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1.
2.
为准确识别高速公路匝道对主线车流的影响等级和范围,本文提出基于速度波动特性的高速公路匝道影响量化方法。通过建立改进加权速度排列熵指标以量化各服务水平下匝道对高速公路主线车流的影响,对建立的指标进行谱聚类分析来确定匝道的影响阈值。应用京昆高速及二广高速的99个平行式合流匝道和直接式分流匝道多点主线线圈检测器数据的分析结果表
明,所提出方法可识别高速公路主线车流受匝道的影响程度。合流匝道对主线最外侧车道的影响比次外侧车道高4%~69%;A~C级服务水平下,分流匝道对上游主线最外侧车道影响程度比次
外侧车道高6%~29%,D~F级服务水平下,最外侧车道受影响程度比次外侧车道低10%~13%。合流匝道的影响范围是合流点上游350m至下游550m;其中上游160m至下游100m和下游180~
270m为核心影响范围。分流匝道影响范围为分流点至主线上游850m,其中750~850m、450~
600m、100~300m为核心影响范围。研究成果可为高速公路匝道交通设计、管控策略和提升仿真可靠性提供依据,可有效降低设置匝道带来的影响。 相似文献
3.
准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提,有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象,研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集,构造滑动时间窗口,以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量,以出租车当前时间的移动速度为输出变量,采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化,得到模型最优参数组合,并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析,将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明:所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差(MAE)为9.841,均方根误差(RMSE)为12.711,均低于非参数回归模型和神经网络模型,提高了出租车速度的预测精度;由于出租车速度序列缺乏规律性,调整后的R2(R2 _adjusted)为0.592,且相较于其他2个模型,XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果,避免了过拟合造成的预测精度下降。 相似文献
4.
为科学合理的拟定山岭区高速公路的设计速度,明确各设计要素的运用标准,使项目具有较高的安全性、舒适性、经济性,以京秦高速公路山岭区段项目为例,采用以定量为主的综合对比分析法,对设计速度的选用进行研究。首先,提出高低两种设计速度方案,结合实际建设条件,对两方案分别进行路线、桥梁、隧道等工程设计;其次,估算工程经济各项指标,计算各路段运行速度,并做同等深度的比选;最后,经分析论证确定推荐的设计速度。结果表明,所采用的研究方法适用、可行,对于山岭区高速公路设计速度的选用具有指导作用。 相似文献
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6.
英国科恩河谷高架桥(Colne Valley Viaduct)是连接伦敦与伯明翰的高速铁路线上的控制性工程,全长3.4km,建成后将是英国最长的铁路桥。该桥承载双线铁路,列车设计行驶速度320km/h,设计使用寿命120年,2020年开始施工,预计2026年投入运营。该桥跨越科恩河谷,两侧接线为隧道,桥梁竖曲线半径为2.6km,桥下最小净空高度为5.8m。全桥分57跨布置,跨长40~80m,跨长根据科恩河谷的特点设定,在树林区域标准跨长为60m,桥下净空高度较大,使桥下有充足的光照。 相似文献
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8.
系统归纳与剖析了国内外耐候钢桥的研究新进展及工程应用情况, 总结了稳定耐候锈层的形成机制、选材标准、腐蚀与疲劳损伤机理、耐候构造、耐候螺栓研发以及锈层检测与评价技术等方面的关键科技成果, 梳理并完善了耐候钢桥的适用范围和腐蚀余量设计指标, 提出了耐候钢桥锈层稳定化处理及施工技术要点; 评析了耐候钢桥锈层损伤检测与评价技术、腐蚀损伤养管技术, 结合美、日耐候钢桥工程事故经验教训和中国首批长寿命高性能耐候钢桥建设技术创新成果, 探讨了该领域的技术创新方向。研究结果表明: 耐候锈层由外层的γ-FeOOH、α-FeOOH以及内层的非晶态FeOOH化合物与Fe3O4构成, 稳定耐候锈层能否形成与保持, 主要受氯离子、积水和积尘等因素的影响; 建议编制中国高性能耐候钢桥选材区划图谱, 完善稳定耐候锈层构造设计准则; 现代耐候钢桥具有高性能和长寿命的技术特征, 带锈层构造细节的面内应力疲劳、面外变形疲劳试验和数值断裂力学模拟, 以及耐候高强螺栓长期耐损性能研究的推进, 将为建立完善的耐腐蚀、抗疲劳设计准则奠定基础; 人工智能技术的应用将推动长寿命高性能耐候钢桥智能运维技术的重大进步; 应加大研发投入, 建立具有中国自主知识产权的长寿命高性能耐候钢桥设计、建造和运维标准规范体系, 培养高素质的工程技术人才, 推进交通强国建设。 相似文献
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