500 m长钢轨普通平车装运纵向卸轨方案研究

为缓解T11专用车运轨压力,满足500 m长钢轨纵向卸轨需求,阐述500 m长钢轨普通平车装运卸轨发展现状,分析其在3种特殊情况下的运输需求,针对500 m长钢轨普通平车装运方案纵向卸轨存在的紧固方式局限性、卸轨阻力过大、滚轮磨损严重等核心问题,从实际出发提出500 m长钢轨普通平车装运纵向卸轨解决方案,即安装单根紧固...     

基于车辆加速度数据的互通立交匝道驾驶风险分析

为明确互通立交匝道的运行特性和驾驶风险,在重庆市南山立交和江南立交开展了超过30位被试者的小客车实车驾驶试验,通过Speedbox和Mobileye等车载高精度仪器采集了小客车在4条迂回式匝道上的连续运行数据,包括行驶速度、横向加速度、纵向加速度等,明确了迂回式匝道的车辆运行状态,然后运用表征横、纵向加速度关系的G-G...     

基于线性自抗扰控制的自动驾驶车辆纵向加速度控制算法研究

为提高自动驾驶车辆纵向加速度控制算法的鲁棒性,基于电动汽车纵向加速度系统仿射模型,提出了具有双观测器结构的线性自抗扰加速度跟踪控制算法,并通过带有遗忘因子的递归最小二乘法对阻力模型进行在线辨识,实现了驱动电机与制动系统之间的协调切换。通过搭建硬件在环(HIL)仿真平台对设计的控制算法进行了鲁棒性和实时性验证,结果表明,所提出的控制算法能够实现对加速度信号快速、稳定跟踪,能够在车辆纵向动力学模型未准确建模状态下对纵向加速度进行有效控制。     

小样本下基于迁移学习与LSTM的雾天高速公路车辆跟驰模型

由于在现实生活中能够采集到的不同雾天等级的高速公路车辆跟驰样本有限,导致雾天跟驰模型精度不佳,为此在长短时记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）跟驰模型的基础上,采用迁移学习（transfer learning,TL）方法来提升雾天跟驰模型的性能。利用驾驶模拟实验平台搭建高速公路雾天与正常天气2种实验场景进行驾驶模拟实验,获得296组正常天气下（源域）的跟驰样本与100组雾天下（目标域）的跟驰样本。提出了基于最长公共子序列（longest common sequence solution,LCSS）的迁移样本选择方法,从源域中选出100个样本迁移至目标域中,通过扩大训练样本提升LSTM从源域、目标域特征到目标域输出的端对端泛化学习能力,得到雾天高速公路车辆跟驰模型。为对比所提样本迁移方法对LSTM模型的效用,将LSTM-TL模型与训练样本全部来源于源域的LSTM-S模型和训练样本全部来源于目标域的LSTM-T模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比LSTM-S模型分别减小47.5%、27.7%和46.5%,比LSTM-T模型...     

基于深度强化学习的自动驾驶车辆跟驰行为建模

为提高自动驾驶车辆的跟驰性能,减轻交通震荡干扰的负面影响,研究了1种基于深度强化学习的自动驾驶跟驰模型。在现有奖励函数设计基础上融入对能源消耗的考虑,基于VT-Micro模型构建能耗相关项;同时对使用跟车时距构建行驶效率因素相关项的方法进行优化,添加虚拟速度来避免在交通震荡场景中出现计算溢出和车间距过近的问题。为克服过往抑制震荡研究中仅用闭合环状模拟道路和仿真车辆轨迹开展训练的局限性,选用NGSIM轨迹数据中交通震荡阶段的驾驶员行为特征搭建训练环境,应用双延迟深度确定性策略梯度算法（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm,TD3）训练形成多目标优化的跟驰模型。进一步构建模型性能测试评价体系,对比分析TD3模型与其他传统模型在跟车与交通震荡2类测试场景中的表现。跟车测试场景实验结果表明：在舒适度与行驶效率上,TD3模型和传统自适应巡航控制（Adaptive Cruise Control, ACC）模型表现相近,二者均优于人类驾驶员;在安全性上,TD3模型相较于传统ACC模型安全隐患降低53.65%,相较于人类驾驶...     

同步碎石路面施工若干问题的探讨

根据某旅游公路采用同步碎石路面技术的工程实例,通过对其施工基本原理的阐述,以及施工中出现的若干问题的分析,探讨了产生这些问题的关键所在.同时,探讨了同步碎石路面施工中值得改进的地方以及今后的发展方向,旨在为同步碎石路面的进一步研究提供依据.     

线路支承状态变化对轨道动态特性的影响

把温度力作用下的无缝线路简化为纵向力作用的弹性等间距支承的无限长均匀梁结构,通过连续梁理论,建立了纵向力作用下无缝线路钢轨的振动模型.分析了轨道结构钢轨自振频率与其纵向力间的内在关系,分别讨论了钢轨在承受纵向拉力和纵向压力时自振频率的变化特征,比较了钢轨类型改变、钢轨支承间距变化后对上述变化的影响.结果表明:纵向拉力作用下钢轨的竖向自振频率会随着拉力的增加而增大,钢轨支承间距加大会降低其自振频率;纵向压力作用下,钢轨的竖向自振频率随着压力的增加而减小;第一振型变化趋势基本分为两个阶段,当轴向压力较小时,呈线性变化,随着轴向压力的不断增加,逐渐地产生了非线性的变化;二阶及以上振型变化与受拉状态相似.     

基于高速公路自然驾驶数据的自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型

为解决当前自动驾驶车辆跟驰智能性评价中存在的以主观评价为主、缺少微观驾驶行为数据支撑的问题,以高速公路自然驾驶数据为基础,从自动驾驶车辆与人工驾驶车辆驾驶行为一致性的角度出发,构建自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型。首先,通过无人机视频拍摄和图像处理,获取了国内18个省份部分高速公路上的高精度车辆轨迹,利用K-means聚类方法提取了15 446组稳定跟驰数据。然后,采用描述性统计方法对速度、加速度、跟车间距及跟车时距等指标进行分析。通过Gamma分布拟合不同速度下的跟车间距,以不同速度下跟车间距众数为中心,将跟车间距按照样本量的70%、20%、10%划分为与人工驾驶车辆驾驶行为一致性较好、一般、较差等3种情况,以此为基础建立自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型。最后,通过自动驾驶车辆跟驰试验,证明所建模型适用于自动驾驶车辆跟驰智能性评价,相比既有研究,该模型的特点是能基于全过程、微观跟驰行为数据对自动驾驶车辆做出综合的量化评价。这表明基于自然驾驶数据与驾驶行为一致性构建的模型能客观、量化评价自动驾驶车辆跟驰行为,可用于自动驾驶车辆跟驰行为研究与技术参数设计。     

银川黄河大桥拓宽的纵向缝设计

大桥加宽是交通发展所面临的新问题,无论采用单侧或双侧加宽,均存在新、旧桥之间的衔接问题,本文所述的是新、旧桥采用分离设计,且用柔性桥面纵向缝的设计方案。     

山区高速公路驾驶人加减速行为建模

山区地形地质条件复杂,各类复杂的组合线形设计更为常见,例如直线与平曲线间组合或不同平曲线间组合。驾驶人在相邻组合路段行驶时会感知到线形的变化,引起驾驶行为的改变,最终车辆的纵向加速度也会随之改变。频繁的加减速行为会引起驾驶人不适,甚至形成安全隐患。目前针对相邻组合路段驾驶行为的研究中,关于加速度的研究主要基于路段特殊点进行计算。随着驾驶模拟技术的发展,高仿真驾驶模拟器为高速公路的设计评估提供了更好的数据及试验条件支撑。在高仿真驾驶模拟器中,基于湖南省永吉高速公路道路设计参数及周边地形环境参数,构建山区高速公路的三维虚拟模型,以山区高速公路中的相邻组合路段为研究对象,获取山区高速公路组合线形路段的车辆纵向加速度数据,提取加减速事件后,基于驾驶人的加减速行为,采用混合Logit模型,分别判定道路线形层和驾驶人层的影响,研究组合线形对驾驶人纵向加减速选择的具体影响变量以及变量的影响范围。研究结果表明：下游路段最大曲率、上游路段圆曲线段比例、下游路段变坡点数量、下游路段曲线数量、上游路段平均曲率和当前位置曲率等对驾驶人加减速行为有显著影响;通过对比混合Logit模型和多元Logit模型,指出驾驶人层面对模型结果的影响显著。研究结果提供了一种山区高速公路连续纵向加减速行为的建模方案,并可为研究驾驶人在复杂线形条件下的纵向加速度选择行为提供基础。