基于期望间距的车辆跟驰模型的建立

以“期望间距”为基准参理,考虑驾驶员的心理和生理因素,建立了车辆跟驰模型,为研究驾驶行为提供了一种新的思路。     

纳观尺度沥青相态力学特性老化行为

选取原样、短期老化和长期老化的基质沥青与SBS改性沥青为研究对象, 利用原子力显微技术的定量纳米力学(QNM)性质功能模块测试了沥青纳观相态的力学性质; 利用Nano Scope Analysis软件对沥青相态力学图像进行量化分析, 重点分析了相态模量和黏附力这2个指标; 采用细观力学领域中的Halpin-Tsai模型研究了沥青多相态力学性质的复合行为, 并探究了纳观尺度沥青相态力学特性的老化行为。分析结果表明: 基质沥青中蜂形相态和基质相态的纳观模量分别集中在600.0和18.3 MPa, 纳观黏附力分别集中在10.3和18.6 nN; SBS改性沥青中蜂形相态和基质相态的纳观模量分别集中在899和35 MPa, 纳观黏附力分别集中在30.2和38.4 nN; 对于基质沥青, 原样、短期老化和长期老化沥青的复合模量分别为111、138和187 MPa, 复合黏附力分别为16.7、14.3和4.2 nN; 对于SBS改性沥青, 原样、短期老化和长期老化沥青的复合模量分别为158、313和547 MPa, 复合黏附力分别为32.2、35.0和15.8 nN; 沥青纳观相态结构中, 蜂形相态属于高模量、低黏附力相态, 而基质相态属于低模量、高黏附力相态; SBS改性沥青的相态模量与黏附力显著高于基质沥青; 随着老化程度的增加, 沥青相态的力学性质发生变化, 且不同相态的老化行为存在显著差异; 采用QNM技术可有效辨别纳观尺度沥青相态的力学特性, Halpin-Tsai模型可用于量化沥青相态力学性质的复合行为。     

砂卵石地层台阶法施工隧道围岩-支护结构应力应变特性三维离散元分析

为了解砂卵石地层隧道围岩和支护结构的应力应变特性,以青海循隆高速公伯峡隧道为依托,借助PFC3D离散元软件对公伯峡隧道穿越砂卵石地层进行三维模拟,重点研究以密排短管棚预支护为根本前提,以三台阶预留核心土为施工方法的砂卵石地层围岩和支护结构的应力应变特性,并与现场实测进行对比分析。研究结果表明： 隧道台阶开挖时,围岩应力集中范围逐渐从拱顶过渡到拱腰,直到拱脚,对应的塑性区范围不断扩大,且密排短管棚对塑性区的发展有一定的“遮拦效应”; 围岩横纵向变形规律一致,主要是向隧道临空面产生收敛变形,且密排短管棚形成的梁拱效应限制了掌子面前方位移发展; 2种方法得到的初期支护变形规律一致,均呈阶段性变化,拱顶下沉累计值大于周边收敛累计值,且两者的最终变形量均满足规范限值要求。     

北京市中心城公共停车场停车时长影响因素研究

以北京市中心城六区的公共停车场作为研究对象,采用行为和意向相结合的停车场用户问卷调查方法对停车场现状进行调查。运用多分类Logistic模型,对影响停车场用户的停车目的、停车价格以及停车费用支付者等因素进行筛选,并确定影响停车时间的主要因素。     

突发公共卫生事件对出游意愿影响的实证研究

为了考查突发公共卫生事件后公众的出游意愿,在MGB模型的基础上,构建 影响出游意愿各自因素之间关系的概念模型. 提出了10 个假设,揭示突发公共卫生事件 后各因素对出游意愿影响的作用机理,运用回归分析和路径分析方法,对所收集到的有 效样本数据进行实证研究.研究显示,出游态度、感知行为控制和积极的预期情感对出游 欲望有显著的正向影响;出游欲望和非药物干预行为对出游意愿有显著的正向影响;消 极的预期情感对出游欲望有显著的负向影响,对突发公共卫生事件的认知使出游者采取 非药物干预的行为也有明显的正向影响.     

多车道高速公路出口开口段安全特性分析

为研究不同断面形式下的多车道高速公路出口影响区开口长度及流量与交通安全的关系,针对2种断面形式的高速公路出口,分别设计了3种不同的开口长度,结合3种不同流量条件设计了18个不同的驾驶模拟场景.实验招募30名被试者开展模拟驾驶实验,提取不同开口长度及流量条件下各断面形式高速公路出口的车辆行驶轨迹、换道间隙的选择、减速度、...     

螺旋匝道和螺旋桥的小客车行驶速度特征

为明确螺旋匝道和螺旋桥处的驾驶行为模式和汽车运行特征,在涪陵长江一桥、乌江二桥、重庆融侨大道和涪陵金凯环形高架4处地点开展螺旋匝道实车试验,用车载仪器采集自然驾驶状态下的汽车连续行驶轨迹、速度以及周围行驶环境等信息。基于自然驾驶数据,研究螺旋匝道范围内的速度变化模式、幅值特性以及影响因素。研究结果表明：单车道螺旋匝道的速度变化模式多样化,双车道螺旋匝道的行驶速度在整体上维持稳定,匝道范围内的连续升坡和降坡并未导致速度出现趋势性衰减和趋势性升高;螺旋匝道并入主线时,驾驶人在合流鼻之前有明显的、共性的减速行为,这与现行设计标准中的设计假定相反;除涪陵长江一桥之外,其余3处都是下行速度低于上行速度;螺旋匝道设计速度越低,实测速度与设计速度之间的偏离越严重,并且速度幅值离散化,因此不建议使用20 km·h^-1的匝道设计速度;螺旋匝道运行速度与匝道半径成正相关。     

自动驾驶中视觉次任务对年轻驾驶人接管时间的影响

为了了解有条件的自动驾驶中,年轻驾驶人的接管反应特性,分析视觉次任务（3×3箭头次任务和4×4箭头次任务）和接管请求时间（TTC为5 s和7 s）对不同接管时间的影响,基于驾驶仿真平台,设计了包含不同的视觉次任务和接管请求时间的自动驾驶接管场景,针对29名年轻驾驶人进行模拟驾驶试验。使用双因素方差分析来研究不同次任务与不同接管请求时间对接管时间的影响,以及使用Pearson相关性检验来分析不同接管时间的相关性。研究结果表明：与无次任务相比,次任务会显著增加接管时间;不同的次任务对接管时间无影响,次任务与前方有障碍物时的接管请求时间对接管时间无交互作用;与前方无障碍物时的接管相比,前方有障碍物时的接管会显著减少接管反应时间;在驾驶人执行次任务的情况下,不同接管请求时间对转向反应时间和制动反应时间无影响;在前方有障碍物的接管中,驾驶人更倾向于采用制动加转向的组合操作来回避风险,且驾驶人接管回避操作中直接转向和制动加转向的组合操作的比例相同;接管反应时间与制动反应时间有较强的相关性。     

基于DE-EL的城市快速路合流区危险驾驶行为识别方法

为提高快速路合流区行车安全水平,实现合流区危险驾驶行为准确识别与交通事故预防,基于车辆轨迹数据提出了1种合流区驾驶人危险驾驶操作行为辨识方法。依托合流区交通航拍视频轨迹数据,运用风险度量法与四分位差法确定4类合流区驾驶人危险驾驶操作行为特征指标阈值。通过前期建立的合流区危险驾驶行为谱,计算驾驶人危险操作得分G,标记危险驾驶人,实现驾驶人分类。选用ROS、SMOTE、ADASYN数据均衡算法（data equalization,DE）对不平衡数据集中的危险驾驶人样本进行扩充,降低轨迹数据集的不平衡度。联合XGBoost、LGBM、AdaBoost集成学习分类算法（ensemble learning,EL）建立DE-EL模型,以车速、变速、横向操作、位置特征以及时间占比5类特征参数变量作为输入,对合流区驾驶人危险驾驶操作行为进行识别。通过Spearman相关性分析对DE-EL识别模型输入特征参数进行优化,提升合流区危险驾驶操作行为识别模型的性能,最终从模型的精确率、召回率、F1值和AUC值确定最优合流区危险驾驶行为识别模型。研究表明：合流区驾驶人行车风险水平与横向操作关联度最高,与车辆速度关联度较低;不平衡的轨迹数据集通过单一的EL算法难以有效识别危险驾驶操作行为,DE算法可显著提升分类算法的性能;特征优化工程后,DE-EL识别模型的性能得到了提升,结果表明SMOTE-LGBM模型对合流区危险驾驶行为的识别效果最好,精确率为93.4%,召回率为92.1%,F1值为0.927,AUC值为0.933,模型可用于合流区危险驾驶行为识别、预警以及干预。