适应于潮汐交通的可变车道转换系统研究

针对城市“潮汐式”交通问题,提出在现有BPR路阻函数之上建立基于最小延误时间的车道分配优化模型,并以北京市莲花池西路为例进行仿真,分析实施可变车道前后的行车延误。结果显示采用可变车道可以大大降低路段行车延误,提高道路利用率,最终两个方向的车流都可达到均衡的状态。     

基于可变车道的交叉口时空资源优化配置

交叉口在潮汐交通影响下会产生各流向不均衡现象,容易使进口道利用效率低下,形成拥堵.常用的应对措施是设置适用于交叉口的导向式可变车道.基于可变车道,提出信号交叉口时空资源优化配置方法.在空间上,为寻求交叉口各流向之间的均衡化,以同一相位下各流向流量比之间的差值尽可能小以及总体的流量比之和尽可能小为目标,以各进口道各流向的交通量为基础数据,考虑进、出口道通行能力匹配等约束,同时考虑直右合用车道设置问题,构建车道功能划分模型.时间上配以Webster信号配时模型.以时段为单位,得到各个时段优化的车道功能划分和信号配时,从而确定可变车道的设置.以实际交叉口为案例,通过设置现状组、对照组、模型组对比分析该方法的效果.通过Vissim交通仿真,结果表明,相比于固定的车道功能,模型优化后能降低交叉口10%的延误.     

北京市朝阳路可变车道交通组织研究

阐述了可变车道交通组织的相关概念及应用情况。通过对北京市朝阳路的道路、交通流量等情况进行分析,运用实地调查数据,论证了设置可变车道的可行性,并提出了可变车道的实施方案及相关问题的解决策略,以达到缓解早、晚高峰时段朝阳路的交通拥堵状况的目的。     

信号交叉口左转专用可变车道设置研究

针对某些城市信号交叉口各流向交通流量分布不均导致的左转车道拥挤问题,为减少交叉口的道路资源浪费,提出在交叉口出口道设置左转专用可变车道的交通组织方法.结合已有理论研究,归纳出左转专用车道的静态和动态适用条件,并确定左转可变车道的长度、开关时间等参数的计算模型.以威海市某信号交叉口为例,通过交通调查与分析,提出设置西进口左转专用可变车道的可行性,并使用Vissim微观仿真的方法对左转可变车道的应用效果进行模拟分析,最后给出该交叉口的交通管理设施设置方案.方案实施前后仿真结果表明,可变车道设置后的20个周期内,左转车流的延误降低51%,排队长度降低72%,左转效率得到了极大提升.     

单向绿波协调控制交叉口的车道功能设置对车辆延误的影响研究

介绍了绿波协调控制的基本适用环境及绿波协调控制中最主要的3个参数;为更好地发挥绿波协调控制对减少车辆延误的作用,针对交叉口车道功能设置进行实验方案设计,两种方案的车道功能设置分别为“左转＋直行＋右转”、“左转＋直行＋直右”,并对每种方案假设了10组右转流量值,按照已知条件对方案进行单向绿波协调控制设计;最后将两种实验方案基本数据和单向绿波协调控制配时方案输入作仿真,获取车辆延误情况,分析车道功能对车辆延误的影响.     

基于交通仿真条件下多功能车道设置的必要性分析

选取天津市快速环路的路段为仿真背景,在主线为双向6车道和8车道时,分别进行多功能车道设置的必要性分析。采用VISSIM微观仿真软件,在主路车道数相同时,将设与不设多功能车道两种情况下事故车辆每车停车时间均取为15 min,仿真每种情况在事故停车率分别为0.05%、0.1%下的通行能力及延误。通过比较设置与不设置多功能车道在车辆紧急停靠时主线的通行能力及其它车辆延误,来分析多功能车道设置的必要性。     

考虑可变导向车道的干线交叉口协调控制方法

为降低包含可变导向车道的干线车均延误与排队长度,提出一种考虑可变导向车道的干线交通信号协调控制方法.以直行和左转方向交通流饱和度为判别标准,对可变导向车道行车方向是否切换进行判断;基于车道行车方向切换对干线交通流造成的影响,对HCM模型中的通行能力、均匀延误修正系数等参数进行修正,建立考虑可变导向车道的干线协调控制信号配时优化模型.以武汉市青年路3个交叉口为例,利用Vissim软件进行仿真实验,结果表明,相比于现状情况下的单点信号配时方案,模型能够有效降低干线车均延误与排队长度,可变导向车道所在的信号交叉口进口道优化效果最为明显,车均延误减少16.87%,直行和左转方向排队长度分别降低17.95% 和23.24%,证明模型对包含可变导向车道的干线协调控制交叉口运行具有积极影响.      

信号交叉口转向可变车道长度研究

从信号交叉口服务水平和路权角度出发,提出了转向可变车道的概念,并且分析其设置的原则及条件。在此基础上,从交叉口的道路交通条件及通行效率方面考虑,建立了转向可变车道长度的最大值和最小值的计算模型。通过Vissim仿真模拟,从排队长度、延误和停车次数方面分析了转向可变车道的应用效果。     

拓宽的左转车道长度对延误影响的仿真分析

以提高拓宽进口道车辆的运行效率,减少进口道延误为目标,分析了交叉口进口道拓宽段车辆的运行特性,并运用Vissim仿真软件对不同长度的拓宽段进行仿真分析。交叉口进口道左转拓宽段的长度不仅与左转车量的排队长度有关,而且与其相邻车道的排队长度有关;根据仿真结果得出了拓宽左转车道长度与进口道延误之间的关系。     

关于城市道路潮汐车道的设置研究

针对城市道路早晚高峰单向拥堵难题,分别对已建和新建存在潮汐车流的道路进行了分析,对设置潮汐车道的条件进行了论证,并对潮汐车道道路的管理进行了研究。通过论证分析,明确了已建道路和新建道路设置潮汐车道的条件及设置潮汐车道要解决的问题,对设置潮汐车道的道路提出了管理措施。     

基于饱和度的车道数量确定方法

文章从理论上推导了交通需求与道路宽度、有效通行时间比的相对关系，进而推导出一个流向上的车道数量的计算公式，并针对典型的十字交叉口和路段情况，详细讨论了交叉口进出口道和路段上车道数量计算公式。最后，对一个算例进行了验证和总结。     

基于锥形流量延误函数的公交行程时间模型

针对交通规划软件常用的BPR公交流量延误函数在饱和度接近或大于1时,计算值与实际值相差急剧增大的不足,提出一种锥形流量延误函数,并分析了其对公交行程时间的影响,进而通过等式关系实现模型在交通仿真软件EMME/3中的实用化.相关的案例分析显示,在公交行程时间拟合方面,锥形流量延误模型较传统的BPR曲线模型误差均值降低5.57％,误差的波动降低50.60％,效果显著.     

基于仿真的交通信号控制优化策略研究

根据道路流量,研究了利用灵活的控制策略提高交通控制的效率问题.针对信号控制交叉口实际流量动态变化的特征,在现有传统控制方法的基础上根据交叉口交通流的变化特点,提出采用可变车道控制模式的控制方法、单边轮放控制模式的控制方法,介绍了其潜在的适用条件、优势及特点,并在交通流量调查的的基础上,建立了交叉口的相应仿真模型,利用信号控制仿真软件Synchro验证了在高峰期不同控制方法的效果.仿真结果表明,所提出的控制方法适用于具有相应流量特点的交叉口,提高了信号交叉口的控制效率.     

公路环形交叉口延误模型研究

为了解公路环形交叉口的运行状况,需对其进行延误研究。运用间隙接受理论,通过概率分析方法,考虑公路环形交叉口多种混合车型条件下的延误,在此基础之上建立公路环形交叉口的延误模型。应用该模型,得出延误理论值,与实际调查所得延误值进行对比分析,证明该模型的可行性。     

基于加固寿命周期成本最小的桥梁维修决策

提出了桥梁维修加固应该像新建桥一样进行寿命周期成本分析,同时提出了加固桥梁的加固寿命周期成本的概念,为加固决策提供了一种决策方法。应用年值成本概念对寿命周期不一样的方案进行比较。     

基于混行跟驰仿真的CAV专用进口道动态设置方法

信号交叉口是影响交通系统运行安全和效率的关键。在国家新基建战略的提出以及车路协同技术不断发展的环境下,合理设置网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle,CAV)专用进口道,对信号交叉口进口道处不同网联类型的车辆进行科学的交通组织,能够提高交叉口的通行能力,降低行车延误,促进城市交通系统效率与安全的双提升。建立协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆跟驰模型和GM (General Motor)模型分别描述混行环境下网联车辆与非网联车的跟驰行为,以提高进口道通行能力、降低延误和油耗为优化目标,采取敏感度分析方法,提出不同CAV比例、进口道车道数、交通量和信号配时方案组合情况下CAV专用进口道的动态设置条件,适用于不同交通状况的信号交叉口,具有较强的普适性。数值仿真结果表明：采用该方法设置CAV专用进口道能够提高混行信号交叉口的通行能力、降低延误和车均油耗;在实际应用时,可视交叉口类型和交通智能化程度灵活选取CAV专用进口道设置方式,为混行交通流环境下交叉口进口道的交通组织优化提供理论依据和模型支持,对车路协同系统的相关研究具有参考意义。     

基于计划延误成本的出发时间选择模型

出行时间不确定性对出行者造成诸多负面影响,其中之一就是计划延误成本增加.向出行者提供交通信息可减少出行时间不确定性的负面影响,减少计划延误成本.为了估计其负面效应和出行时间信息的价值,研究了一个出行时间不确定性下的出发时间选择模型.假定在不同的出发时间下,出行时间分布的形式不同.模型中出行者可得到交通信息服务系统(A T IS)提供的基于平均出行状况的交通信息或基于当日出行状况的交通信息,同时他对得到的信息有自己的感知值,基于此感知预测出行时间并选择出发时间.用算例反映了出行时间不确定性、不同信息状况和信息预测的质量对出行者广义出行阻抗的影响.结果表明交通信息的收益不应该只表现为传统的出行时间节省,它还能减少约30% ~40% 的计划延误成本.