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为了探明高水压作用下大断面盾构隧道管片结构的安全性,依托苏通GIL综合管廊工程项目,选择5个控制断面作为研究对象,利用多功能盾构隧道结构体加载装置,对管片结构开展原型加载试验; 基于混凝土结构偏心受压极限承载力理论,推导出管片结构的M-N承载力曲线,并提出管片结构的安全性评价指标。研究表明: 管片结构的弯矩呈现出“蝶状”分布,轴力呈现出“圆状”分布,最大正弯矩和最大轴力均出现在拱顶位置; 5个控制断面管片结构的试验内力均在承载力曲线包络范围内,管片结构均处于安全状态; 管片结构安全系数沿圆周分布不均,拱顶安全系数小于其他位置,管片结构的安全系数为2.12-2.91,设计满足安全性要求。 相似文献
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为加快紧急车辆抵达事故现场的速度,同时减少紧急车辆优先权对其他车辆的影响,运用车路协同系统,提出避让紧急车辆协同换道策略,通过调整紧急车辆下游车辆位置,实现紧急车辆高效通过路段。以紧急车辆前车(DV)及其相邻目标车道车辆为控制对象,根据相邻车道车辆间距与车车通信范围,搜索DV可换道空间间隙集。以交通流整体恢复稳定时间最小为目标,确定DV换道轨迹和相邻车道协作车辆的速度变化,引导车辆完成协同合流,既能保障车辆安全换道,还能降低换道造成的速度振荡传递。同时,为快速恢复DV换道造成的目标车道车辆速度波动,对上游车辆(UV)采取先进先出规则的换道控制策略。所提协同避让紧急车辆的策略考虑了车辆协同换道对交通流的整体影响,并在原有换道策略的基础上提出了减少速度波动传递的控制方法。案例分析结果表明:采用上下游协同换道策略最短换道时间为6s,此时紧急车辆距前车78.66 m时发送避让信号。同时研究发现,恢复交通流速度稳定所需的时间为29 s,比未采用上下游协同换道策略降低了34%。 相似文献
675.
轨迹数据驱动的行人行为分析建模在公共场合异常事件监测、人车冲突风险评估等方面具有重要意义,广布的交通视频监控是行人群轨迹数据的重要来源。行人轨迹具有趋势性和规律性,提取的原始轨迹信息冗余较大,且密集行人群频繁遮挡,不同行人轨迹易发生误匹配,导致数据失真。针对以上问题,根据行人轨迹的局部结构特征和数值特性,设计一种改进的两阶段自适应滑窗轨迹压缩算法ATSSW (Adaptive Two Stage Sliding Window)和基于轨迹局部转向角的误匹配识别和分割方法ABTDS (Angle-based Trajectory Detection and Segmentation),清洗和压缩行人轨迹数据。首先,ATSSW算法考虑轨迹各坐标分量的数值分布特征,将提取到的所有原始轨迹分为漂移和非漂移2类,采取不同的策略分别压缩2类轨迹;然后,ABTDS算法分析压缩后的轨迹局部转角特征,辨识误匹配轨迹样本;最后,ABTDS算法分割误匹配样本,并用分割后的轨迹更新原始轨迹数据集。研究结果表明:ATSSW算法压缩了653条原始行人轨迹,总压缩信息损失1 002.04,总平均轨迹压缩率为6.07%,总平均轨迹压缩保留率为95.35%;原始轨迹集中存在126条误匹配轨迹,ABTDS算法辨识并成功分割了其中的107条,检出率为84.92%;所提算法抑制了原始行人轨迹中漂移点和误匹配现象所致的干扰,减少了原始轨迹数据噪声,可提高轨迹数据驱动的行人行为建模精确度;适当压缩原始轨迹,可减轻轨迹数据存储处理的负担。 相似文献
676.
针对边界模糊、路况多变的非结构化道路,为满足智能汽车在正常、应急等复杂行驶工况下对可行驶区域的视觉检测需求,提出一种在M形深度架构下融合多尺度交互策略和双重注意力机制的可行驶区域推荐模型,能够在复杂驾驶场景中精细分割出非结构化道路的强推荐、弱推荐、不推荐行驶区域。首先,在编码器-解码器的骨架基础上,构建倒金字塔式的多尺度分层输入和分层输出结构,以有效融合非结构化道路的浅层形态学特征与深层语义信息,并平衡模型在不同尺度上的预测偏倚,提升复杂驾驶场景下对多尺度与变尺度目标的分割精度;其次,构建集成通道注意力和空间注意力的跳跃连接结构,使模型在实现编码特征与解码特征高效传递的同时,聚焦于学习与道路可行驶性相关的重要特征,进一步强化模型对非结构化道路的检测性能。通过多种途径构建包含城郊、乡村、园区等真实场景的非结构化道路驾驶数据集。试验结果表明:得益于M形深度架构对多尺度交互策略和双注意力机制的融合,提出的模型在多种真实驾驶场景下均能较好地实现强推荐行驶区域、弱推荐行驶区域、不推荐行驶区域和背景区域的精细分割,平均交并比达到92.46%,平均检测速度达到22.7帧·s-1;与现有其他主流模型相比,提出的模型兼顾了分割精度和时间效率,在非结构化道路可行驶区域检测任务上有明显优势。 相似文献
677.
为了量化城市公交车给区域混合交通带来的安全风险,通过提取交通冲突数据并识别连锁冲突,研究了公交车行车风险的量化分析方法。在数据采集上,采用了航拍图像并基于YOLOv4网络学习航拍目标的外观特征,检测并跟踪航拍车辆,从而提取带精细属性的车辆轨迹数据。在冲突识别上,将不同车道上可能发生横向碰撞的车辆对之间的相对位置作为约束条件,在跟驰模型的基础上补充了匹配相邻车道上车辆对的动态关系,从而将经典碰撞时间(TTC)模型扩展至可同时识别侧向冲突的二维TTC模型;基于车辆刺激-反应理论标定每个冲突车辆对区域交通造成连续干扰的时空范围,根据干扰范围的动态变化建立冲突间的作用关系并形成时序性的冲突树模型,从而识别连锁冲突并追溯连续风险形成的因果过程。在风险研究上,从3个方面量化不同状态下城市公交车的行车风险:①基于二维TTC模型解析冲突频率;②在此基础上结合累积频率法解析冲突严重性;③通过连锁冲突比例及冲突树长度解析冲突聚集的概率和范围大小。采集广州大桥路段航拍视频进行实验研究,结果表明:城市公交车在拥堵常发路段不仅冲突风险高,且带有较高的冲突严重性和区域聚集性;拥堵流中公交车的冲突频率超过9次(/ veh·min);公交车的严重冲突率为33.39%,远远高于小汽车的16.61%;公交车的区域连锁冲突发生率为30.75%,达到了小汽车(14.67%)的2倍。 相似文献
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