大跨度斜拉桥车桥耦合振动分析

采用多刚体结构模拟车辆,空间杆系单元模拟桥梁,建立车桥耦合动力系统.以东水门公轨两用斜拉桥为例,分别采用空间杆系单元模型与空间杆系-板混合单元模型分析了桥梁的自振特性.针对空间杆系单元模型,采用动力时称分析方法,计算了轻轨车和汽车以不同车速通过该桥时的车桥耦合空间振动响应,计算结果表明:两种模型的计算结果吻合较好,桥梁具有足够的竖向与横向刚度,车辆通过桥梁时的舒适性与安全性能满足要求,轻轨车和汽车同时过桥时存在着相互影响.     

基于流固耦合的行车临界风速研究

为了研究风-车-桥耦合系统中车-桥系统的振动特性及车辆行车安全特性,得到车辆在大跨度桥梁上行驶时车辆的安全行驶临界风速,对车辆通过大跨斜拉桥时车辆的气动特性、车-桥系统的振动特性及车辆的行车安全特性进行研究。研究风荷载作用下车辆在大跨度桥上行驶时车辆的行车安全临界风速,分析车辆行驶速度、路面状况及风偏角对车辆行驶安全临界风速的影响。车-桥系统的耦合振动会导致车-桥系统周围风场的特性发生变化,风场的变化会导致下一时刻车-桥系统的受力状态发生改变。考虑车辆运动及车-桥系统的振动与车-桥周围风场的相互影响,基于双向流固耦合数值模拟,建立风-汽车-桥梁空间耦合振动数值分析模型。通过风-车-桥耦合系统三维数值分析,得到了风荷载作用下车辆在大跨度桥上行驶时不同状况下车辆的倾覆及侧滑临界风速。结果表明:基于双向流固耦合数值分析能够较精确地模拟风-车-桥耦合振动系统;风荷载作用下车辆在桥上行驶时,车辆的振动特性主要由汽车-桥梁系统决定,车-桥系统的振动特性受自然风荷载影响;侧向风荷载作用下车辆的倾覆力矩系数及侧向力系数并不一定为最大值,车辆在大跨径桥上行驶受侧向风荷载作用并不一定为行车安全分析的最不利状况。     

基于车桥耦合振动的RC系杆拱桥加固效果评价

为了对采用吊拉主动加固方法的钢筋混凝土系杆拱桥进行基于车桥耦合振动分析的加固效果评价,首先,利用ANSYS软件建立空间梁、板和杆单元的桥梁结构有限元梁格模型,并选取三轴9自由度的车辆模型及路面不平度等级B分别模拟实际车辆及桥面状态,将梁格模型调入BDANS软件,通过数值模拟车、桥动力响应,计算得到桥梁动位移、加速度响应,研究加固前后桥梁控制截面所受到的动力冲击作用;然后,分析桥梁加固前后不同位置加速度响应的频谱特征;最后,对依托工程动力特征、动态响应及车桥耦合作用的实测值与理论值进行比较分析。结果表明：通过该方法加固后结构的竖向自振频率较加固前均有提升,但提升幅度较小;加固前后结构不同位置的动力响应随车速增加呈逐渐增大的趋势,且车速在60～80 km·h^-1时,加固后结构跨中截面的动力响应降幅最大;加固后结构控制截面的加速度均方根值小于加固前,根据其变化幅值建议车辆通过加固后桥梁结构的速度为60 km·h^-1,以保证行人过桥时的体感舒适度、通行效率及行车安全;通过理论值与实测值的对比分析,验证了基于车桥耦合振动分析方法对桥梁结构加固后行车性能评价的有效性。     

大跨度铁路钢桁拱桥车—桥耦合振动分析

为使列车高速通过大跨度铁路钢桁拱桥时具有良好的走行性,同时使桥梁具有良好的动力安全性,对该类桥梁的车-桥耦合振动进行分析.基于车-桥耦合振动理论,采用三角级数法模拟轨道随机不平顺,联立轮对沉浮振动及侧滚振动方程迭代求解轮轨力,采用迭代法求解桥梁及车辆响应.以南京大胜关长江大桥为例,采用推荐方法对该桥在不同列车(德国ICE3动力分散式高速列车、中华之星列车、南京轻轨列车、空载P62货物列车)以不同速度通过时,桥梁和车辆的动力性能进行分析.分析结果表明,该桥安全性和列车安全性、平稳性指标均满足要求,列车平稳性优良,推荐的计算模型及简化方法可用于同类桥梁的车-桥耦合振动分析.     

重庆鹅公岩轨道专用悬索桥船撞作用下行车安全性与舒适性研究

为研究重庆鹅公岩轨道专用悬索桥在遭受船舶撞击作用下,轨道车辆行车安全性与舒适性,采用桥梁结构分析软件BANSYS建立有限元模型,对桥梁在船撞力作用下的动力特性及车-桥耦合振动进行分析计算,并根据分析结果对行车安全性和舒适性作出评价。结果表明:船撞力的作用大幅增加了桥梁在横向的振动响应,并一定程度地增大了车辆的响应;但船撞力对车辆响应的影响远小于其对桥梁响应的影响,且列车的行车安全性和舒适性指标均满足要求。     

多片梁组成的简支梁桥车桥耦合振动响应研究

根据多片梁组成的装配式简支梁桥的特点,横向梁之间采用铰接,车辆模拟为九自由度整车模型,桥面不平顺激励采用三角级数叠加法模拟,建立了该类桥梁的车桥耦合振动响应分析模型,结合模态叠加法和Newmark逐步积分法求解系统方程,研究了移动车辆荷载作用下多片简支梁桥的振动响应及冲击系数.以某一实际工程桥梁为背景,分析了该桥在单车荷载作用时,不同行车速度、不同路面等级以及不同横向作用位置下的振动响应及冲击系数;研究了车辆自振频率的变化对桥梁振动响应的影响.研究结果表明,边梁冲击系数比中梁大,路面等级是影响汽车活载冲击系数大小的重要因素.     

城市轨道交通U型梁运营安全性分析

以U型梁为主要研究对象，建立车辆-桥梁耦合动力分析模型，研究了车速、车辆类型和钢弹簧浮置板对高架U型梁桥动力响应的影响，分析了车辆和桥梁结构的动力特性，并对地铁列车通过U型梁桥系统时的行车安全性进行了评估。计算结果表明：车辆在50~100 km/h速度运行时，均满足行车安全性的要求，车辆振动会随着速度的增加而增加；从U型梁的行车安全性角度来分析，选取A型车比B型车更为合理；加入钢弹簧浮置板后，可减小桥梁竖向位移和竖向加速度，但会增加列车振动响应，在钢弹簧浮置板设计过程中，需兼顾车辆和桥梁的运营安全性；改变钢弹簧的刚度对桥梁振动响应的影响较小。     

基于APDL的车-连续曲线梁桥耦合系统建模及动力学分析

随着公路等级、行车速度以及汽车载重等的不断提高,汽车-桥梁相互作用问题越来越突出.在车-曲线桥耦合动力系统中存在"弯-扭耦合作用",使得曲线桥的动力学分析相对复杂得多.基于APDL语言采用位移耦合法建立了车-曲线桥耦合系统有限元模型,并与已有文献对比验证了该方法的正确性.以一座5跨连续曲线箱梁公路桥为例,计算了该桥在车辆荷载作用下的动挠度响应,并分析了偏载、车速、离心力对连续曲线梁桥各跨跨中截面动挠度和动力冲击系数的影响.     

PC板梁徐变上拱对高速行车舒适性的影响分析

PC简支板梁桥过大徐变上拱不仅会影响桥梁结构的使用性能,而且还会影响行车舒适性。采用1/4汽车模型和半正弦曲线模拟板梁徐变上拱桥面线形,推导车辆竖向振动响应与板梁徐变上拱度、桥梁跨径、行车速度之间的数学关系。利用重庆高速公路某桥(7×25 m PC板梁)实测数据,分析徐变上拱对车辆振动响应和行车舒适度的影响,提出了基于公路设计行车速度的徐变上拱度控制值。     

常泰长江大桥主桥风-车-线-桥耦合分析

常泰长江大桥为主跨1 176 m的双塔双索面公铁两用双层斜拉桥。为研究侧风作用下该桥的动力响应以及桥上高速列车的行车安全性,采用WTTBDAS V2.0软件建立风-车-线-桥耦合分析模型,分析不同风速及车速下单、双线CRH2列车通过桥梁时车辆和桥梁的动力响应。结果表明:桥梁主跨跨中横向位移和横、竖向加速度随风速增大而增大,竖向位移受风速影响较小,车辆响应随风速增大而增大;桥梁主跨跨中横向位移和加速度响应在风速小于20 m/s时受车速影响不大,竖向位移和加速度随车速增大而增大;车辆的响应随车速的增大而增大,当风速达20 m/s后,车辆的动力性能主要由风速控制;单、双线行车时,桥梁的竖向动力响应差异较大,车辆的动力响应差异较小。根据风-车-线-桥耦合分析结果,结合现有的安全性和舒适性评价指标,提出大风天气下桥上行车的风速-车速阈值,当横向平均风速30 m/s时,应封闭线路。     

自适应巡航及协同式巡航对交通流的影响分析

自适应巡航（ACC）和协同式自适应巡航（CACC）等自动驾驶技术正逐渐进入市场，未来一段时间内道路交通流将由人工驾驶车辆与不同等级、不同形式的自动驾驶车辆混合构成。为分析ACC和CACC对交通流的影响，利用实测交通数据NGSim建立人工驾驶车辆跟驰模型，并在综合已有ACC和CACC模型的基础上，提出基于安全间距的自动驾驶跟驰行为模型，进而得出不同ACC，CACC车辆渗透率下交通流的基本图模型。研究结果表明：自动驾驶可以提升交通容量；与ACC车辆比例r_a相比，CACC车辆比例r_c对交通容量的影响更为显著；当r_c>0.5时，饱和流量快速增加，当r_c=1时，饱和流量约为纯人工驾驶时的2倍。进一步，通过仿真考察车辆在车队中的跟驰响应和交通流在瓶颈处的运行情况。研究结果表明：自动驾驶改善了交通流的动态特性，对存在跟驰关系的连续车流来说，自动驾驶使得后车可以更加及时地响应前车的行为，车流会在更短的时间内进入稳态；在交通瓶颈处，自动驾驶降低了拥堵程度，提高了阻塞发生的临界流量。总体来看，自动驾驶对交通流静态和动态性能均有所提升，特别是在协同式自动驾驶场景下，车辆行为更加协调一致，交通流表现出良好的抗扰性，进一步验证了车路协同对自动驾驶的意义。     

基于交通安全的高速公路出口区域限速确定方法研究

高速公路出口区域分流车辆常因不能充分减速高速驶入匝道，而引发追尾事故。文中应用微观仿真软件Vissim模拟沪蓉高速公路宜昌至恩施方向野山关出口处交通流状况，提出了一种改善出口处行车安全的分段限速方式，并对几种限速措施的效果进行了评价。     

不同渗透率下自动驾驶混合交通流在天气条件影响下的通行能力建模

随着世界范围内对自动驾驶汽车及其相关产业发展的高度重视,自动驾驶车辆上路已成为重点领域协同创新、构建未来交通系统的重要载体。本文主要研究自动驾驶车辆不同渗透率参与的混合交通流受场景天气条件的耦合影响因素下的复杂车辆行为逻辑分析,影响机理解析,跟驰模型及通行能力模型构建等。最后我们通过SUMO仿真实验对模型进行嵌套及分析,以期对自动驾驶汽车在测试及上路引导中起到重要理论决策依据。     

自动驾驶系统交通规则符合性仿真验证方法

随着自动驾驶技术的不断发展，高级别自动驾驶车辆逐步在限定区域开展实际道路测试，确保和提高自动驾驶系统安全驾驶能力是当前研究、测试和工程开发的热点难点。面对自动驾驶车辆将长期与人类驾驶车辆混行，并与其他交通参与者遵守同样交通规则的现实需要，提出一种验证和测试自动驾驶系统交通规则符合性的方法，以期降低多车混行条件下的交通安全风险。针对各类交通法律法规语义自动解析技术瓶颈，提出规范化-逻辑化两阶段交通规则数字化模型，基于改进谓词度量时序逻辑框架(Metric Temporal Logic，MTL)，将自然语言交通规则转换为命题、逻辑连接词和时序算子组成的逻辑编码，生成了自动驾驶系统可理解、可执行、可验证的数字化交通规则，并构建了交通规则命题的分级分类体系。提出了一套基于自动驾驶车辆高精度运动轨迹的交通规则符合性验证算法，并搭建仿真试验平台，在高速公路交通场景下开展了试验验证。理论分析与试验表明：精简命题空间、新增时序算子和谓词逻辑词等改进有效提高了原有MTL框架的时间表现能力，解决了时序逻辑性不足等问题，大幅提高了交通规则数字化转换效率，对地方性交通法规和未来交通法规修订提供了良好的兼容性。提出的交通规则符合性验证方法及试验平台可以有效测试自动驾驶系统对现有交通规则的遵守能力，相关成果对提高自动驾驶系统安全性能和未来混行交通安全管控水平具有重要意义。     

下挂式人行桥由于交通荷载引起的舒适性分析

将人行道下挂在两幅主桥之间,这种设计方法在国内尚属首次应用,下挂结构刚度较小,由主桥的交通荷载引起的振动直接影响了行人的舒适感和安全感,因此这类人行桥的舒适性问题需要特别的研究。该文采用车桥耦合振动,通过大量数值模拟分析研究由于车辆过桥时引起的人行桥的振动响应。结果表明在良好路面条件下,当车辆(重车)少于10辆/侧时,人行桥的舒适性基本满足要求。路面平整度对舒适性有很大的影响,行车速度对人行桥的舒适性影响不明显。     

车速对交通安全的影响及管理研究

车速对交通安全有显著影响。通过分析车辆速度及其离散性对交通事故数量及其严重程度等方面的关系,认为：车速越高,其离散性越大,造成的交通事故数量、事故率以及事故后果严重性越大;相邻路段车辆运行速度差异越大也会增加道路交通的危险性。提出合理限制车速、减少速度离散性以及注重相邻路段车速协调性等速度管理措施。     

可调弹簧刚度的空气悬架

从舒适性到动力性,这种新型悬架技术显著加大了悬架调整的选择范围,保证跑车在具备乘坐舒适性和驾驶安全性的同时,满足动力性的要求。     

动态状态交通分配模型及其运用

静态交通分配模型不能很好地反映实际交通状况,而动态交通分配模型计算复杂、计算量大。本文基于动态用户状态均衡条件下,提出一种动态和静态交通分配的折衷方案———动态状态交通分配模型,给出了该模型计算路段平均队列长度和平均通行时间的公式,以及动态状态交通分配算法;最后给出一个运用于正常工作日动态交通分配的例子进行模型检验及其检验的数值结果。     

信号交叉口行车风险场建立及车辆通行行为优化

随着汽车逐步向智能化、网联化发展,智能网联车辆逐步进入实际应用阶段。进行智能网联车辆的通行行为优化,对提升驾驶安全性和行车效率,避免事故发生和交通拥堵至关重要。车辆在通过交叉口时将受到很多环境及运动因素的影响,而现有的通行优化模型难以准确表达各类因素共同作用下的行驶环境。为此,基于风险场理论建立由环境场和运动场组成的信号交叉口行车风险场,表征信号交叉口中每点的实时行车风险程度,从而引导车辆驶向风险值低点,并提供下一步长的位移及速度指引,实现车辆的动态轨迹优化及速度控制。典型场景下的仿真结果表明：在优化模型的控制下单车的信号交叉口通行效率明显提升,其中直行方向车辆单车平均通行效率提升最高,平均提升6.35%,通过对交叉口面积内所有车辆进行通行行为优化,交叉口通行效率提升了9.3%,这表明所建模型可以准确表达交叉口行车环境并优化车辆通行行为。研究结论可应用于自动驾驶车辆的交叉口通行控制,并为网联环境下的行车环境表达和安全驾驶控制提供模型基础。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。