交通工程道路通行能力第二章雙車道公路通行能力-資料下載頁(yè)
2025-09-11 20:53本頁(yè)面
【正文】 不同 k值可用于描述不同車流的車頭時(shí)距分布；如 k＝ 1時(shí)化為負(fù)指數(shù)分布 ， K趨向無(wú)窮時(shí)理論上為定長(zhǎng)分布 。 ?????????????10!)(10!)(e1)(e)(kititkititiithPthP????tkt ktf ??? ???? e)()!1()( 1?,3,2,1?k二 . 連續(xù)型分布 SEU (Weibull)分布 — 波動(dòng)交通流 概率分布函數(shù) 其概率密度函數(shù)為： 不同 ?、 ?、 ?值可用于描述不同車流的車頭時(shí)距分布； 如 ? ＝ 1， ?＝ 0為負(fù)指數(shù) ， 而 ? K0為移位負(fù)指數(shù)分布 。 ???????????????????????????????????????????????ttthPttthP??????????,e x p1)(,e x p)(? ? ? ???? ??? ??? ? ??????? tttf e)( )(二 . 連續(xù)型分布 SEU Ⅲ 型 (Pearson type III )分布 概率分布密度函數(shù) 式中 : f (t) 概率密度函數(shù) ?? 車輛到達(dá)率 K模型階數(shù)可以在 0 和 ?之 間任意選擇 ??最小車頭時(shí)距 t 車頭時(shí)距 Gamma 函數(shù) , 當(dāng) k為自然數(shù)時(shí)等于 (K1)! 皮爾遜 Ⅲ 型分布當(dāng) ?＝ 0時(shí) 為 Erlang，當(dāng) ??0,k?1時(shí) 為移位負(fù)指數(shù) )(1 e)]([)()(????? ??????tktktf)(K?)1()1()()(01??????? ?? ??zzzdxexz xz二 . 連續(xù)型分布 SEU 7. 組合型分布 概率分布函數(shù) 式中 : ??受限（擁擠）交通流所占比例 8. M3分布 —— Cowan 概率分布密度函數(shù) 式中 : ??自由交通流所占比例 ]e1[]e1)[1()( )( ??? ?? ??? ?????? ttthP???????????????ttttf,)(0α1α λ e τ)λ ( t二 . 連續(xù)型分布 SEU 交通流基本參數(shù)的關(guān)系 SEU 交通量 Q 密度 K 車速 V 交通流理論的核心內(nèi)容之一 三參數(shù)基本關(guān)系： Q=K*V 交通流基本參數(shù) SEU 自由流速度 ： 車流密度趨于零，車輛可以暢行無(wú)阻時(shí)的平均速度 （ Freeflow Speed） vf 阻塞密度 ： 車流密集到車輛無(wú)法移動(dòng) (V=0)時(shí)密度。 （ Jam Density） Kj 臨界密度 ： 即流量達(dá)到極大時(shí)的密度。 （ Critical Density） Km 臨界速度 ： 即流量達(dá)到極大時(shí)的速度。 （ Critical Speed） vm 最大流量 Qm ： 就是 Q－ V曲線上的峰值。 0流量 交通流特征變量 SEU 格林希爾茨（ Green Shields）模型 — 線性模型 中等密度 ( 1 )fjv v K K b aK? ? ? ?（一）速度－密度關(guān)系 vf – freeflow speed (can be observed) Kj jam density (can be estimated) 185250vpmpl ( Traffic Flow Fundamentals) SEU 格林柏（ Greenberg）模型 — 對(duì)數(shù)模型 高密度 l n( )mjv v K K?（一）速度－密度關(guān)系 um = Design Speed / 2 um = Optimal Speed, resulting in qmax um : difficult to estimate SEU 安德伍德（ Underwood）模型 —— 指數(shù)模型 低密度 mKKfv v e??（一）速度－密度關(guān)系 Km= Optimal Density, resulting in qmax Km : difficult to estimate SEU 基于 Green Shields線性模型及交通流基本關(guān)系： )1( jf KKKvKVQ ???（二）流量－密度關(guān)系 ( 1 )fjv v K K??odKdQ ?/ 2jm KK ?/d Q d V o? 2fm VV ?4fjm VKQ ??SEU 同 理 高密度 eKK jm /?格林柏格 (Grenberg)對(duì)數(shù)模型 /m m jQ V K e?低密度 安德伍德 (Underwood)指數(shù)模型 ln jm KVV K?mKKfV v e??/mfV V e? /m m fQ K V e?（二）流量－密度關(guān)系 SEU Qm、 Vm和 Km是劃分交通是否擁擠的重要特征值 。 當(dāng) Q≤Q m、 K＞ Km、 V＜ Vm時(shí) ， 交通擁擠 當(dāng) Q≤Q m、 K≤K m、 V≥V m時(shí) ， 交通不擁擠 。 （二）流量－密度關(guān)系 SEU 由 Green Shields線性模型做變換得到： 代入交通特性三參數(shù)基本關(guān)系模型，得到： ( 1 ) ( 1 )f j j fv v K K K K v v? ? ? ? ?( 1 )s j fQ K v K v v v? ? ?（三）流量－速度關(guān)系 SEU SEU 格林希爾茨（ Green Shields）模型 —— 線性模型 中等密度 格林柏（ Greenberg）模型 —— 對(duì)數(shù)模型 高密度 安德伍德（ Underwood）模型 —— 指數(shù)模型 低密度 西北大學(xué)模型 (Northwestern University) ( 1 )fjv v K K??l n( )mjv v K K?mKKfv v e??(1) 單階段模型 : SingleRegime Models 21 ()2 mK Kfv v e ??Show Figure. Show Table SEU 多階段模型 MultiRegime Models Show Table The first difficulty is determining the breakpoint between regimes. Show Figure. Show Table. 10. 3 (2) 多階段模型 : MultiRegime Models SEU 已知某公路暢行速度為 Vf=80Km／ h，飽和密度為Kj=96輛／ Km，且已知速度與密度具有 V=baK，求： 1）該路段在密度為 30輛／ Km時(shí)的路段平均交通量？ 2）該道路的最大交通量為多少，對(duì)應(yīng)的速度和密度值是多少？ 例題 1 SEU 解： 由格林希爾茨線性模型 有： ? b=Vf=80， ? a=Vf/Kj=80/96， ? V=8080/96*30=55 Km／ h ? Q=KV=30*55=1650輛 /小時(shí) ? Q=KV= K(baK)， ? 令 dQ/dK=b2aK=0，得 Km=48輛／ Km，則 ? Vm=8080/96*48=40 Km／ h ? Qm=Km Vm=48*40=1920輛 /小時(shí) ( 1 )fjv v K K b aK? ? ? ?例題 1 SEU 設(shè)車流的速度密度的關(guān)系為 V=，如限制車流的實(shí)際流量不大于最大流量的 倍 ， 求速度的最低值和密度的最高值 ? （ 假定車流的密度＜最佳密度 Km） 例題 2 SEU 解 ： 當(dāng) K=0時(shí) ， V=Vf=88km/h,當(dāng) V=0時(shí) ， K=Kj=55輛 /km。 則： Vm=44Km/h,Km= /km,Qm=VmKm=1210輛 /h。 由 Q=VK和 V=， 有 Q= (如圖 )。 當(dāng) Q= ， 由 ==968， 得： KＡ ＝ ， Ｋ Ｂ ＝ 。 由題意可知 ， 所求密度小于 Km， 故為 KA。 當(dāng)密度為 KA= /km， 其速度為： VA= = KA= /km， VA=。 例題 2 SEU 示例 《 Traffic Flow Fundamentals 》 1. Impact of Location Note: Location and time period of field measurements significantly affect the resulting speedflowdensity measurements. Show Figure. 2. Field Observation Show Figure. (high speed) Show Figure. (55 mph) Show Figure. (in a tunnel) Show Figure. (arterial street) SEU 小結(jié) 掌握交通流三參數(shù)關(guān)系模型的推導(dǎo)； 熟練應(yīng)用交通流三參數(shù)關(guān)系模型； 了解交通流參數(shù)的現(xiàn)場(chǎng)采集方法 SEU Homework SEU 跟 馳 理 論
數(shù)學(xué)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1