基于实测数据的出口车道左转交叉口饱和流率修正

为了准确计算出口车道左转交叉口的通行效率,基于实测数据,对该类型交叉口饱和流率进行了研究。研究调查了邯郸市的3个设置有出口道左转的交叉口和1个具有相似规模的常规交叉口,并根据左转车道位置,将调查数据分为5组,包括出口车道左转交叉口的进口左转车道、2条出口左转车道、预信号处左转车道以及常规交叉口进口左转车道。通过将各组出口车道左转交叉口饱和流率与常规交叉口进行对比,证实了出口车道左转这种控制方法对交叉口主停车线和预停车线饱和流率均存在显著影响。在此基础上,考虑车辆滞留、驾驶员非正常驾驶行为、车道利用率、多左转车道和有效绿灯时间等因素,运用概率论及数理统计,分别对主、预停车线建立了出口车道左转控制对车道饱和流率的修正模型。并将模型计算结果与实际调查结果进行比较,对模型进行了检验,主、预停车线处饱和流率估算平均误差分别为1.6%和1.5%。研究表明,出口车道左转控制方法虽然能提高交叉口整体通行能力,但对饱和流率会造成一定负面影响,降低预停车线处和主停车线处车道饱和流率分别为19.4%和23.1%。预停车线处主要影响因素是驾驶员非正常驾驶,主停车线处主要影响因素是车道利用和多左转相互干扰。     

基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.     

环形交又口信号控制最佳周期计算方法

针对信号控制环形交叉口这一特殊的控制对象,运用理论解析结合计算机仿真检验的方法,分别给出环形交叉口直行和左转的延误计算模型;并在此基础上提出了一种以交叉口车均延误最小为目标,适合于在非饱和状态下采用多进口道放行协同环道控制环形交叉口的最佳周期值计算方法。最后通过模拟试验和实例分析对模型的适用性进行了检验。结果表明:该模型有较高的精度和可靠性,为求解环形交叉口信号控制最佳周期提供了一种有效的新算法。     

交织段对信号控制交叉口通行能力影响研究

交叉口上游存在交织段,在城市道路中是十分普遍的现象,它一方面决定了交叉口各流向车流到达率,同时自身的运行情况又受交叉口红灯排队的影响.根据车流在交叉口到达驶离特性,从定性分析和定量计算两方面研究了上游交织段对信号交叉口通行能力的影响.基于对交织段影响下的交叉口理想到达率的分析,建立了考虑交织段情况下的车道组通行能力计算模型,并通过仿真对模型进行了检验.研究发现,交织段长度、进口道长度对通行能力起主要影响,而且增加交织段长度对于提高进口道通行能力更为重要.     

排阵式交叉口延误及最佳周期模型

为了提高排阵式交叉口这一非常规信号交叉口的运行效率，对其延误和最佳周期进行分析。首先针对先直行后左转、先左转后直行和直行左转交替通行3种信号相位相序，通过对排序区内车辆驶入、驶离、受信号控制阻滞等车流运行情况的分析，构建可反映排阵式交叉口车辆2次停车启动的车均延误计算模型。通过仿真对比可知，左转和直行延误估算误差均在10%范围内。在此基础上，以交叉口总延误最小为目标，考虑清空时长、主、预信号相位差、绿灯时长等约束条件，建立排阵式交叉口最佳周期理论模型。针对不同排阵式控制进口道数量设置的情况，通过对最佳周期的拟合分析，建立最佳周期简化模型。与理论模型相比，最佳周期简化模型的拟合优度在0.935~0.972范围内。通过模型对比和案例分析，对最佳周期简化模型的优化效益和稳定性进行检验。研究结果表明：在非饱和状态下，建立的最佳周期模型的平均误差和均方误差分别为2.13%和2.39%，均小于Webster模型和HCM2010模型的计算结果，具有较高的准确性和稳定性，案例中可降低车均延误36.46%；相较于传统信号控制交叉口，建议排阵式交叉口采用较小的周期时长，且当关键流量比大于0.6时尤为显著，分析中发现最佳周期减小14.53%~34.65%。     

驻车制动自动调整系统的开发研究

目前国内汽车总装生产线上,驻车制动系统的装调大多采用人工调整的方式,所以存在装调一致性差、油耗高等问题,所以提出了驻车制动自动调整系统方案。首先对系统的电机、减速机,传感器等标准件进行了选型,对手柄抓持器、棘轮锁释放器、调整螺母操纵机构专用支架等非标件进行设计,并且为减小系统运行过程中的振动和冲击,提出制动手柄运动的7阶段S曲线,基于LabVIEW设计自动调整系统的控制程序。     

出口道左转交叉口信号控制鲁棒优化方法

为了提高出口道左转交叉口在现实交通需求和供给波动环境中的适应性，权衡运行效率与稳定性，对其鲁棒优化方法进行研究。在对出口道左转交叉口运行特点和饱和流率进行分析的基础上，提出从交通需求分布、基本饱和流率分布和实际运行车速分布3个方面考虑交通的波动性，以适应出口道左转交叉口交通供给波动与控制方案相关联的特征。在此基础上，分别以平均值-标准差最小、条件风险值最小和最大值最小化为目标，建立3种信号控制鲁棒优化方法，并基于遗传算法建立求解算法。通过算例分析，对鲁棒优化算法的准确性、平均值-标准差模型的参数取值和3种鲁棒优化方法优化效益进行分析。研究结果表明：所建立的鲁棒优化方法可实现交通需求和供给波动下出口道左转交叉口信号控制与设计车速的优化设计，相较于传统控制方案其在保证效率的前提下提高了控制方案运行的稳定性；平均值-标准差模型和条件风险值模型对于各项指标均表现较好，可在保障平均延误维持较优值的基础上（案例中车均延误增加小于3%）显著改善运行效果的稳定性（案例中延误标准差减少约40%）；最小-最大模型对延误最大值的优化效果最佳，但其对于控制方案的整体效率会造成较大的负面影响（案例中车均延误增加了8.19%）。     

排阵式交叉口几何设计与信号控制协同鲁棒优化

针对排阵式交叉口在实际交通波动环境中存在车辆滞留排序区,运行效率稳定性难以保障的问题,提出了鲁棒优化方法,平衡交叉口运行的效率和稳定性。在分析排阵式交叉口运行特性的基础上,指出了其运行效率波动性与交叉口几何设计、信号控制、交通需求、饱和流率和运行车速这5个因素有关。确定了将交通需求、饱和流率和运行车速这3个客观波动因素作为模型的输入参数,将几何设计和信号控制这2个可受设计人员控制的要素作为模型的优化控制变量进行协同优化的模型框架。在此基础上,以交叉口车均延误条件风险值最小为目标,考虑了各流向车道数、信号相位相序、排序区车辆清空等方面的约束条件,构建了基于情景的鲁棒优化模型,并建立了遗传算法对模型进行求解。通过案例分析,对鲁棒优化模型的置信水平取值和算法准确性进行了分析,证明了算法可以使目标函数收敛到最小值,并基于蒙特卡洛模拟对优化效益进行了检验。研究发现,所建立的几何设计与信号控制协同鲁棒优化模型可实现在交通需求和供给的波动下,对排阵式交叉口的车道功能、排序区长度以及主、预信号控制进行协同优化。相较于确定性的设计方法,在平均延误层面基本维持原有水平,但对延误标准差和最大值有着较为明显的改善,案例中分别减少了48%和23%。     

连续流交叉口左转非机动车优化设计方法

为了提升连续流交叉口的通行能力,消除其主信号处左转非机动车与直行机动车的冲突,提出了一种左转非机动车优化设计方法.优化模型以机动车通过量最大为优化目标,考虑了信号相位相序、周期时长、绿灯时长等约束条件,建立线性规划优化模型.通过案例和敏感性分析,验证了该设计方法的优化效益.研究结果表明,该方法不仅能在高流量情况下显著提升交叉口通行能力,使得原本处于过饱和状态的交叉口变为不饱和,而且在高流量或低流量情况下,都有助于减少交叉口延误.进一步发现,左转非机动车流量每增加100辆/h或直行机动车流量比例每增加1.5%(直行机动车流量比例大于40%),优化设计对机动车最大通过量的提升比例增加4.5%.     

公交专用进口道对信号控制交叉口通行能力的影响

为了对公交专用进口道设置前后交叉口运行效率做出评价,定量分析其对公交车辆运行的改善效果及对社会车辆的影响,通过分析各种实测饱和车头时距,提出考虑公共汽车形成车队行驶影响的交叉口进口道通行能力大车修正。进一步提出有、无公交专用进口道情况下的社会车辆、公交车辆和车道组的通行能力计算模型,并通过了仿真验证。模型分析表明,公共汽车形成车队行驶会对通行能力产生正面影响,设置公交专用进口道对社会车辆的影响没有预期的严重,当公共汽车在一定比例的情况下可能同时提高公共汽车和社会车辆的通行能力。最后通过实际交叉口案例分析,对结果进行了验证。