natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Some studies focus on traffic performance versus safety effects of the speed limit strategies (USL & DSL). 
Neka istraživanja usmjerena su na metode ograničenja brzine s obzirom na prometnu učinkovitost naspram sigurnosti prometnice (USL & DSL metode).
Freedman and Williams have studied traffic performance when the DSL approach was implemented. 
Freedman i Williams [5] proučavali su prometne pokazatelje nakon primjene DSL metode.
They analysed speed data collected from 54 sites in 11 North-eastern States of the USA, and determined the effects of DSL on the mean and 85th percentile speeds [5]. 
Analizirali su podatke o brzinama prikupljene s 54 lokacije u 11 sjeveroistočnih saveznih država SAD-a i odredili utjecaj DSL metode na srednju brzinu i 85-postotne vrijednosti brzine.
Their studies revealed results that are similar to those obtained by Harkey and Mera, who established that there is no significant difference between the passenger car and truck mean speeds and 85th percentile speeds when comparing USLs and DSLs [6, 7]. 
Njihova su istraživanja dala iste rezultate kao što su dobili Harkey i Mera [6, 7] koji su zaključili da nema značajne razlike između srednje brzine osobnog automobila i kamiona i 85 % vrijednosti brzine, u usporedbi USL i DSL metoda.
In safety impacts based studies, Harkey and Mera have found no significant differences between car speed variances at the USL and DSL implementation sections [7]. 
U istraživanjima koja su usmjerena na sigurnost cesta, Harkey i Mera nisu uočili značajne razlike u brzinama na dionicama gdje je primijenjena USL odnosno DSL metoda.
However, Council et al. have established that rear-end collisions between cars and trucks increase severity of crashes, at a high speed freeway with the DSL strategy [8]. 
Međutim, Council i suradnici [8] zaključili su da bi nedovoljan razmak među automobilima i kamionima, na brzim autocestama koje primjenjuju DSL metodu mogao povećati težinu posljedica prometnih nesreća.
An evaluation conducted by the Idaho Department of Transportation shows that changing the strategy from the USL to DSL does not bring about an increase in crashes [9]. 
Procjena koju je proveo Odjel za prometnice Idaho [9] pokazala je kako promijenjena metoda, tj. umjesto USL primijenjena je DSL metoda, nije povećala broj sudara.
However, there is some evidence showing that the DSL can cause an increase in some types of crashes while reducing others [6]. 
Međutim, postoji dokaz koji upućuje na to da primjena DSL metode može povećati broj nekih vrsta sudara, a druge smanjuje [6].
A study conducted by Garber and Gadiraju shows that crash rates, with an increase in posted speed limit for trucks to up to 105 km/h (65 mph), in the adjacent states of Virginia (DSL implementation site) and West Virginia (USL implementation site), do not result in a significant increase in fatal injuries and overall accident rates. 
Istraživanje koje su proveli Garber i Gadiraju [10] pokazuje da stopa sudara, uz povećanje dopuštene brzine za kamione na 105 km/h (65 mph), u Saveznoj Državi Virginiji (u kojoj se primjenjuje DSL strategija) i zapadnoj Virginiji (u kojoj se primjenjuje USL strategija) nije rezultirala značajnim povećanjem teških nesreća i ukupnog broja nesreća.
In most transportation agencies, the DSL control strategies tend to be discretionary, inherently depending on agreement among various drivers taking part in the traffic stream (cars as well as trucks) [10]. 
U većini prijevozničkih agencija, DSL metode su diskrecijske, inherentno ovisi o dogovoru između različitih vozača u prometu (automobila i kamiona).
Solomon found the U-shaped relationship between the crash involvement rate and the amount of deviation from average speed. 
Solomon [11] je ustanovio U-oblik veze između stope sudara i veličine devijacije prosječne brzine vožnje.
An increase in speed variance may lead to an increase in the number of accidents, especially accidents involving (noncompliant) cars and (compliant) trucks [11]. 
Povećanje varijacije brzine može dovesti do povećanja broja prometnih nesreća, prije svega nesreća u kojima sudjeluju automobili i kamioni.
The safety results of differential speed limits among cars and trucks have not been akin in previous studies. 
Rezultati vezani uz kriterij sigurnosti primjenom različitih metoda ograničenja brzine automobila i kamiona nisu isti u svim dosadašnjim istraživanjima.
Some studies found no difference between the USL and DSL [7, 9, 10], while other studies found that one or the other policy is better [5, 8]. 
U nekim istraživanjima nema razlike između USL i DSL metode [7, 9, 10], dok rezultati drugih istraživanja pokazuju da je jedna metoda bolja od druge, i obrnuto [5, 8].
Most of these studies related to the impact of DSL on road safety have been adopted from statistical before-and-after approaches. 
Većina tih istraživanja o utjecaju DSL metode na sigurnost ceste prihvaćena je nakon primjene before and after statističkog pristupa.
One of major deficiencies of the statistical approach lies in the limitations allocated to the analysis because of the available data [3]. 
Jedan od najvećih nedostataka statističkog pristupa jesu ograničene analize zbog manjka dostupnih podataka [3].
Thus the use of microscopic traffic simulation platforms in conjunction with surrogate safety measures would provide an alternative approach for safety implication evaluation of uniform and differential speed limits [3]. 
Stoga bi primjena mikroskopskog simulacijskog modela prometa i odgovarajućih pokazatelja sigurnosti mogla biti alternativni pristup za procjenu sigurnosti kod primjene metoda jednolikih (USL) i diferencijalnih ograničenja brzine (DSL) [3].
Saccomanno et al. [12] discussed advantages of this approach in their study of 
Saccomanno i suradnici [12]
the DSL and maximum speed limit (MSL) (differential speed controls with truck speed limiters) strategies applied to freeway segments. 
razmotrili su prednosti takvog pristupa u istraživanju DSL metode i maksimalnog ograničenja brzine (MSL) za teška vozila koje su primijenili na dionicama autoceste.
In this study, the safety and traffic performance impacts of the LBSL and VB (including USL and DSL) strategies are analysed for freeways, under similar laboratory circumstances, using the VISSIM traffic simulation software package. 
U ovom su istraživanju utjecaji metoda LBSL i VB (VB metoda uključuje USL i DSL) na sigurnost i učinkovitost odvijanja prometnog toka analizirani za dionice autoceste u istovjetnim laboratorijskim uvjetima, koristeći računalni program VISSIM za simulaciju prometa.
This study claims to be of prime importance, because no study has previously been made on the comparison between these two kinds of speed limits strategies (VB, LBSL). 
To je istraživanje značajno jer ne postoje prethodna istraživanja koja su usporedila te dvije metode ograničenja brzine (VB i LBSL).
2. Simulation model for freeway 
2. Simulacijski model za autoceste
The effect of individual-vehicle interactions is the result of a complex process that can only be captured using simulation, and cannot be explained by a simple analytic process [3]. 
Utjecaj individualnih interakcija vozila je rezultat složenog procesa koji se može zabilježiti primjenom simulacija i ne može se objasniti jednostavnim analitičkim procesom [3].
Thus a microscopic traffic simulation was conducted in this study using the VISSIM software. 
U ovom je istraživanju mikroskopska simulacija prometa provedena primjenom programa VISSIM.
Each vehicle's behaviour in the simulated network was analysed sporadically, while they all relied on a simulated network environment. 
Svako kretanje vozila u simuliranoj mreži je analizirano pojedinačno dok su istovremeno sva kretanja povezana s okruženjem simulirane prometne mreže.
The response of each vehicle was considered as a result of interactions between many users and vehicles present in the network. 
Odgovor svakog pojedinog vozila je uzet kao rezultat međusobne interakcije svih korisnika i vozila koji su u mreži.
Results were significantly affected by details used in the model [13]. 
Parametri korišteni u modelu značajno mogu utjecati na rezultate [13].
Any changes in the car following lane changing and lateral spacing models can significantly affect the traffic and safety outputs of the simulation model. 
Sve promjene u modelima slijeda vozila i modelu promjene traka mogu značajno utjecati na promet i izlazne podatke o sigurnosti dobivene primjenom simulacijskog modela.
Shaykh al-slami et al (2011) and Safarzadeh et al (2010) described the VISSIM models and their underlying mathematical expressions and calibration results [14, 15]. 
Shaykh AL-Slami i suradnici [14] te Safarzadeh i suradnici [15] opisali su VISSIM modele i njihove temeljne matematičke izraze te rezultate kalibracije.
Four individual traffic performance criteria and five individual safety criteria were considered in this study, in order to evaluate traffic performance and safety. 
U ovom su istraživanju uzeta u obzir četiri individualna kriterija za ocjenu kvalitete odvijanja prometnog toka te pet individualnih kriterija sigurnosti kako bi se procijenila sigurnost i stanje prometa na prometnicama.
The traffic performance criteria were evaluated in two positions. 
Kriterij kvalitete prometnog toka procijenjen je promatrajući dva različita presjeka autoceste.
The first one was located in the middle of the basic section (first part), and the second one was located in the middle of the weaving section. 
Prvi je bio lociran na sredinu osnovne dionice autoceste, a drugi je presjek bio u sredini zone preplitanja.
These sections are marked with red coloured circle signs in Figure 3. 
Navedeni presjeci prikazani su na slici 3. i označeni crvenom bojom.
Traffic performance criteria were: speed difference between various lanes in two sections, lane utilization in two sections, travel time per kilometre, and average speed in the network. 
Kriteriji odvijanja prometnog toka bili su: razlika brzina u različitim prometnim trakovima u dva presjeka, korištenje pojedinog traka u dva presjeka, vrijeme putovanja po kilometru i prosječna brzina u mreži.
Case study freeway segments 
Analizirane dionice autoceste
Vehicle trajectories, extracted from VISSIM simulation models results, were used for traffic safety evaluation, which was based on traffic conflict analysis. 
Trajektorije vozila koje su dobivene kao rezultati simulacijskog modela VISSIM primijenjene su za procjenu sigurnosti prometa koja se temelji na analizi konflikata.
Traffic conflict analysis is a safety analysis method that uses non-crash data. 
Analiza konflikata je metoda analize sigurnosti koja koristi podatke kritičnih situacija u prometu.
It is based on observations of individual vehicle movements, and on identification of situations that can result in critical incidents. 
Temeljena je na promatranju pojedinih pokreta vozila i prepoznavanju kritičnih situacija koje mogu rezultirati prometnim nezgodama.
Critical incidents are serious incidents that may result in a crash. 
Kritične situacije su okarakterizirane
They are characterized by sudden braking, sudden change of lane, or steering off the road [16]. 
kao nagla kočenja, iznenadna promjena prometnog traka ili krivudanje (proklizavanje) cestom [16].
The danger was caused by a leading vehicle that reduces speed abruptly or changes lane to cut the following vehicle. 
Opasnost se događa u trenutku kada prednje vozilo naglo usporava ili mijenja prometni trak i tako siječe put vozilu iza sebe.
They elaborated this definition in which a conflict occurred when the vehicles were on a collision course i.e., vehicles attempted to occupy the same space at the same time [17]. 
Po mišljenju Parkera i Zegeera, sudar se događa kada se vozila nađu na istom konfliktnom pravcu, primjerice kada vozila pokušavaju koristiti isti prostor u isto vrijeme.
The advantage of using the conflict analysis on crashes is the possibility of examining even the near-crash events that are not available in the crash report information. 
Prednost primjene analize konflikata jest mogućnost ispitivanja pojave kritičnih situacija gdje gotovo da je došlo do sudara, a takvih podataka nema u prometnim izvještajima.
These events occur more frequently than crashes and their prior information is the same as that of crashes [18]. 
Takvi su događaji češći nego pravi sudari, a informacije o njima su jednako važne kao i podaci o sudaru [18].
Here, Xi and Xi+1 are positions of two successive vehicles and Vi and Vi+1 are their velocities; and Li is the length of the first vehicle. 
Ovdje izrazi Xi i Xi + 1 označavaju poziciju dvaju uzastopnih vozila, dok su oznake Vi i Vi + 1 njihove brzine, dok Li predstavlja duljinu prednjeg vozila.
PET is the time difference between the first vehicle's last occupied position and the second vehicle's arrival to the same position. 
PET je vremenska razlika između zadnjeg položaja prvog vozila i dolaska drugog vozila na tu istu poziciju.
A value of 0 indicates an actual collision [14]. 
Vrijednost 0 označava stvarni sudar [14].
MaxS is the maximum speed of any vehicle throughout the conflict. 
MaxS je maksimalna brzina bilo kojeg vozila tijekom sudara.
DeltaS is defined as the magnitude of the difference in vehicle velocities (or trajectories), DeltaS = | v1 - v2 |. 
DeltaS predstavlja razliku brzina vozila, DeltaS = |V1 - V2|.
MaxDeltaV is the maximum DeltaV value of any vehicle in the conflict [19]. 
MaxDeltaV je maksimalna vrijednost DeltaV bilo kojeg vozila u konfliktu [19].
3. Simulation variables 
3. Simulacijske varijable (simulacijski podaci)
A case study simulation was carried out for a six-kilometre segment of a multi-lane freeway, as illustrated in Figure 3. 
Simulacija je provedena na dijelu autoceste dugom 6 km, kao što se vidi na slici 3.
The first kilometre was considered as the warm-up zone and was not included in the simulation results. 
Prvi kilometar je uzet u obzir kao početni i nije uključen u rezultate simulacije.
The simulation time was taken to be 70 minutes, including a 10-min warm-up interval. 
Simulacija je trajala 70 min, uključujući početni 10-minutni interval za "punjenje" simulacijskog modela vozilima.
On an average, 10 runs were carried out for each speed control strategy (USL, DSL, and LBSL). 
Provedeno je prosječno po 10 simulacija za svaku metodu kontrole brzine (USL; DSL i LBSL).
In the simulation, the input traffic flow varied from 3750 to 9000 vph (vph - vehicle per hour) and the trucks participated with 10 to 15 percent in the traffic. 
U simulaciji je ulazno prometno opterećenje bilo između 3750 i 9000 vozila po satu, a 10 do 15 posto vozila se odnosilo na kamione.
In the USL strategy, all vehicles had the same speed limit regardless of their types and the lane of crossing, whereas in the DSL strategy the car and truck maximum posted speed differences were set to 15 km/h. 
Prema USL metodi, sva su vozila imala isto ograničenje brzine, bez obzira na vrstu vozila i prometni trak, dok je prema DSL metodi najveća razlika u dopuštenoj brzini automobila i kamiona iznosila 15 km/h.
As the Iranian traffic organization regulated the corresponding differential speed in the LBSL strategy, the maximum posted speed differences between vehicles (cars & trucks) in each lane amounted to 15 km/h in this strategy. 
Budući da je Iranska organizacija za promet regulirala dopuštenu razliku u brzinama za svaki pojedini trak, kod LBSL metode je primijenjena maksimalna razlika u brzinama (osobna vozila i kamioni) u iznosu od 15 km/h.
Thus in the LBSL strategy simulation, if in simulation the number of lanes is 3 and the maximum posted speed limit is 100 km/h, the posted speed limit for each of the individual lanes from the left lane to the right line will be 100, 85, and 60 km/h, respectively. 
Dakle, u simulaciji LBSL strategije, ako su u simulaciji tri traka, a maksimalno dopušteno ograničenje brzine 100 km/h, ograničenje brzine u svakom prometnom traku slijeva nadesno iznosi: 100, 85 i 60 km/h.
It should be noted that the maximum posted speed 
Važno je napomenuti da je
limits assumed in simulation models have been obeyed by 85 percent of drivers. 
maksimalno ograničenje brzine, pretpostavljeno u modelu za simulaciju, uzelo u obzir 85 posto vozača.
As shown in Figure 4, the number of lanes is geometrically different in the basic and weaving freeway sections. 
Kao što je prikazano na slici 4., broj prometnih trakova nije isti za analiziranu osnovnu dionicu autoceste i zonu prepletanja.
There is one extra lane in the weaving section that is related to the basic freeway section. 
U zoni prepletanja postoji još jedan trak u odnosu na osnovni presjek autoceste.
In this study, some important parameters were chosen for the analysis, and various values were assigned to each parameter. 
U ovom istraživanju izabrani su neki od parametara za analizu te su različite vrijednosti pridjeljivane svakom od njih.
Some of these are illustrated in Figure 4. 
Na slici 4. prikazane su neke od njih.
4. Research model 
4. Analizirani model
The goal of this study was to compare different impacts of speed limit scenarios such as USL,DSL and LBSL at maximum speeds limits (such as 100, 110, 120, and 130 km/h) on the network performance and safety. 
Cilj je ovog istraživanja usporediti utjecaj različitih načina ograničenja brzine poput metoda USL, DSL i LBSL pri maksimalnim ograničenjima brzine od 100, 110, 120 i 130 km/h na funkcioniranje odvijanja prometnog toka i sigurnost.
Probable differences between speed limit scenarios were thus examined. 
Analizirani su rezultati za različite scenarije ograničenja brzine.
According to this, one criterion out of nine (4 traffic performance & 5 safety) was selected as target, as illustrated in graph form in figures 5 to 12. 
Prema navedenom, jedan od 9 kriterija (4 o funkcioniranju prometa i 5 o sigurnosti) označen je kao cilj i prikazan na pripadajućem grafu na slikama 5 do 12.
The difference between strategies was studied by comparing variations in each graph based on the corresponding criterion. 
Razlike u primijenjenim metodama su ispitivane usporedbom varijacija u svakom grafu za odgovarajući kriterij.
Lane Utilization for area between on-ramp and off-ramp 
Iskorištenost prometnog traka na području od ulazne do izlazne rampe (zona prepletanja)
The lane utilization after devising different strategies with varying number of lanes between on-ramp and off-ramp is compared in Figure 5. 
Na slici 5. prikazana je usporedba korištenja prometnog traka nakon osmišljavanja različitih metoda s različitim brojem trakova između ulazne i izlazne rampe.
The constrained flow does not occur when the length between these two is as far as the critical length, L = 850 m. However, the constrained flow does occur in 
Kada je duljina između tih rampi kritična, L = 850 m, usiljeni protok prometa se ne pojavljuje,
weaving section, L = 650 m. Four and five lanes were considered for the research model. 
međutim kod duljine prepletanja L = 650 m pojavljuje se ograničeni protok vozila.
Lane 1 is labelled for the last lane situated at the right-side section of the freeway for the corresponding direction. 
U modelu su analizirani scenariji s četiri i pet prometnih trakova, s tim da je prvi trak smješten na desnom rubu autoceste za odgovarajući smjer.
Lane utilization for area between on-ramp and off-ramp 
Iskorištenost traka za područje od ulazne do izlazne rampe
(In this graph, L = 650 m, V1 = 1750 veh/h, V2 = 2000 veh/h, T = 15 %) 
(L = 650 m, V1 = 1750 voz/h po traku, V2 = 2000 voz/h, T= 15 %)
It can be inferred from Figure 5 that the lane occupation decreased from the last lane to lane 1. 
Na slici 5. može se vidjeti da se korištenje prometnog traka smanjuje od zadnjega prema prvome.
The difference in usage between the first and the last lane in 4-lane section roads was even greater compared to 5-lane roads. 
Razlika u iskorištenosti između prvoga i četvrtoga traka na promatranom presjeku ceste bila je veća nego na presjeku s pet prometnih trakova.
An extraordinary use of the second lane was also observed in the LBSL strategy. 
Također je zapaženo da se u LBSL metodi drugi prometni trak najviše koristio.
The speed arrangement in the LBSL approach, which was different from other approaches, justified this extraordinary use in the second lane. 
Raspored dopuštenih brzina u LBSL metodi, koji se razlikovao od drugih pristupa, zapravo je razlog velikog korištenja drugoga prometnog traka.
It means that some of the drivers who tend to enter or exit the freeway, are more inclined to use a lane with a higher speed limit to move faster. 
To znači da su neki od vozača koji su htjeli ući ili sići s autoceste skloniji koristiti prometni trak s većom dopuštenom brzinom kako bi se brže kretali.
Results show that the LBSL creates more lane changes in this area, and may bring about deterioration of safety conditions. 
Rezultati pokazuju da primjenom LBSL metode vozila češće prelaze iz jednog traka u drugi, a time se smanjuje sigurnost na cesti.
Also, the LBSL strategy leads to the creeping movement of vehicles in the second lane, which was a boundary of change for vehicles moving from outer lanes toward the first lane and vice versa. 
Ta strategija dovodi do prometne gužve u drugom traku koji zapravo služi kao prijelazni trak vozilima koja se kreću iz rubnog prema prvom i obrnuto.
This by itself can cause an increase in the proportion of the second lane use, which means that the percentage of crossing vehicles in this lane is higher compared to other lanes. 
To može prouzročiti povećano korištenje drugog prometnog traka, što znači da je postotak vozila koja prelaze taj trak veći nego u drugim trakovima.
Lane Utilization in basic freeway segment 
Iskorištenost prometnog traka na osnovnoj dionici autoceste
The percentage of use of each lane after implementation of various strategies in the basic freeway section with three or 
Na slici 6. može se vidjeti da se za sve metode od USL do LBSL koje su primijenjene za osnovnu dionicu autoceste s tri ili četiri
Values 
Vrijednost
Variants 
Varijante
Distance between on- ramp and off-ramp 
Udaljenost između ulazne i izlazne rampe
Number of lanes in basic freeway 
Broj prometnih trakova na autocesti
Input volume in basic freeway 
Ulazno opterećenje na osnovnoj dionici autoceste
[veh/h per each lane] 
[voz/h po traku]
Input volume in on-ramp 
Opterećenje na ulaznoj rampi
[veh/h] 
[voz/h]
Heavy vehicle percentage 
Postotak teških vozila
Speed limit scenarios 
Scenariji ograničenja brzine
Maximum posted speed limits 
Maksimalno dopuštena brzina
100, 110, 120 i 130 Number of the whole scenarios 576 
100, 110, 120 i 130 Broj svih scenarija 576
Studied parameters and scenarios 
Analizirani parametri i scenariji
Parameters that are entered in model 
Parametri u modelu
Lane utilization in basic freeway section (In this graph, L = 
Iskorištenost prometnog traka na osnovnoj dionici autoceste
650 m, V1 = 1750 veh/h per lane, V2 = 2000 veh/h, T = 15 %) 
(L = 650 m, V1 = 1750 voz/h po traku, V2 = 2000 voz/h, T = 15 %)
According to Figure 6, the USL to LBSL Strategies, which were implemented for the three-lane or four-lane basic freeway sections, show that the lane usage increased from the first lane (lane 1) toward the last lane. 
Prvi je razlog taj da vozači žele završiti svoje putovanje što je brže moguće (mijenjanjem prometnog traka traže mogućnost da prestignu svako vozilo kako bi to ostvarili).
The first one is that drivers tend to do and finish their travel as soon as possible (car following model combined to lane changing model find the opportunity for each vehicles independently to pass the other vehicles to ascertain it). 
Drugi je razlog, kao što se vidi na slici 7., što se brzina vozila razlikuje od prvog do zadnjeg prometnog traka pa vozači prelaze u brže trakove.
As shown in Figure 7 (from USL to LBSL), the second reason is that the speed differences from the first lane (lane 1) to the last one naturally increase because the drivers tend to move to the fastest lane (last lane). 
Također se može zaključiti da se prema LBSL metodi, povećava prometna gužva u prometnim trakovima s većim brzinama (primjerice trećem u trotračnom presjeku i četvrtom u četverotračnom presjeku) na osnovnoj dionici autoceste, s tim da potencijalno pretjecanje opada ako je povećana mogućnost pretjecanja vozila s desne strane.