客车车身结构侧翻过程数值模拟

客车车顶塌陷侵入性变形是客车侧翻时造成严重人员伤亡的主要原因.依据客车侧翻试验标准,基于非线性有限元数值方法研究客车车身结构的被动安全性.在数值模拟客车侧翻过程中,采用刚体—弹性体转化技术,既加快求解速度,同时又可以采用更小的时间步长得到更精确的结果.某客车车身结构侧翻碰撞数值仿真结果表明:客车上部结构不满足法规ECE R66的要求,应增强该部位结构的刚度,确保最大生存空间以保护乘客生命安全.     

客车车身结构侧翻过程数值模拟

客车车顶塌陷侵入性变形是客车侧翻时造成严重人员伤亡的主要原因.依据客车侧翻试验标准,基于非线性有限元数值方法研究客车车身结构的被动安全性.在数值模拟客车侧翻过程中,采用刚体—弹性体转化技术,既加快求解速度,同时又可以采用更小的时间步长得到更精确的结果.某客车车身结构侧翻碰撞数值仿真结果表明：客车上部结构不满足法规ECE R66的要求,应增强该部位结构的刚度,确保最大生存空间以保护乘客生命安全.     

客车侧翻仿真分析前处理自动化设计

应用Tcl/tk程序设计技术,基于HyperWorks软件对客车侧翻仿真前处理进行自动化设计。主要开发了客车模型的自动网格划分、自动装配的功能,以及根据GB 17578-2013大型客车上部结构强度要求的试验法规,设计了客车侧翻前处理流程自动化的模块。利用设计的功能模块,对某公司生产的纯电动客车进行了侧翻仿真分析的前处理,并在Ls-Dyna软件中完成了仿真分析求解。计算结果表明客车的结构强度和刚度满足法规要求。     

客车上部结构强度技术及发展现状

依据有限元仿真分析技术,阐述了国内外客车侧翻发展概况,论述了基于客车侧翻法规标准客车侧翻实车试验和计算机仿真模拟的发展现状。指出:基于客车侧翻法规标准国内客车侧翻在仿真过程中的应用还不够成熟和广泛。目前,我国开始强制执行客车上部结构强度试验,有限元仿真分析技术与实车试验相结合的方法将成为客车侧翻分析的主流。     

8m客车侧翻仿真与上部结构安全性分析

利用Radioss建立了一款8m客车的有限元模型,进行了侧翻仿真模拟,得到的客车侧翻角,以及车身侧围立柱与生存空间的最小距离.从能量吸收、速度与加速度分析、车身立柱变形、生成空间评估角分析等方面对客车侧翻进行了安全性评价.结果表明,该客车侧翻符合法规要求,但应在上部安装一些吸能装置,提高客车安全性.给出了该客车侧翻平均加速度、加速度均方根值,以及最大加速度指标.     

侧翻试验丰富苏州金龙"安全为本"内涵

2月9日,苏州金龙在提出"安全为本"品牌新理念一周年之际,依据联合国欧洲经济委员会(ECE)R66《大客车上部结构强度》法规和我国的GB/T17578-1998《客车上部结构强度的规定》等效采用该法规(整车侧翻试验),在重庆国家客车质量监督检验中心成功地进行了12米大型客车的侧翻试验.     

某客车小偏置碰撞仿真分析及优化

依据IIHS法规建立某客车小偏置碰撞模型,利用LS-DYNA软件进行仿真,结果显示其驾驶员座椅处加速度峰值及驾驶室侵入量均超过法规规定值;分析了客车前部受力及主要部件吸能情况,采用增加吸能器结构及改进材料的方法进行改进,仿真结果表明:改进后驾驶员座椅处加速度与生存空间满足法规要求,提高了客车小偏置碰撞安全性。     

某地铁车侧翻碰撞安全性分析

以某地铁车Tc车体结构作为研究对象,采用显式动力学软件LS-DYNA,根据ECE R66标准对车体进行侧翻碰撞仿真.以车内乘员生存空间的完整性作为安全指标,评估车体的侧翻耐撞性能.对车体结构薄弱区域进行改进,通过增大该区域结构的截面抗弯模量,从而使车体在侧翻碰撞中吸能速率提高,车体结构变形减小,且车内乘员生存空间不被侵入.实验结果表明:改进后的结构明显提高了车体结构的侧翻耐撞性能,达到了提高车辆被动安全性的目的.     

某越野车车架耐撞性仿真分析

依据C-NCAP中100%重叠正面冲击固定刚性壁障试验规定,应用HyperWorks软件建立某越野车车架正面碰撞仿真计算模型,并应用ANSYS/LS-DYNA软件进行求解计算。在此基础上,对某越野车车架进行耐撞性仿真研究,并从车架碰撞变形、碰撞加速度和碰撞速度等方面对仿真结果进行分析。结果表明,车架前部纵梁发生理想的纵向有序的褶皱变形,车架类S型梁的拐角部分发生弯曲变形,且碰撞加速度曲线和碰撞速度曲线并非理想,说明车架结构有改进空间。     

某客车侧翻仿真分析与改进

针对目前客车车身骨架结构强度较低的问题,采用增加防撞梁的方法对车身侧围进行改进,加强侧围刚度。结果表明:客车质心加速度较改进前降低,乘员生存空间余量增加,提高了客车侧翻时乘员的安全性。     

基于乘客满意度的公交车站立乘客面积研究

公交车内站立乘客面积是影响公共交通乘车阶段乘客满意度的关键指标.将使乘客感受由不满意转变为满意的公交车站立乘客面积的临界值定义为临界站立乘客面积.本文旨在提出临界站立乘客面积的建议值.首先,在呼和浩特市开展了客流调查及问卷调查;然后,基于调查所获数据,采用有序 Logistic回归建立了乘客满意度与站立乘客面积的模型;最后,通过对所建模型的图形化分析,提出临界站立乘客面积(即保证乘客满意的最小站立乘客面积)的建议值为 0.25 m2/人.本文研究成果为公共交通乘车阶段的乘客满意度评价、舒适性评价提供量化依据,为公交车额定载客量的核定提供新思路.     

基于乘客满意度的公交车站立乘客面积研究

公交车内站立乘客面积是影响公共交通乘车阶段乘客满意度的关键指标.将使乘客感受由不满意转变为满意的公交车站立乘客面积的临界值定义为临界站立乘客面积.本文旨在提出临界站立乘客面积的建议值.首先,在呼和浩特市开展了客流调查及问卷调查;然后,基于调查所获数据,采用有序 Logistic回归建立了乘客满意度与站立乘客面积的模型;最后,通过对所建模型的图形化分析,提出临界站立乘客面积(即保证乘客满意的最小站立乘客面积)的建议值为 0.25 m2/人.本文研究成果为公共交通乘车阶段的乘客满意度评价、舒适性评价提供量化依据,为公交车额定载客量的核定提供新思路.     

公交车辆站停时间与乘客行为的关系

为了提高无人售票公交车辆站停时间的预测精度，探讨了乘客上、下车行为的动作序列和动作时间．研究表明：乘客密度不大于临界乘客密度时，乘客上车时间取决于付费时间且其统计均值稳定，否则取决于乘客离开付费装置的速率且随乘客密度递增呈非线性递减；乘客下车时间取决于乘客下车的速率，与乘客密度无关．基于现场观测数据建立了分别适用于秩序优先和效率优先乘客的乘客上、下车时间的统计模型．在此模型基础上，考虑驾驶员行为的时间因素，建立了无人售票公交车辆站停时间模型．算例表明，站停时间模型的计算结果与实测数据的相对误差小于20％．     

城市公交车队运营规模的规划分析

本文研究公交运营规模,包括车型和车队、发车间距等的规划分析.在对运营者费用、用户费用二者关系分析的基础上,考虑了乘客需求分布的时变特征,对车队运营的费用最优问题进行了讨论,并通过算例予以说明.     

基于状态空间神经网络的短期公交调度模型

本文从公交线路状态时空变化规律的角度出发,讨论了应用状态空间神经网络模型解决短期公交调度问题的方法。采用能描述实际公交线路状态（包括客流状态以及车辆运行速度等）的网络拓扑结构,结合前一时段的公交线路状态,预测下一时段的状态并选择与其相适应的调度方案。本文以南京市某公交线路的数据作为实例进行模型应用,与BP神经网络和AMRA模型的对比结果显示状态空间神经网络模型能在短期内更好地针对客流空间、时间变化对公交发车间隔进行调整,模型预测精度高,自适应性强,值得推广应用。     

公路客运站场体系投资分配方法

为合理划分公路客运站场体系中不同建设主体的投资份额,对公路客运站场体系的层级结构及其地方性准公共产品特征进行分析,并根据“受益原则”将公路客运站场的受益群体分为全国性、区域性与地区性客流三个层次,由此可建立基于受益群体构成的公路客运站场投资分配模型。实例表明,基于受益群体构成的公路客运站投资分配方法可行,规划方案可操作性强。     

多源数据驱动CNN-GRU模型的公交客流量分类预测

为精准分析公交线路与站点不同客流的出行特征及时变差异性，结合深度学习理论，提出了一种基于卷积神经网络(CNN)与门控制循环单元(GRU)组合的公交客流分类预测模型；融合匹配公交一卡通刷卡、公交车GPS轨迹、线路和站点基础信息、气象等多源数据，实现公交客流数据重构；采用K-Medians算法将乘客分为通勤类和非通勤类；以乘客类型、历史客流量、时段、高/平峰、星期、降水量、重大活动等因素为输入向量，分别建立CNN与GRU单一模型，并利用均方误差、均方根误差、平均绝对误差为评价指标，开展预测；针对单一模型不适用多特征时间序列预测等问题，分别构建了由CNN和GRU组合的线路客流和断面客流预测模型；以北京市特15路公交为例，预测工作日与非工作日场景下的线路及断面的分类客流。分析结果表明:对于通勤类和非通勤类线路及断面客流，组合模型的均方误差相比单一模型平均降低了57.932、13.106和33.987，均方根误差平均降低了1.862、1.058和1.538，平均绝对误差平均降低了1.399、0.487和0.613，可见，多源数据驱动下的CNN-GRU组合模型具有良好的预测性能。