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11.
为评价高速公路的交通安全性,可构建路段车速特征指标,从而对高速公路的交通安全性进行量化分析。运用统计法从车辆轨迹数据中提取速度特征,包括85%位车速、标准差以及变异系数等,建立以时间间隔为断面数的路段车速离散度指标,并使用同济道路轨迹数据平台中公开的山西五盂高速公路数据,对指标进行实例验证。结果表明:隧道路段与纵坡桥梁组合路段的变异度分别为0.495与0.569;弯坡组合路段的路段车速离散度达到0.087 99,而全路段相应值为0.032 10。研究表明:路段车速离散度可表征断面车速离散度缺失的车速纵向离散程度,能够对高速公路的交通安全进行定量分析,且基于路段车速特征的高速公路交通安全分析方法与路侧设备的轨迹数据采集手段优势互补。 相似文献
12.
13.
以直接传动形式的船舶推进轴系为研究对象,基于连续-离散混合模型,开展推进轴系纵向振动动力吸振设计分析。采用直接法和模态叠加法计算比较推进轴系在螺旋桨脉动推力下的频率响应,识别出第1阶模态是优势模态。结合Lagrange方程和模态展开定理推导出推进轴系连续-动力吸振器离散混合模型的动力学方程,采用动力调谐优化方法对动力吸振器进行优化设计,在优化状态下讨论动力吸振器的控制效果和参数影响规律。分析结果表明:动力吸振器安装位置应尽可能接近螺旋桨端,以减小动力吸振器动力参数值;第1阶共振线谱的减振效果与动力吸振器安装位置无关,仅取决于其质量比。 相似文献
14.
冰阻力是影响船舶在冰区航行性能的关键因素。当前主要的冰阻力研究方法有经验公式法、模型/实船试验法和数值模拟方法。数值模拟方式能够对船舶破冰的全过程进行快速模拟,且模拟成本低,参数易于控制 、结果较为准确,是一种比较适宜的冰阻力预报方法。随着计算技术的进步,各种数值模拟方法层出不穷,其中包括基于网格单元的有限元模型,基于无网格方法的离散元模型、SPH法、近场动力学模型等;近年来,网格模型与无网格模型的耦合方法也逐渐发展起来。文章简要梳理了冰区航行船舶冰阻力数值研究的进展,并基于研究现状提出尚需进一步解决的问题,意在为进一步提高冰阻力数值模拟精度提供参考。 相似文献
15.
应用流体力学计算软件FLUENT对25%开孔率下不同形式的新型导流板式防风网流场进行了模拟。比较了常规直立式防风网和不同导流板弯曲长度和弯曲角度组合的导流板式防风网后物料堆垛表面的风速、湍流强度以及剪切应力的分布规律,并用离散相模型预测了网后堆垛表面粉尘颗粒的运动轨迹。研究结果表明:导流板式防风网减小了来流风对堆垛的直接作用,提高了防风抑尘水平。 相似文献
16.
17.
为解决通航密度大、航道窄以及航行线路复杂区域的船舶通航安全问题,以具有典型代表性的海坛海峡为例,利用虚拟航点与虚拟AIS数字航标进行海坛海峡的导航.该海峡航行环境复杂.新修建的海峡大桥对船舶通航提出了更高的要求,仅靠VTS和AIS航标不能完全解决所有的问题.采用数字化航标--AIS虚拟航标帮助导航,依据有限个离散航点拟合成船舶航线函数,AIS基站利用编程方式将AIS虚拟航标信息通过VHF频道传送到AIS船台,并在与AIS相连接的电子海图中显示于航线两侧,以便解决复杂水域的航行问题.这种方法既节省了航标的维护费用,又能动态地对某海域适当地增减航标,有效地保证船舶在该海域中安全地航行. 相似文献
18.
研究目的:为了研究米轨混凝土枕和钢枕横向阻力分担情况,本文采用离散元法分别建立米轨混凝土枕和钢枕有砟道床模型,并通过单根轨枕横向阻力试验验证离散元模型的正确性,进一步研究米轨混凝土枕、钢枕横向阻力分担比例。同时在离散元模型不同部位建立测量圆监测道砟孔隙率,探究轨枕横向移动过程中不同部位道砟密实度变化规律。研究结论:(1)米轨混凝土枕枕端和枕底提供了约79%的道床横向阻力,与道砟颗粒接触面大的轨枕侧面道床阻力占比较小,可以采用密实和部分胶结等方式使枕心道砟充分参与作用;(2)米轨钢枕枕端提供了约60%的道床横向阻力,枕底提供了约30%的道床横向阻力;(3)米轨混凝土枕道床横向阻力主要来源于轨枕与底部道砟颗粒的摩擦作用和砟肩道砟的压力作用,而米轨钢枕道床横向阻力主要来源于枕腔内部道砟的挤压摩擦作用和砟肩部位道砟的压力作用;(4)本文结论可为米轨无缝线路的设计和养护维修提供参考和借鉴。 相似文献
19.
层间剪切破坏是钢桥面铺装主要病害之一,为了对钢桥面铺装复合结构层间剪切行为进行研究,基于三维离散-连续耦合方法建立了钢桥面铺装复合结构仿真模型,分析得出30℃条件下钢桥面铺装层间剪切破坏行为的变化规律,分析剪切速率对钢桥面铺装层间剪切受力状态的影响。研究结果表明过高或过低的行车速度对钢桥面铺装层都不利。对比分析离散-连续模型与离散元模型模拟结果发现,离散-连续模型计算结果更加符合实际情况。 相似文献
20.
为解决传统车队离散模型基于概率分布假设和现有交通流预测时间粒度过大不能应用于自适应信号配时优化等问题.在车队离散模型的建模思路上,先分析了下游交叉口车辆到达与上游交叉口车辆离去之间的关系,基于此构建了基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型.该模型以上游交叉口离去流量分布为输入,下游交叉口到达流量分布为输出,时间粒度为5 s.最后,通过实际调查数据标定模型参数并应用模型预测下游交叉口到达流量.结果表明,与Robertson模型相比,本文模型预测结果能够更好地反映交通流的变化特征,平均预测误差减少了8.3%.成果可用于信号配时优化. 相似文献