满足行车舒适度的布劳斯曲线设计标准的建立

随着汽车产业的不断发展以及公路建设技术的不断提高,高速环道建设也在不断增加。缓和曲线是高速环道设计的重要方面,国内外高速环道采用的缓和曲线主要有两种:麦克康奈尔(Mcconnell)缓和曲线和布劳斯(Bloss)缓和曲线。两种曲线都满足曲线连续,曲率连续,曲率变化率连续的理想缓和曲线的要求,并各具优缺点。前者是从车辆侧摆和乘车者的行驶舒适性等方面出发推导出的线形,后者是一种纯数学推导线形。如果将两种曲线的各自优点相结合,使布劳斯曲线的线形要素满足行车舒适性的要求,就能使该曲线兼具两种曲线的优点。     

双纽曲线在立交小环道设计中应用初探

在深入研究双纽曲线特性的基础上,对双纽曲线在立交小环道上应用进行了初步探讨,从线型应用的可行性、与现行规范的衔接和曲线定位方面进行了初步尝试,并用运行速度检验了双纽曲线的协调性.     

基于道路特征信息变化率的公路线形质量评价

公路线形质量对行车的舒适性和安全性有着非常重要的影响，如何合理有效地对其进行评价是一个有待解决的问题。从驾驶员行车时接受道路信息的角度出发，提出了道路特征信息变化率的概念，并作为评价公路线形质量的定量指标运用到平面线形、纵断面线形和平纵组合的评价研究中。研究表明：平曲线半径越小，驾驶员接受的道路特性信息变化率越大，驾驶员负担也越重；此外，平曲线长度、竖曲线半径及平纵组合都对道路特性信息变化率有较大的影响。研究成果可为改善公路线形，提高行车安全提供依据。     

线形空间几何突变对曲线路段车道偏移的影响

为了探讨道路线形变化对侧碰、刮擦等侧向安全事故的影响，以三维空间线形的曲率和挠率作为公路线形几何特征描述参数，以车道偏移量作为侧向行车安全的表征指标，剖析了线形在空间层面发生的几何突变对车道偏离的影响。在山区高速公路开展实车试验，采用侧向行车视频记录连续的车道偏移，进行图像距离与实际距离的标定，并通过图像识别技术自动读取连续的车道偏移曲线，从中获取最大车道偏移作为分析变量。采用单因素方差分析方法，对新手驾驶人和熟练驾驶人在线形空间几何特征不同的曲线路段所表现的最大车道偏移结果展开统计分析和检验。分析结果表明：当空间曲率突变超过一定的临界值时，空间曲率突变与最大车道偏移显著正相关；挠率突变对车道偏移产生的影响主要取决于线形扭转的方向，当线形扭转方向与路拱横坡反向时，会明显加剧最大车道偏移；而线形扭转方向与路拱横坡同向时，会降低最大车道偏移但降低效果不明显；熟练驾驶人的最大车道偏移小于新手驾驶人，这种现象在空间曲率突变较大和挠率突变不利的路段尤为明显。研究结论可为公路线形安全性评价、线形设计优化和路侧安全改善提供参考。     

基于三维线形的双车道公路运行车速预测模型

为预测双车道公路平曲线段运行车速,评价其线形设计的安全性,以曲率、曲率变化率、转角、纵坡度、车道数、车道宽度、路肩宽度等线形技术指标为参数建立公路三维线形综合指标;采用断面法现场观测平曲线几何特征点小客车的车速.经试验数据统计分析,得到各观测断面处小客车的运行车速.最后,采用回归分析法建立基于三维线形的双车道公路运行车速预测模型.     

高速环道几何线形设计方法研究

曲线段、特别是缓和曲线段的设计是高速环道几何线形设计中的难点和关键。该文首先描述了麦克康奈尔关于道路几何线形的舒适性评价指标,归纳了高速环道平衡车速的概念。然后,在总结麦克康奈尔曲线平面设计方法的基础上,分析其计算过程中产生误差的原因和减少误差的手段;在总结高速环道常用横断面曲线类型的基础上,选取抛物线形横断面曲线进行特性分析,针对缓和曲线局部计算横坡过小的问题提出修正方法;同时,也总结了高速环道纵断面设计的方法和需要注意的问题。     

绝对信息变化率评价道路平面线形质量

针对目前国内外缺少定量评价道路线形的方法和指标,从驾驶员对道路路线视觉感受的特性出发,提出了绝对信息变化率的概念,并把它用于道路线形的定量评价,合理地解释了平曲线线形对驾驶员行车时的心理和行为影响。     

基于运行速度的双车道公路平面线形安全评价

为解决目前双车道公路安全平面线形安全设计与评价缺乏科学可靠的方法问题,从几何设计标准以及双车道公路平面线形指标与交通安全的关系出发,提出以平曲线半径和曲率变化率作为平面线形安全评价的几何指标,通过运行速度反映几何指标与事故关系。基于双车道公路不同平曲线半径下大量运行速度实测数据,利用统计分析的方法,得到了运行速度分布规律,建立了双车道公路运行车速预测模型。基于运行速度一致性评价标准和跟驰理论,将曲线间直线长度区分为独立直线和非独立直线,对于非独立直线,曲线与曲线的关系是安全评价的控制因素;对于独立直线,直线与曲线的关系是安全评价的控制因素。提出了基于运行速度和直线独立性分析的平面线形安全性评价程序,可用于指导双车道公路安全设计与评价。     

草原公路线形诱导标志对驾驶员视觉特性影响的实验研究

草原公路线形诱导标志在指示曲线路段道路线形变化、诱导驾驶员视线、缓解视觉单调感、提高行车安全等方面都发挥着重要作用.选取草原公路不同曲线路段,利用眼动仪采集7名驾驶员的眼动指标,筛选得到5名驾驶员的能清晰描述眼动变化规律的有效数据,并通过单因素方差分析筛选眼动响应敏感指标,得出不同因素对驾驶员眼动指标的影响规律.结果表明,瞳孔直径对是否存在线形诱导标志、驾驶员性别响应敏感;扫视幅度对线形诱导标志设置位置响应敏感.不存在线形诱导标志时,驾驶员的平均瞳孔直径大于存在线形诱导标志时驾驶员的平均瞳孔直径0.09 mm;而存在线形诱导标志时,驾驶员的瞳孔直径变化幅度较大,平均变化率相差近0.5%.线形诱导标志设置在道路左侧时,驾驶员扫视幅度幅值较大,相比线形诱导标志设置在道路右侧时驾驶员的扫视幅度高2.59°,平均变化率相差1.3%.女性驾驶员在线形诱导标志引导路段的平均瞳孔直径比男性驾驶员大近0.25 mm,瞳孔直径变化幅度明显,平均变化率相差0.7%.      

高速公路分段限速值研究

通过对山区高速公路行车速度进行分析,提出限速的必要性。对85%位车速与圆曲线的曲率变化率CCRs进行回归分析,建立85%位车速与CCRs的回归模型,并结合金丽温高速公路,对如何确定高速公路直线段和曲线段的限速值给出建议。     

基于信息融合的道路前方车辆识别研究

将光学传感器与红外传感器进行信息融合以识别道路前方车辆.首先根据光学图像信息进行保守识别以初步确定车辆目标.在对相应的红外图像进行通道处理的基础上,充分利用其温度场信息提取车辆目标特征以构建车辆验证函数.以车辆验证函数值为依据建立基于最小风险的贝叶斯决策分类器,对光学初识别中得到的车辆目标进行验证,从而成功实现了光学图像与红外图像的信息融合.试验表明该方法能够利用红外热图信息在光学图像保守识别的基础上剔除误判目标,最终得到较为准确的识别结果.     

基于ABAQUS的凉水井滑坡稳定性分析

利用大型有限元软件 ABAQUS 对凉水井滑坡段进行了数值模拟分析,通过应力应变场的云图分析,确定边坡的最危险潜在滑动面。依据强度折减法的原理,利用ABAQUS定义场变量为强度折减系数值,通过改变场变量实现摩擦角和粘聚力的折减,得出边坡稳定性安全系数,并对滑坡的整治措施提出建议。     

高速公路生态绿化初探

高速公路生态绿化是高速公路绿化发展的趋势和方向。阐述目前高速公路绿化现状,从生态学的角度提出高速公路生态绿化的发展思路,并对高速公路生态绿化模式进行初步探讨。     

基于CAB气囊展开问题的研究

实车试验出现CAB气囊后腔展开后飘动,扫到假人头部,且气囊后腔展开速度比前腔慢等问题,本文以此为切入点,简述如何通过改变气囊折叠方式、改变气囊花型的方法,改善CAB气囊展开状态的问题.通过此问题的改善,为后续CAB气囊开发提供经验积累.     

基于AFP的航班延误研究

针对现行地面延误策略对航班延误分配不当问题,对限制空域进行了分析,以空域流量策略为基础,分析航班延误的目标和约束条件,建立航班延误模型,采用矩阵的遍历来确认航路.通过算例与地面延误策略进行比较,对采用AFP进行航班延误分配的有效性进行了验证.结果表明,该方法有效减少了航班延误.     

基于蒙特卡罗模拟方法的快速路运行时间可靠度研究

运行时间可靠度作为一个非常重要的概率测度参数能有效地评价交通网络的动态特性。在对运行时间可靠度的概念界定的基础上，分析了快速路运行时间可靠度的影响因素。提出了运用蒙特卡罗模拟方法计算运行时间可靠度，即采用蒙特卡罗模拟方法随机的对快速路入口的交通需求变量进行抽样，根据得到的样本值确定路径出行时间，然后对此出行时间进行检查，如果超过了规定的阚值，则认为不可靠，否则可靠。并通过一个算例对该模型进行了验证。最后指出了运行时间可靠度这一概率参数的应用前景。     

微表处技术在高等级公路养护中的应用

微表处技术是高等级公路进行预防性养护最经济有效的手段。该工艺在国外已得到广泛应用,被认为是修复道路多种病害最有效、最经济的途径之一,对改善沥青路面使用性能、延长使用寿命、节约投资,具有十分重要的意义。     

高速公路车辙病害研究

讲述了高速公路上的路面病害之一———车辙的形成、发展、危害,给出了相关部门应该采取的预防和维修治理措施。     

关于电动汽车空调改装探讨

针对纯电动汽车空调在传统汽车空调基础上的改装,结合其工作原理及改装方法进行一定的分析说明,提出对传统汽车空调电动化改装的基本思路。     

高速公路车辆行程时间预测研究

对高速公路联网收费系统的数据和交通监控系统的数据进行了处理和分析,研究了高速公路车辆行程时间分布的规律性和各参数之间的关联性,构建了高速公路车辆行程时间预测模型,最后通过比较实际值与预测值来验证提出的行程时间预测方法,分析了误差的原因.