信号交叉口机动车排放因子影响因素分析

为探讨机动车类型、污染物种类、采样分辨率、道路坡度等9个因素对机动车排放因子的影响,基于机动车比功率,提出红绿灯期间和信号周期内排放因子影响因素分析的建模思路.假定道路坡度为0,对交通需求、信号配时方法、采样分辨率3个影响因素进行全面实验.采用最佳采样分辨率,考虑信号配时方法、东西向坡度、南北向坡度进行正交实验.利用VISSIM软件,获得交通流数据,使用本文方法和MOVES软件,分别计算小汽车、中型车、公交车的CO、HC、NO_x的各类排放因子.结果显示,10 s的采样分辨率能保证计算精度,且减少计算量;上坡使进口道绿灯期间和信号周期内排放因子增加,而下坡使其减少;每类排放因子可表达为道路坡度的三次多项式.研究表明,机动车排放因子对交通需求水平、信号控制方案、采样分辨率、交通流随机性不敏感,但对机动车类型、燃油类型、污染物种类、信号灯色、道路坡度较敏感.     

关键交叉口与双周期交叉口间路段上的车辆排队模式及测算方法

为了描述周期时长不相等的协调信号交叉口间路段上车辆排队的集结与消散现象,以关键交叉口周期时长为双周期交叉口周期时长的2倍为例,基于冲击波理论,针对两个相邻交叉口之间路段上的上、下行车流分别描述了车辆排队的各种模式并建立了车辆排队长度模型。为了验证模型的有效性,利用VISSIM交通仿真软件设计了模拟实验方案。考虑不同条件下信号红时差与交通流率的多种组合,通过仿真实验共得到35组数据,每组数据均获得84个有效数据点。结果显示,上、下行方向的车辆排队消散长度的计算值与模拟值的相对误差小于10%的周期分别占75.56%和95.00%;交叉口信号周期越长,其排队消散长度的平均值和最大值也相应地越长。研究结果表明,该模型可以用来估算周期时长不相等的协调信号交叉口间路段上车辆的排队长度,从而为交通控制方案的优化与调整提供理论依据。     

最大当量排队长度模型及其时空特性

为描述最大排队长度的时空特性,基于单车道路段当量排队长度模型,推导出最大当量排队长度模型.运用数理统计方法分析最大当量排队长度的交通流特性、时间特性与空间特性.使用偏微分方法求解各个影响因素对最大当量排队长度的灵敏度.结果显示:最大当量排队长度对路段长度最为敏感,其次为滞留车辆数,对到达车流量、周期时长或绿信比的敏感程度均取决于另外两个变量.研究表明在交通控制系统中应优先协调短连线以避免交通多米诺效应;考虑不同园素对最大当量排队长度的影响特性,可以为优化或调整信号控制方案提供理论依据.     

相邻交叉口短车道长度与配时参数协同优化

针对相邻交叉口在共有连线上均渠化左转短车道的现况,研究其时空资源的最优配置.通过分析短车道对进口道饱和流率的影响,建立以交叉口通行能力最大化与车均延误最小化为目标函数、以短车道长度和相位有效绿灯时间为决策变量的多目标优化模型.以大连市两相邻交叉口为例,通过Matlab软件对优化模型进行编程求解,进而利用VISSIM软件对现有方案和优化方案分别进行仿真试验.结果显示,优化方案虽然使每个交叉口通行能力减小,但是也使每个交叉口车均延误、饱和度和平均排队长度减少.此外,优化方案使每个交叉口通行能力与车均延误之比增大,使单位时间内通过两个交叉口的总车辆数增加.研究成果表明,交通组织与信号控制的协同优化设计可以实现交叉口群的时空资源的最优配置.     

车辆排队位置确定模型及其网络效应分析

为了揭示车辆排队形成的多米诺效应，基于运动学起动–停车波模型构造了车辆排队位置确定模型。该模型能实时确定路网中任意车流形成的排队队列的头部位置、尾部位置和队列长度。根据该模型以及车流间的相互作用，以任意相邻的两个交叉口为例，分10种情况讨论了下游车流能否对延续车流或冲突车流造成阻滞作用，从而能否引起网络效应。结果表明，相邻路段车辆排队之间的耦合关系是研究网络效应的核心。研究成果可以为探讨车辆排队产生网络效应的形成机理奠定基础，为认识车辆排队的演化规律提供工具与方法。     

基于二流理论的拥挤交通流当量排队长度模型

为描述拥挤交通流中的排队现象,根据二流理论,提出了将交通流实际运行状态转化为二流运行状态的思想.利用流量守恒方程,建立了单车道路段当量排队长度模型,并在此基础上,推导出多车道路段平均当量排队长度模型.为验证模型的有效性,采用VISSIM软件设计了拥挤交通流的模拟方案.对比模型计算的当量排队长度与软件统计的实际排队长度发现:当量排队长度均大于实际排队长度;当量排队长度比较稳定,而实际排队长度有所波动.结果表明,当量排队长度模型能够定量地、更好地描述拥挤路段的交通流拥挤程度.该模型计算方法简单,便于工程实践,可以为城市交通控制系统优化等提供理论依据.