电动自行车与机动车事故严重性影响因素分析

为减少电动自行车与机动车事故造成的损失，定量剖析不同因素对事故严重程度的差异性影响至关重要。基于上虞区2018年10304起电动自行车与机动车事故，分析该类事故的严重性分布情况和时间与空间分布特性。以事故严重性为因变量，将其有序分为未受伤、轻伤及重伤事故3类，从时间、空间、道路、环境、骑行者及车型6个方面，选取17个事故严重性潜在影响因素， 采用多项Logit模型、有序Logit模型、广义有序Logit模型及偏比例优势模型进行拟合度对比分析，并以最佳模型(偏比例优势模型)和边际效应，量化分析各因素对事故严重性影响的显著性与差异性。结果表明，除节日类型、车道限速、车流相交角及温度对事故严重性影响不显著外，其余 13个因素都有显著影响，事故时间、光线亮度、骑者性别、骑者年龄、车辆类型及电动自行车类型违反平行线假设；对该类事故严重性影响最大的前4个因素为电动自行车类型、机动车类型、骑行者年龄与性别，其边际效应绝对值的最大值均超过61%，事故区位、道路类型及光线亮度的影响较大(20%~30%)，事故时间和风力等级影响较小(10%~20%)，而季节、事故位置、慢行干扰度和天 气状况的影响最小(≤8%)。基于各因素的差异性影响，为交通管理部门提出了有效改善建议。     

山区双车道公路货车碰撞预测的双变量冲突极值模型

为预测山区双车道公路货车与冲突车辆发生的碰撞，本文基于无人机视频，提取货车与交互车辆的高精度轨迹数据，选取适用于不同运行轨迹的交通冲突指标，结合极值理论，构建双变量冲突极值(BTCEV)模型，将后侵入时间(PET)与碰撞时间(TTC)纳入统一框架，实现山区双车道公路货车与冲突车辆的碰撞预测，并以云南省货车事故高发的山区双车道公路为例，验证 BTCEV模型的预测性能。研究表明：PET为0.382 s、TTC为4.471 s是山区双车道公路货车严重冲突的阈值；BTCEV 模型预测山区双车道公路货车年事故发生率为 5.84%，预测准确性高达 98.92%，较PET模型以及TTC模型分别提高了167.33%和10.80%；且相比于单变量模型，双变量模型所估计的置信区间更窄，预测精度更高。研究结果将山区双车道公路货车碰撞预测方法从单变量扩展到双变量，在山区货车交通安全分析方面有广阔的应用前景。     

平纵组合路段事故严重程度致因辨识模型

为解析平纵组合路段事故严重程度致因及影响机制,在系统选取影响事故严重程度潜在变量的基础上,利用有序Logit模型获取影响事故严重程度的显著自变量,并运用偏比例优势模型修正变量参数,从而构建平纵组合路段事故严重程度致因辨识的两阶段模型 (TSM),以云南省元(谋)—双(柏)公路为例进行分析.结果表明：提出的TSM模型比有序概率模型拟合度更优,更适用于研究该问题;涉及车辆数、平曲线曲率及竖曲线曲率等7个变量对一般及以上事故具有正效应,驾驶人性别及接入口等3个变量对一般及以上事故具有负效应;就影响程度来看,接入口最大(边际效应为14.466%),驾驶人性别次之(10.581%),竖曲线长度最小(0.114%).     

平纵组合路段事故严重程度致因辨识模型

为解析平纵组合路段事故严重程度致因及影响机制，在系统选取影响事故严重程度潜在变量的基础上，利用有序Logit模型获取影响事故严重程度的显著自变量，并运用偏比例优势模型修正变量参数，从而构建平纵组合路段事故严重程度致因辨识的两阶段模型 (TSM)，以云南省元(谋)-双(柏)公路为例进行分析.结果表明：提出的TSM模型比有序概率模型拟合度更优，更适用于研究该问题；涉及车辆数、平曲线曲率及竖曲线曲率等7个变量对一般及以上事故具有正效应，驾驶人性别及接入口等3个变量对一般及以上事故具有负效应；就影响程度来看，接入口最大(边际效应为14.466%)，驾驶人性别次之(10.581%)，竖曲线长度最小(0.114%).     

山区双车道公路交通安全隐患改善技术研究

山区双车道公路事故多发,基于现有规范、标准、指南及工程经验制定安全隐患等级评判标准,并运用效益造价比法对安全处治对策进行评估,建立了效益造价比排序模型,为山区双车道公路安全隐患改善有序推进提供技术依据。     

基于风险矩阵的干线公路弯道路段交通冲突风险评估模型

为评估干线公路弯道路段(AHBS)交通冲突风险,基于交通冲突前5 min集计交通流数据、冲突路段道路线形特征和行车环境数据,分别建立交通冲突可能性及严重度评估指标体系。集成运用随机森林模型和多层次模糊综合评价法分别确定交通冲突可能性和严重度等级,进而采用风险矩阵法确定交通冲突风险等级。以云南省元双干线公路为例进行验证。结果表明：基于随机森林模型的交通冲突可能性预测准确率达到84.21%,所提模型能有效评估AHBS交通冲突风险,为干线公路交通事故治理提供理论依据。     

基于事故综合强度的公交事故严重程度分析

为更加精确地对公交事故严重程度进行分类以探究其影响因素，本文提出一种基于事故综合强度+K-means的公交事故严重程度分类方法，并基于此分类方法建立公交事故严重程度影响因素分析模型。首先，针对传统事故严重程度分类中的定性分类方法，引入事故综合强度法定量计算公交事故严重程度，并运用K-means聚类算法对事故严重程度进行聚类。其次，选取环境、驾驶员、道路车辆和事故特征这 4 方面的 17 个因素作为自变量，分别将事故综合强度+K-means分类法和传统分类法的结果作为因变量，运用有序Logit模型分析公交车事故严重程度，同时利用平均边际效应量化各显著因素的影响程度，以佛山市2021年156起公交车事故数据为例进行分析。结果表明，基于事故综合强度+K-means分类法的有序Logit模型具有更好的拟合优度。高峰期、换道、超速、加速度过大、注意力分散和进出站会增大发生极严重公交车事故的概率，增大的概率分别为11.57%、29.06%、23.98%、17.13%、30.97%和12.27%；白天和晴天会减小发生极严重公交车事故的概率，减少的概率分别为22.31%和12.34%。     

路段摩托车单车事故伤害严重程度原因分析

为了研究影响路段摩托车单车碰撞事故严重程度的因素,以美国印第安纳州2013—2015年1 526起路段单车事故为研究对象,考虑驾驶员特征、车辆属性、道路条件、环境及事故特征5方面共21个自变量,构建了巢式logit模型,分析死亡事故、失能性伤害事故、非失能性伤害事故与仅财产损失事故。利用全信息最大似然法估计模型参数,估计结果显示模型整体拟合度良好。研究发现:在0.1的显著性水平下,驾驶员性别、年龄、是否使用头盔、是否酒驾、驾驶员是否被甩离摩托车、是否超速、是否冲出道路、是否载人、车龄、道路是否潮湿、道路线形与限速、月份、光线条件、是否发生农村地区、摩托车碰撞物(电线杆、路缘、涵洞、护栏、树)与摩托车单车碰撞事故伤害严重程度显著相关。其中,驾驶员被甩出车外、超速、摩托车冲出道路、摩托车车龄超过10年、事故发生在4月、7月份、夜间、事故发生在农村地区、摩托车与电线杆碰撞增加了死亡事故的概率。研究结果有助于交通管理者采取合适的策略用来降低路段摩托车单车事故严重程度,也可以为后期国内摩托车事故的进一步分析提供借鉴。     

连续流交叉口左转非机动车交通组织创新设计

为解决连续流交叉口左转非机动车和直行机动车冲突问题,提出一种左转非机动车过街创新设计方案,对比常规设计和两步过街方案,将3种方案整合到一个统一的优化模型中。以交叉口机动车通过量最大为优化目标,建立混合整数非线性规划优化模型,将其转换为非线性模型以便于求解,并利用VISSIM仿真验证3种方案的运行效益。结果表明,两步过街和创新设计相对于常规设计能提升交叉口机动车通行能力,且在高流量场景下拥堵改善效果更佳,分别能降低 55.58%、57.18%的机动车延误;常规设计不适用于直行机动车流量较大的场景,两步过街和创新设计不适用于左转机动车流量较大的场景;常规设计和两步过街左转非机动车流量增加,会导致机动车通行能力迅速下降,创新设计受左转非机动车流量的影响较小,在各种流量场景下适用性较好。     

山区公路路侧安全性研究及对策

山区公路的路侧事故率较高,这与山区公路中缺乏防护设施的保护有关。为改善山区公路安全性能,降低车辆冲出路外的路侧事故,对公路路侧安全性设计原则进行研究,从而提高路侧安全设计水平。针对山区公路特有的特点,提出在山区公路中应加强路侧护栏的设置,路侧护栏作为公路上基本的交通安全设施,能减轻事故的严重度。     

基于摩托车禁行方案的多模式交通网络均衡分析

目前国内许多城市对部分区域实施“禁摩”政策，不同禁行方案的实施对交通系统中出行者方式和路径选择产生差异化影响。为定量描述摩托车禁行方案下的用户多模式出行选择行为，本文考虑私家车、常规公交及摩托车这3种模式的不同网络出行特征，构建基于摩托车禁行方案的多模式网络均衡模型。首先，设计3种模式混行下的复合交通网络，根据其不同的路段通行能力特征，以及公交车内拥挤和线路选择，分别针对禁行区域和非禁行区域，建立用户出行成本函数；然后，基于用户均衡和Logit模式划分，构建相应的数学规划模型。最后，采用基于相继平均的路径配流算法求解模型，并量化分析摩托车禁行方案下的用户出行效率和事故风险。算例 结果表明，随着禁行区域的增大，转移至私家车和常规公交的摩托车用户逐渐增加，用户总出行成本逐渐增加，出行效率和总事故风险成本逐渐降低，同时，对关键路段实施禁行方案能在较少降低用户出行效率的基础上有效降低总事故风险成本。     

考虑潜在类别的老年行人交通事故严重程度致因分析

人口老龄化问题日益突出，老年行人的出行安全同样引起各界重视。本文基于潜在类别聚类分析和随机参数Logit模型相结合的两步法深入探究影响老年行人交通事故严重程度的诱因。对北卡罗来纳州2007—2019年65岁及以上老年行人与机动车的碰撞数据进行清洗。为消除碰撞数据中固有的未观察到的异质性，首先进行潜在类别聚类分析，依据拟合优度指标确定最佳聚类数，将数据分成3个集群，分别对每个集群进行特征描述。然后，分别对每个集群建立随机参数Logit模型，以进一步探索集群内部未观察到的异质性，同时计算各显著变量的边际效应，量化其对事故严重程度概率的影响。结果显示，随机参数Logit模型具有更好的拟合优度；不同集群参数估计结果有所差异，一些变量只在特定集群内是显著的；集群1中，“救护车援助”为随机变量，集群2中“事故发生在城市”为随机变量，集群3中未发现随机变量，退化为多项Logit模型。本文研究结果可为交通工程师和政策制定者提供更可靠准确的老年行人交通事故严重程度诱因信息，为老年行人出行安全改善方案的制定提供理论支撑和技术支持。     

建成环境对老年人交通事故严重程度异质性影响

为量化建成环境因素对事故伤害严重程度的影响,本文构建基于均值和方差异质性的随机参数Logit模型对老年人交通事故伤害严重程度进行异质性分析。采用2019年美国某州老年人交通事故数据,从老年人特性、车辆特性、道路特性、道路环境特性、建成环境特性这5个方面选取17个影响因素,利用平均弹性系数捕捉各因素对事故伤害严重程度的影响。结果表明：基于均值和方差异质性随机参数Logit模型的拟合优度更高;建成环境因素中事故发生地300 m缓冲区 内存在购物中心为随机变量,其均值与男性老年人、车道数为3显著相关,方差与道路控制方式为未控制显著相关;摩托车、直线、湿润等因素显著增加了老年人交通事故伤害严重程度。研究结果有助于交通管理者采取适当的策略降低老年人交通事故伤害严重程度。     

新型非导向防撞垫开发

为降低车辆碰撞护栏端部事故严重度,参考国内外相关标准．依据我国交通流特性,提出非导向防撞垫碰撞试验条件与评价标准,采用理论分析和实车碰撞试验相结合的技术手段．开发出一种新型非导向防撞垫．结果表明,开发的防撞垫能够防护1．5t小型车辆60km／h正面碰撞,碰撞后车辆姿态良好,车体重心X,y,Z三方向加速度最大值分别为18．9g．4．2g,6．1g．防撞垫最大动态变形为1234mm．非导向防撞垫满足评价标准要求,可弥补护栏端部安伞漏洞．     

基于均值异质性随机参数Logit模型的城市道路事故驾驶员受伤严重程度研究

驾驶员事故严重程度诱因分析对减少伤亡事故具有重要意义,以往研究假定影响变量为固定参数容易导致参数估计及研究推论出现偏差,据此本文基于均值异质性的随机参数Logit模型深入研究城市道路事故驾驶员受伤严重程度。使用2015-2019年发生在贵阳市的道路交通事故数据,综合考虑驾驶员、车辆、道路、环境特征等潜在影响因素,同时利用平均边际效应量化各显著变量对事故严重程度的影响。结果表明,均值异质性随机参数Logit模型具有更好的拟合优度;女性、老年人、酒后驾驶、车辆无安全气囊、能见度低于50 m、夜间无路灯照明等因素显著增加了驾驶员受伤害严重程度;随机参数Logit模型的效用函数中,夜间有路灯照明和事故发生在夜间为随机变量,且夜间有路灯照明与柔性护栏和车辆无安全气囊相关;事故发生在夜间与路侧行道树相关。     

事故车辆局部变形精细计算与模拟系统

在收集汽车碰撞事故相关典型案例基础上,以事故车辆局部复杂变形区域为研究对象,采用有限元方法、六面体网格生成算法及十节点曲边四面体对事故车辆变形部位变形前后划分网格.针对各网格单元,采用车辆动力学及弹性力学理论建立碰撞力计算模型以及碰撞瞬间速度计算模型.在汽车碰撞事故虚拟再现分析中,通过拟合网格单元以较高的计算精度得到事故发生前汽车的运动速度大小和方向.