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41.
梁军  王军  杨云庆  陈龙  盘朝奉  鲁光泉 《汽车工程》2021,43(2):189-195,203
针对当前混行交通流场景下网联车对前车速度变化的实时性、安全性和车队稳定性较差的状况,提出一种由生成模型和辨别模型构成的网联车生成式对抗网络车辆跟驰模型(GANVFM).其中,生成模型提取跟驰参数中的前车速度、跟驰车速和相对车距计算生成加速度;辨别模型对生成模型生成的加速度参数进行相似度计算,并通过更新函数加以更新.采用...  相似文献   
42.
为研究智能网联车辆(CAV)对交通流稳定性的影响机理,对CAV车辆与人工车辆(HMV)构成的异质交通流,先建立车道管理策略下的交通流分配模型,提出车队管理策略下的车辆编队规模计算方法;再基于CAV与HMV车辆的跟驰模型,运用李雅普诺夫理论,搭建交通流稳定性分析框架;最后,构建异质交通流稳定性判别式,对比分析在不同管理策略下异质交通流稳定性的演变机理。研究结果表明:在随机混行条件下,当车辆速度大于23.12 m/s或CAV车辆的渗透率高于92%时,异质交通流处于恒稳定的状态;在车道管理策略条件下,当CAV车辆的渗透率低于60%时,异质交通流趋于稳定,随着CAV车辆渗透率的增大,通用车道稳定性开始逐级变差;当车辆采取编队控制算法且CAV车辆渗透率大于19%时,异质交通流处于稳定状态。CAV车辆在道路中随机混行,会对交通流的稳定性造成不良影响,而通过车道管理和编队控制,交通流的稳定性得到了明显改善。该研究可为智能网联汽车的安全管控及相关交通规划提供理论指导与借鉴。  相似文献   
43.
面向人类驾驶和具备协同自适应巡航功能的网联自动驾驶组成的新型混合交通流,考虑道路交通特性、道路结构以及匝道汇入前主线交通状态等因素的交互作用机理,基于概率统计理论解析网联自动驾驶渗透率和编队长度间的耦合关系,进一步基于间隙接受理论分析匝道汇入交通对合流区通行能力的折减效应,建立快速路合流区通行能力模型,定量描述不同道路...  相似文献   
44.
通过对不同分子量和电荷密度的聚丙烯酰胺(PAM)组合研究,说明所有的PAM处理均能改善土壤的渗透率,其中以中等分子量和电荷密度的处理效果为最优。该结论可望为生态护坡工程应用PAM提供试验依据和理论支持。  相似文献   
45.
双电层对非饱和粘土渗透率的影响   总被引:1,自引:1,他引:0  
为研究非饱和粘土中电荷对其渗透率的影响,首先阐述粘土双电层产生的机理,分析了双电层对粘土中极性液体流动产生电滞阻力的原因;然后利用物理化学中关于胶体动电性质的有关公式和达西定律,导出了受到电效应影响的水相渗透率公式,并结合已有的非饱和土渗透率公式,得到了考虑电效应影响的非饱和土的综合渗透率公式;最后以钠高岭土为例,分别计算出在温度为15℃、4种不同浓度的NaCl溶液考虑电效应影响的渗透率ke和不同饱和度下不考虑电效应的渗透率k*。计算结果表明:(1)在温度恒定的情况下,渗透液的浓度对ke影响很大,随着浓度的增大,ke近似线性减小;(2)渗透液的饱和度对k*影响显著,随着饱和度的减小,k*显著减小。因而,在溶液浓度较低和饱和度较低的情况下,非饱和土水的渗透应考虑电效应的影响;在饱和土中,电效应的影响很小,可以不予考虑。  相似文献   
46.
假设坝体岩土为双孔隙度介质,分析了坝体在流体孔隙压力变化和地应力的耦合作用下力学性能的变化和渗透性的演变规律。通过研究流体在岩土层内流动的规律、岩体变形以及力学强度的变化情况,为坝体稳定性与安全性提供参考。建立了基于流体运动、岩体骨架变形以及渗透率变化的数学模型,并根据模型分析地压与渗透率(孔隙度) 变化的规律,为解决工程中的坝体稳定性问题提供理论参考。  相似文献   
47.
预约式方法是解决非信控交叉路口多车协同控制问题的经典方法。传统预约式方法通常假设路口中仅存在智能网联车辆(intelligent and connected vehicle,ICV),缺少对人类驾驶车辆(human-driven vehicle,HDV)和ICV并存情况的讨论。本文基于预约式方法,针对ICV与HDV混行的非信控交叉路口协同控制方法展开研究,并探究ICV渗透率变化对非信控交叉路口通行效率的影响。首先,对混合交通流下非信控交叉路口进行功能区域划分,并提出混合预约多车协同控制架构;其次,基于预约式方法制定考虑HDV驾驶行为特性的混合预约多车协同控制策略,包括ICV单元格预约策略和ICV速度控制策略;最后,基于SUMO/Python搭建非信控交叉路口混合交通联合仿真平台,以路口通过率和路段平均速度为评价指标,在ICV渗透率分别为100%、90%、60%和30%的情况下进行不同交通流量下的仿真验证。结果表明,所提出的控制策略能保证所有车辆安全通过交叉路口,且非信控路口通行效率随ICV渗透率的提高而提高。  相似文献   
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