关于城市轨道交通线网规划的探讨

阐明城市轨道交通线网规划的目的就是要实行规划控制。规划研究的方法有经验分析法、客流预测法、公交增长法和多模块网络层次分析法等。规划主要解决的问题包括轨道交通在城市交通中的地位、作用及其网络层次、规模等。辩证理解“线网形态”、“轨道交通制式与敷设方式”、“客流预测”和“换乘形式”等概念？     

基于层次分析法的拉萨市交通安全评价模型研究

随着拉萨市经济水平的发展,城市道路交通安全变成了人们较为重视的社会问题。为改善道路交通安全现状,本文将从人为、车辆、道路和环境四个评价指标,采用层次分析法构建交通安全评价模型,对拉萨市交通安全进行评价分析,为城市道路交通安全提供参考依据。     

基于便携式排放测试系统与BP神经网络的大型客车排放预测

以大型客车为研究对象,在长沙市的不同道路工况下进行了车载排放测试,借助道路测试得到的数据,利用BP神经网络,以逐秒的速度、加速度、比功率和油耗数据为输入,建立CO2、CO和NOx的排放预测模型,并用部分试验数据进行了验证。结果表明,CO2、CO和NOx预测结果的总体相关系数R为0.9167,线性高度相关,在整体误差水平上,CO2、CO和NOx排放因子的相对误差分别为0.0378%、0.3767%、3.7860%,该模型对大型客车尾气排放的预测效果较好。     

三维空间路线连续性衰退对公路安全性影响分析

为深入分析公路三维空间线形连续性衰退对事故频数的影响,采集广东省内3条高等级公路243 km道路设计资料,共1 768条有效事故数据,利用Tobit回归模型分析三维空间路线连续性衰退对公路安全性的影响。应用微分几何空间的基本理论,提出公路线形连续性衰退表征参数,利用Tobit回归模型对数据样本中单元内总曲率差（TCD）、总挠率差（TTD）、平均曲率（AC）、平均挠率（AT）,相邻单元间平均曲率差（ACD）、平均挠率差（ATD）共6个连续性衰退变量与单元路段年均事故频数进行分析,该模型能有效分析正值上大致连续分布但包含一部分以正概率取值为0的结果变量。研究分析结果表明：单元内总曲率差、相邻单元间平均曲率差对公路安全性存在显著影响,从根本上反映了公路线形连续性衰退与行车安全的密切相关性,可作为三维空间路线连续性衰退有效的表征参数;通过ANOVA分析得出单元内平均曲率在单元内总曲率差、相邻单元间平均曲率差对公路安全性无影响的路段与安全性存在显著的相关性,其主要原因为平纵曲线半径影响公路行车安全。在此基础上,有针对性地提出线形连续性衰退表征参数评价标准作为参考。研究结论可为后续三维空间条件下公路线形安全性评价、线形设计优化与改善提供参考。     

半潜式起重船波浪载荷预报

采用数值分析软件Sesam/HydroD对某半潜式起重船在航行状态和起重作业状态下的波浪载荷进行长期预报和短期预报.在航行状态下,预报得到的最大波浪弯矩和剪力分别为规范值的1.4倍和2.0倍,用于进行结构疲劳评估(超越概率为10-2)的波浪弯矩最大预报值约为用于进行结构强度评估(超越概率为10-8)的波浪弯矩最大预报值的20％.在起重作业状态下,预报得到的波浪弯矩最大值约为航行状态下的15％.预报得到的波浪载荷结果和船舶运动响应结果可应用到船体结构强度和疲劳分析中,供船舶设计参考.     

基于PumpLinx的鱼雷齿轮泵内部流场及流量特性的仿真分析

为研究转速与流体介质对齿轮泵性能的影响,运用PumpLinx软件对齿轮泵内部流场及其流量进行瞬态仿真分析,并与试验数据进行对比,分析转速与流体介质对齿轮泵内部压力场及输出特性的影响。数值结果表明:齿轮泵平均流量与试验数据吻合较好,入口流量随时间呈锯齿状波动,出口流量则呈波浪状的较小波动,而且流量脉动率随转速的增大而减小;齿轮泵内压力从低压腔呈阶梯状向高压腔过渡,且入口易因超低压而出现空化现象,导致其压力脉动率高于出口。此外,流体介质为水时的流量脉动率略低于油。研究结果为降低鱼雷齿轮泵的振动和噪声等危害提供了理论指导。     

浅谈现状城市道路改造交通疏解

道路改扩建工程施工存在工期周期长短、投资规模、人员流动等特点的影响,在施工过程中存在一系列的交通安全及市民出行便利问题,因而施工现场的交通疏解就变得尤为重要.结合深圳市桥和路及富桥大道综合整治工程为例,对城市道路改建时的交通疏解方案进行研究,希望解决城市道路改造现场对交通安全和市民出行便利程度等影响方面产生良好的作用.     

基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型（Traffic Factor State Network,TFSN）,考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明：根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM）模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。     

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。