车辆跟驰的随机优化速度模型及其稳定性分析

传统优化速度模型(OV)中把驾驶员的灵敏度系数设定为相同的常数值，而在真实驾驶情 况下，驾驶员的灵敏度系数会在跟驰过程中发生随机性变化。为描述这个交通流的随机行为，将 驾驶员的灵敏度系数模型化为高斯白噪声过程，建立随机优化速度模型(Stochastic Optimal Velocity，SOV)。然后，运用随机动力学稳定性分析中的矩稳定性理论分析SOV模型的稳定性， 得到一阶和二阶矩稳定性条件的解析解，解析式表明：SOV模型的稳定域由灵敏度系数的均值和 噪声强度，以及车头间距共同决定。最后，应用蒙特卡洛法进行数值模拟，模拟结果验证了矩稳 定性条件的有效性。与确定性OV模型进行数值模拟对比，结果表明：SOV模型中灵敏度系数的 噪声强度会增加交通系统产生拥堵的可能性，在扰动传播过程中的影响体现在扰动演化的波动 振幅上。     

基于最小二乘支持向量机的车辆跟驰行为模型

基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)算法建立符合我国道路交通流特征的车辆跟驰模型,并用该模型模拟单车道道路上车辆的跟驰行为。采用NGSIM提供的数据对LS-SVM模型进行仿真验证,将测试结果与传统的Gipps模型进行对比。结果表明:与Gipps模型相比,LS-SVM模型对应的各项误差指标精度均有明显改善,能够挖掘变量之间的潜在关系,弥补传统车辆跟驰模型的不足。     

采用缓膨胀材料防治高填土路基桥头跳车的探讨

现行的高填土路基台背回填工艺及出现桥头跳车后的自治方法，难以从根本上解决路基自然沉降稳定前的桥头跳车病害。通过对桥头跳车成因的深入分析，提出了用缓膨胀法处治桥头跳车的理论及具体实施方法。     

车辆跟驰模型对比研究

车辆跟驰理论作为交通流理论的一个重要分支，半个世纪以来一直受到交通研究人员的重视并得到持续快速发展。主要介绍了几个重要模型并结合各自的特点进行了对比研究。建议实际应用时应根据系统要求结合模型的特点进行选择，必要时进行适当的改进。     

驾驶风格对不同跟驰场景下跟驰行为影响分析

为了分析驾驶风格对不同跟驰场景下跟驰行为的影响,利用高逼真度驾驶模拟器设计晴天、雾天两种天气状况和自由流、拥挤流、阻塞流三种交通流状态组合的六类典型跟驰场景。以跟驰过程中的最大加速度、最大油门踏板受力、最大油门踏板受力速度作为指标,通过K-means聚类识别方法,对六类典型跟驰场景下不同驾驶风格的驾驶员进行聚类识别,并以跟车间距、车头时距为风险指标评价不同驾驶风格的驾驶员在六类典型跟驰场景下的跟驰风险。结果表明：六类典型跟驰场景下,不同驾驶风格驾驶员的跟驰行为存在明显差异;激进型驾驶风格驾驶员倾向保持更小的跟车间距和车头时距,跟驰过程中的碰撞风险更高;晴天和自由流场景下不同驾驶风格驾驶员跟驰行为差异性更加显著。     

理想条件下路网临界速度的研究

运用最优化和跟驰理论，确定了车辆稳定跟驰行驶速度与车辆在该状态下的车头间距和行驶时间等关系。建立了路网临界速度模型，同时应用该模型和利用先进的地理信息定位系统（车载GPS）在北京市路网上采集的基础数据，计算出北京市路网达到理想容量状态时的临界行驶速度。     

钩缓拆装机设计方案的模糊综合评判

简要介绍了钩缓拆装机的两种设计方案,给出了运用模糊综合评判选择设计方案的方法,并用此方法对两种设计方案进行综合评判.评判结果表明,轮轨式钩缓拆装机优于叉车式钩缓拆装机.当客车下面有检修地沟时,建议采用轮轨式钩缓拆装机.     

基于驾驶模拟技术的不良天气对驾驶员跟驰行为的综合影响研究

近年来不良天气频发,对城市交通流运行影响较大。从驾驶行为角度,利用驾驶模拟技术,搭建城市快速路场景,分析多种雨、雪、雾等不良天气对直线路段下跟驰行为的影响。利用单因素方差分析方法,研究不同天气条件下车头时距、车头间距振幅、最小跟驰车速差、最大跟驰车速差以及跟驰加速度等指标的显著性,进而使用主成分分析方法研究不良天气对道路交通流的影响。研究结果表明:车头时距、车头间距振幅、最小跟驰车速差在不同天气条件下具有显著性差异,且一般随天气恶劣程度增加,车头时距与车头间距振动幅度变大,最小跟驰车速差减小。不同天气条件对交通流顺畅性影响从大到小依次为大暴雪、大雨、大暴雨、大雾、中雨、雾、强浓雾、大雪、轻雾、小雨、晴天。     

对SS_4型电力机车轮对打击音的分析与对策

针对轮对打击音的现象 ,分析原因 ,提出判断方法和换轮箍的合理时机。