钢管混凝土桁架拱肋抗弯刚度研究

该文针对四肢格构桁式截面钢管混凝土拱肋,考虑影响钢管混凝土桁式拱肋抗弯刚度的多种因素,采用SAP2000程序,通过大量的结构模拟计算,给出各影响因素与挠度的关系,应用拟合的方法得出各影响因素与挠度的关系式,再由挠度与刚度的关系,推导出刚度与各影响因素的拟合关系式,并通过与传统计算理论的分析比较,验证计算钢管混凝土桁式拱肋抗弯刚度计算公式。     

考虑出行者行为的多重网络拥堵风险传播模型

城市道路交通拥堵风险传播过程受拥堵预警信息、出行者行为特性及居民出行流量分布等诸多因素影响.本文提出包括道路子网、信息子网和出行子网的多重网络模型,应用改进的UAU-SIR(Unaware-Aware-Unaware-Susceptible-Infective-Recovered)模型,探讨多重网络预警信息下的城市道路...     

纤维增强塑料(FRP)混凝土结构疲劳性能研究进展

FRP混凝土结构的疲劳性能是结构非常重要的一个性能,目前国内外对这方面的研究还较少,本文简要从FRP新建结构和FRP加固混凝土结构两方面介绍了国内外对FRP混凝土结构疲劳性能的研究进展,并对今后拟开展的研究工作提出了建议。     

外贴碳纤维布加固大比例钢筋混凝土梁抗弯性能

以某类铁路桥梁为原型,通过5根粘贴碳纤维布加固钢筋混凝土梁的1/3比例模型试验,研究了梁表面处理方式和加固前预载历史对加固梁抗弯能力和破坏形态的影响。试验结果表明,粘贴表面打磨的梁发生纤维布带面层剥离破坏,而凿毛处理时最终破坏均为混凝土压碎;若不出现剥离破坏,则碳纤维布具有良好的加固效果;加固时,梁上既有荷载越小,则加固效果越好。基于《规程》(CECS146:2003)的基本假定,考虑既有荷载的影响,对本文试件的屈服弯矩和极限弯矩进行理论分析,其结果与实测值较吻合,说明《规程》中计算屈服后压碎时的的正截面承载力公式对碳纤维布加固较大尺度、较高配筋混凝土梁也是适用的。     

驾驶行为与驾驶风险国际研究进展

驾驶人在驾驶车辆的过程中总会面临由自身或外界条件所带来的或高或低的风险,即驾驶风险,通过对驾驶风险进行识别、分析及评估是对风险进行管理的有效对策,明确由人为因素（即驾驶人个体特征及驾驶行为）所带来的驾驶风险并对驾驶人进行安全管理尤为重要。为了全面了解各类危险驾驶行为和各种驾驶人群体的驾驶风险行为研究进展,对驾驶风险领域重点问题进行了总体概述。从驾驶人个体特征及驾驶行为的角度出发,探究了驾驶风险领域目前的研究现状,并利用科学知识图谱展示驾驶风险领域研究的发展进程与结构关系。通过Web of Science核心合集数据库获取了3 406篇在1986~2020年（截至2020年2月29日）间出版的驾驶风险研究相关英文文献,共涵盖8 684位作者及6 018个关键词,基于科学知识图谱对该领域文献进行梳理与分析。结果表明：驾驶风险领域的国外研究在驾驶人选择方面主要从年轻驾驶人、老年驾驶人、新手驾驶人及职业驾驶人的角度进行切入,重点围绕酒驾、药驾、分心驾驶及疲劳驾驶等主题开展研究。与国外研究相比,中国在分心驾驶、疲劳驾驶领域的研究相对丰富,而针对酒驾、药驾的研究试验手段较为单一,研究不够全面;在研究对象的选取上,有必要进一步增加老年驾驶人及新手驾驶人的深入研究,包括老年驾驶人适驾性评估与教育培训,以及新手驾驶人驾照分级制度的可行性探索。在研究方法方面,国外常见研究方法包括问卷调查、驾驶模拟器试验、实车试验以及自然驾驶研究等,而中国在自然驾驶研究领域尚未充分开发利用;未来应考虑多种方法相结合并从不同角度促进对驾驶行为及驾驶风险的全面理解。     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。     

城市道路环境下自动驾驶车辆接管绩效分析（双语出版）

为了分析城市道路环境下高度自动驾驶中非驾驶相关任务和接管紧迫度对接管绩效的影响,基于驾驶模拟器设计了自动驾驶紧急接管场景并开展驾驶模拟试验,接管请求时间分别设定为3,4,5 s,非驾驶相关任务为读新闻、看视频、玩游戏,自动驾驶车速为50 km·h^-1,试验中共招募了49名被试（男性30名,女性19名）,被试的平均年龄为31.06岁（标准差为7.1岁）,驾驶人在自动驾驶阶段始终执行非驾驶相关任务,听到接管请求提示后需要接管车辆的控制权,并实施紧急避让操作。研究结果表明：在紧急接管情况下,接管紧迫度对合成加速度和最小TTC有影响,而对接管时间无影响,与5 s的接管请求时间条件相比,3,4 s的接管请求时间条件下的合成加速度明显增加,而最小TTC则随接管请求时间的减少而降低;非驾驶相关任务对接管时间和最小TTC有影响,而对合成加速度无影响,与无非驾驶相关任务相比,非驾驶相关任务会显著增加接管时间和降低最小TTC;碰撞几乎都发生在3 s和4 s的接管请求时间下,5 s的接管请求时间能够基本保证接管的安全性。     

驾驶过程中手机使用行为数据采集及分析

驾驶过程中使用手机的行为存在安全隐患,是当今导致交通安全事故的原因之一。文章借助于信息技术开发出采集使用手机行为数据的App,从真实数据出发,客观地分析驾驶员在开车过程中使用手机这一不良驾驶行为的覆盖程度及危险程度,并提出将手机使用行为作为驾驶风险评价因子。     

基于奖罚措施的小汽车通勤者出行行为研究

奖赏和惩罚措施是解决交通拥堵问题的重要措施,本文基于在北京市的调查,进行 2 种措施下出行选择行为的探索研究,得出奖励措施会使更多的小汽车通勤者转向非高峰出 行,而收费措施对于使其放弃小汽车出行效果更好.基于前景理论的分析显示：奖励措施下,大 部分出行者的方式选择为“收益”;而收费措施下,大部分出行者面临“损失”,不同群体在出行 选择时呈现不同的风险偏好态度.在引导小汽车高峰出行向错峰出行转移时,奖励措施比较适 用于中等收入群体,收费措施比较适用于中高收入群体;在引导小汽车高峰出行向其他方式转 移时,2种措施对低收入群体效果更好.以上结论可为交通需求管理政策的制定提供一些参考.     

城市快速路匝道最小间距模型

匝道间距是路线设计中的重要内容,对交通流有决定性的影响。根据城市快速匝道的特点,应用驾驶员行为理论,模拟了驾驶员城市快速匝道上的驾驶行为。认为匝道间距是影响城市快速路主线运行状况的关键因素。为了合理确定匝道最小间距,必须确定匝道组合模式和计算匝道加减速车道长度,并计算出车流从匝道汇入主线后,由于车流变道而形成交织车流长度。由此建立了不同匝道组合模式下的匝道最小间距模型。应用实例表明。当匝道间距不能满足最小间距时,车速降低,服务水平下降。