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      交叉口大客車車輛換算系數(shù)研究

      2023-11-17 08:29:28梁舒同雷艷紅
      交通科技與管理 2023年21期
      關(guān)鍵詞:大客車時(shí)距車頭

      薄 霧,龔 栩,張 翔,梁舒同,雷艷紅

      (西藏大學(xué)工學(xué)院,西藏 拉薩 850000)

      0 引言

      車輛換算系數(shù)在研究道路通行能力、車頭時(shí)距分布模型等方面具有重要的意義。該文立足于實(shí)際,為得出更加精準(zhǔn)且適用于拉薩市交通狀況的車輛換算系數(shù),運(yùn)用兩種不同的算法并結(jié)合VISSIM 仿真,對拉薩市交叉口進(jìn)行大客車車輛換算系數(shù)探究。車輛換算系數(shù)算法可分為以下幾種,見圖1。

      圖1 車輛換算系數(shù)算法[1]

      如圖1 所示,車輛換算系數(shù)算法主要可分為三個(gè)大方向:直接計(jì)算法、間接計(jì)算法、計(jì)算機(jī)模擬法。該文采用將VISSIM 仿真結(jié)合車頭時(shí)距法作為間接計(jì)算,將VISSIM 仿真與容量計(jì)算法結(jié)合作為直接計(jì)算,最終可得到適用于拉薩市的車輛換算系數(shù)值。

      1 VISSIM 路網(wǎng)構(gòu)建與數(shù)據(jù)設(shè)定

      選取拉薩市江蘇路與藏大西路交叉口作為仿真對象,利用VISSIM 仿真軟件進(jìn)行路網(wǎng)構(gòu)建,靜態(tài)車輛路徑?jīng)Q策,數(shù)據(jù)輸入(車流占比,路徑?jīng)Q策期望,各方向流量,車流構(gòu)成,期望速度分布,信號控制機(jī)),設(shè)置數(shù)據(jù)采集點(diǎn)。為消除行人對車輛造成的影響,不設(shè)置行人相關(guān)數(shù)據(jù),減少誤差。

      為方便后文計(jì)算,在原實(shí)地調(diào)查的信號燈相位基礎(chǔ)上,將該交叉口各進(jìn)口道的直行和左轉(zhuǎn)車道信號燈統(tǒng)一。統(tǒng)一后的直行車道和左轉(zhuǎn)車道信號燈相位配時(shí)圖見圖2。

      圖2 統(tǒng)一后的各信號相位配時(shí)圖

      2 VISSIM 仿真結(jié)合車頭時(shí)距法

      2.1 VISSIM 仿真并計(jì)算大型客車飽和車頭時(shí)距

      設(shè)置車輛組成全是大型客車,大型客車期望速度分布為15 km/h,輸入流量盡可能大,以達(dá)到仿真時(shí)該交叉口處于飽和狀態(tài)的目的。仿真結(jié)果見圖3。

      圖3 純大客車流且期望速度分布為15 km/h 流量數(shù)據(jù)圖

      由圖3 可得,仿真速度略低于設(shè)置的期望速度分布為15 km/h 的數(shù)值,說明在仿真時(shí)因?yàn)楦鞣N因素產(chǎn)生了一定的延誤,使得車輛速度達(dá)不到設(shè)置的期望速度值,該情況符合實(shí)際。

      為節(jié)約篇幅,純大客車流在期望速度分布為不同值的流量數(shù)據(jù)圖省略,具體流量數(shù)據(jù)結(jié)果見表1。

      表1 不同期望速度分布下純大客車流流量數(shù)據(jù)表

      根據(jù)表1 的流量數(shù)據(jù)計(jì)算不同期望速度分布下的純大客車流飽和車頭時(shí)距,具體計(jì)算過程如下:

      式中,C——通行能力(veh/h);h——飽和車頭時(shí)距(s)。

      由于在仿真模擬時(shí),輸入流量很大,該交叉口一直處于飽和狀態(tài),所以仿真流量q≈C。

      流量q單位為每小時(shí)的車流量,且為連續(xù)車流,而仿真得出的表1 的數(shù)據(jù)qb是間斷車流,且時(shí)間間隔為450 s,為了讓單位統(tǒng)一并得到連續(xù)車流數(shù)據(jù),需要將圖表中的數(shù)據(jù)qb進(jìn)行轉(zhuǎn)化。

      式中,q——VISSIM 仿真統(tǒng)一單位和車流情況后的進(jìn)口道流量(veh/h);qb——仿真得出的表1 的進(jìn)口道流量數(shù)據(jù);N——某進(jìn)口道車道數(shù);t——仿真時(shí)間間隔(為450 s);T——信號周期(為150 s);Ge——綠燈時(shí)長(s);——該交叉口平均飽和車頭時(shí)距(s)。

      經(jīng)過式(1)至式(5)的計(jì)算,純大客車流飽和車頭時(shí)距見表2。

      表2 不同期望速度分布下純大客車流飽和車頭時(shí)距

      2.2 車頭時(shí)距法計(jì)算大客車車輛換算系數(shù)

      車頭時(shí)距作為評估行車安全的重要指標(biāo),其與交通組成以及駕駛員的駕駛行為有著緊密的相關(guān)性。不僅如此,車頭時(shí)距作為一項(xiàng)重要依據(jù)還可以直觀反映道路通行能力和服務(wù)水平,同時(shí)在改進(jìn)道路設(shè)計(jì)、改善服務(wù)水平以及優(yōu)化交通管理等方面占據(jù)重要地位。利用車頭時(shí)距計(jì)算車輛換算系數(shù)的算法如下:

      式中,PCEi——i種類型車輛的車輛換算系數(shù);hi——i種類型車輛的車頭時(shí)距(s);hc——標(biāo)準(zhǔn)車的車頭時(shí)距(s)。

      標(biāo)準(zhǔn)車的車頭時(shí)距在拉薩市江蘇路與藏大西路交叉口實(shí)地觀測得出,觀測時(shí)需要注意以下事項(xiàng):①觀測車頭時(shí)距應(yīng)該觀測整個(gè)車隊(duì)的平均車頭時(shí)距,而不是單獨(dú)車輛的車頭時(shí)距;②觀測的起始車輛一定要從車隊(duì)的第3至第5 輛車開始計(jì)時(shí),這樣做的作用是為了消除由于啟動(dòng)延誤帶來的時(shí)間和統(tǒng)計(jì)車輛數(shù)的誤差;③當(dāng)觀測的車隊(duì)混有其他非標(biāo)準(zhǔn)車時(shí),應(yīng)該放棄觀測,因?yàn)榉菢?biāo)準(zhǔn)車會(huì)對跟駛車輛造成一定的影響。

      根據(jù)實(shí)地觀測數(shù)據(jù),得出拉薩市江蘇路與藏大西路交叉口的標(biāo)準(zhǔn)車車頭時(shí)距,見表3。

      表3 實(shí)地觀測標(biāo)準(zhǔn)車車頭時(shí)距

      利用式(6),可得出不同期望速度分布下的大客車車輛換算系數(shù),計(jì)算結(jié)果見表4。令期望速度分布為20 km/h 的大客車車輛換算系數(shù)為拉薩市交叉口大客車車輛換算系數(shù)推薦值,見表5。

      表4 不同期望速度分布下的大客車車輛換算系數(shù)

      表5 拉薩市交叉口大客車車輛換算系數(shù)推薦值

      3 VISSIM 仿真結(jié)合容量計(jì)算法

      3.1 VISSIM 仿真純標(biāo)準(zhǔn)車流的流量數(shù)據(jù)

      由于我國十字交叉口限速為30 km/h,設(shè)置車輛組成全為小汽車,期望速度分布為30 km/h,仿真結(jié)果見圖4。

      其他數(shù)據(jù)不變,在車流中添加大客車,設(shè)置占比為10%,大客車期望速度分布取20 km/h,仿真結(jié)果見圖5。

      圖5 車流大客車占比10%,大客車期望速度分布為20 km/h 的流量數(shù)據(jù)圖

      3.2 容量計(jì)算法計(jì)算大客車車輛換算系數(shù)

      容量計(jì)算法模型是認(rèn)為在同一服務(wù)水平下,混合車流的車流量應(yīng)該與純小汽車車流量具有等價(jià)性,基于該理論,得出容量計(jì)算法模型,即:

      式中,qb——某服務(wù)水平下對應(yīng)的純小汽車流量(veh/h);qm——某服務(wù)水平下對應(yīng)的混合車流量(veh/h);p——混合車流中的大客車比例。

      根據(jù)式(7),圖4 的流量數(shù)據(jù)為qb,圖5 的流量數(shù)據(jù)為qm,大客車比例p為10%,將數(shù)據(jù)代入,可得到各進(jìn)口道的大客車車輛換算系數(shù),結(jié)果見表6。

      表6 基于容量計(jì)算法模型得出的大客車車輛換算系數(shù)表

      4 結(jié)語

      該文利用VISSIM 仿真分別結(jié)合車頭時(shí)距法和容量計(jì)算法探究交叉口大客車車輛換算系數(shù),在大客車期望速度分布為20 km/h 時(shí),得到的結(jié)果見表5、表6,即利用VISSIM 結(jié)合車頭時(shí)距法得到的東、西、北、南進(jìn)口車輛換算系數(shù)分別為2.2、2.17、2.05、2.23;利用VISSIM結(jié)合容量計(jì)算法得到的東、西、北、南進(jìn)口車輛換算系數(shù)分別為1.94、1.9、2.4、1.69。

      兩種方法得到的結(jié)果具有一定的差異性,究其原因,是因?yàn)閮煞N算法的出發(fā)點(diǎn)不同。車頭時(shí)距法屬于間接計(jì)算,從車頭時(shí)距的角度出發(fā)考慮車輛換算系數(shù);而容量計(jì)算法屬于直接計(jì)算,從交通流量的角度出發(fā)考慮車輛換算系數(shù)。所以研究車頭時(shí)距和其分布模型時(shí),車輛換算系數(shù)應(yīng)該用VISSIM 結(jié)合車頭時(shí)距法得出的結(jié)果;研究交通流量時(shí),車輛換算系數(shù)應(yīng)該用VISSIM 結(jié)合容量計(jì)算法得出的結(jié)果。

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