智能网联车辆跟驰模型及交通流特性研究

智能网联车辆(Intelligent and Connected Vehicle,ICV)跟驰模型是研究ICV交通流特性的基础模型,针对ICV跟驰模型的建模及交通流特性开展研究。分析现有ICV跟驰模型存在的缺陷,考虑模型结构简洁且参数物理意义明确的特性,提出新的ICV跟驰模型。理论推导本文ICV跟驰模型以及原跟驰模型的基本图函数关系式,对比分析通行能力的影响,考虑周期性边界条件,设计数值仿真实验,仿真分析ICV的混入对混合交通流稳定性的影响。研究结果表明:本文所提ICV跟驰模型能够克服原模型通行能力受恒定车头时距影响较大的缺陷,相比原模型而言,本文ICV跟驰模型通行能力随自由流速度的变化幅度较显著,与实际车流运行特性相符合,同时,ICV有利于混合交通流稳定性的提升,当ICV比例达到60%时,混合交通流由不稳定状态转变为稳定状态。研究结果论证了所提ICV跟驰模型具备良好的模型特性,可为智能网联环境下的交通流特性分析提供模型参考。     

车流作用下车辆与桥梁耦合动态响应分析

采用微观交通流模型中的跟驰模型来模拟车流行驶过程中各车辆的速度以及它们之间距离的变化,建立了车流作用下简支梁的车桥耦舍振动方程,分析了桥梁在车流作用下的动态响应,为研究车流作用下桥梁结构动态响应提供基础性成果。     

水平缓倾岩层极高地应力隧道光面爆破施工控制技术

为控制水平缓倾极高地应力Ⅳ级围岩隧道施工中超欠挖问题,以达到隧道开挖成型的良好效果,保证企业赢得利润和减少隧道施工安全风险。以成昆铁路复线小相岭隧道为工程背景,采用理论分析与现场试验相结合的方法,分析水平缓倾高地应力隧道爆破施工存在问题,深入研究了影响光面爆破效果的主要因素。以单位耗药量、周边眼线装药密度、周边眼间距、最小抵抗线、相对距离为主要参数进行理论分析,结合光面爆破现场试验结果得到Ⅳ级围岩最佳爆破参数,总结出一套提高隧道爆破炮孔利用率和降低隧道线性超挖光面爆破参数的设计方法,解决了水平缓倾岩层极高地应力隧道施工超挖大、成型差、效益流失严重、安全得不到保证的施工难题,获得了比较显著的技术经济和社会效益。     

城轨车辆钩缓装置组装流水线设计探讨

介绍了城轨车辆钩缓装置节拍化组装流水线的设计及实施,为动车、高铁钩缓产品实现批量化生产提供了一种可行的思路。     

铁道车辆钩缓装置“黑匣子”监测技术方案研究

介绍了铁道车辆钩缓装置“黑匣子”的设计背景、特性参数选择及传感器安装方式,并论证了该技术方案的可靠性。结果表明,该方案可以有效提高列车运行安全性,建议尽快投入研制及装车试用。     

智能网联环境下复杂异质交通流稳定性解析

针对网联车辆与普通车辆构成的异质交通流，考虑网联车辆车对车(V2V)、车对基础设施(V2I)不同通信技术，研究复杂异质交通流稳定性.基于李雅普诺夫理论，分析对比不同通信技术下网联车辆与普通车辆构成的异质交通流稳定性；基于V2V、V2V/V2I的网联车辆和普通车辆以不同比例混合时，进行异质交通流稳定性判别及稳定域解析.通过数值仿真，验证理论解析的正确性.研究结果表明，基于V2V/V2I的网联车辆比基于V2V的网联车辆混入对异质交通流稳定性改善效果更显著.基于V2V、V2V/V2I的网联车辆同时汇入普通车辆交通流的情况下，当基于V2V的网联车辆比例较低时，不会明显提高异质交通流稳定性；而基于 V2V/V2I的网联车辆即使在低比例时，也会显著改善交通流稳定性；且基于V2V网联车辆比例较低时，平衡态临界速度值随着基于V2V/V2I网联车辆的比例增加近似呈线性减小.     

车辆荷载特性影响下的碰撞时间分布规律

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision, TTC)，被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性，分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据，分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响，利用KS 检验对比TTC分布的显著性.结果表明：TTC累计频率分布服从指数模型，在5%置信度水平上，跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响；前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险，超重增加了轻车跟驰重车，轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险；前后车不超速跟驰场景下，轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.     

车辆荷载特性影响下的碰撞时间分布规律

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision, TTC),被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性,分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据,分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响,利用KS 检验对比TTC分布的显著性.结果表明：TTC累计频率分布服从指数模型,在5%置信度水平上,跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响;前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险,超重增加了轻车跟驰重车,轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险;前后车不超速跟驰场景下,轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.     

智能网联环境下复杂异质交通流稳定性解析

针对网联车辆与普通车辆构成的异质交通流,考虑网联车辆车对车(V2V)、车对基础设施(V2I)不同通信技术,研究复杂异质交通流稳定性.基于李雅普诺夫理论,分析对比不同通信技术下网联车辆与普通车辆构成的异质交通流稳定性;基于V2V、V2V/V2I的网联车辆和普通车辆以不同比例混合时,进行异质交通流稳定性判别及稳定域解析.通过数值仿真,验证理论解析的正确性.研究结果表明,基于V2V/V2I的网联车辆比基于V2V的网联车辆混入对异质交通流稳定性改善效果更显著.基于V2V、V2V/V2I的网联车辆同时汇入普通车辆交通流的情况下,当基于V2V的网联车辆比例较低时,不会明显提高异质交通流稳定性;而基于 V2V/V2I的网联车辆即使在低比例时,也会显著改善交通流稳定性;且基于V2V网联车辆比例较低时,平衡态临界速度值随着基于V2V/V2I网联车辆的比例增加近似呈线性减小.     

考虑自动驾驶的混合交通流路段阻抗函数

为解决未来自动驾驶专用车道的规划设计问题,本文提出了一种自动驾驶车与人工驾驶车混合交通流路段阻抗函数模型.首先,分析了自动驾驶专用车道的设置对混合交通流中车辆跟驰模式的影响;其次,在此基础上,引入微观跟驰驾驶模型,推导了不同自动驾驶车辆渗透率条件下的路段通行能力函数,分析了自动驾驶车辆对路段通行能力的影响;然后,将混合交通流通行能力引入经典的BPR函数,推导了考虑自动驾驶的混合交通流路段阻抗函数模型;最后,设计了数值实验讨论了自由流速度(自由流行程时间)、自动驾驶车辆的渗透率和安全车头时距对路段阻抗的影响.结果 表明:(1)当路段流量较小时,自动驾驶车辆的引入对路段阻抗行程时间的影响较小;(2)当自动驾驶车的渗透率为30％时,设置自动驾驶专用车道对行程时间的改善最为明显;(3)当流量较小时,自动驾驶车辆渗透率对路段阻抗行程时间的影响较小,而随着路段流量的增大,自由流速度和自动驾驶车辆渗透率将共同决定路段的行程时间.相关成果可为未来自动驾驶专用车道的规划与设计提供理论支撑.