基于序列比对的行人过街风险识别研究

行人过街序列反映了行人-机动车的行为交互在时空的连续性,对行人过街序列进行风险识别并对其关联影响因素进行分析有助于评估不同情景下行人过街行为的风险性. 本文对行人-机动车在交叉口区域内的碰撞事故数据进行挖掘分析.借鉴生物信息学的序列比对方法,对行人过街事故序列进行相似性比对及聚类分析,并基于灰色关联方法分析事故序列的风险耦合.结果表明,行人-机动车在交叉口的风险事故序列主要分为6种,Seq2与Seq5,Seq3与Seq4的事故诱因存在相似性;天气不是Seq1的事故诱因,Seq2与Seq5的事故主要归因于驾驶员.研究结果对完善行人交通风险管理有一定的理论价值和实践意义.     

城市主干道路段机动车与机动车之间事故的Bow-tie模型

针对城市主干道路段上交通事故的成因、后果及主被动安全控制措施开展研究工作，基于多事件链原理并应用三角模糊数法，建立了城市主干道路段机动车与机动车之间事故的Bow-tie模型.基于Bow-tie模型中的故障树，确定出了主干道路段机动车之间事故的3条主要事故成因链，即追尾事故成因链、侧面碰撞事故成因链和刮擦事故成因链.Bow-tie模型中的事件树表明，驾驶员能够正确使用安全带但道路上无缓冲防撞设施且辖区内无紧急救援系统的事件链发生概率最高，达59.68%；驾驶员没有使用安全带且道路上无缓冲防撞设施时，事故发生后的事故严重程度都较高.针对3条事故成因链及2条事件链，给出了预防事故发生的防控措施和事故发生后可降低其严重程度的减缓控制措施.     

汽车与自行车碰撞事故重建研究

汽车与自行车碰撞事故重建主要包括传统模型、经验模型和基于PC-Crash和Madymo软件的多刚体动力学仿真模型3类,分别用3类模型对国家车辆事故深度调查体系(NAIS)中一起汽车与自行车碰撞事故案例进行了事故重建,对各模型的相关参数进行了对比。研究结果显示:多刚体动力学模型能够较好地还原事故的碰撞过程,重建事故过程中的碰撞车速、碰撞对应关系、人员损伤等;基于Madymo软件的仿真模型能够更好地重建骑车人损伤的详细事故过程。     

电动自行车与机动车事故严重性影响因素分析

为减少电动自行车与机动车事故造成的损失，定量剖析不同因素对事故严重程度的差异性影响至关重要。基于上虞区2018年10304起电动自行车与机动车事故，分析该类事故的严重性分布情况和时间与空间分布特性。以事故严重性为因变量，将其有序分为未受伤、轻伤及重伤事故3类，从时间、空间、道路、环境、骑行者及车型6个方面，选取17个事故严重性潜在影响因素， 采用多项Logit模型、有序Logit模型、广义有序Logit模型及偏比例优势模型进行拟合度对比分析，并以最佳模型(偏比例优势模型)和边际效应，量化分析各因素对事故严重性影响的显著性与差异性。结果表明，除节日类型、车道限速、车流相交角及温度对事故严重性影响不显著外，其余 13个因素都有显著影响，事故时间、光线亮度、骑者性别、骑者年龄、车辆类型及电动自行车类型违反平行线假设；对该类事故严重性影响最大的前4个因素为电动自行车类型、机动车类型、骑行者年龄与性别，其边际效应绝对值的最大值均超过61%，事故区位、道路类型及光线亮度的影响较大(20%~30%)，事故时间和风力等级影响较小(10%~20%)，而季节、事故位置、慢行干扰度和天 气状况的影响最小(≤8%)。基于各因素的差异性影响，为交通管理部门提出了有效改善建议。     

基于风险矩阵的干线公路弯道路段交通冲突风险评估模型

为评估干线公路弯道路段(AHBS)交通冲突风险,基于交通冲突前5 min集计交通流数据、冲突路段道路线形特征和行车环境数据,分别建立交通冲突可能性及严重度评估指标体系.集成运用随机森林模型和多层次模糊综合评价法分别确定交通冲突可能性和严重度等级,进而采用风险矩阵法确定交通冲突风险等级.以云南省元双干线公路为例进行验证....     

不同交通拥堵等级的北京市机动车尾气排放研究

利用DYNASMART交通仿真技术,对北京市五环内五种交通拥堵等级的交通流状况进行仿真和分析,获取机动车尾气数据,得到机动车尾气排放情况与拥堵等级的关系及单位小时机动车尾气排放高点,并提出改善方案。     

基于车牌识别数据的机动车OD估计模型

机动车OD矩阵是进行城市道路交通网络分析的核心数据。利用根据车牌识别检测数据分析得到的道路交叉口转向流量以及整体网络中的部分实测机动车OD信息,使用广义最小二乘模型建立整合部分机动车OD信息的路网全样机动车OD估计模型,模型中的OD历史值及分配矩阵应用了真实的部分机动车OD信息推导得到。同时为验证检测数据比例的影响等,使用同一城市两个不同规模的实际道路网络检测数据,结合S-Paramics仿真平台对模型进行验证。结果显示,不同的检测比例对OD估计结果有较为明显的影响,而在较高的检测比例情况下使用转向流量和部分机动车OD信息可以提高路网全样本机动车OD估计的准确性。     

基于模糊综合评价的高速公路交通事故成因分析

在对高速公路交通系统进行适当简化的基础上，对机动车事故的生成过程进行了深入剖析，并建立了包括主导因素、诱导因素、潜在因素、可忽略因素4级模糊评价等级的模糊评价模型。该模型可对高速公路交通系统中各子系统及子系统之间的协调性进行分析评价，从而确定事故生成过程中的主导因素。     

汽车错位碰撞事故再现分析模型研究

为了对汽车错位碰撞事故的仿真再现分析提供理论算法,在分析传统一维碰撞动力学模型的基础上,总结了其应用局限性.利用经典力学原理,构建了汽车错位碰撞动力学模型与运动轨迹模型.以实际事故案例为对象,分别利用上述模型与PC-Crash软件进行案例分析.将二者的再现分析结果进行了比较,同时与事故现场车辆残留痕迹进行了对比.对比分析结果表明,再现得到的汽车转动轨迹与现场痕迹一致,模型适用于小偏心错位碰撞的事故类型.     

汽车错位碰撞事故再现分析模型研究

为了对汽车错位碰撞事故的仿真再现分析提供理论算法,在分析传统一维碰撞动力学模型的基础上,总结了其应用局限性.利用经典力学原理,构建了汽车错位碰撞动力学模型与运动轨迹模型.以实际事故案例为对象,分别利用上述模型与PC-Crash软件进行案例分析.将二者的再现分析结果进行了比较,同时与事故现场车辆残留痕迹进行了对比.对比分析结果表明,再现得到的汽车转动轨迹与现场痕迹一致,模型适用于小偏心错位碰撞的事故类型.     

平纵组合路段事故严重程度致因辨识模型

为解析平纵组合路段事故严重程度致因及影响机制，在系统选取影响事故严重程度潜在变量的基础上，利用有序Logit模型获取影响事故严重程度的显著自变量，并运用偏比例优势模型修正变量参数，从而构建平纵组合路段事故严重程度致因辨识的两阶段模型 (TSM)，以云南省元(谋)-双(柏)公路为例进行分析.结果表明：提出的TSM模型比有序概率模型拟合度更优，更适用于研究该问题；涉及车辆数、平曲线曲率及竖曲线曲率等7个变量对一般及以上事故具有正效应，驾驶人性别及接入口等3个变量对一般及以上事故具有负效应；就影响程度来看，接入口最大(边际效应为14.466%)，驾驶人性别次之(10.581%)，竖曲线长度最小(0.114%).     

平纵组合路段事故严重程度致因辨识模型

为解析平纵组合路段事故严重程度致因及影响机制,在系统选取影响事故严重程度潜在变量的基础上,利用有序Logit模型获取影响事故严重程度的显著自变量,并运用偏比例优势模型修正变量参数,从而构建平纵组合路段事故严重程度致因辨识的两阶段模型 (TSM),以云南省元(谋)—双(柏)公路为例进行分析.结果表明：提出的TSM模型比有序概率模型拟合度更优,更适用于研究该问题;涉及车辆数、平曲线曲率及竖曲线曲率等7个变量对一般及以上事故具有正效应,驾驶人性别及接入口等3个变量对一般及以上事故具有负效应;就影响程度来看,接入口最大(边际效应为14.466%),驾驶人性别次之(10.581%),竖曲线长度最小(0.114%).     

基于事故综合强度的公交事故严重程度分析

为更加精确地对公交事故严重程度进行分类以探究其影响因素，本文提出一种基于事故综合强度+K-means的公交事故严重程度分类方法，并基于此分类方法建立公交事故严重程度影响因素分析模型。首先，针对传统事故严重程度分类中的定性分类方法，引入事故综合强度法定量计算公交事故严重程度，并运用K-means聚类算法对事故严重程度进行聚类。其次，选取环境、驾驶员、道路车辆和事故特征这 4 方面的 17 个因素作为自变量，分别将事故综合强度+K-means分类法和传统分类法的结果作为因变量，运用有序Logit模型分析公交车事故严重程度，同时利用平均边际效应量化各显著因素的影响程度，以佛山市2021年156起公交车事故数据为例进行分析。结果表明，基于事故综合强度+K-means分类法的有序Logit模型具有更好的拟合优度。高峰期、换道、超速、加速度过大、注意力分散和进出站会增大发生极严重公交车事故的概率，增大的概率分别为11.57%、29.06%、23.98%、17.13%、30.97%和12.27%；白天和晴天会减小发生极严重公交车事故的概率，减少的概率分别为22.31%和12.34%。     

基于摩托车禁行方案的多模式交通网络均衡分析

目前国内许多城市对部分区域实施“禁摩”政策,不同禁行方案的实施对交通系统中出行者方式和路径选择产生差异化影响。为定量描述摩托车禁行方案下的用户多模式出行选择行为,本文考虑私家车、常规公交及摩托车这3种模式的不同网络出行特征,构建基于摩托车禁行方案的多模式网络均衡模型。首先,设计3种模式混行下的复合交通网络,根据其不同的路段通行能力特征,以及公交车内拥挤和线路选择,分别针对禁行区域和非禁行区域,建立用户出行成本函数;然后,基于用户均衡和Logit模式划分,构建相应的数学规划模型。最后,采用基于相继平均的路径配流算法求解模型,并量化分析摩托车禁行方案下的用户出行效率和事故风险。算例结果表明,随着禁行区域的增大,转移至私家车和常规公交的摩托车用户逐渐增加,用户总出行成本逐渐增加,出行效率和总事故风险成本逐渐降低,同时,对关键路段实施禁行方案能在较少降低用户出行效率的基础上有效降低总事故风险成本。     

考虑潜在类别的老年行人交通事故严重程度致因分析

人口老龄化问题日益突出，老年行人的出行安全同样引起各界重视。本文基于潜在类别聚类分析和随机参数Logit模型相结合的两步法深入探究影响老年行人交通事故严重程度的诱因。对北卡罗来纳州2007—2019年65岁及以上老年行人与机动车的碰撞数据进行清洗。为消除碰撞数据中固有的未观察到的异质性，首先进行潜在类别聚类分析，依据拟合优度指标确定最佳聚类数，将数据分成3个集群，分别对每个集群进行特征描述。然后，分别对每个集群建立随机参数Logit模型，以进一步探索集群内部未观察到的异质性，同时计算各显著变量的边际效应，量化其对事故严重程度概率的影响。结果显示，随机参数Logit模型具有更好的拟合优度；不同集群参数估计结果有所差异，一些变量只在特定集群内是显著的；集群1中，“救护车援助”为随机变量，集群2中“事故发生在城市”为随机变量，集群3中未发现随机变量，退化为多项Logit模型。本文研究结果可为交通工程师和政策制定者提供更可靠准确的老年行人交通事故严重程度诱因信息，为老年行人出行安全改善方案的制定提供理论支撑和技术支持。     

建成环境对老年人交通事故严重程度异质性影响

为量化建成环境因素对事故伤害严重程度的影响,本文构建基于均值和方差异质性的随机参数Logit模型对老年人交通事故伤害严重程度进行异质性分析。采用2019年美国某州老年人交通事故数据,从老年人特性、车辆特性、道路特性、道路环境特性、建成环境特性这5个方面选取17个影响因素,利用平均弹性系数捕捉各因素对事故伤害严重程度的影响。结果表明：基于均值和方差异质性随机参数Logit模型的拟合优度更高;建成环境因素中事故发生地300 m缓冲区 内存在购物中心为随机变量,其均值与男性老年人、车道数为3显著相关,方差与道路控制方式为未控制显著相关;摩托车、直线、湿润等因素显著增加了老年人交通事故伤害严重程度。研究结果有助于交通管理者采取适当的策略降低老年人交通事故伤害严重程度。     

新型非导向防撞垫开发

为降低车辆碰撞护栏端部事故严重度,参考国内外相关标准．依据我国交通流特性,提出非导向防撞垫碰撞试验条件与评价标准,采用理论分析和实车碰撞试验相结合的技术手段．开发出一种新型非导向防撞垫．结果表明,开发的防撞垫能够防护1．5t小型车辆60km／h正面碰撞,碰撞后车辆姿态良好,车体重心X,y,Z三方向加速度最大值分别为18．9g．4．2g,6．1g．防撞垫最大动态变形为1234mm．非导向防撞垫满足评价标准要求,可弥补护栏端部安伞漏洞．     

基于均值异质性随机参数Logit模型的城市道路事故驾驶员受伤严重程度研究

驾驶员事故严重程度诱因分析对减少伤亡事故具有重要意义,以往研究假定影响变量为固定参数容易导致参数估计及研究推论出现偏差,据此本文基于均值异质性的随机参数Logit模型深入研究城市道路事故驾驶员受伤严重程度.使用2015—2019年发生在贵阳市的道路交通事故数据,综合考虑驾驶员、车辆、道路、环境特征等潜在影响因素,同时利...     

事故车辆局部变形精细计算与模拟系统

在收集汽车碰撞事故相关典型案例基础上,以事故车辆局部复杂变形区域为研究对象,采用有限元方法、六面体网格生成算法及十节点曲边四面体对事故车辆变形部位变形前后划分网格.针对各网格单元,采用车辆动力学及弹性力学理论建立碰撞力计算模型以及碰撞瞬间速度计算模型.在汽车碰撞事故虚拟再现分析中,通过拟合网格单元以较高的计算精度得到事故发生前汽车的运动速度大小和方向.