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期刊信息/Journal information
中国公路学报
中国公路学报

马建

双月刊

1001-7372

glxb@chd.edu.cn

029-82334387

710064

西安市南二环路中段长安大学内

中国公路学报/Journal China Journal of Highway and TransportCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国公路学会主办的公路交通行业最权威的学术性刊物,主要刊载道路工程、桥隧工程、筑路机械工程、汽车与汽车运输经济与工程经济等专业的应用技术及理论性文章,并适当报道有关公路交通的新技术、新材料、新工艺以及国内外重大学术活动、工程建设及科技动态信息等。
正式出版
收录年代

    多车型混编公交车队发车时刻及车型联合优化

    王晓伟吴松屿曹恺杨彦鼎...
    253-266页
    查看更多>>摘要:相较于传统燃油公交,电动公交系统在车辆续航里程、车型配置及运营经济性上差异较大,现有公交时刻表优化方法较少考虑时变客流需求、非均匀发车时刻及车型配置等多种因素的影响,难以兼顾乘客出行体验与公交运营成本.面向多车型混编的电动公交运营场景,针对现有两阶段优化模型在灵活性和最优性方面存在不足的问题,提出一种公交发车时刻和车型配置联合优化方法.该方法以最小化乘客平均等待时间和公交运营成本为目标,考虑线路所需车队规模的影响,并以此建立多目标公交时刻表优化模型.其次,采用改进遗传操作的NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ)求解该模型,以得到该问题的Pareto最优解集,并从中筛选出代表服务优先、成本优先及均衡模式3种不同效益偏好的时刻表方案.最后,基于实际公交线路验证所提出的时刻表优化模型及其求解算法的有效性和适应性.结果表明:所提方法可得到符合客流需求变化规律且代表不同效益偏好的时刻表方案;与两阶段模型相比,该方法在均衡模式下的优化方案可减少乘客平均等待时间12.8%,降低线路运营成本5.7%,能够综合提升公交服务水平并改善运营经济性.

    交通工程公共交通电动公交公交时刻表多车型多目标优化

    大客流干扰下多层公交-地铁网络的韧性评估

    马壮林程会媛邵逸恒刘悦...
    267-278页
    查看更多>>摘要:为评估车站失效对公交-地铁网络结构和服务质量的影响,研究大客流干扰下公交-地铁网络的韧性是十分必要的.提出有向时间加权的多层公交-地铁网络建模方法,采用改进的耦合映像格子模型,从乘客和运营视角分别提出乘客出行效率比和网络服务效率比作为韧性评估指标,采用德尔菲法-熵权法和博弈论综合赋权法确定指标的综合权重.构建以多层公交-地铁网络韧性指标最大化为目标的时序优化模型,采用自适应遗传算法进行求解.以西安市多层公交-地铁网络为例,考虑大客流提出4种干扰情景,对比分析最优恢复策略与随机恢复策略、优先恢复策略在4种大客流干扰场景下对网络韧性恢复效果的差异.结果表明:在4种大客流干扰场景下,仅考虑车站在运营网络中的重要程度无法得到最优策略,应以网络韧性最大化角度构建模型求解最优恢复次序,最大程度地减少网络性能的损失;增加恢复资源可以缩短恢复时间和提高恢复效率,但恢复资源的增加与网络韧性的提升不成正比.研究结论可以为公交、地铁网络的韧性评估与抢修恢复提供决策依据.

    交通工程多层公交-地铁网络韧性评估大客流干扰改进的耦合映像格子模型

    考虑个体偏好异质性的定制公交选择行为

    刘锴王静王江波冯涛...
    279-287页
    查看更多>>摘要:定制公交需求响应策略往往把出行者看成均一特征群体,忽视了出行者选择偏好异质性.为探究多样化需求下的定制公交选择行为机理,并充分挖掘不可观测变量影响,结合定制公交运营特性,构建了反映便捷性、舒适性和可靠性的心理潜变量,并将其作为解释变量加入Mixed Logit模型形成混合选择模型.在大连市运营的30条定制公交线路开展跟车问卷调查,采用实证数据研究定制公交运营特征,量化分析多类型属性对定制公交选择行为的影响.结果表明:定制公交对中高收入的中青年女性群体更有吸引力;可靠性与行程时间等传统服务水平变量对出行选择具有同等重要的影响,基于大连市数据得到出行者平均认知可靠性的效用与减少6.15 min行程时间的效用等同,出行者感知可靠性评价每提升一个等级,定制公交选择概率将增长为原来的1.09倍.混合选择模型比传统Logit模型对实证数据有更高拟合度,预测结果也更为稳健,出行者对行程时间、等待时间、常规公交是否有座位、定制公交票价折扣和绕行比率都具有偏好异质性;考虑异质性,为保障较稳定的满座率,需至少提供12%的票价折扣才能抵消约90%出行者对绕行10%路径的认知负效用.因此运营商在提供多车型、多模式出行服务的基础上,需要寻找定制公交需求响应式站点和线路调整与车费之间的平衡点.

    交通工程出行方式选择混合选择模型定制公交潜变量

    接驳地铁的共享自动驾驶汽车动态合乘匹配研究

    霍月英张越李晓娟陈国庆...
    288-301页
    查看更多>>摘要:为了实现共享自动驾驶汽车(Shared Autonomous Vehicles,SAV)和地铁的整合,提出采用SAV作为地铁"第一公里"(First Mile,FM)和"最后一公里"(Last Mile,LM)的接驳方式.构建了动态合乘匹配系统以厘清接驳地铁的SAV合乘的框架及运行规则,系统输入为路网数据、SAV数据(位置、载客状态等)、出行者数据(起点、终点等),输出为出行匹配结果、合乘路径.建立了出行路径模型和出行匹配模型来实现系统的合乘匹配功能.出行路径模型考虑出行者绕行时间最小化进行建模,可得到任意2名出行者合乘时的最优出行路径,用于出行匹配模型的参数计算.出行匹配模型协同考虑出行者服务质量和运营商利益以及SAV与地铁时刻表的联合优化进行建模,可得到最优出行匹配方案,包括人与SAV匹配、人与人匹配.选取纽约曼哈顿地铁进行4种出行需求(2 160、4 320、6 480、8 640次·h-1)的算例分析.结果表明:在出行需求2 160、4 320次·h-1的FM和LM出行、出行需求6 480次·h-1的LM出行中,出行者平均等待时间最大值为1.06 min,出行者平均绕行时间最大值为1.11 min,出行者平均匹配时长最长为46.09 s,每小时最多可为运营商节约877.24 km的车辆行驶里程,匹配率最高可达61.67%,系统平均求解时长最长为2.09 s;表明所建系统和模型具有高效性和稳定性.

    交通工程共享自动驾驶汽车地铁接驳动态合乘匹配路径选择

    基于网联车辆数据融合的路面平整度评估方法

    杜昭张文榕朱兴一
    302-316页
    查看更多>>摘要:智能网联汽车的快速发展为道路基础设施服役性能的监测提供了更加便捷、高效的全新解决方案.为发挥智能网联车辆优势,提高车载响应类路面平整度检测的便捷性和准确性,首先提出了一种基于车辆振动响应信号的路面纵断面高程反演及平整度估计方法,该方法通过对车辆垂向动力学的合理建模及模型参数辨识,以车身振动响应信号作为测量值,借助增广卡尔曼滤波算法,对路面断面高程进行反演估计,进而求解国际平整度指数.随后,采用高斯过程模型对多车估计结果进行拟合以实现多车结果的融合解析.考虑到智能网联汽车可实现车车互联通信的优势,进一步将前车融合结果纳入当前车辆估计算法,并将其作为伪测量量,实现多车协同估计以提高当前车辆估计结果的准确性.借助数值仿真及实测数据对前述方法进行验证,实测结果表明:所提出的单车估计方法所得国际平整度指数的估计值与实测值相关性可达87%,均方根误差约为0.26 m·km-1;多部车辆的重复性测试验证了该方法的准确性和可重复性;多车结果融合及协同估计策略不仅可降低单车估计结果的误差,且可在一定程度上提高单车估计算法的稳定性.在算法验证基础上,设计了一套可实现路面平整度在线评估的原型系统,并提出了智能网联环境下路面平整度评估框架,进而对该系统及框架进行了离线验证.基于该框架,不仅可实现路面平整度的单车在线估计,还可对多车感知结果进行融合,并将平台端融合结果用于终端计算中,实现云-端协同估计,从而提高终端反演的准确性和鲁棒性.

    路面工程平整度评估方法反演分析卡尔曼滤波高斯过程路面断面高程数据融合

    PPA复合改性对沥青-集料黏附及其水稳定性影响研究

    周育名张凯郭云龙岳浩...
    317-330页
    查看更多>>摘要:为探究多聚磷酸(PPA)对沥青-集料之间黏附及其水稳定性的影响,提出了以基质沥青、PPA改性沥青、SBS/PPA和SBR/PPA复合改性沥青与石灰岩、玄武岩和花岗岩集料组合的沥青混合料设计方案.采用分子动力学模拟方法,构建沥青-集料界面模型,并通过原子力显微镜(AFM)、接触角试验、动态剪切流变试验(DSR)以及浸水马歇尔试验和冻融劈裂试验探究了 PPA掺加后对沥青-集料黏附及其水稳定性的影响.结果表明:随着PPA改性剂的添加,沥青表面自由能显著增大,沥青与集料间黏附功提高,交互能力增强,沥青混合料的水稳定性更优;通过3种集料的试验结果对比,发现碱性集料对改性沥青-集料的黏附与水稳定性改善效果更好;PPA加入后,使SBS、SBR聚合物改性沥青与集料间的黏附功略有下降,但综合水稳定性得到明显改善;因此,推荐采用SBS/PPA复合改性沥青及石灰岩集料进行混合料组合设计,此组合可以得到最佳的黏附性及水稳定性.

    路面工程多聚磷酸改性沥青试验分析黏附性能水稳定性沥青-集料界面

    路基加固与长期性能保持技术专栏导语

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