道路环形交叉口机动车冲突风险区识别模型研究

为定量识别城市非信控环形交叉口区域内的机动车冲突风险易发生点,降低环形交叉口的事故发生率,本文构建针对非信控环形交叉口机动车冲突风险识别模型。首先,利用无人机采集高精度、连续的多车辆轨迹视频,结合Kinovea视频运动分析软件实现运行车辆状态识别与跟踪,并记录车辆每一帧的运动数据;其次,基于交通冲突识别指标TTC(Time to Collision),提出适应环形交叉口道路线形特征的车辆TTC计算方法,并使用累计频率法确定严重、一般和轻微冲突的阈值分别为1.2,2.8,4.4 s;最后,通过绘制高峰和平峰交通冲突空间异步图,并结合交通冲突数和严重冲突率,对环形交叉口的36个子区段进行交通冲突风险等级评定。研究结果显示:在高峰时段,某一子区段的平均交通冲突发生次数约为15次,严重冲突率为17.45%;在平峰时段,某一子区段的平均交通冲突发生次数约为8次,严重冲突率为8.28%。重度风险区域在高峰时段占比达到50%,而在平峰时段为8.33%,这些重度风险区域主要集中在交织区段。因此,环形交叉口在高峰时段且位于交织区段的情况更易发生交通事故。本文研究成果有助于交通管理部门了解环形交叉口在不同时段和区段上的交通冲突情况和特征,以便采取相应的预警和管理措施。

微观仿真参数敏感性自动化分析方法与实证

微观仿真模型参数标定是仿真技术得以科学应用的前提,针对微观仿真模型参数敏感性分析过程繁杂、实验量大、消耗时间长等问题,提出一种基于决策树方法的微观仿真参数敏感性分析的自动化实现方法,包含实验设计、仿真模型赋值与运行、结果汇总和敏感性分析四大模块。研究对各个模块的实现流程进行详细说明,并以快速路交织区为仿真场景,实证分析微观仿真模型中各类参数对宏观交通流延误、车辆运行速度以及交通流率这三个指标的敏感性。

道路交通排放对周边环境影响的分析——以兰州市安宁区学府路为例

探究城市道路中机动车污染物的排放对周边环境的影响,对环境治理起着至关重要的作用。通常通过分析污染物的影响因素,来建立排放模型。根据研究尺度的不同,将应用较广泛的模型进行划分,并对模型原理、应用及存在不足等方面进行归纳和总结。为了探究学府路道路污染状况,选取COPERT模型进行污染物排放量的测算,并使用ANSYS软件模拟了道路交通排放对学府路周边环境的影响,得出了污染物地图。结果表明:学府路工作日内4项主要大气污染物NO_(2)、CO、PM_(2.5)、PM_(10)排放量分别为67.7、269.1、15.1和22.8 t。数量占10.0%的轻型货车排放贡献较大,分别占机动车NO_(2)和PM排放总量的50.5%和69.1%。通过模拟值与实测值的对比发现,COPERT模型对于中观尺度的研究具有较好的支撑。

面向碳减排的城市交通微观仿真模型优化研究

为评估交通管控策略的环境效益,提出有效融合微观交通仿真模型和微观车辆排放模型的方法。利用VISSIM平台构建案例微观交通仿真模型,提出基于轨迹数据的不同速度区间的加减速特征,应用K-means聚类方法划分4种驾驶行为,通过驾驶特性标定仿真模型全局参数,描述了参数总敏感度以及参数之间相互作用的敏感度。利用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)聚类分析并标定局部参数值,优化了参数标定流程。计算仿真轨迹工况,本地化MOVES(motor vehicle emission simulator)微观排放模型,得到交叉口不同流向和不同驾驶行为下的HC、CO、NO_(x)、CO_(2)排放。研究表明:仿真模型优化效果显著,所提方法可精确识别高排放的空间位置,解析排放与驾驶行为之间的联系。应用DBSCAN聚类分析参数寻优值有助于实现自动化标定流程,全局参数标定将速度分布χ^(2)误差由0.6327降至0.1306,加速度分布χ^(2)误差由0.1441降至0.0528,对于环境视角下仿真模型构建至关重要。

考虑“电-交通”协同最优潮流的电气化交通碳汇效应评估

为缓解环境压力,推动交通电气化改革已成为全球共识。电动汽车(Electric Vehicle, EV)的普及虽可有效降低交通直接碳排,但同时也会增加电力负荷,造成源侧间接碳增量。针对电气化交通导致的整体碳排“一增一减”现象,提出一种考虑“电-交通”协同的碳汇效应优化评估方法。首先,建立兼顾EV和油耗汽车特性的多智能体微观交通配流模型,完善多类汽车直接碳排计算的仿真基础;接着,提出基于无迹Kalman滤波随机估计的间接碳排等值模型,直观刻画EV入网对电源侧影响;然后,以最小化总碳排(直接碳和间接碳)及交通不均衡量为目标,构建考虑“电-交通”协同最优潮流的电气化交通碳汇评估模型,并用广义Benders算法高效求解。算例结果表明,所提出方法可通过促进车流量与功率流均衡分布,同时实现直接和间接碳排削减,提升“电-交通”耦合系统整体碳汇效应。

高速公路交通安全设施常见问题及交通微改造研究——以惠大疏港高速公路交通安全设施为例

近年来,随着我国高速公路里程的增长,高速公路的交通量也在不断增长,交通事故频发。为了完善高速公路交通安全设施设置,提高高速公路交通安全性,通过调查惠州市多条高速公路交通安全设施布设情况,总结了现阶段运营的惠州市高速公路网中一些常见的交通安全设施设置问题。以惠大疏港高速为例,针对高速公路交通安全设施的常见问题,如交通信息过载、交通设施设置不连续、交通标志和防撞垫缺失、波形梁护栏搭接不规范、标线磨损严重等,提出相应的改善措施。考虑降低养护施工难度和工程经济性,提出了对既有交通安全设施进行微改造的实施方案,并结合运营过程中发现的问题,总结了几点相关意见和建议,为解决类似问题提供一定的参考和借鉴。

考虑多种预警信息的双层网络拥堵传播模型

为更好地揭示城市交通拥堵的传播机理,提出了多种预警信息子网与交通道路子网耦合的双层网络拥堵传播模型,并探讨多种预警信息下的城市道路拥堵风险传播机制。模型基于传播动力学建立了状态转移树,利用微观马尔科夫链(MMCA)分析传播阈值。最后,通过仿真实验分析多种预警信息对城市交通拥堵传播的影响。实验结果表明促进“速度快”预警信息传播和抑制“路程短”预警信息的扩散,对减缓交通拥堵压力能够起到积极作用。

融合OBE理念和思政元素的混合式“微观交通仿真”课程优化研究

通过成果导向教育(OBE)理念与课程思政相结合,创新交通工程专业课思政教学设计,深度挖掘“微观交通仿真”课程中蕴含的思政元素,以学生为中心,教师发挥主导作用,实现专业课程价值引领、知识传授、能力培养“三位一体”的教育教学目标。文章以微观交通仿真软件VISSIM为依托,首先,有机融合课程主要内容与思政元素;其次,教学方法上应用案例教学和项目实践,教学形式上采用线上线下相结合的模式;最后,对教学模式进行量化评估和质性评估。为新时代我国交通工程专业教育教学过程中融合课程思政提供理论借鉴和经验参考,以更好推进课程思政在高校教学中的应用。

高速公路交通流状态的元胞自动机模型仿真与推演

文章提出了一个新的元胞自动机模型即AD模型。该模型最主要的改进在于车辆的减速方式更加合理。本研究使用SUMO进行微观交通仿真。文章假设了3种可能的下游场景,包括车道封闭、限流瓶颈和限速瓶颈,并使用AD模型、IDM模型和SUMO默认的Krauss模型分别进行分析。结果表明在限速瓶颈场景下,使用AD模型可以得到最好的仿真效果。这一成果对未来的高速公路交通流管控工作具有重要的参考价值。

城市交通信号优化控制平台设计与应用

为缓解城市交通拥堵,提升居民出行体验,设计并实现了基于微服务模式的城市交通信号优化控制平台。平台业务架构分为数据接口、信息处理、控制优化和业务应用4个层次,技术架构包含资源管理、数据管理和服务管理3个部分,以实时交通感知数据为支撑,采用方案知识库和方案生成器综合调度的场景驱动信号优化控制技术,实现全天候自动调度、多场景自动切换的城市全域智能信号控制。某市的应用案例实施效果表明:城市交通信号优化控制平台能够提升相关区域城市交通管理与信息服务水平,有效缓解城市交通拥堵,实现人机协同的交通信号闭环优化目标。

微表处施工技术在复杂交通路况中的适宜性探讨

微表处是在稀浆封层基础上发展起来的预防性养护方法。近年来在我国南方公路交通领域广泛使用,北方部分地区也逐步开始推广,并得到社会和专业人士认可。2017年和2018年北京五环路专项工程路面病害预防性养护施工也采用dB60微表处施工技术,由于北京五环路交通较为特殊,五环路按等级分应为高速公路,按功能地位应该为快速路。五环路道路交通情况复杂,不同段落交通流和拥堵情况差异较大,在微表处施工前期做了大量技术准备工作,但是实际施工中由于交通道路情况的复杂性,也带来较多问题。本篇论文以北京五环路微表处施工特点,了解微表处施工控制环节,深入探讨复杂交通路况下,对微表处成型质量的影响和技术要点的分析。

城市桥梁群改建施工保通仿真技术研究与实践

桥梁作为连接城区路网的关键节点,深度影响城区整体交通运行,如何在桥梁群拆除重建时采取有效措施保障路网在施工期间的通畅性,需要利用科技手段对其保通方案进行设计与验证。以平陆运河钦州城区段跨线桥梁工程为例,利用宏观+微观交通仿真软件与BIM软件相结合的仿真分析方法,对跨线桥梁群集中改建施工期间保通方案的合理性进行综合评价。结果表明,该方法可为城区桥梁施工保通方案设计提供理论参考并验证其合理性,有效支撑运河沿线关键桥梁重建施工期间的交通管理,减小因桥梁拆建施工对交通流的影响。

基于指标耦合的微观交通仿真参数标定方法

为了优化交通仿真模型的参数标定方法,提高仿真模型的精度和还原真实道路环境,研究了同时考虑多个校正指标的仿真标定方法。以仿真结果为导向,通过敏感性分析确定面向应用需求的标定参数。在考虑不同校正指标相互影响的基础上,以不同时间区间下的误差变异性作为影响权重,构建考虑多个校正指标的仿真标定模型,建立了考虑6种速度的目标函数。基于VISSIM仿真软件的二次开发功能,结合MATLAB语言对模型进行了实现,以免疫遗传算法为基本求解方法,通过两阶段的熵权赋值与自适应调整确定143组参数结果。最后采用均匀取值、递归取值、指标耦合取值3种方式比较了不同取值方法之间的优劣性。仿真结果显示不同时间段主线小客车速度的误差平方值大于0.01的频数下降了50%,大型货车下降了60%;在车速方面,主线小客车现有误差5%,下降了7%,大型货车现有误差1.5%,下降了5.2%,小型货车与匝道车速误差均维持在6.5%左右;主线小客车速度与主线大型货车速度具有更小的权重值,维持在0.15~0.2范围,误差变异性更小,在目标函数中的作用更小。结果表明:相较单一指标的标定方法,基于指标耦合的标定方法考虑了多个指标之间的相互影响,同时综合考虑各指标的误差,克服了以往标定1个指标而导致其他指标误差过大的缺点。

基于BIM交通仿真技术的交通疏堵工程设计评价方法研究

为完善北京市道路交通网络,制定更完善的疏堵方案,本文以北郊农场桥改造工程为例,研究了基于BIM的交通仿真技术在交通疏堵工程的优化设计方法.北郊农场桥改造工程是北京市回龙观地区的重点城市疏堵项目,在该项目的方案论证阶段,利用Infraworks软件对改造前后的交通状况进行了仿真和模拟,通过运行速度及路口延误2个指标,验证了疏堵方案的有效性.仿真结果有力地支撑了设计方案,对工程的推进起到了良好的促进作用.

短距离下不同出行方式的空气污染物暴露水平

为探究通勤者短距离下不同交通出行方式的空气污染物暴露水平差异,利用便携式个体空气暴露监测仪在北京某固定路线对公交车、地铁、自行车3种绿色出行方式以及非绿色出行方式小轿车的NO_(2)、CO、O_(3)、PM_(2.5)和PM_(10)5种空气污染物进行暴露监测.结果表明,不同出行方式的空气污染物暴露水平存在显著差异,地铁对NO_(2)的暴露浓度最高(46.46μg/m^(3)),公交车对CO的暴露浓度(1334.99μg/m^(3))略高于其他3种方式,骑行对O_(3)、PM_(2.5)和PM10的暴露浓度最高,平均分别为28.83μg/m^(3)、16.12μg/m^(3)和18.66μg/m^(3).在考虑旅行时间和吸入率后,自行车的空气污染物暴露剂量均最高,其次是公交车、地铁和小轿车;环境浓度对不同出行方式的个体暴露水平具有显著影响,当环境NO_(2)、CO浓度较低(NO_(2)≤18μg/m^(3),CO≤300μg/m^(3))而O_(3)浓度较高时(O_(3)>65μg/m^(3))时,地铁出行对此3种污染物的个体暴露浓度均低于其他方式;当环境NO_(2)、CO浓度较高(NO_(2)>18μg/m^(3),CO>500μg/m^(3))而O_(3)浓度较低时,小轿车出行对此3种污染物的暴露浓度较低;当环境中颗粒物浓度较低时(PM_(2.5)≤20μg/m^(3),PM_(10)≤30μg/m^(3)),地铁和公交车出行对颗粒物的暴露浓度均较低.通勤者应根据空气污染状况与自身实际情况合理选择出行方式.

兰油微小流量标准装置流量稳定性测试

本文根据流量范围指标,在常温及高低温状态下,对研制完成后的兰油微小流量标准装置,进行流量稳定性测试,并验证其稳定性。

基于微观仿真的城市公交专用道设置研究

以合肥市望江路为例,以实测数据为基础,通过微观仿真软件Vissim构建微观交通模型,提出以最大排队长度、延误作为节点评价指标,以路段运行速度作为路段评价指标,以路网平均运行速度作为路网评价指标的评价体系,从节点、路段、路网层面来定量化评价公交专用道设置对交通运行情况的影响,为城市决策者提供参考。

微服务架构在有轨电车控制系统的应用

在轨道交通领域引入内存数据库、服务器集群等新技术以及互联网领域的微服务理念,将其应用到原来的单一进程的程序架构中,改为使用微服务的有轨电车控制系统,提高开发效率、减少开发和测试的工作量,有效地降低成本,并在实际项目中实施运用,取得良好的效果。

信息不确定条件下的城市交通运行状态微观仿真研究

以问卷调查和现场调查获取的数据为基础,广泛运用非集计模型、SEM-Logit模型、生存分析法、比例风险回归模型和前景理论等模型方法,建立基于Multi-Agent(多智能体)的居民出行选择模型,研究信息不确定条件下的居民出行选择行为机理,识别信息确定和信息不确定条件下的区域交通流特征,完成城市交通运行状态微观仿真和评价,为城市管理部门制定和优化交通政策、缓解交通拥堵提供科学依据。

基于非侵入式数据采集的微服务依赖关系发现方法

随着云计算和云原生技术的发展,大规模应用在云上的部署、扩展和管理等方面变得更加灵活,国内企业应用迁移上云成为趋势。然而,面向大规模且复杂的应用,服务依赖关系发现作为故障检测和定位的基础变得十分困难。现有数据采集技术需要修改原有应用代码并很难覆盖全部容器网络,没有将流量数据与拓扑结构相关联,使得生成的服务依赖关系视野局限且效果不佳。针对以上问题,文章提出了基于非侵入式数据采集的微服务依赖关系发现方法。该方法主要包含基于eBPF技术的数据采集方法 Barnacle和基于流量和拓扑数据关联的服务依赖关系发现。文章描述了Barnacle的实现方案,设计了容器网络的跨层拓扑发现框架,对比分析了Barnacle的性能,并展示了使用Barnacle挖掘服务依赖关系的案例。实验表明,Barnacle满足非侵入、用户透明、跨层关联、高性能和高覆盖范围的要求。与现有数据采集技术相比,使用Barnacle挖掘服务依赖关系可以获得更完备的微服务种类,发现更完整的依赖关系,提供更广泛的监测视角。