基于Vissim仿真软件的交通组织方案研究

高速公路在改扩建作业过程中,必然对路段行车道有所侵占,形成分合流区段,而交通流发生紊乱往往就发生在分合流区段。本文以沪宁高速扩建无锡段桥梁施工为例,运用Vissim软件进行交通流微观仿真分析,对交通组织过程中最小施工路段间隔、中分带开口长度以及合流路段长度进行了研究,降低了因施工造成的对交通运行的影响。     

PEM燃料电池阴极三维数学模型的建立与计算

建立了蛇形流场和点状流场的阴极三维数学模型，通过耦合求解质量守恒方程、动量守恒方程、Darcy方程和多组分气相扩散的Stefan—Maxwell方程，计算出两种不同流场阴极的催化层与扩散层交界面的O2和H2O浓度的分布、扩散层中间的气体速度分布．通过实验比较蛇形流场和点状流场的单电池性能．     

基于ARIMA的交通流量短时预测

采用AKIMA方法进行交通流量趋势预测．建模是利用现场调查得到的非平稳时间序列进行数据处理、建模．并根据AIC准则进行模型定阶,最后通过实测数据进行验证,结果表明。该ARIMA模型能够获得较好的中短期预测精度,因而可用于动态交通信号控制。     

高速公路动态交通流Elman神经网络模型

为了提高高速公路交通流建模的精度, 分析了离散的高速公路动态交通流数学模型, 基于Elman网络原理, 建立了回归神经网络交通流模型。回归神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为8、30、30和2, 采用Levenberg-Marquardt算法对回归神经网络进行训练, 并对一条5路段的高速公路进行仿真。结果表明: 回归神经网络平均相对误差为8.683 7×10^-5, 最大相对误差为4.237 1×10^-4, 与BP神经网络和RBF神经网络相比较, Elman回归神经网络能更好地逼近交通流数学模型, 真实地描述交通流基本特性, 能准确地建立动态交通流模型, 适应交通状况的变化。     

模糊数学方法在交通流预测评价中的应用

影响交通流状态预测的因素很多,如何对预测效果作出评价十分重要.过去往往根据一两个指标的简单对比得出结论,或者仅作定性评价,缺乏严密性.本文运用模糊数学方法,建立了一个量化的评价模型,通过模糊变换及其他相关计算得出结论,较常规方法更快、更准确、更科学,更适合多种预测方法同时进行比较.     

基于道路交通的相空间重构

利用相空间重构法,对道路交通中的车流量进行模拟分析,在选择适当的嵌入维数和延迟时间的情况下,得到相应的关联维度,即车流量这个时间序列的吸引子维度.得到的关联维度是个大于2的分形维,说明构成此序列的交通系统是个混沌系统.如果要进一步构建此系统的动力学模型,至少需要3个独立的参数变量.此方法为道路交通预测工作的顺利展开打下了一定的基础.     

基于OVM模型的交通流混沌研究

研究基于OVM模型的交通流混沌问题。用Matlab结合C 语言编写OVM模型的仿真程序来产生交通流时间序列。在一定的参数组合下,仿真研究交通流车队中不同序号的前后车辆之间的车头间距变化过程。通过分析这种车头间距变化过程的变化曲线并利用小数据量方法计算Lyapunov指数,证明了基于OVM模型产生的交通流中存在着混沌现象。讨论模型参数和仿真试验参数对该理论交通流运动状态的影响,给出相应的仿真研究结果,得出对于研究与应用交通流理论有益的结论。     

泥石流与主河交汇区三维数值模拟

依据流体力学和非牛顿流体力学原理,建立了交汇区混合流运动方程,分析并提出了双场交汇计算的耦合模型,主要包括数值计算方法、交汇区流变关系和泥沙沉降关系.通过计算表明,该三维耦合计算模型能与实测资料相吻合,并能详细刻画交汇区泥沙浓度分布规律及主河水位的变化.     

公路泥石流防治工程施工指南（Ⅰ）

作者根据多年来对公路泥石流的研究成果积累,编制了与所编制的《公路泥石流防治工程设计指南》相匹配的《公路泥石流防治工程施工指南》(以下简称《施工指南》).《施工指南》包括九部分,即总则和施工前的准备,以及速流结构、底埋隧道、拦渣坝、护岸结构、导流堤、翼型墩汇流结构、渡槽及糙底群桩等核心技术的施工.本文介绍了总则、施工前的准备、速流结构及底埋隧道的施工技术条文,为公路泥石流防治工程施工提供了重要技术借鉴,也为公路建设及养护相关技术规范的修改提供了重要依据.     

基于分子动力学的车流运行动态特性及其模型

车辆跟驰行为受前导车和道路环境等的影响,将车辆抽象成相互作用的分子,基于分子动力学构建相互作用势函数,建立基于相互作用势函数的分子跟驰模型.采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获得所需数据,并对加速度波动特性进行分析.将车辆运行状态分为常态行驶,起动加速和减速停车3种,根据实测交通数据对3种车辆运行状态进行模型参数标定,同时对分子跟驰模型进行稳定性分析验证,结果表明,相对于经典GM模型,分子跟驰模型稳定性更好,对实际交通状态拟合程度更高.