基于TAM的通勤者出行方式选择影响因素研究——以天津市为例

本文在TAM中引入感知亲社会变量,通过实证研究,量化分析了态度和低碳相关的五个因素对于通勤者出行行为意向的影响及其内在关系。实证分析结果显示,功能因素、低碳意识、低碳习惯均通过感知有用性、感知易用性和感知亲社会性显著影响通勤者出行行为意向,其中的两个方面占据主导作用,分别是功能因素通过感知有用性和感知易用性对出行行为意向的影响以及低碳意识通过感知亲社会性对出行行为意向的影响;情感因素仅通过感知有用性显著影响行为意向;象征因素仅通过感知亲社会性显著影响行为意向。结论可为交通管理部门有针对性地制定政策措施,引导居民低碳出行,缓解城市交通问题提供参考和启示。     

基于量表型选择集的出行信息需求有序选择模型

研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。      

地铁地下车站轨顶风道风口参数的优化

针对地铁地下车站轨顶风道排热效率较低的情况,提出了轨顶排热效率评价参数,并通过数值模拟对轨顶流场、温度场及排热效率评价参数进行计算.模拟计算结果表明:过多的冷风被吸入轨顶风道是排热效率低的主要原因;提高轨顶风道中的风口排风量及风口尺寸增加均无法有效增加其排热效率;轨顶热风分布区域较小.由此推论,排风口参数的优化策略为减小轨顶排风口分布尺寸,并适当将排风口位置向车头方向移动,为此可提高排热效率20％～50％.基于优化策略,提出了具体的优化方案,并通过数值模拟验证了优化方案的效果.     

车身碰撞修复

随着汽车车速的提高,在考虑轿车轻量化的同时,还必须考虑车身的防撞安全性能,当轿车发生纵向撞车时,车身各不同部位的刚性对其安全性的影响如图1所示,图中有剖面阴影线部分表示刚性结构,无剖面线部分表示柔性结构,由图1的四种方案可见,只有在车身前部和后部均为柔性结构,而中部为刚性结构的情况下,才能确保乘员的安全.     

旧水泥砼路面技术改造设计方案的探讨

结合204国道盐城南段旧水泥砼路面技术改造工程的施工实例，对“方案设计”进行思考和分析，指出其在实施过程中值得商榷的问题，提出“建议方案”，使得其更符合实际，方便施工，缩短工期，节省投资。