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高速公路通过能力一般被认为是车流与流速或车流与车流密度关系曲线上的最高点。在过去的研究与应用中,仅这两个曲线中的一条被用来估计通过能力。隐含于另外一条没有被采用的曲线中的信息会由此而浪费。如果这两条曲线被分开来估计的话,就会有两个不同的通过能力估计值。同时应该注意到,既使是仅用一条曲线时,分别对应于车流堵塞与非堵塞的两个曲线段也是通常分开来估计的。这同样存在信息缺失问题。本研究采用样条回归模型同时估计两个曲线。其中,每一曲线被表达成两个直线方程的组合。为采用此法,本研究提出并编写了计算机最优化算法。该优化算法不仅估计两条曲线和两组直线方程,而且同时给出唯一通过能力值。应用该算法得出的计算结果显示这一高速公路通过能力估计方法是可行的。     

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鉴于直接左转机动车交通常是路口事故和延误的诱因之一,左转禁驶在许多研究中都作为一项安全措施处理,直接左转处理方式有多种,大致包括：(1) 下游路口右转后U形调头直行;(2) 当前路口右转后在下一路口前的隔离带打U形调头直行;(3) 当前路口右转后在下一路口后的隔离带打U形调头直行;(4) 在当前路口上游打“壶柄状(Jug Handle)”转行;(5) 在当前路口下游打“壶柄状”转行。这五种措施的基本原则是将直接的左转行交通转换成发生在其它地点（比如下游路口,隔离带或横向街道等）的不同形态的转向交通,可称作“非直接左转交通”。而这些“非直接左转交通”不同程度地改变了驾驶人员的驾驶行为和安全因素。根据一些州的实际例子以及作者的实践经验,本文就“非直接左转交通”措施对行驶行为和安全的影响进行研究,包括转向操作,驾驶目标,行驶速度,车速干扰,行驶时间,转向中对可接受的车流空隙感觉判断。另外,“非直接左转交通”引起冲突区域,冲突点分布和碰撞类型等方面的变化对驾驶人员的安全影响也进行了分析。最后,本文总结了“非直接左转交通”措施的主要特点以及所涉及的一些尚待解决的难点问题。     

论规模办学后资产重组和资源共享

伴随着新世纪的来临,我国职业教育的格局和模式都发生了深刻的变化,作为铁路企业教育的支柱--职业教育也不例外.二○○○年底,我局对中等职业学校的布局调整正式启动,新的武汉、西安运校应运而生,全局职业教育呈现新的格局.我局铁路职业教育曾以实力雄厚、办学规模大在全国职业教育中享有盛名.实施规模办学后,各校的资产重组及随之而来的资源共享就有了更大的优势.     

基于路口和路段入口综合控制的应急疏散交通控制算法

为了制定安全高效的应急疏散预案,分析了SCOOT和BOTTLENECK算法的适应性,提出一种基于路口和路段入口综合控制的优化算法.新算法利用SCOOT算法对路口进行信号协调控制,利用BOTTLENECK算法对路段入口交通进行汇入控制,并通过严格控制延误目标将两种算法进行优化整合,确保主要疏散方向上的优先通行权,同时减少汇入交通对疏散车辆的干扰和延误,从而最大限度挖掘路网在应急状态下的疏散通行能力.仿真结果表明:在应急疏散交通条件下采用优化算法,能够将疏散车辆平均行程时间缩短近60%,平均速度提高约1.5倍,因此,提高了应急疏散效率,算法可行.     

影响房屋结构安全的主要部位及其控制措施

近几年来,全国陆续出现了多起建筑工程结构质量安全事故,人民的生命和财产安全受到了严重威胁.这些事故经专家分析得出的结论大多是由于不重视质量或不懂房屋结构造成的.为此,党中央国务院非常重视,于2000年初下发了国务院令第279号<建筑工程质量管理条例>.就建设单位、勘察设计单位、施工单位、工程监理单位的质量责任和义务做出了严格的规定,并对违反本条例制订出严厉的处罚措施.     

自行车行驶状态与自行车道通行能力关系研究

本文根据现场调查和长期观察结果，定性描述了自行车流在城市道路路段和平面交叉口的运行特性。依据观测数据，提出了路段上“自行车流”行驶状态与自行车通行能力对应关系的定量分析方法和理论公式，建立灯控平交路口“自行车流”行驶状态和通行能力的分析模型，并相应提出了模型中基本参数的参考值。     

基于CEEMDAN-SVR模型的柴油车氮氧化物瞬态排放预测

柴油机具有更高的燃油热效率,但过高的氮氧化物(N O x)排放限制了其发展,准确预测柴油车在实际道路上工作的排放状态,有助于柴油机的开发和设计.瞬态NO x排放序列具有非线性、非平稳性和非正态分布的特点,直接使用机器学习算法进行预测变得困难.为准确预测柴油机瞬时NO x排放,本研究将自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)应用到柴油NO x瞬态排放模型中,结合支持向量回归机(SVR)对复杂时间序列的高效建模能力,提出一种柴油机NO x瞬态预测模型CEEMDAN-SVR.运用CEEMDAN对NO x排放序列进行分解,获取不同采样频率下的子序列,对各个子序列使用SVR建模预测,然后通过集成各个子序列的预测值获得最终的预测结果.结果表明:CEEMDAN算法能有效降低NO x序列的非平稳性,通过SVR机器学习模型更容易提取出数据局部特征信息,具有更低的预测误差.     

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传统的交通信号控制优化和路口几何渠化或路口扩展在现实中可能遇到许多局限。有些路口由于土地使用的限制,实际无法采用路口几何渠化或扩展的方式来缓解路口的严重拥挤的程度。交通流量转移措施也许是一个可行的方法,但其影响因素和适时方案很难依靠观测数据确定。结合观测数据,提出运用微观交通仿真的方法,判定需要转移的交通走向和选择路径,以降低路口延误和多选择路径旅行时间为目标,评价交通流量转移措施并估计转换量的最适应范围。研究以位于俄亥俄州辛辛那提地区的Galbraith Road and Colerain Avenue (US-27) 路口及其相关可选择路径作为试例,进行数据采集和分析,并运用了微观交通仿真软件VISSIM、公路通行能力分析软件HCS2000和Synchro进行微观路口延误和选择路径交通模拟评价。为提高结果的可释和易解效能,本研究提出交通转换比例、延误变化、选择路径旅行时间变化与服务水平变化的一体化曲线。评价结果显示了交通转移措施的可能效果。最后,讨论了实现交通转移的标志导向系统。