【摘要】：隨著我國道路的發(fā)展以及汽車保有量的增加,交通需求不斷增長,道路壓力日趨嚴(yán)重。在影響道路交通運行的重要因素中,除了人、車、路因素,環(huán)境因素也是影響交通的重要因素。近幾年,由于受到不良天氣的影響,導(dǎo)致交通事故頻發(fā)、交通中斷等,尤其是霧霾天氣的頻繁發(fā)生,使得交通環(huán)境極度惡化,能見度下降以及路面潮濕等對道路交通安全帶來了隱患。因此,本文建立了霧霾天氣道路交通流模型,研究了霧霾天氣下的道路交通流特性,為霧霾天氣下的道路交通管制提供依據(jù)。首先,針對國內(nèi)外不良天氣對道路交通影響的研究成果進行了分析,為論文奠定了基礎(chǔ)。從霧霾天氣的影響因素分析,結(jié)合霧霾的定義及能見度的范圍,采用一型模糊集將不同霧霾能見度下危險性指數(shù)引入單車道和雙車道元胞自動機模型中,研究了霧霾天氣下的道路交通流特性。在數(shù)值模擬中,模擬了霧霾不同能見度下的行車環(huán)境,分析了單車道霧霾能見度下的時空特性,密度-速度關(guān)系和速度-時間關(guān)系,以及霧霾天氣雙車道車流密度與換道頻率的關(guān)系曲線。通過分析得到,與晴天相比,輕度影響霧霾能見度條件對交通的影響較弱,中度和重度影響霧霾更易引起交通擁堵。其次,在霧霾低能見度環(huán)境中,由于駕駛員視線不佳,在行駛過程中對道路信息不能準(zhǔn)確的獲取,極易引發(fā)追尾碰撞的交通事故,因此對車輛的安全限速顯得尤為重要�；谏鲜鰡栴},本文建立了霧霾低能見度下的限速交通流模型,分析得到了低能見度不同密度下的安全限速值,并與限速標(biāo)準(zhǔn)進行了比較,驗證了模型的正確性。同時,在限速模型的基礎(chǔ)上考慮了停車視距的影響,并在前車速度效應(yīng)的基礎(chǔ)上,建立了霧霾天氣基于停車視距的車輛跟馳模型,并進行數(shù)值模擬,得到了限速后的時空特性、車頭間距波動和車頭間距分布圖。最后得到霧霾天氣與晴天的期望速度均值相對差異為-6.3%,與實測數(shù)據(jù)-5.6%相近,驗證了模型的正確性。最后,針對在低能見度實際交通情況下,存在駕駛員總是試圖與鄰道車輛相伴前行的現(xiàn)象,將鄰道車輛前車與當(dāng)前車輛的距離差和速度差以隨機慢化概率的形式引入到模型中,建立了霧霾天氣下考慮鄰道車輛影響的雙車道交通流模型,研究了低能見度下鄰道車輛對交通流的影響特性。并進行了數(shù)值模擬,得到了霧霾天氣鄰道車輛影響下的速度分布以及車頭時距分布規(guī)律。
【圖文】：

或者不為空即被一輛車占據(jù)，對應(yīng)的道路離散化的元胞個數(shù) L 為 1000 個。實驗中取車輛的實際最大車速maxv 為 135km/h，對應(yīng)的模擬數(shù)值為 5cell/s。車輛的速度在 0與最大值之間取值。初始化時，高速公路上車輛位置和速度都是隨機的，實驗中隨機慢化概率 p 的取值為 0.25。程序流程如圖 3.3 所示。3.3 數(shù)值模擬實驗結(jié)果3.3.1 時空圖特性分析時空圖是一種在交通流理論中用以描述宏觀道路車輛隨時間變化的空間分布圖。為了得到霧霾能見度下道路時空圖分布，分別對單車道不同道路車輛密度下的道路進行數(shù)值模擬實驗，將數(shù)值模擬后的數(shù)據(jù)進行記錄，然后采用 Origin 仿真軟件對記錄的數(shù)據(jù)結(jié)果進行可視化繪制。模擬時間為 10000s，，為了消除車輛初始狀態(tài)的隨機分布對數(shù)值分析結(jié)果的暫態(tài)影響，只記錄最后 1000s 數(shù)據(jù)。如圖 3.4、3.5 所示為數(shù)值模擬后的時空圖，其中橫軸表示道路空間，縱軸表示運行時間。

3.3.1 時空圖特性分析時空圖是一種在交通流理論中用以描述宏觀道路車輛隨時間變化的空間分布圖。為了得到霧霾能見度下道路時空圖分布，分別對單車道不同道路車輛密度下的道路進行數(shù)值模擬實驗，將數(shù)值模擬后的數(shù)據(jù)進行記錄，然后采用 Origin 仿真軟件對記錄的數(shù)據(jù)結(jié)果進行可視化繪制。模擬時間為 10000s，為了消除車輛初始狀態(tài)的隨機分布對數(shù)值分析結(jié)果的暫態(tài)影響，只記錄最后 1000s 數(shù)據(jù)。如圖 3.4、3.5 所示為數(shù)值模擬后的時空圖，其中橫軸表示道路空間，縱軸表示運行時間。(a)晴天 (b)輕度影響霧霾 (c)中度影響霧霾 (d)重度影響霧霾圖 3.3 ρ=0.1 時霧霾不同能見度下的時空圖
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP301.1;U491.112

【參考文獻】

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本文編號：2655849