高速公路多心卵形曲线路段行车风险分析

为分析高速公路多心卵形曲线路段的行车风险，依托西部地区5条高速公路的交通事故数据资料，选取平面设计指标和车速作为行车风险分析的主要影响因素，利用UC-win/Road软件进行驾驶仿真试验；以车辆横向轨迹偏移值期望作为评价指标，基于数理统计理论分析各因素的显著性；最后运用MATLAB软件，建立多心卵形曲线路段行车风险评价模型。研究结果表明：圆曲线半径组合方式、车速、中间圆曲线半径、回旋线参数与半径比值和相邻圆曲线半径比值的影响显著性逐渐降低；当车辆横向偏移值期望大于205 mm时，可认为该多心卵形曲线路段处于危险状态。     

先期振动对高聚物胶凝堆石料动变形特性的影响

先期振动对土石坝地震变形影响显著。通过开展不同先期动应力作用下的动三轴试验,研究了先期振动对未加固堆石料和高聚物胶凝堆石料动变形特性的影响。结果表明:先期振动对未加固堆石料和高聚物胶凝堆石料的弹性轴应变无明显影响,但显著降低了其塑性轴应变;未加固堆石料和高聚物胶凝堆石料的残余变形在先期振动影响下显著减小,与未经受先期振动的试样相比,先期动应力为40%围压的试样,最大残余剪应变降低幅度和最大残余体应变降低幅度的平均值分别为48.1%和42.0%;先期动应力为80%围压的试样,最大残余剪应变降低幅度和最大残余体应变降低幅度的平均值分别为80.9%和71.6%。先期动应力幅值越大,再次经历动应力时未加固堆石料和高聚物胶凝堆石料产生的残余变形越小,抵抗变形能力提高越明显。最大残余变形的降低幅度与固结比、围压及高聚物含量无关。随后修正了沈珠江动残余变形模型,修正后的残余变形模型可以反映高聚物对堆石料残余剪应变和残余体应变的影响。与未经受先期振动的试样相比,先期动应力为40%围压的高聚物胶凝堆石料(高聚物质量比R_p=2%)的改进残余变形模型参数c₁和c₄分别降低了27.7%和61.2%;先期动应力为80%围压的高聚物胶凝堆石料(R_p=2%)的改进残余变形模型参数c₁和c₄分别降低了68.8%和79.3%。     

中长运距城际旅客出行方式选择行为模型 ——以高铁、民航为例

针对中长距离城际旅客对高铁,民航,空铁联运与民航中转等出行方式的选择行为.应用意向调查(SP)方法选择3个典型OD开展客流调查,构建多项式logit(mnl)模型与混合logit(ml)模型拟合数据,分析影响旅客选择行为的关键因素,说明旅客选择行为的异质特征.研究结果表明:相比MN L模型,ML模型显著提升了模型预测能力,更好描述了旅客选择行为的异质性,更适于出行方式选择行为建模;行程前时间,在途时间,中转时间是影响旅客选择的主要因素;出行目的,公费出行等对出行方式选择也有重要影响;在1400～2000 km运距范围,减少中转时间可以有效提高空铁联运与民航中转出行方式市场分担率;1400 km运距范围内,如果中转时间在1.5 h以内,则民航中转与空铁联运2类出行方式的替代特征明显,2000 km运距范围民航中转市场分担率显著高于空铁联运.     

路用水性聚氨酯改性环氧树脂的制备与工作性能

为进一步明确不同类型聚氨酯预聚体对水性环氧树脂相关性能的改善效果,优选NCO-含量分别为2.0%、4.0%和5.0%的丙烷型端羟基聚醚型聚氨酯(TDI-PPG)对E-51和E-44型环氧树脂进行复合改性,制备水性聚氨酯改性环氧树脂,系统研究了两种水性聚氨酯改性环氧树脂的工作性能,为水性聚氨酯改性环氧树脂在道路领域的推广应用奠定基础。结果表明:根据水性聚氨酯改性环氧树脂的强度形成时间,建议采用15 d强度和伸长率对其性能进行评价;NCO-含量越高,水性聚氨酯改性环氧树脂的工作性能越好;聚氨酯掺量过高,拉伸强度、弯曲强度、拉拔强度均会下降,建议聚氨酯掺量不超过20%。     

基于XGBoost算法的危险场景驾驶行为模式分析及安全评估

危险感知能力对驾驶人的驾驶行为模式具有重要影响。为准确评估驾驶人的危险感知能力、提升危险感知水平判别的准确度，提出了基于模拟驾驶技术的危险感知能力影响分析方法和基于极端梯度提升树（XGBoost）算法的危险感知水平判别模型。通过设计3种常见交通冲突场景，采集模拟驾驶中驾驶人的多维度驾驶行为特征数据，并分析危险感知能力与驾驶行为的相关关系。通过模拟实验发现:驾驶人对行人的危险感知能力较弱，易发生碰撞事故；驾驶人在危险场景中的车速（p＝0.01）、制动反应位置（p < 0.01）以及反应时间（p < 0.01）与危险感知水平之间存在显著负相关关系。在相关性分析的基础上，利用XGBoost算法识别能反映驾驶人危险感知能力的重要特征变量，并构建以制动反应位置、反应时间、车速、刹车深度，以及加速度为指标的驾驶人危险感知水平判别模型；通过与LightGBM、支持向量机（SVM），以及逻辑回归（LR）等算法分类预测性能的对比分析，评价危险感知模型的判别精度，结果表明:基于XGBoost算法的危险感知水平判别模型的判别准确率为84.8%、F1值为83.4%、AUC值为0.959，优于LightGBM（准确率为78.8%、F1值为76.7%、AUC值为0.924）、SVM（准确率为57.6%、F1值为42.2%、AUC值为0.859），以及LR算法（准确率为69.7%、F1值为65.5%、AUC值为0.836）。所提方法可为判别驾驶人危险感知能力及其对驾驶行为模式的影响提供可靠手段。      

表面选区强化对钢轨波磨处轮轨滚动接触行为的影响

层流等离子体表面强化技术可大幅提高钢轨表面的硬度和耐磨性。为了揭示强化处理对轮轨滚动接触行为的影响,建立同时考虑钢轨表面选区强化和短波波磨的三维轮轨瞬态滚动接触有限元模型,数值计算了车轮高速滚过一个波磨周期的轮轨力、接触斑黏滑分布和残余应力应变。对比发现:表面选区强化对轮轨力和接触斑黏滑分布的影响较小,不影响钢轨承载性能;对钢轨表面残余应力应变分布的影响明显,残余应力主要集中在屈服强度较高的强化斑内而残余应变主要集中在韧性较好的基体材料上,表面选区强化有效结合了强化斑和基体材料的力学性能,形成了一种强韧的良好匹配。结果可为现场生产服务提供一定的理论指导和应用参考。     

驾驶行为数据驱动的城市道路交通安全风险辨识方法探讨

为提高城市道路交通安全水平,针对道路交通安全风险辨识方法多采用宏观事故数据及小样本交通调查数据的研究现状,紧扣当前道路设计及交通管理对风险客观精确辨识的现实需求。首先,分析了已有风险辨识方法的优缺点,及现有辨识方法面临的挑战;其次,基于国内外驾驶行为研究现状,结合车联网OBD异常驾驶行为数据精确度高、数据量大等优势,定性剖析不同道路条件与异常驾驶行为的关系;最后,建立道路条件与异常驾驶行为关联模型,分析探讨利用异常驾驶行为数据辨识道路交通安全风险的研究思路,并提出相应的思路流程及关键技术的进一步研究。     

感应充电路面技术研究现状与展望

以感应充电技术(Inductive Power Transfer,IPT)为主要特征的充电路面(Electrified Road,e-Road)近年来发展迅速，其可为行进中的电动汽车进行动态无线充电，有效解决电动汽车充电时间过长、续航里程不足等问题，是支撑未来公路交通电气化发展的重要储备技术。详细介绍了IPT系统的工作原理和性能特点，并总结了已有e-Road试验段的充电性能参数和技术就绪度水平。在此基础上，进一步从基础设施角度剖析了e-Road目前存在的主要工程问题及相关研究进展，内容包括：①深入分析了IPT系统工作时因高频磁场通过介电性路面材料所引起的电磁损耗对IPT系统充电效率的影响，并提出了可能的解决方法；②针对充电模块与普通沥青路面存在的力学兼容性问题，从结构受力原理、材料损伤特性等方面总结了e-Road复合结构产生力学损伤加剧效应的原因，并提出了耐久性优化措施；③针对e-Road环境可持续方面存在的不确定性，评估并对比了e-Road与传统道路的全生命周期环境效益，指出了e-Road环境性能研究对电动汽车全生命周期综合效益估算的重要性。此外，还从政策支持、安全性、价格因素等角度对e-Road进行了综合可行性评估，并对充电路面基础设施的未来发展进行了智能化展望，提出了e-Road与其他新型智能道路技术进行有机融合的可能途径。