基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM）模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

排阵式交叉口几何设计与信号控制协同鲁棒优化

针对排阵式交叉口在实际交通波动环境中存在车辆滞留排序区,运行效率稳定性难以保障的问题,提出了鲁棒优化方法,平衡交叉口运行的效率和稳定性。在分析排阵式交叉口运行特性的基础上,指出了其运行效率波动性与交叉口几何设计、信号控制、交通需求、饱和流率和运行车速这5个因素有关。确定了将交通需求、饱和流率和运行车速这3个客观波动因素作为模型的输入参数,将几何设计和信号控制这2个可受设计人员控制的要素作为模型的优化控制变量进行协同优化的模型框架。在此基础上,以交叉口车均延误条件风险值最小为目标,考虑了各流向车道数、信号相位相序、排序区车辆清空等方面的约束条件,构建了基于情景的鲁棒优化模型,并建立了遗传算法对模型进行求解。通过案例分析,对鲁棒优化模型的置信水平取值和算法准确性进行了分析,证明了算法可以使目标函数收敛到最小值,并基于蒙特卡洛模拟对优化效益进行了检验。研究发现,所建立的几何设计与信号控制协同鲁棒优化模型可实现在交通需求和供给的波动下,对排阵式交叉口的车道功能、排序区长度以及主、预信号控制进行协同优化。相较于确定性的设计方法,在平均延误层面基本维持原有水平,但对延误标准差和最大值有着较为明显的改善,案例中分别减少了48%和23%。     

西安地铁3号线通化门站——胡家庙站区间暗挖段工法比选

根据西安地铁3号线通化门站—胡家庙站区间暗挖段工程特点,提出了台阶法+临时仰拱、中隔法(CD法)和交叉中隔法(CRD法)三种可行工法。运用FLAC数值模拟方法对三种工法引起的地表沉降进行了预测分析,确定台阶法+临时仰拱法为最优施工工法。实测结果表明,暗挖施工引起的地表沉降满足变形要求,提出的暗挖段施工工法合理有效。     

重叠隧道施工对邻近运营中重叠隧道的影响分析

四条隧道平行重叠近接施工的影响越来越明显,需对其进行分析。结合昆明地铁2号线上下重叠盾构隧道区间穿越既有1号线上下交错重叠隧道区段工程实例,根据平面和剖面位置关系,判定外部作业影响等级,提出变形控制标准及相应的工程措施。通过有限元ANSYS数值模拟分析,计算出重叠隧道盾构施工影响邻近运营重叠隧道的位移及内力大小分布,以判断重叠隧道盾构施工是否影响运营隧道的安全性。数值模拟结果表明,2号线重叠隧道盾构施工对1号线运营重叠隧道的影响是可控的。将数值模拟计算结果与监测数据进行对比,两者结果基本一致,表明所提工程措施是可行的,可保证运营隧道的安全,其对类似工程有借鉴作用。     

盾构穿越始发段土体加固区时土体沉降扰动分析

在整个盾构的掘进施工过程中,其始发段施工是事故频发的危险区段。为此,以武汉市地铁江汉路到积玉桥越江段施工为背景,选用FLAC3D软件对盾构穿过始发段全过程的土体扰动规律进行分析。数值仿真分析结果表明:在始发阶段盾构经过土体加固区时,土体横断面沉降槽呈现正态分布规律;将土体加固后,加固区的地表沉降很小,表明加固区土体受到的盾构施工扰动效应较非加固区明显减小;盾构中部通过加固区和非加固区分界面时地表沉降增加速率最大,盾构机前部和尾部通过时地表沉降增加的速率较小;盾构掘进过程中非加固区土层的沉降槽均呈现正态分布,盾构掘进主要影响盾构开挖洞口横向两侧18~22 m范围内土体,以及纵向15~20 m范围内的土体。     

城际轨道交通车辆空调通风系统的数值仿真研究

基于某型号城际轨道交通车辆头车建立客室及空调通风系统风道的三维几何模型,采用多面体网格离散计算域和流量进出口边界,将SIMPLE算法与Realizable k-ε湍流模型相结合,进行送风道的仿真优化及试验验证,以完成客室空间三维全流场仿真计算。研究表明,合适开孔率的孔板通过调节孔板位置对调节送风均匀性效果显著。通过对客室空间气流组织分布以及典型截面压力场和温度场的仿真分析表明,头车客室空间内的流场及温度场分布整体较均匀,满足工程设计要求。     

广州三条城际铁路线的客流特征分析

城际铁路是珠三角城市群内部互联互通的重要通道,实现了广州与周边城市的快速联系。通过对比研究了广深、广珠和广佛肇等3条城际铁路线的客运总量、空间分布、时间分布及客流成长等特征,为国内其他城市群发展城际铁路提供借鉴。     

车辆转向架前端加装弧形导流槽对转向架积雪结冰情况的影响

通过空气动力学仿真分析和风洞试验,研究车辆转向架前端加装弧形防风雪导流槽对车辆转向架积雪区域空气动力学性能的影响,以及对转向架区域积雪结冰情况的影响。研究发现:在车辆转向架前端安装弧形防风雪导流槽,可以减少气流对转向架区域的直接冲击;可增加底部气体流速,使夹带雪花颗粒的气流快速通过转向架区域;空气流经导流槽发生明显下扬,使原空气流线在进入转向架区域时发生的上扬现象消失;安装弧形导流槽对整个转向架区域的积雪情况有明显改善作用。     

软弱夹层对隧道光面爆破效果影响机理研究

以一实际隧道为工程依托,采用ANSYS/LS-DYNA数值模拟方法,针对含软弱夹层围岩隧道光面爆破成型效果问题开展研究。根据软弱夹层与隧道光爆层的相对位置关系,对软弱夹层的空间分布形态特征进行归类和概化处理,提出一种适用于分析软弱夹层影响下光爆层爆破成型效果的概化模型;开展软弱夹层对隧道爆破成型效果影响的多工况数值计算,分别从爆炸应力波的传播及爆生气体的楔入2个方面探讨软弱夹层对隧道爆破成型效果的影响机理,推演得到不同软弱夹层赋存状态下隧道爆破成型轮廓分布图式;结合工程实际施工情况,提出软弱夹层条件下隧道超欠挖爆破控制措施并进行爆破试验验证。结果表明,推演的软弱夹层条件下爆破成型与实际吻合较好;爆破参数调整后,隧道爆破成型效果理想。