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兰新铁路第二双线穿越大风区综合选线研究 总被引:6,自引:5,他引:1
《铁道标准设计通讯》2015,(7):28-32
大风区段对铁路的建设及运营安全存在着各种危害,高速铁路由于具有速度高、车体轻的特点,其安全受到强风威胁会更大,高速铁路穿越大风区防风设置是世界性难题,目前尚无已成功运营的先例,高速铁路大风区综合选线需综合考虑防风设置、防排水、防沙、接触网防风等因素,科学合理进行方案比选研究。通过分析新疆境内四大风区分布及特点,利用既有兰新铁路设施及防风科研成果,对兰新铁路第二双线在穿越大风区段落综合进行选线设计研究,充分分析路基地段的防风设施设置以及线路平纵断面的防风布置选择,确保高速铁路在大风区安全、快速通过,以确定科学、合理的线路设计方案。 相似文献
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针对高速公路分流区、合流区分别建立负二项回归模型、零膨胀负二项回归模型、混合效应负二项回归模型3种交通事故分析模型,依据AIC准则、BIC准则、对数似然值、Vuong值等对模型进行检验,并采用拟合程度最高的NB模型进行事故影响因素分析。分析结果表明:1)主线年平均日交通量每增加1%,分流区、合流区事故数分别增加3. 50%,2. 23%; 2)主线平曲线半径、分合流区渐变段长度分别增加1%时,分流区年事故数减少0. 12%、0. 18%,合流区年事故数减少0. 07%、0. 28%; 3)分合流区车道数为单车道及4车道时对应的事故数相对较高; 4)分流区位于下坡路段比位于上坡路段具有更高的事故危险性,至上一分流区的距离与年事故数之间表现出显著的正相关性,较长的减速车道有利于提高交通安全性; 5)位于主线长直线路段末端的合流区诱发事故的风险较高; 6)重型车比例上升会导致年事故数升高。 相似文献
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在雨天行车时,往往因为视线较差及路面湿滑,容易导致意外发生,驾驶的心理压力也会比平常更大,但其实只要掌握几个原则和小技巧,雨天开车就不会再是件令人胆战心惊的事情!行车前1.检查雨刷状况想想看,如果在雨中行车却没有雨刷可用,那会是一件多可怕的事情?而且天有不测风云,所以一定要养成随时检查雨刷状况的习惯,如果清洁玻璃后仍有刷不干净或是跳动异音等状况,那代表胶条已经老化,请换一组新雨刷吧。2.检查轮胎状况当轮胎胎纹不足,或是胎压不正确时,会导致轮胎排水性能 相似文献
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为有效解决城市地下工程盾构施工风险事件高发、预警响应不及时等问题,基于风险分级管控理念,结合盾构掘进参数智能化预报警机制研究,研发了城市地下工程盾构施工风险分级管控系统平台,平台主要包括盾构掘进设备参数及监控数据全维度采集、综合信息集成、GIS图层展示、盾构掘进参数智能监控、监控量测数据智能采集、风险预测及预警管理、系统管理等模块,能够实现对盾构掘进数据超限智能预警、风险智能监控、施工风险动态管理以及成型隧道结构工后风险状态管控等功能。该平台的研发与应用,为有效解决当前盾构施工监管难度大、风险响应滞后等问题,以及对各类城市轨道交通及大型市政类工程盾构施工风险信息化智慧化管控平台建设提供参考样例。 相似文献
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面向车辆换道风险预测时特征差异大、样本不均衡、参数调优时间久的问题,将高精度微观车辆轨迹数据与超参数优化机器学习方法相结合,提出了一种可应用于智能网联车辆(ICV)的交织区换道风险识别与预警方法;基于无人机航拍视频,从广域视角提取了城市快速路交织区时间精度为0.1 s、空间精度为每像素0.1 m的换道轨迹,测算了车辆间距、矢量速度、加速度、接近率、速度角度等换道风险感知信息;引入考虑近邻车辆信息的换道TTC模型,以反映车辆汇入或汇出主线的迫切需求,描述其在不同位置的换道行为差异性;结合15分位数法和四分位差法,划分了换道风险预警等级;基于准确率、真阳性率、灵敏度等多项评价指标,遴选并对比了线性分类器、支持向量机、K近邻以及RUSBoost模型换道风险预测结果,得出交织区换道风险实时预警优选模型,针对优选模型进行了超参数优化与验证。研究结果表明:RUSBoost模型为优选模型;超参数优化机器学习方法迭代至第24次时,RUSBoost具有最小误差与最佳点超参数;RUSBoost、BRUSBoost优化模型预测准确率分别为91.40%、99.80%,AUC分别为0.96、0.99;BRUSB... 相似文献
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公共交通内部相对狭小和密闭的空间,使得乘客间频繁发生近距离接触,是流行病扩散的高危环境。面对诸如新型冠状病毒肺炎这类突发大规模流行病时,交通管理者通常采取的方案是全部公交线路停运,彻底阻断流行病通过公共交通系统传播这一个途径,但是对于公交乘客而言,如果缺乏替代的出行方式,将严重降低其移动性,甚至会影响其基本的生活条件。利用北京市公交IC卡刷卡数据,挖掘乘客的个人出行特征和相互之间的接触特征,构建公交乘客动态接触网络,试验数据统计显示北京公交乘客单次出行与他人的平均接触时间为17 min,通勤乘客工作日与他人平均累计接触123次。利用理论传播模型(SEI和SIS)模拟流行病在公共交通系统内的扩散,对比随机网络分析其特征,发现公交乘客间接触的周期性发生规律显著促进了流行病的快速传播。将乘客传播影响力集计至公交线路,针对常规公交网络设计停运部分线路的运营方案,使用站点间平均邻接距离作为指标,衡量部分停运方案导致的常规公交系统可达性损失。研究对比了停运方案实施前后的流行病扩散规模。研究结果表明,只需要停运小部分线路就能使流行病暴发得到遏制,同时公交系统的整体可达性没有明显下降。 相似文献
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