电动自行车交通事故严重程度影响因素分析

为了分析电动自行车交通事故严重程度的主要影响因素,以广西桂林市2 365起电动自行车与机动车交通事故数据为例,从电动自行车驾驶者、机动车驾驶者、道路条件、车辆、环境、驾驶行为等6个属性中选取19个候选自变量,运用有序Logit模型估计电动自行车财产损失、受伤和死亡3种等级交通事故的分布概率,引用弹性分析定量鉴别电动自行车事故严重程度的显著影响因素,并对影响因素的作用进行了分析和讨论。显著分析表明:电动自行车驾驶者性别、年龄、交通管控方式、道路中央隔离形式、机非隔离形式、机动车类型、照明情况、事故责任方、违规行为、机动车驾驶行为、电动自行车驾驶行为等11个因素与电动自行车事故严重程度显著相关。弹性分析表明:电动自行车不按车道行驶、超速驾驶和酒后驾驶等违规行为,电动自行车左转和横穿道路,涉及货车的事故等因素的伪弹性值均大于200%,对电动自行车交通事故严重程度的影响最为显著。     

电动自行车交通事故严重程度影响因素分析——以杭州市为例

电动自行车交通事故已经成为我国许多城市的重要交通安全隐患。以杭州市新塘街道涉及电动自行车的交通事故数据为基础,首先从交通事故时间分布、空间分布、影响因素等方面进行了数据统计分析,接着定量分析了造成电动自行车交通安全事故的主要原因。然后,建立了电动自行车交通事故严重程度影响因素的Logistic模型,结果表明骑行人年龄、事故违法行为以及事故种类是影响电动自行车交通事故严重程度的主要因素。最后,提出了电动自行车交通管理的相关对策建议,为电动自行车交通事故预防与安全管理提供了依据。     

无信号交叉口直行电动自行车合流区避让模型研究

无信号交叉口电动自行车合流区违规行为是交叉口电动自行车交通事故的关键成因之一。为减少无信号交叉口电动自行车交通事故,构建了基于元胞自动机的无信号交叉口电动自行车合流区避让模型,并借助MATLAB软件,采用固定变量法仿真研究合流区车辆避让比例对直行电动自行车交通流的影响。仿真结果表明:当直行电动自行车车流的平均密度小于0.23辆/m~2时,其速度变化平缓,此时如果左转电动自行车比例增多,则其速度降低明显;当直行电动自行车车流平均密度大于0.23辆/m~2时,直行电动自行车间可利用间隙和自由行驶的空间越来越小,导致其跟随、加减速等情况越来越多,运行速度逐渐减小。     

电动自行车-轿车碰撞形态对骑车人抛距的影响研究

为研究电动自行车与轿车前部不同碰撞形态对骑车人抛距的影响,从国家车辆事故深度调查体系中选出与轿车碰撞的电动自行车事故案例21起,利用PC-Crash仿真软件建立轿车与电动自行车的碰撞模型。在此基础上进行计算机模拟实验,分析了不同碰撞形态下骑车人的动态响应过程,研究车速、碰撞夹角对骑车人抛距的影响。结果表明:骑车人横向抛距随着电动自行车速度的增加而增大;骑车人相对于轿车速度方向上的横向速度分量越大,其横向抛距越大;骑车人纵向抛距随轿车速度的增加而增大,电动自行车速度和碰撞夹角对纵向抛距影响不大。     

电动自行车-轿车碰撞形态对骑车人头部损伤的影响

为研究电动自行车与轿车前部不同碰撞重叠率对骑车人头部损伤的影响,从国家车辆事故深度调查体系中选出与轿车碰撞的电动自行车事故案例16起,利用PC-Crash仿真软件建立轿车与电动自行车的碰撞模型。在此基础上进行计算机模拟实验,分析了不同碰撞形态下电动自行车骑车人的动态响应过程,研究车速、碰撞重叠率对骑车人头部损伤的影响。结果表明:随着碰撞重叠率增加,骑车人头部损伤HIC值明显增加;碰撞重叠率超过50%,骑车人头部会发生两次碰撞。     

电动自行车-轿车碰撞形态对骑车人头部损伤影响研究

为研究电动自行车与轿车前部不同碰撞重叠率对骑车人头部损伤的影响,从国家车辆事故深度调查体系中选出与轿车碰撞的电动自行车事故案例16起,利用PC-Crash仿真软件建立轿车与电动自行车的碰撞模型。在此基础上进行计算机模拟实验,分析了不同碰撞形态下电动自行车骑车人的动态响应过程,研究车速、碰撞重叠率对骑车人头部损伤的影响。结果表明:随着碰撞重叠率增加,骑车人头部损伤HIC值明显增加;碰撞重叠率超过50%,骑车人头部会发生两次碰撞。     

电动自行车—轿车碰撞形态对骑车人抛距的影响

为研究电动自行车与轿车前部不同碰撞形态对骑车人抛距的影响,从国家车辆事故深度调查体系中选出与轿车碰撞的电动自行车事故案例21起,利用PC-Crash仿真软件建立轿车与电动自行车的碰撞模型。在此基础上进行计算机模拟试验,分析了不同碰撞形态下骑车人的动态响应过程。研究车速、碰撞夹角对骑车人抛距的影响。结果表明:骑车人横向抛距随着电动自行车速度的增加而增大;骑车人相对于轿车速度方向上的横向速度分量越大,其横向抛距越大;骑车人纵向抛距随轿车速度的增加而增大,电动自行车速度和碰撞夹角对纵向抛距影响不大。     

基于故障树法的电动自行车安全性研究

从电动自行车的安全结构出发,应用故障树分析法对电动自行车事故进行量化分析.着重从人、车、路三个方面讨论电动自行车事故的发生原因,最终用下行法求出最小割集及顶事件的发生概率.     

无信号控制路段电动自行车过街速度分析

为了解析无信号控制路段过街横道处的电动自行车过街速度,采集了镇江市5处过街横道处的电动车自行车过街行为数据样本,得出不同条件下的电动自行车车过街平均速度:男性为2.19 m/s;女性为2.04 m/s;青年、中年与老年分别为2.18 m/s、2.12 m/s、1.95 m/s。基于年龄、性别、过街方式、过街干扰因素对电动自行车过街平均速度影响的分析结果,利用SPSS软件以电动自行车过街平均速度为因变量,性别、年龄、过街方式、是否推车、是否交谈、是否使用手机、是否负重作为自变量进行建模分析。结果表明:老年、是否负重对电动自行车过街速度影响不显著,并针对影响显著变量建立了电动自行车过街平均速度的线性回归模型,并标定系数。     

为了您的安全请正确选择和佩戴头盔

近年来,电动自行车以其经济、便捷、环保等特点,已经成为市民交通出行的重要交通工具.然而,许多交通参与者交通安全意识淡薄,各类违法行为频现,使得电动自行车驾驶人成为了交通事故的高发群体.而因电动自行车违法行驶导致交通事故的典型案例更是胆战心惊,发人深省.在这些涉及电动自行车的交通事故中,电动自行车骑行者因未佩戴安全头盔或未正确佩戴安全头盔导致颅脑损伤是造成电动自行车骑行者重伤和死亡的最主要原因.安全头盔不是摆设,它是遇到危险时的最后一道防线.为了自身安全,希望广大电动车驾驶人在驾驶电动车时,一定要正确佩戴安全头盔.     

轿车-电动自行车侧面碰撞事故再现分析

为了再现轿车与电动自行车的侧面碰撞事故,利用PC-Crash进行了轿车与电动自行车的侧面碰撞模拟试验,分析了不同车辆碰撞速度下骑车人头部与车辆引擎罩及风挡玻璃撞击的位置,探讨了车辆碰撞速度与骑车人头部损伤的关系,建立了骑车人抛距模型,并与国外模型进行了对比.研究结果表明:碰撞车速为50 km/h可以认为是骑车人头部伤害的碰撞速度阈值;当碰撞车速低于40 km/h时,车辆撞击运动和静止的电动自行车,骑车人抛距变化的趋势基本相似;当碰撞车速高于40 km/h时,与撞击运动的电动自行车相比,车辆与静止的电动自行车碰撞的骑车人抛距略大,而电动自行车的抛距分布较为离散.利用骑车人头部与车辆的碰撞位置、骑车人头部损伤及骑车人抛距能够有效地再现轿车与电动自行车侧面碰撞事故的碰撞速度.     

车辆-行人/自行车骑车人事故死亡风险和头部动力学响应对比研究

通过对深入调查的交通事故数据进行分析和仿真,对比了中国道路交通环境下行人与自行车骑车人死亡风险和头部动力学响应的差异.从中国不同地区深入交通事故调查采集的数据中选出能估算出车辆碰撞速度且具有详细伤情记录的438例行人和自行车事故作为原始样本,利用逻辑回归分析建立了车辆碰撞速度与行人及自行车骑车人死亡风险的逻辑回归模型,分析了两者的死亡风险的差异.分别选取21例行人事故和24例自行车事故利用MADYMO软件进行了事故重建,比较了行人与自行车骑车人头部动力学响应.结果表明,车辆碰撞速度与行人和自行车骑车人死亡风险显著相关,相同车辆碰撞速度下自行车骑车人死亡的风险略低于行人.此外,行人与自行车骑车人的头部碰撞条件如头部碰撞速度和碰撞角度等也存在明显差别.此结果可为设定更加合理的中国道路车辆限速和制定有利于自行车骑车人和行人头部保护的策略提供参考.     

长沙和汉诺威城区自行车交通事故对比研究

为了提高道路交通安全性,降低易受伤害道路使用者的损伤风险,对中国长沙和德国汉诺威城区2001-2006年的自行车道路交通事故进行了对比研究。按照特定的采样标准从长沙IVAC数据库和汉诺威GIDAS数据库中分别获得1013起和1806起自行车事故样板,以真实的事故数据为基础对两个地区骑车者年龄和性别、车辆类型、事故时间、事故形态、损伤部位和损伤严重度等事故特征进行了系统的分析和比较,其中运用圆形分布方法对事故时间进行了深入的对比分析。对两城区的自行车交通事故特征获得了定量的分析结果。与汉诺威相比,长沙自行车交通事故具有死亡率高,死亡年龄小,事故高峰时段长等特点。并深入讨论了降低长沙市城区自行车事故和死亡率的可能性和改进方向。     

北京市电动自行车交通安全管理对策

基于2018年北京市电动自行车交通事故数据,分析得到事故具有高峰期城市道路多发、肇事群体主要为21～55岁、以碰撞运动车辆为主、受伤以头部和多部位为主、操作不当为主要原因等特征;进一步分析了包括法律法规执行不到位、部门协作不足、源头管理薄弱、不规范使用电动自行车及交通安全违法多发和社会参与管理的主动性不高等管理问题;最后提出包括明确相关部门职责,紧抓源头管理,严格登记管理,规范车辆使用,推进多方参与、构建"社会共治"长效机制等管理对策。     

关于电动自行车在交通安全方面的乱象及措施

电动自行车作为新型交通工具,逐步成为继公共交通、家庭汽车和自行车之外的又一大交通工具。伴随其数量的激增,电动自行车带来的新的社会问题也接踵而至。由电动自行车引发的交通事故数量逐年递增,类似于超速、闯红灯、不按规定车道行驶、甚至是酒后驾驶等违法行为则更是数不胜数,使之逐渐成为道路交通安全面临的又一大严峻考验。     

轿车-电瓶车事故中碰撞初速度与抛距关系研究

为研究轿车碰撞初速度与电动自行车、骑车人抛距的关系,运用 MADYMO软件,建立轿车、电动自行车-骑车人的多刚体碰撞模型。通过仿真结果与监控录像截图及数据的对比,其误差小于1％,验证了模型的准确性。并通过改变模型中轿车的碰撞初速度21次,对得到的数据结果进行数学拟合,得出轿车制动距离、电动自行车滑行距离、骑车人头部与地面第一次接触距离、骑车人最终落点距离等参数与轿车碰撞初速度之间的关系公式6个。这些公式为交通事故中轿车车速的鉴定,提供了一定的参考依据。     

25公里

正因为方便快捷、环保低碳,电动自行车如今已经成了老百姓日常出行的重要交通工具。然而,在给人们带来便捷出行的同时,电动自行车也存在着安全隐患和难以规范管理等突出问题,比如容易引发交通事故,长时间充电容易引发火灾隐患等等。为了规范电动自行车秩序,治理乱象,浙江发布电动车     

电动自行车不安全骑行决策行为建模

大量涌现的电动自行车,既是经济便利的出行方式,也使原本资源紧张的城市道路交通面临新的考验,给交通管理者带来了巨大的挑战.通过开展问卷调查分析电动自行车不安全骑行决策行为特征和致因因素,引入同质性输入变量和异质性模型变量,针对电动自行车占用机动车道骑行、在机动车之间穿插骑行和逆向骑行决策行为,建立基于Logistic回归的电动自行车不安全骑行决策行为模型.结果表明:电动自行车不安全骑行决策行为和家庭年收入、回家时间、出行时长和是否为外卖/快递车辆等同质性输入变量,以及非机动车道宽度、机动车流量、公交车占道、路边停车、需要伺机转弯和目的地位置等异质性模型变量显著相关.建立的模型拟合效果较好,预测不安全骑行决策行为的正确率为73.17％.     

城市道路交叉口电动自行车左转安全特性分析

综合运用基于录像数据采集方法与电动自行车运行轨迹提取方法,对城市道路信号交叉口左转电动自行车行驶的横向位置分布规律、纵向蛇行运动轨迹展开较为系统的数据分析,为我国道路交叉口交通设计改善、降低交通事故提供一定的理论依据和数据支撑。     

城市电动自行车违规充电隐患的空间分布及其影响因素

利用深圳市光明区网格化城市管理系统上报的电动自行车违规充电隐患数据,采用空间热点分析和空间误差回归模型,分析违规充电隐患的空间分布规律及其影响因素.结果表明,用地类型、就业情况、生活设施和交通条件等城市空间要素与电动自行车违规充电行为有不同程度的相关性:1)电动自行车违规充电行为存在一定程度的空间自相关,大多数违规充电...