摘要：为了精确度量交叉口指路标志信息的有效性,结合人机系统理念,综合考虑驾驶人在指路标志信息理解、判断及决策过程中的信息需求、认知规律及心理预期,分析影响信息有效性的主要因素,选取信息需求满足程度、信息关联强度、信息适量程度、信息理解难易度及驾驶人心理预期作为标志信息有效性的量化指标,建立交叉口指路标志信息有效性量化模型.运用模型进行实验分析,结果表明,模型量化数据能够精确表征交叉口指路标志信息的有效性,同时可以全面体现影响指路标志信息有效性的主要因素,进而为更加合理地设计、设置指路标志提供参考及依据.

摘要：为改善城市慢行交通系统的安全性,分析了中国城市慢行交通系统的安全现状,从政策、规划、设计和管理以及慢行交通自身因素等方面研究了慢行交通事故的成因,基于冲突分析的方法,从交通组织、交通安全设计及交通管理等方面提出了道路路段和交叉口的设计和管理对策。研究表明,交通设计的优化是改善慢行交通安全的有效途径,并可从规划、管理和执法等方面采取措施进一步提高慢行交通安全,研究成果可为城市慢行交通系统设计和运行管理提供参考。

摘要：为了在左转许可相位下比较左转专用和直左共用车道的延误,分析了2种左转交通组织方式下交通流在交叉口运行的规律,基于可接受空当理论,以到达率和左转车辆比例为变量,分别建立了在泊松分布到达情况下2种左转交通组织方式下的延误模型,以西安市某交叉口的几何设计和信号控制数据为例进行了延误分析。计算结果表明:总延误随着到达率和左转车辆比例的增大而增大;到达率较小时设置左转专用车道的延误较大,随着到达率的增大设置直左共用车道的延误逐渐接近甚至超过设置左转专用车道的延误;直左共用车道适用于较小交通需求,左转专用车道适用于较大交通需求;当到达率不大于0.12pcu·s^(-1),或到达率为0.12~0.18pcu·s^(-1)、左转车辆比例不大于0.2时,建议设置直左共用车道;当到达率不小于0.18pcu·s^(-1),或到达率为0.12~0.18pcu·s^(-1)、左转车辆比例大于0.2时,建议设置左转专用车道。

摘要：为预防路网局部过度拥堵导致路网大面积过饱和,分析了路段和路网的过饱和交通状态,提出路网过饱和状态判定及过饱和诱导控制策略启动时机的判定方法;基于有向图论,在固定交通需求条件下,以路段饱和度最大值最小化为目标,路段通行能力和路段流量平衡为主要约束条件,建立了交通诱导模型;以路段饱和度方差最小化为目标,路段通行能力和相位时长调整的极限值为约束条件,建立了交通控制模型;采用遗传算法进行求解。算例路网的试验对比表明,交通诱导使路网过饱和路段的最大饱和度有所降低,降低了19.6%;交通控制模型使各路段的饱和度均衡,标准差也有一定程度的降低,降低了12.9%;表明在交通诱导和控制协同管理下,路网运行指标有所改善,在一定程度上预能防路网过饱和状态发生。

摘要：铁路选线设计方案优选是一个多目标决策问题。根据铁路选线设计方案优选评价的内容和特点,从技术可行性、经济合理性、施工及环境影响和社会政治经济意义4个方面建立了评价指标体系。在此基础上,应用物元可拓理论,并结合AHP权重确定方法,依据优选评价等级划分标准,提出了铁路选线设计方案物元优选综合评价模型,可较好地反映铁路选线设计方案的内涵,对铁路选线设计方案的优选评价有借鉴作用。实证研究表明,此评价模型可用于判定铁路选线设计方案优选达到的程度,以及进行不同时期铁路选线设计方案的比较。

摘要：研究驾驶人交通标志信息记忆量随时间的变化规律,构建驾驶人对交通标志视认的短时记忆衰减模型,能够为城市道路交通标志设计及实施应用提供有力的支撑。基于对记忆衰减因子、衰减曲线形式的分析及对交通标志视认的短时记忆衰减模型的三个特点,提出采用幂函数曲线作为驾驶人对交通标志视认的短时记忆衰减曲线,并以一条有交通标志的实验路段为例,采用实车调查法,结合心理学记忆理论,分析交通标志信息量对驾驶人短时记忆的影响,构建驾驶人对交通标志视认的短时记忆衰减模型。

摘要：为了解决车撞桥墩过程中桥墩受损等级不易被实时监测和提前预警的问题,在深度学习理论框架下,对车撞桥墩损伤等级判别方法进行研究。在探讨车撞桥墩过程及其影响因素的基础上,引入场论,分析碰撞过程动力学和能量转换关系,并构建桥墩结构损伤场势计算公式;借鉴风险评估概念,对不同场势值所属的损伤等级进行定义,建立车撞桥墩损伤等级判别模型。利用深度置信网络能够准确提取数据本质特征和Softmax分类器可有效判别多等级概率的优势,构建基于深度置信网络的车撞桥墩损伤等级判别模型。将已有研究中相关试验和仿真数据输入构建的网络模型中,对网络结构中参数进行调试,并将该模型判别结果与传统机器学习判别方法结果进行对比验证。研究结果表明:针对该模型设计的3种网络结构,网络深度为7层时,模型判别结果的精度最高,平均绝对误差和平均相对误差分别为0.37和14.8%;相比人工神经网络模型,提出的模型采用深层神经网络结构,判别结果更为稳定,平均绝对误差和平均相对误差分别降低了1.34和11.5%;相比随机森林模型,提出的模型可自动提取数据的特征属性,所得判别等级结果的偏差更低,不超过0.5级,且其平均绝对误差和平均相对误差分别降低了0.46和4.7%,在多损伤等级判别问题中效率和准确度更高。

摘要：为了客观地评价公路线形设计成果,基于驾驶人轨迹预瞄理论,结合汽车的实时状态拟合预瞄轨迹,考虑汽车转向传递特征和操作的滞后性,建立了驾驶人方向控制模型,并在VB 6.0环境下编制了程序,进行了车辆运行的仿真试验。结果表明:所建模型可计算汽车行驶时的横向加速度和方向盘转角,能较好地反映公路的行车舒适性和安全性,并可用于公路线形的评价;汽车初始速度为0和54 km/h的运行结果仅在起始路段有显著差别;在汽车运行稳定后,横向加速度和方向盘转角的变化与平面线形的变化基本一致。

摘要：为了评价地下道路交通工程设计方案的优劣性,建立了以安全、技术、经济、运行效率和环境为导向的地下道路交通工程设计方案评价体系;引入数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)方法,分析其对地下道路交通工程设计评价的适应性;根据DEA方法对输入输出指标同向性的要求,选取地下道路的冲突点个数、建设投资费用、交通延误作为评价的输入指标,将设计通行能力和照度作为评价的输出指标,并充分考虑指标与评价对象的关联性和易量化性;最后以西安市创业新大陆地下遂道项目为例,用选取的指标对DEA方法进行验证。利用DEA方法模型中的规模收益可变的BCC模型(由Banker、Charnes和Cooper提出),得到10个地下道路交通工程设计方案的综合效率评价值,进而对这10个设计方案的技术效率和规模效率进行分析,指出各设计方案DEA无效的原因,并给出部分方案的改进方向和建议。研究结果表明:相较于规模收益不变的CCR模型(由Charnes、Cooper和Rhodes提出),规模收益可变的BCC模型更适合评价地下道路交通工程设计方案,得到地下道路不同工程设计方案的综合效率评价值;当有多个设计方案的综合效率值为1时,能给出这些方案的优劣排序,还可计算出各DEA无效方案的输入冗余率和输出亏空率,指出各设计方案的改进方向和步长,避免投入产出要素的过剩或不足。

摘要：信号控制交叉口进口道存在车辆掉头行驶的需求,不同的道路条件及交通状况下,掉头车辆所需的掉头条件也不同。为确定合适的信号交叉口进口道掉头设计条件,使车辆能够安全有序地通行,在仿真车辆掉头行为的基础上,分析车辆运行轨迹特性,建立了掉头空间计算判别模型;同时基于信号交叉口车辆排队及换道理论模型,建立了掉头设置位置计算模型。最后选取一实例对上述两个模型进行验证,结果表明模型精度较高,计算方法可行。