交叉口可变导向车道与信号配时协同优化模型

通过交叉口可变导向车道的车道功能与信号配时的协同优化,构建优化模型,对交叉口时空资源进行优化配置,以达到交叉口车辆平均延误最小的目标。根据优化模型所得的车道功能分配和信号配时参数进行交通仿真实验,探讨可变导向车道条件下不同信号相位相序方案对交叉口运行效率的影响,并分析不同进口道以及不同流向的车流受到的具体影响。结果表明,协同优化模型能显著降低交叉口的车均延误、提高车流运行效率,并使得在某些交通量条件下使用信号优化无解的问题变为有解;同时发现不同的相位相序方案对设有可变导向车道的进口及其对向进口的左转车流运行有较大的影响,合理的交叉口相位相序设置能够有效地减少交叉口时空资源的损失。     

换气与压缩过程对汽油机燃烧特性的影响研究

针对增压气道喷射汽油机进行了发动机换气与压缩过程对燃烧特性的影响研究,对比了两种状态下的气门升程与配气正时,基于发动机试验台架测试数据,重点分析了发动机动力性、经济性和燃烧特性。试验数据表明了配气相位的改变对燃烧有较大的影响,可使燃烧效率大幅度提高,爆震倾向减小。同时基于AVL-fire软件进行发动机进气与压缩过程三维CFD分析,分析结果表明:对燃烧特性的影响不能仅靠瞬态滚流比和缸内平均湍动能进行判断,真正影响燃烧的是火花塞附近湍动能的变化,即发动机换气与压缩过程对燃烧特性的影响来自压缩上止点火花塞附近的湍动能。     

基于VISSIM仿真的交叉口信号控制优化方法研究

随着城市交通量的不断增长,传统的交叉口优化方法所起到的效果已日趋微弱。目前,迫切需要一种新方法来提高交叉口的通行能力。以镇江市谷阳路—禹山路十字为例,应用VISSIM仿真软件及优化交叉口信号配时方法对现状进行分析,提出优化方案,优化后的仿真能有效缩短交叉口的延误时间,提高交叉口通行能力及效率。     

基于车速与信号协同优化的区域绿波协调控制模型

针对车路协同环境下的区域绿波协调控制问题，根据自动驾驶车辆车速可控的特点，提出利用绿波车速与信号配时的协同优化方法，建立一种区域绿波协调控制模型。模型在信号配时与相位相序优化的基础上，增加对路段绿波车速的优化，为车路协同环境下的自动驾驶车辆提供路段车速引导方案；通过扩大优化模型的可行解空间，以解决区域协调中相位差的设计问题；选取绿波带宽折减率与通行速度折减率的加权量作为模型评价指标，使得设计方案能够实现绿波带宽与通行速度的综合最优。算例结果分析表明：模型可以根据不同的绿波带宽权重系数，求解相应的绿波带宽与通行速度综合最优协调控制方案，其中绿波带宽最优方案的路网绿波带宽占比均值能够达到95%，明显优于TRANSYT模型的绿波协调优化效果。VISSIM仿真结果显示，与TRANSYT优化方案相比，所提模型方案能够减少干道平均停车次数39%，缩短交叉口平均延误时间10%，使区域交叉口的通行效率得到进一步提升。     

一种新的基于短训练符号的OFDM联合时间频率同步算法

提出了一种新的基于短训练符号的OFDM联合时间频率同步算法,通过使用一个长度为1.5倍OFDM符号长度的训练符号,可以很好地实现突发或连续的OFDM通信系统的同步,因此,本算法具有较低的系统冗余度。首先,接收端通过搜索两个在时域相同的短符号来完成粗定时同步,并且估计出小数频偏,然后对训练符号的样点数据进行小数频偏补偿,再使用本地序列与样点数据进行相关运算,得到整数频偏以及精确的定时同步位置。所有同步过程均在时域完成,因此具有较强的抗白噪声能力。仿真结果表明,该算法具有较小的定时估计误差和频偏估计误差,并且能估计大整数频偏。     

基于运行图的快速公交运营系统研究

在对快速公交系统(BRT)进行系统分析的基础上,提出了基于运行图的快速公交运营系统的概念,以解决当前BRT系统中存在的问题,建立适合国情的BRT系统。通过对系统实现中的技术、管理等各方面的分析,改进后的快速公交系统适用于当前,并将在较大程度上提高BRT系统的运行效率。     

邻车切入工况下前撞预警系统的驾驶人依赖特性

为提升邻车切入工况下的行车安全,基于驾驶模拟实验平台,研究了驾驶人对前撞预警系统的依赖特性评价方法以改进预警系统的设计。以预警时机(即碰时间TTC)为研究变量,采集了12名驾驶人的实验数据,以制动依赖指数、次任务评分为2项客观指标,以危险度评分、信任度评分为2项主观指标,建立了评价体系模型,实现了对驾驶人系统依赖程度的量化评价。设计了L9(34)正交实验,建立了依赖特性评价回归模型。结果表明:预警时机(TTC)对依赖特性的影响最为显著:过晚的预警时机(TTC=2.4 s)降低系统的有效性;过早的预警时机(TTC=1.2 s)易导致驾驶人对系统过度依赖。因而,适度推迟预警时机(TTC=1.8 s)可以抑制依赖性的产生,提升系统的安全性。     

城市信号控制交叉口仿真研究与优化设计

文章分析了西安市翠华路-育才路道路交叉口拥堵的原因,研究了从改善信号配时方案角度对交叉口进行优化的可行性,并相应地进行仿真评估,以出行时间、平均排队长度为指标对现状配时方案比较,说明优化效果。     

A NEW METHOD FOR DIAGRAMMING PACEMAKER/HEART INTERACTION

ＰａｃｅｄｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍｉｓａｎｅｗｂｒａｎｃｈｏｆＥＣＧ,ｗｈｉｃｈｉｓａｎｅｆｅｃｔｉｖｅｔｏｏｌｉｎｅｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅｐａｃｅｍａｋｅｒｓｂｅｈａｖｉｏｒ．Ａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｓｉｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｈａｖｅｍａ...     

Electric vehicles: How much range is required for a day’s driving?

One full year of high-resolution driving data from 484 instrumented gasoline vehicles in the US is used to analyze daily driving patterns, and from those infer the range requirements of electric vehicles (EVs). We conservatively assume that EV drivers would not change their current gasoline-fueled driving patterns and that they would charge only once daily, typically at home overnight. Next, the market is segmented into those drivers for whom a limited-range vehicle would meet every day’s range need, and those who could meet their daily range need only if they make adaptations on some days. Adaptations, for example, could mean they have to either recharge during the day, borrow a liquid-fueled vehicle, or save some errands for the subsequent day. From this analysis, with the stated assumptions, we infer the potential market share for limited-range vehicles. For example, we find that 9% of the vehicles in the sample never exceeded 100 miles in one day, and 21% never exceeded 150 miles in one day. These drivers presumably could substitute a limited-range vehicle, like electric vehicles now on the market, for their current gasoline vehicle without any adaptation in their driving at all. For drivers who are willing to make adaptations on 2 days a year, the same 100 mile range EV would meet the needs of 17% of drivers, and if they are willing to adapt every other month (six times a year), it would work for 32% of drivers. Thus, it appears that even modest electric vehicles with today’s limited battery range, if marketed correctly to segments with appropriate driving behavior, comprise a large enough market for substantial vehicle sales. An additional analysis examines driving versus parking by time of day. On the average weekday at 5 pm, only 15% of the vehicles in the sample are on the road; at no time during the year are fewer than 75% of vehicles parked. Also, because the return trip home is widely spread in time, even if all cars plug in and begin charging immediately when they arrive home and park, the increased demand on the electric system is less problematic than prior analyses have suggested.