в утреннее и ночное время, когда интенсивность на дороге снижается на поверхности образуется тонкий слой льда, который называется чёрный лёд. Главной задачей при таких природных обстоятельствах является предупредить водителей о появлении черного льда на дорожной поверхности. Для этого сначала требуется детальное изучение обстоятельств возникновения черного, при каких показателях появляется данный вид льда. Факторы, влияющие на образование чёрного льда: a. высокая относительная влажность воздуха; b. температура покрытия ниже нуля и ниже точки росы; c. температура воздуха; https://scientific-jl.com/new 4444 7777 4444 Volume–76_Issue-1_May-2025 JOURNAL OF NEW CENTURY INNOVATIONS d. скорость ветра. В результате радиационного выхолаживания дорожного покрытия до температур ниже 0°С и ниже температуры точки росы водяной пар из воздуха сублимируется, т.е. переходит из газообразного состояния в лед, минуя жидкую фазу воды, на поверхности дорожного покрытия и превращается в очень тонкий и прозрачный слой льда (практически невидимый из кабины транспортного средства). Данный вид скользкости считается самым опасным, потому что чёрный лёд невозможно опознать с кабины автомобиля, таким образом, водитель не успевает принять меры предосторожности, снизить скорость или же остановится. С целью предупреждения водителей о скользкости на дорогах составлена схема показанная ниже. Рис-1. Дорожная схема, определяющая температуру воздуха, температуре поверхности и влажность воздуха. Данная схема будет работать по следующему принципу. Датчики температуры воздуха, влажности воздуха, и температуры поверхности соединены между собой как указано на рисунке, также измеряющие датчики будут соединены с табло, которое будет передавать информацию водителям оповещая, их о скользкости на дороге. Датчик температуры воздуха влажности воздуха будут работать на АДМС (автомобильно-дорожной метеорологической станции), при том, что датчик температуры воздуха будет под покрытием на глубине от 4-7 см. Появление какой-либо скользкости на дорожной поверхности зависит от локации, то есть образование скользкости больше вероятно в таких местах как: мосты и эстакады; дороги, которые со всех сторон хорошо продуваются ветром; дороги, проходящие по холмистой местности с глубокими оврагами, в которые часто спускается туман; небольшие дороги в регионах в соответствующую погоду — на них тонкая ледяная пленка образуется чаще, чем на магистралях мегаполисов; https://scientific-jl.com/new 4444 7777 5555 Volume–76_Issue-1_May-2025 JOURNAL OF NEW CENTURY INNOVATIONS отрезки дорог, на которые почти не попадает солнечный свет. По результатам проведенных теоретических исследований было выявлено что появление на дорожном покрытии черного льда прогнозируется следующим образом при относительной влажности от 60% до 100% при температуре 0ºС и ниже, а толщина от 0,5-1 мм, температура поверхности ниже 0ºС и ниже точки росы. Состояние дорожного покрытия становится не пригодной к езде автотранспортного средства. То есть при таких погодных явлениях передвижения на данном участке дороги нужно прекратить или же предупредить водителей об опасности для того, чтобы водитель снизил скорость и принял меры предосторожности. С целью уменьшения количество ДТП нужно предпринимать все нужные меры предосторожности. Имея все нужные показатели мы можем предупреждать водителей о скользкости на дороге. Если водители будут иметь информацию о грядущей опасности при помощи ителлектуальной транспортной системы на дороге и остновит движение или же сбавит скорость то можно на 70% (по анализам) уменьшить верояность возникновения ДТП на дорогах где появляется чёрный лёд.
Доказательный фрагмент
«В статье рассматривается роль таких природных явлений как росса, температура воздуха, относительная влажность воздуха и скорость ветра из-за которых при определённых показателях на дорожной поверхности образуется чёрн…»
Образец извлечения
Демо-превьюВ статье рассматривается роль таких природных явлений как росса, температура воздуха, относительная влажность воздуха и скорость ветра из-за которых при определённых показателях на дорожной поверхности образуется чёрн… Полный текст публикации CiteX не хранит — доступ к первоисточнику открывается по DOI согласно лицензии издателя и выбранному плану.
- Цитирований
- 0
- Тип
- Журнал
- Страна
- Узбекистан
- Ключевые слова
- чёрный лёд, автомобильно-дорожной, Ключевые слова: чёрный лёд, сублимация, фаза, автомобильно-дорожной метеорологической станции, интеллектуальная транспортная система.
Смежные источники
Общество и инновацииKhosiyat MAMATKULOVA2024
Лучшие интеллектуальные исследованияTursunaliyeva Anoraxon Umarbek qizi –, Hakimzoda Niyoziy +12025
Журнал мультидисциплинарных наук и инновацийFarangizUktamovna Khamidova, SohibaBuribayevna Israilova +22026