基于运行速度的公路设计一致性Word文档格式.docx
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在对交通事故的分析中,除部分事故纯粹是由于驾驶员粗心驾驶等主观原因引起的以外,有相当一部分事故是人为操作不当与困难的行驶条件共同引起的,而困难的行驶条件则与公路线形设计有密切的关系。
因此,作为交通事故发生的主要影响因素之一,公路线形对交通安全的影响不可忽视。
公路线形作为公路工程的骨架,它不仅决定了公路的走向和具体位置,还对公路运营阶段的使用质量有重要影响,即行驶的安全性、舒适性和经济性。
因此,公路线形设计时应综合考虑汽车行驶的安全性、舒适性,以及与周围环境的和谐。
根据公路等级及功能,正确运用技术指标保持线形连续、均衡,使公路线形平、纵、横三方面协调,确保行驶安全、舒适,以提高公路线形设计质量和建设水平。
2基于理论运行速度的公路设计一致性
2.1理论运行速度的提出
为了解决设计速度在路线设计中存在的问题,利用运行速度进行线形设计检查的方法作为我国现行设计方法的补充,是改善我国道路行驶安全的手段之一,也是近年来国内外研究和应用的主要方法。
鉴于运行速度模型、可能速度模型等均存在不同程度的局限性或不足,研究一种科学合理的、更接近于汽车实际行驶速度的理论预测模型,对指导公路线形设计,作为线形指标取值、线形安全性评价的依据具有重要意义。
为此,本文提出如下理论运行速度的概念:
理论运行速度是指在路面状况良好的自由流条件下,汽车行驶只受驾驶操作行为、汽车的机械动力性能以及公路本身线形条件影响时理论上的运行速度。
2.2基于理论运行速度的公路线形连续性设计
2.2.1公路线形连续性设计概述
公路线形的连续性是路线设计的基本要求之一,是指公路设计中的几何条件(公路的实际特征)与驾驶员的期望驾驶速度相适应的特性。
即公路几何条件既不违背驾驶员的期望,也不违背驾驶员安全地操作和驾驶汽车的能力。
公路线形的连续性设计是确保驾驶员能够沿着路线以他们期望的速度行驶的基本条件。
线形设计连续性可以保证公路全线的几何线形设计的整体协调性,可以控制平、纵技术指标的取值,保证线形指标的均衡性,可以用来评价公路线形设计的安全性,是评价线形设计质量的一个重要指标。
理论运行速度模型的提出,给公路线形连续性设计及评价提供量化的可实施方法创造了条件。
2.2.2基于理论运行速度的公路线形连续性设计方法
基于理论运行速度进行线形设计的方法,其基本设计思路是:
根据前期可行性研究确定的公路计算行车速度标准,采用计算行车速度概念进行公路线形初始设计,在此设计的基础上通过理论运行速度预测模型推算全路段理论运行速度,并以线形的连续性和速度的一致性作为路线设计质量评价原则,检验和修正初期的平纵线形几何设计,如此反复检查、修改,直到满意为止,然后根据调整后的路线平纵线形最终确定路线各技术指标,完成路线设计。
2.2.3基于理论运行速度的公路线形连续性计算方法
在弧线中点V85MP的速度模型已经成熟。
在模型中应用的说明变量是半径(r)、
L、半径的倒数(1/r)、半径开方的倒数(
、曲线变化率(CCR)、弧长(c)
偏转角(Ω)、正切速度(
2VAT)(200m弧线)、车道宽度和肩宽。
速度模型的获2Radjusted得和他们的决定系数(R和)是
V85MP?
91.132?
0.033Lc?
0.482?
2R2?
0.76Radj?
0.73
(1)
V85MP?
57.389?
0.027Lc?
0.379?
?
0.335VAT
2R?
0.82adjR?
0.84
(2)2
通过等式
(1),弧长增大,偏转角减小,速度增加。
把弧长和偏转角作为唯一变量(不包括半径和弧度)对以前大多数的模型来说是一个重大改变。
弧长、偏转角和半径(或弧度)的关系(Lc?
*r)也应该考虑在内。
为了避免多重共线性问题,建议这三个变量不出现在一个模型中。
此外,等式
(2)将切速度作为独立变量(切速度增大,弧线速度增大)。
在显著性水平5%的情况下,所有的变量都是重要的,包括横截面特征(例如车道宽和肩宽)。
然而,在显著性水平5%的情况下,这些没有统计意义。
在弧线开始,弧长(Lc)、偏转角(Ω)、正切方向?
85用作独立变量。
(表1)V85BP?
90.354?
0.034Lc?
0.347?
0.53Radj?
0.48(3)
V85BP?
37.868?
0.025Lc?
0.187?
0.552VAT
0.79Radj?
0.76(4)
对弧线终点的速度,最适合的模型是用弧长(Lc)、偏转角(Ω)
V85EP?
91.581?
0.042Lc?
0.489?
0.74adjR?
0.76(5)2
研究弧线开始前的200m处的切速度被研究。
而且这部位的几何特征和正切速度没有统计学上的关联。
95%置信区间被确定为平均值和标准偏差。
这个置信区间的平均速度从85.7km/h到90.3km/h,标准偏差从3.9km/h到7.3km/h变化。
在一致性研究中这个平均值(88km/h)被用作独立切速度(长度&
gt;
200m)。
从哥伦比亚高速公路得到的这个数值低于美国和加拿大的一些作者(Lamm和Choueiri1987;
Krammesetal.1995;
Hassanetal.2000;
Misaghi和Hassan2005)建议的数值。
在这项研究中,对每辆车在正切(在弧线开始前200m)和弧线中点的速度差单独计算,而且每个弧线/正切处差值的?
85也被计算。
85没有超过在自由流通状况下85%的司机。
速度差从正切处的减速度上得到,而且弧线中点(的速度差也被计算。
等式(6)展示了?
V85)?
V85和?
85V之间的一个近似回归。
2?
0.73?
85V?
4.497?
0.704?
V85R2?
0.74Radj(6)
通过等式(6)?
85V的差值比从McFadden和Elefteriadou(2000),Misaghi和Hassan(2005)和Park和Saccomano(2006).下面的式子成立。
?
82.359?
0.009r?
e(?
8.232?
0.223?
)
0.67Radj?
0.59(7)
通过模型看,当切速度增加,?
85V也增加,这是可预期的,因为司机在切点处以一个更高的速度行驶通常需要更多的调整来通过弧线。
弧线的偏转角(Ω)也影响?
85V,偏转角越大,速度降低越快。
半径也小程度的影响?
85V,半径越大,速度减少越小。
通常情况下,这些结果与McFadden和Elefteriadou(2000),Misaghi和Hassan(2005)的相一致。
2.3结论:
对哥伦比亚农村双车道公路,好几个运行速度预测模型被确定下来。
在曲线
起点、中点、终点的车速取决于曲线长度和偏转角。
在一些情况下,取决于切速
度。
只用曲线长度和偏转角(不包括半径和曲度)相比较以前的模型具有显著差别。
在一致性研究中的切速度比其他作者建议的低。
比较研究突出于根据当地情况选择模型的重要性。
速度差异研究表明,在设计一致性评估方面使用的?
85可能低估了由于司机个人经验所产生的速度降低,尽管这些差异比其它研究中得到的还小。
3基于操作速度的公路设计一致性
本研究的目的是开发设计一个一致性模型,可以作为替代措施来评价农村双车道的道路安全。
几项措施都是基于操作速度资料,目的是获得一个对整个公路段一致性的值,而不是只关注单个或连续道路几何元素。
设计一致性参数将基于连续操作的速度模型,通过创新的技术,在先前的研究基础上开发使用GPS的实际监控设备来监控驾驶者的实际行为。
因此,操作速度数据更准确,更好的反映出司机的实际行为。
事故的频率也将在模型内考虑。
因此,获得的一致性和事故率之间的关系,是协助工程师设计更安全的道路的一个重要工具。
3.1数据库
3.1.1数据收集
这项研究中开发的一致性测量措施是基于对农村双车道公路段操作速度数据的分析。
为了校准,一些速度数据将与事故数据相比较,这是为了获得一个有助于设计更安全道路的一致性模型。
因此,三个主要数据库的研究是必要的:
几何特征、交通量和事故数据。
这些数据是从瓦伦西亚社区(西班牙)65个的农村双车道公路段获得的,所以大量的数据分析取得了这次研究的进展。
3.1.2数据描述:
几何特征、交通量、事故数据
几何数据的目的是,通过一些模型研究他们的操作速度数据瓦伦西亚社区(西班牙)的65个路段被选择,呈现2到5公里之间的长度,纵向等级低于5%,没有重要的十字路口。
这些路段的道路交通量数据是公共的,因此可从官方网站下载。
数据库包括过去15年中所有路段的数据。
这种大型数据库在研究很重要,但也必须小心处理,因为可能在这漫长的一段时间中有些路段的几何情况发生了改变。
为了防止这个
问题,进行了交通量值检查以确定年平均日交通量(AADT)多年的不规则变化以及所有路段的历史,进行检查重新设计。
针对每个特定情况,一些特定的年或道路段不再考虑。
事故数据是由地方政府提供。
它包含在过去13年中所有这些道路事故报道。
事故的要点是位置,天,小时,日光条件、严重性、车辆类型、驱动特点、外部因素、原因和其他条件。
考虑到所有数据,过滤过程完成后,所删除所列事故中至少有下述问题中一个的:
1.事故发生时候没有统计交通量数据
2.只是财产损失(PDO)事故。
在西班牙,这些事故有些报告有一些不报道,所以事故数据库不显示发生事故,但意外事件数据库会显示。
为了不增加外部变化对事故数据的影响,只考虑事故有受害者的情况(他们总是报道)
3.所有事故都检查原因,将这些与外部因素相关的去除(如由于司机,以前的疾病或动物过马路),或小路口(因为一致性模型没有考虑这个因素)
3.2操作速度模型
操作速度数据是通过两种类型的操作速度模型获得的:
一个用于平面曲线另一个用于切线和一些建筑键。
为了得出最后的操作速度数据,加速和减速率也取决于几何特性。
这些数据通过GPS设备从个体司机处获取。
用于校准的司机是在道路上使用个人车辆实际驾驶的司机,道路特征和地理区域与用于校准的路段是相似的。
这些操作速度模型的主要优点是,他们不是基于speed-spot数据收集,而是基于连续数据校准。
因此,他们更好地反映实际的司机的行为。
操作速度曲线模型是由Pirezetal等人在2010年使用半径作为解释变量建立的。
在那项研究中,司机的行为的巨大变化是当曲线半径是大于或小于400米时出现的。
因此,开发了两个模型:
一个用于所有曲线另一个用于曲线半径小于400米。
同时,有一个半径曲线小于70的具体模型低估了实际操作的速度,因此它需要通过侧摩擦力表达式计算的速度取代。
在这个研究中,只有少数的曲线必须考虑其他模型。
其中:
V85:
操作速度曲线(公里/小时)
R:
半径
Ft:
端摩擦力
e:
超高率(%)
还开发了一个操作切线速度模型,它考虑了切线的长度和之前曲线的速度。
鉴于所有司机需要达到一个期望速度,因此将其设置为110km/h。
然而,根据切线的长度可以或多或少偏离操作速度曲线。
因此,切线的长度越长越接近其操作所需的速度。
V85c:
曲线上操作速度(km/h)
V85t:
切线上操作速度
Vdes:
期望速度
R:
平面曲线半径(m)
L:
切线长度(m)
这个模型相比以前模型的区别是,基于个人速度的检查,无论位置在哪,每个司机达到的速度可以准确确定。
先前的模型是基于点速位置的方法,没有考虑每个司机的速度记录是否是最大速度。
为了绘制操作速度曲线,必须获得加速和减速率。
减速率是由佩雷斯获得的(2011),而本研究中加速度率的获得使用相同的方法。
他们都是基于曲线的半径。
它相对于其他操作速度模型来说是一个重要的提升,因为它依赖于曲线半径,而不是使用恒定加速或减速。
这些减速和加速率通过单独考察每个司机获得,在每个司机开始和结束的速度变化的地方选择特定的点,,而不是考虑所有司机具有相同的速度变换长度。
因此,加速和减速率更好的反映司机的行为。
3.3操作速度数据建设
考虑前面的模型,开发了一个计算机程序来计算每个路段前后两个方向的运行速度数据。
在两个步骤完成:
确定每个道路段的水平相同;
基于前面的模型计算操作速度。
正如前面提到的,几何特征不是对所有路段可用。
我们只有所有路段的GPS坐标。
水平对齐的计算是基于每个路段的曲率图。
这个计算有两个步骤:
第一步需要一系列的点轴并且计算曲率。
在这个计算中,不仅考虑三个方面,这个过程更准确。
所得到的结果是一个未加工的曲率图,它提供了道路的概况,但仍然不是由切线,圆曲线和螺旋曲线组成。
第二步需要将前面的曲率图转换成最终的图,由直线表示的切线,螺旋曲线和圆曲线组成。
在处理的所有路段中,有一些显示错误的坐标,把他们从中剔除,最终建立路段的数量在43个。
由水平方向确定的所有路段确定他们的操作速度。
同一计算机程序也进行了计算,分两个步骤:
第一步,基于前面模型操作速度常曲率元素(圆曲线和切线)的计算和图示。
第二部,基于加速和减速率的规则发展操作速度数据。
有必要指出,每个道路段提出了两个操作速度数据:
一个用于每个方向的旅行。
3.4一致性模型
开发设计一致性参数,过程是:
首先,为每一个公路段估计事故率。
同时,确定所有操作速度,并通过他们计算几个变量。
这个计算后,检查所有变量之间的相关性,选择其中的五个校准一致性模型。
通过检查它与安全性关系来校准一致性模型,选择一个模型,用于设计有关道路。
3.4.1交通事故量
几乎所有路段都可以获得近13年的事故数据。
为了提高模型的准确性,用安全性能函数估算近十年事故的数量。
为了校准和逻辑性,根据接触单元(长度和AADT)和一个对齐指数(表3)提出了负二项回归。
基于所研究的所有路段得到四个一致性指标:
几何平均半径(AR)、曲率变化比率(CCR),比值最大和最小半径的道路段(RR),最小半径和道路的平均半径(Rmin/AR)。
考虑曝光和每一个指数来形成不同的回归。
只有最后一个对安全性有很大的影响,所以它包含在安全性能函数的最终形式里。
表3负二项模型的事故频率
预期的事故数量通过防晒系数和发生过的事故数量,用贝叶斯方法估计事故的最终数量。
通过他们获得每段道路的事故率(106veh/km事故的受害者)安全性能函数参数
最后,经验贝叶斯方法估计事故的数量的:
3.4.2变量之间的相关性
对所有道路段操作速度在两个方向上考虑。
通过他们得到了速度离散和减速和处理速度的措施。
所有路段的限速也检查,同时对一些考虑速度离散和速度限制的变量也进行检查。
检查变量的总数是14。
考虑到操作的速度数据,平均操作速度和标准差的操作速度直接获得。
第一个是为了获得道路指标,而第二个是决定操作速度离散。
离散越高道路一致性越差。
考虑到操作速度,平均速度和上传速度,应尝试采取其他一些措施:
Ra:
Polus和Mattar-Habib(2004)首次引入,在操作速度文件和每个路段的平均速度之间的区域采取措施。
因此,它是全球变化速度的措施,呈现随着速度增加而增加的趋势
Ea10:
这也是速度离散的一个测量量。
与前面的措施相比,它是操作速度和平均操作速度大约上下10公里/小时区域的总和,然后除以它的长度。
Ea20:
与前面的指数相同,但是考虑到20公里/小时。
L10:
道路总长度和道路段的长度之间的比率
L20:
同前,但使用20km/h。
通过操作速度,很容易确定所有的减速过渡。
检查所有路段,计算速度(公里/小时)的绝对值差并用于每个速度过渡的距离,所有低于1km/h的都不考虑,因为他们的低值可能不会被用户在意。
一些路段提出了一个非常低的减速。
为了不影响进一步的计算,这些路段从分析中剔除了,因为他们与其他的表现完全不同。
因此,最后的道路段数是33。
表4显示了主要特征,每个路段交通量和事故数据。
考虑对于每个路段所有减速过程在两个方向上,得到以下变量:
1.平均速度降低。
平均的减速过程发生在每一个公路段。
此变量越高,在这个道路段的速度降低越剧烈,所以路段会更不一致。
2.标准偏差的速度降低。
为每个路段减速值测标准差。
标准差越高,司机的行为越分散,所以路段更不一致。
3.减速的平均距离。
用于一条道路的减速段距离平均值。
由于加速和减速率可以从从几何关系获得,类似的速度差异可以通过测量不同距离的方法获得。
因此,这种方法可以对平均减速值与事故的关系增加更多的可变性。
4.减速强度。
个人减速过程,他们的大小除以所使用的长度,确定个人减速强度(km/h/m)。
这个值代表每个路段的平均价值。
5.每个路段的减速长度率。
这是一个距离在减速的情况下的指数。
公路段上个人减速长度除以它的总长度。
所有先前的值取决于每个路段速度本身。
也考虑到限速,确定了两个新的变量:
1.区别操作速度和平均速度限制。
这个限速作为限速加权平均值来计算。
计算绝对值没有考虑区别。
它的目的是为作为一个辅助变量关联帮助其他变量添加到最终的模型。
出于这个考虑,速度被选为每个路段限速。
2.对于Ea10和Ea20,区别是在操作速度和道路段的速度限制区域总和的不同。
最后,都是除以它的长度。
其中有些变量相关,显示一些有趣的关系。
平均速度降低和标准偏差是高度相关的:
高减速值与高可变性融合。
在图1中,所有路段的平均标准偏差与他们的平均值相反。
在图中,估计事故率的值已经被不同的颜色区分。
通过除以在每个路段事故总数来获得这个值(计算其长度和十年以内交通量)。
考虑到所有14个变量,进行相关性分析以确定模型中最终的变量。
表5所示的相关矩阵中。
深灰色的相关性较高,而中等相关性是灰色的。
正如我们在相关矩阵中看到的,有以下的相关性:
85,Ra,L10,L20,Ea,10,Ea,20和?
v85显示出高相关值。
考虑到Ra曾经被Polus和Mattar-Habib(2004)应用,所以建议考虑在以下阶段的分析。
显示出高相关值,所以只有速度平均值被
考虑应用于接下来的分析。
和其他变量具有中度相关性,由于相关性是介质,建议保持进一步
的研究。
Ld与其他变量不相关
限制速度的影响下,这些变量之间相互关联,与平均运行速度具有中度相关性。
用于接下来步骤的变量如下所列:
Ra平均运行速度(v85)
减速条件下道路段的比例(
Ld)
平均降低速度(?
v85)
Ea,l
要指出的是,由Polus和Mattar-Habib(2004)发展的一致性模型包括Ra和σ的组合,这些变量已被证明具有较高的相关性。
建议只使用其中一个,并结合另外的变量,可能获得更高的统计学意义。
安全关系
考虑到前面的变量,几个模型都是为了ECR和单独变量之间的关系。
这些模型在表6所示。
在表6可以看出变量Ra,v85和?
v85有更好的拟合事故率,其他变量相关系数很低,所以他们不符合事故率并且他们只用于改善最终的模型。
只考虑最好的变量,
结合一个单一的指数对其他的模型进行检测。
这些模型
在表7所示。
事故率最强的相关性是由平均降低速度和平均速度值的平方给出的。
一旦获得主要关系,几个步骤都是增加从这种分析中得到的两个变量中的任意一个,但并没有取得了较好的效果。
因此,提出设计一致性指数如下:
两个速度都是km/h,所以最后的指数也是km/h。
分析其组成,更均匀的速度以较低的平均速度减少的道路段将有更高的一致性值。
较高的运行速度平均值与更好、更一致的道路是相关联的。
值得强调的是,该模型只考虑平均速度及其变化。
作为一种区别于其他的一致性指标的模型,该模型只考虑在决策过程中的减速,
而不是加速和减速都考虑,
并用运行速度的标准偏差来表示。
3.4.3事故率估计
确定一致性模型的组成后,转而确定其与安全性的关系。
由于根据事故率的一致性模型已经匹配好,等式也就随之得到(模型7和8)。
从表7中可以看到,模型7比模型8有更多相关数据,但是对于低相关性路段模型8表现略好。
两种模式都绘制在图3中,但是模型8被最终选择估计事故率。
在图3中,所有路段的估计事故率作为他们的一致性指数函数。
3.5结论
道路事故是我们社会的重要问题,每年造成成千上万死亡。
为了提高道路安全,这篇研究提出了一个新的设计一致性模型,这个模型可以用作农村双车道道路安全研究的替代措施。
这个一致性模型已经发展成速度测量和事故数据之间的回归分析。
已用的速度测试不仅包括运行速度的变化而且也包括减速和限速。
所有这些都已从在以往的研究中建立的运行速度和减速/加速模型的运行速度配置中获得。
这些模型的连续速度数据被一种创新技术校准,这项技术使用GPS设备监控司机的行为。
因此,操作速度记录数据更准确,更好的近似司机的实际行为。
事故数据没有直接观察到的事故。
这些事故,安全性能函数校准显示偏大0.1519。
然后,基于该参数和观察到的事故、贝叶斯方法应用于更加准确地估计事故的数量和碰撞频率。
14个相关运行速度变量从操作速度
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