基于POT理论的城市桥梁车辆荷载效应研究

车辆荷载效应是桥梁设计中重要的技术指标之一,是对拟建桥梁荷载取值和现有桥梁安全性评估的重要依据。结合调查地区的车辆荷载数据,提出了相应的车辆荷载模型,运用蒙特卡洛法模拟密集和拥堵运行状态下荷载流,以各跨径简支梁桥(10～60m)跨中弯矩值为研究对象,进行影响线加载计算;运用Peak Over Threshold(POT)理论对效应尾部数据进行分析,由极值理论外推得不同设计基准期内车辆荷载效应值,并与《城市桥梁设计规范CJJ11-2011》规范值作对比分析,结果表明:密集运行状态下不同设计基准期内外推值是规范值的1.13～1.38倍,拥堵运行状态下是规范值的1.18～1.46倍。     

拱桥汽车设计荷载标准分析

分析了超载车辆对桥梁的影响与现行规范即《公路桥涵设计通用规范》 (JTG D60—2015) 中的汽车荷载标准对公路上运营车辆荷载的适用性, 研究了广深高速公路车辆荷载的动态称重系统(WIM) 实测数据, 利用Monte Carlo方法模拟随机车辆荷载和随机车辆间距, 编制了随机车队加载效应计算程序, 计算了无铰拱跨中和拱脚截面的弯矩效应, 采用极大值分布原理求得荷载效应在设计基准期内的标准值, 给出基于WIM实测数据的汽车荷载标准模型, 并与现行规范中的设计荷载标准进行对比。计算结果表明: 推荐车道荷载作用效应对实测荷载效应包容性和适用性良好, 拱桥跨中弯矩误差小于7%, 当跨径为25~65、110、120m时, 拱脚弯矩误差为5%~11%, 其余跨径时的拱脚弯矩误差小于5%;基于广深高速公路实测荷载推定的荷载标准与现行规范中公路-Ⅰ级车道荷载在无铰拱上产生弯矩效应的比值为1.24~2.18, 平均比值为1.80, 说明广深高速交通量大, 车辆超载超限严重, 根据实测车辆荷载推断的荷载标准与现行规范荷载标准出现了较大偏差, 广深高速桥梁设计荷载标准应在现有规范基础上适当提高。     

某跨海大桥运营期交通特性及荷载效应研究

通过对某跨海大桥1个月的WIM数据进行统计,分析了运营阶段的交通组成特性及其规律,讨论了车辆荷载和车队荷载特性、多车道汽车荷载的横向分布规律。以该跨海大桥双塔三跨斜拉桥结构的关键截面为分析对象,研究了在实测车流荷载作用下的效应分布特征,并与现行设计规范的汽车效应标准值进行对比。结果显示:车头间距和时距与小时交通量呈现出二项指数函数关系;由于不同轴型车辆对行驶车道选择的倾向性,导致各车道汽车荷载水平分布存在明显的差异,单个重车车道效应极值大于规范值,而多车道总体效应小于规范值。探讨了现行规范在多车道荷载折减问题和大跨径桥梁汽车荷载效应计算模式上的不足与建议。     

货运繁重公路的车辆荷载谱和疲劳车辆模型

为研究货运繁重公路的车辆荷载谱和疲劳车辆模型, 基于佛山平胜大桥的动态称重系统采集的多时段车流数据, 归类出了车辆荷载谱的10类代表车型, 分析了代表车型的轴距、质量、轴重和超载数据, 以及沿不同车道的车辆和轴重分布特性, 提出了可用于钢桥疲劳评估的车辆荷载谱; 以疲劳加载率最大的六轴车辆为原型, 基于疲劳损伤等效原则分别提出了桥梁单向重载车道的疲劳车辆模型和简化疲劳车辆模型。计算结果表明: 平胜大桥呈现货运繁重公路的典型特征, 车辆日均通行总量达到了45 065veh, 约为《AASHTO LRFD》定义的日均通行量20 000veh的2.3倍; 疲劳车辆在全部交通流中的比例为51.6%, 为《AASHTO LRFD》定义的20.0%的2.6倍; 货车占疲劳车辆总数的45.2%, 主要分布于重载车道, 而且通行货车超载比例占到相应车型的30%⁷0%, 最大超载货车达到了132.5t;两轴货车超载率为29.0%, 等效质量达到17.5t, 后轴等效轴重达到12.1t, 因而不能忽略两轴货车的疲劳加载贡献。对比《AASHTO LRFD》五轴标准疲劳车辆模型(前轴轴重为2.6t, 中间双联轴和后面双联轴的单轴轴重均为5.4t) 和简化标准疲劳车辆模型(前轴为2.6t, 中轴和后轴均为10.8t), 提出的六轴单向疲劳车辆模型总质量为33.1t, 前轴轴重为3.6t, 中间双联轴和后面三联轴的单轴轴重均为5.9t;简化单向疲劳车辆模型的前轴轴重为3.6t, 中轴和后轴分别为11.8、17.7t;针对重载车道提出的六轴疲劳车辆模型总质量达到了36.5t, 前轴轴重为4.0t, 联轴中的单轴轴重均为6.5t;对应的重载车道简化疲劳车模型的前轴轴重为4.0t, 中轴和后轴轴重分别为13.0、19.5t。     

基于马尔科夫链的车辆荷载效应计算模型及车辆相关性研究

车辆荷载是公路桥梁所承受的主要活荷载,准确地计算其最大荷载效应是新桥设计和既有桥梁评估工作中十分重要的环节。根据马尔科夫链随机过程理论,提出了连续车队流车辆荷载效应计算模型;利用实测WIM数据计算了多车道车辆并行概率及车辆相关系数,计算结果表明:多车道车辆并行概率并非常数,且并行车辆相关性较低,不应作为车辆随机流模拟假设。     

基于动态称重技术的中小跨径桥梁最不利车辆荷载研究

当工业重型车辆通过中小跨径桥梁时,往往会造成比规范规定值大得多的荷载效应,因此在桥梁设计尤其是承载能力评估时,应当合理地选择车辆荷载进行复核验算。文章首先提出了最不利车辆荷载的概念,然后基于大量实测动态车辆荷载数据,通过综合评定车辆荷载构成及其效应的方法,给出了国内外最不利车辆荷载的实测记录,最后通过与规范规定值的比较,初步验证了该文所确定最不利车辆荷载构成的合理性。     

现行设计汽车荷载纵向折减系数的适应性分析

以可靠性理论研究为基础,结合实测的车辆荷载数据,从实测荷载效应与标准车辆荷载效应比值的概率分析中得到标准车辆荷载纵向折减的计算公式及桥梁纵向折减系数的建议值。多座大跨径实桥的实际计算结果证明,采用该研究建议后的折减效果是合理的。     

城市桥梁在拥堵车辆作用下的荷载效应

通过对大城市交通拥堵和城市道路的车流分布特点的分析,模拟了车辆拥堵状态下的车辆荷载模型,然后选取了一座具有代表性的桥梁来展开研究,计算桥梁在不同的拥堵荷载模式下的荷载效应,包括梁体弯矩和剪力的变化规律,并将计算结果与设计状态下的荷载效应相比较,从而反映和揭示桥梁的实际受力状况.研究发现,小轿车拥堵、大客车拥堵以及小轿车和大客车混合拥堵所产生的荷载效应均小于设计荷载效应;而拥堵车辆中包含重车时所产生的荷载效应均可能大于设计荷载效应,对桥梁结构安全构成直接的威胁.     

多塔斜拉桥汽车荷载总体响应分析

以国内某6塔斜拉桥为分析对象,引入汽车荷载实际响应计算的方法与技术,分析了不同交通运营状况下控制结构总体性能的特征效应响应时程。并将计算结果与JTG D 60—2004《公路桥涵设计通用规范》汽车荷载计算结果进行了比较研究。结果显示:该多塔斜拉桥在不同交通运营状况下响应极值均显著小于规范计算值,依照现有设计本桥对汽车荷载有很大安全储备;多塔斜拉桥的汽车荷载响应特征与日均交通量及重车混入率密切相关;不同效应呈现出对汽车荷载加载方式及取值不同的敏感性能。为此,可以尝试建立反映实际负荷状况的多级别多参数汽车荷载模型,优化多塔斜拉桥设计。     

车辆荷载特性影响下的碰撞时间分布规律

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision, TTC),被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性,分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据,分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响,利用KS 检验对比TTC分布的显著性.结果表明：TTC累计频率分布服从指数模型,在5%置信度水平上,跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响;前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险,超重增加了轻车跟驰重车,轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险;前后车不超速跟驰场景下,轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.     

港湾式爬坡车道路权分配研究

针对近些年爬坡车道出现的＂大车道小车用＂的现象,利用VISSIM仿真模型对不同货车比例情形下爬坡车道路段的路权方案进行试验,模拟过程中记录延误、前后车辆速度差、车速等数据,提出不同方案的适用范围。分析结果表明：在特定交通流条件下,爬坡车道路权的分配与货车比例有关,其中方案分界点货车比例为40%。     

双车道普通车辆-自动货车混合驾驶交通流建模与仿真

作为未来交通的一部分,自动货车队列被认为是最早实现的自动驾驶场景之一.为深入探讨普通车辆与自动货车构成的混合交通系统可能呈现的特征及其原因,分别建立了适用于描述普通车辆和自动货车驾驶行为的元胞自动机(Cellular Automaton,CA)模型,运用数值模拟的方法探究交通流状态的演变过程.研究发现：双车道环境下自动货车的加入是一把“双刃剑”,在交通流密度较低且自动货车占比较小时,对普通车辆影响甚微;在交通流密度较高且自动货车占比较高时,普通车辆换道条件苛刻导致换道频率降低,无法获取更高车速进而影响了整个道路系统的通行效率.     

重载交通下空心板桥梁承载能力安全性

基于河北省宣大高速长达18个月的动态称重数据, 从中分离出特重车辆荷载数据, 分析了车辆的质量、速度、到达时间与位置等关键荷载参数的分布特性; 提取了特重车辆典型车型, 分析了各车型轴重分布; 采用桥梁动力分析系统对883个特重车辆荷载工况进行动态可视化仿真, 通过空心板桥结构响应与设计汽车荷载效应的对比, 分析了特重车辆荷载与设计汽车荷载的差异, 并通过考虑恒载效应与特重车辆荷载效应的组合, 研究了重载下空心板桥梁的承载能力安全性。分析结果发现: 正弯矩效应极值与设计值之比达到了2.09, 剪力效应极值与设计值之比达到了1.97, 说明实际中最大特重车辆荷载已明显超越设计汽车荷载; 正弯矩效应均值、剪力效应均值与设计值之比接近1.0, 说明实际中平均特重车辆荷载与设计值比较接近; 抗弯与抗剪承载力评估指标分别在0.50、0.40上下浮动, 其极值分别在0.72、0.50上下浮动, 说明按照当前设计水平建造的空心板桥梁能够满足重载交通下的运营安全性, 抗弯承载能力较抗剪承载能力具有更大的冗余度; 承载能力评估指标随跨径变化未出现明显的增减趋势, 说明冗余度水平随跨径的增大基本保持稳定。     

网联自动驾驶车辆混合交通流专用道管控方法

分析了网联自动驾驶车辆(CAV)混合交通流中各车辆类型及其跟驰模式下的车头间距,从通用性混合交通流特征层面理论推导了各车头间距模式的概率表达式,从而对混合交通流进行了数学描述;以混合交通流整体通行流率最大为目标,计算了多车道混合交通流中一个CAV专用道的设置条件以及专用道设置后CAV交通流在专用道和混合道上的最优交通流分配比例,将一个CAV专用道情形推广至多个CAV专用道动态管控的一般性情形,构建了混合交通流专用道动态管控的分析方法;应用案例分析论证了CAV专用道管控方法的有效性。研究结果表明：在交通需求为2 000 veh·h^-1时,各CAV渗透率阶段均无需设置CAV专用道;在交通需求为3 000 veh·h^-1时,需在CAV渗透率为0.2~0.4的阶段下考虑设置CAV专用道;在交通需求为5 000 veh·h^-1时,需考虑在各CAV渗透率阶段下设置CAV专用道;提出的CAV专用道管控方法可根据交通需求和车道总数等条件定量化计算不同CAV渗透率阶段下的最优CAV专用道数量以及CAV交通流最优分配比例,且交通需求能够影响反映CAV专用道设置条件的临界CAV渗透率范围,交通需求和车道总数量可分别从交通需求属性和道路空间属性方面促进最优CAV专用道数量的提升,符合多车道场景混合交通流CAV专用道管控的特性。     

信号交叉口专用多左转车道特性分析

针对北京市典型信号控制交叉口,调查高峰时段若干左转转角约为90°的专用多（双、三）左转及直行车道组的车头时距、周期流量、大型车比例等数据.通过对数据的分析处理,得出多左转车道和大型车车道使用特性及双、三左转车道不同车道位置饱和流率的差异性,具有一定的参考价值.     

信号交叉口直行车道饱和流率研究

为了提高城市信号交叉口车辆运行效率,本文分析了直行车道饱和流率的影响因素。基于长沙市典型信号控制交叉口直行车道在不同车道宽度、大车率和车道数情况下饱和车头时距的采集数据,分别建立了饱和流率与车道宽度、大车率、车道数的一元回归关系模型和饱和流率关于车道宽度、大车率和车道数的三元回归线性模型,最后并将拟合的模型放入南京典型信号控制交叉口的应用环境中。结果表明交叉口延误和饱和度值减少,进而说明所得到的模型具有一定的适用性。     

混合交通下智能网联车借道公交专用车道控制

为研究含人工车的混合交通流下部分智能网联车借道城市公交专用车道的控制问题,以两个信号交叉口间公交专用车道为研究对象,提出以不妨碍公交车优先通行、满足换道动机和换道安全条件的智能网联车借道公交车道控制策略.基于公交车道控制预测模块设计智能网联车进入和离开公交专用道规则,采用改进最小化由换道引起的所有制动模型计算的收益作为...     

我国城市快速路基本路段HOV车道设置方案研究

为了研究高占有率（HOV）车道在我国城市道路中的设置方案,本文以城市快速路基本路段为研究对象,并选择了南京市的两条典型路段进行道路条件与交通条件的调查与分析。选取路段平均速度、延误时间以及运送能力为指标,分别设计了7种车道数分配方案,并运用VISSIM仿真软件进行现状和仿真对比分析,研究设置HOW车道的方法。结果表明,在双向六车道的城市快速路基本路段中单独设置一条3’型HOV专用道或者一条3’型HOV专用道和一条公交专用道的组合时,能够最大化提高整个路段的运营效率;双向八丰道条件下,当公交和货车比例都相对较低,而小汽车和中客车所占比例相对较高时,设置HOV车道时的利用率可能相对较低,而建立公交专用道则比较合理。     

侵犯性驾驶行为对道路交叉口通行能力的影响

为研究侵犯性驾驶行为对城市局部区域交通通行的影响及影响程度,选取北京市4个典型道路交叉口进行1周观察.借助录像设备记录早高峰、平峰、晚高峰3个时段三类常见的侵犯性驾驶行为:侵占公交专用车道、随意变换车道、插队.数据显示:随意变换车道发生的次数最多且多数交叉口各时段间有显著差异;平峰时段侵占公交专用车道更为明显;各时段插队次数比较平均.为探究侵犯性驾驶行为对道路交叉口通行能力的影响,提出交叉口平均负荷能力(ALC)和侵犯性驾驶行为负荷(ADL)两项指标.计算结果与预期假设不同,具有侵犯性驾驶行为的车辆没有阻碍道路交叉口的车辆通行.