西南交通大学硕士研究生选题报告Word格式.docx
- 文档编号:18449494
- 上传时间:2022-12-16
- 格式:DOCX
- 页数:10
- 大小:71.19KB
西南交通大学硕士研究生选题报告Word格式.docx
《西南交通大学硕士研究生选题报告Word格式.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《西南交通大学硕士研究生选题报告Word格式.docx(10页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
(1)开题报告由各院(系、所、中心)组织实施,专家组成员由副高以上人员组成,邀请导师和督导组相关专家参加,导师担任组长。
(2)专家组的作用是帮助导师和研究生执行选题论证,论证意见以“通过”、
“不通过”结论。
通过者按计划开展论文工作,不通过者,在半年内需
重新开题。
选题报告主要内容
论文题目:
考虑车辆排放的城市高架快速路匝道控制策略研究
1选题依据(研究意义、国内外现状综述)
1.1研究意义
城市快速路是城市交通网络的重要组成部分,承担着车辆快速便捷通过的重任。
然而近年来由于车辆的不断增加,整个路网的拥堵程度不断加剧,快速路也不例外。
而车辆行驶在这种环境下,不仅便捷性、舒适性和安全性大打折扣,其燃油消耗也大大增加,导致空气污染更加严重,生态环境恶化。
根据相关统计,在中国几大“堵城”中,北京平均每小时堵30分钟,按照其基本工资水平换算成金钱,其堵车成本高达808元,广州则达到753元,重庆也有556元的堵车成本[1]。
与此同时,人们正遭受着机动车尾气造成的空气污染的危害。
汽车尾气中含有一氧化碳CO,碳氢化合物THC,氮氧化物NOX,挥发性VOC有机化合微粒子和铅Pb等化合物。
城市快速路发生的拥挤比普通道路所造成的损失更大,车辆在不良工况下的能源消耗会更高,尾气排放造成的空气污染更加严重。
其中匝道汇入主路的车流是造成快速路拥堵的一个非常重要的原因,因此,本文通过城市快速路单点匝道控制进行研究,主要有以下理论和实践意义:
(1)通过VISSIM对实际路网进行仿真,通过对不同控制策略下的快速路入口匝道的仿真分析,研究各控制算法的适用性;
(2)通过VISSIM与MOVES的结合使用,综合其结果选出一种最适合城市快速路匝道控制的方法;
(3)基于MOVES从微观层面对采取匝道控制策略下的车辆尾气排放进行研究,可以得出较为精确的特定道路和工况下的尾气排放结果,为宏观层次的研究提供参考依据;
1.2国内外研究现状综述
1.2.1国外匝道控制与排放研究现状
自从1965年Wattleworth提出定时控制方法[2]以后,人们对入口匝道控制的研究得到了全面的发展。
入口匝道控制技术从依靠历史数据的静态控制发展到动态实时控制,从单匝道控制到整体控制或全局最优控制。
Wattleworth提出的定时控制方法建模简单,不需要实时的交通信息,算法简单,因而控制系统容易实现、成本低。
1975年,Masher提出了一种单匝道的需求-容量(Demand-capacity)[3]控制策略,这种控制策略以交通量为控制参量,通过调节进入主线的交通量,使得进入主线的交通量与上游交通量之和不超过匝道下游的通行能力,从而保证下游主路交通量维持在其通行能力负领域之内,确保最大限度地利用主路。
随后人们又提出了占有率法(Theoccupancystrategy)[4],这种控制方法是通过测量下游占有率值,用经验公式来估算下游剩余的通行能力,如果匝道下游检测器处的占有率比临界占有率小,则下游剩余的通行能力为正,否则为负。
下游剩余的通行能力为负说明该段高速公路的交通量超过了通行能力,应采用最小调节率。
下游剩余的通行能力为正则增大调节率。
Papageorgiou在1991年提出了一种闭环控制方案ALINEA[5],ALINEA是一种最有代表性的占有率控制法,它是一种基于闭环反馈的匝道控制策略。
其控制原理是预先给定一个接近临界占有率的期望值,如果每个采样周期内实测到下游占有率低于(或高于)期望占有率就调整原有的调节率,使新的调节率在每次实测到的调节率的基础上增大或减小。
显然ALINEA不需要任何控制阀值和最小调节率,对于任何交通条件都适用,而且调节率的调整是采用一种渐变方式。
为了加强ALINEA的实时适应性,研究学者又提出了Adaptive-ALINEA方法,X-ALINEA、FL-ALINEA、UP-ALINEA等衍生控制策略[6]。
在上世纪60年代,美国俄勒冈州波特兰地区对多条道路实施匝道控制,并取得了较为显著的效果,在14个月之中,其高峰时段车速从16.3mph提高到41.3mph,车辆旅行时间从23min将至9min,其每周总的燃油消耗降低了2040升同时交通事故率也降低了43%[7];
在2004年,美国德克萨斯州的匝道控制实验中同样取得了积极的效果[8]。
上世纪90年代末,ALINEA控制策略已经在巴黎BoulevardPeripherique高速公路的Brancion上匝道和阿姆斯特丹A10线的Coentunnel入口匝道分别进行了实验[9],实验结果证明了ALINEA控制策略对于改善交通条件的有效性,特别是在发生异常交通事件的情况下。
现行的用来计算机动车排放因子的模型主要有美国环保局(EPA)的MOBILE模型、MOVES模型、NONROAD模型,加州大学河边分校(UCR)开发的CMEM模型等[10]。
MOBILE模型最早发布于1978年,是用于计算机动车中微观和宏观平均排放因子的模型。
其核心数据为基本排放因子(BEF),数据来源为美国环保局组织的各种不同的在用车排放水平检测结果,以及联邦测试程序FTP中测得的排放结果。
其计算原理是对基本排放因子进行机动车排放控制水平、机动车登记分布及里程、油品、行驶里程各项参数、温度、车速、驾驶行为等因素的修正,是对大量测试结果进行统计回归的经验模型[10,11]。
MOBILE仅针对宏观道路源,而NON-ROAD仅用于非道路源的排放计算,即它们都集中于单一排放源的排放测算,并且无法同时满足在宏观、中观和微观不同层次上的移动源排放的综合分析,尤其不能满足对交通项目的排放影响的测算和评价。
为此,美国环保局从2001年开始研发新一代的综合移动源排放模型-MOVES(motorvehicleemissionsimulator)模型。
1.2.2国内匝道控制与排放研究现状
我国学者对高速公路入口匝道控制系统研究的关注是从20世纪90年代开始的,取得了一些理论成果,但多数的研究还只是结合国内入口匝道及其衔接交叉口的实际情况对国外研究方法的修正和改进。
陈德望总结了国内外先进的入口匝道控制算法,通过分析这些算法各自的优缺点和适用条件,最终提出了一种分层递接控制理论算法[12]。
马寿峰等依托于大系统递接理论,构建了一种基于动态交通分配的系统优化模型[13],并通过迭代协调算法对其进行了求解,求解效果良好。
杨晓芳等借鉴了ALINEA控制算法的原理,以入口匝道及其关联交叉口为研究目标,构建了元胞自动机模型[14],并对地面交叉口的信号周期与绿信比进行了配时优化,最后通过仿真表明本文设计的协调控制算法大大降低了车辆的延误。
保利霞通过设定入口匝道的拥挤阈值,将其划分为三种交通状态,并设定了不同状态下的控制目标,构建了基于层次分析的协调控制模型[15]。
李晓文[16]通过分析快速路交通流特性,针对交通流量变化以及由此引起的不同拥堵成因,进行控制方案选择:
对于入口匝道及其关联交叉口,首先通过回声状态网络对交通状态进行了预测,然后利用模糊理论对预测结果进行控制,得到入口匝道调节率,实现最终的协调控制。
陆克丽霞[17]以上海武夷路上匝道为实例,在原有ALINEA算法的基础上,考虑了匝道排队长度的限制,经过离线模拟,详细分析了控制后主线断面的交通流状态变化,证明了控制算法的有效性。
机动车微观模型的研究在国外已经逐渐成熟,典型的微观模型有MOBILE、CMEM、ONROAD、MOVES[18,19,20]。
我国在该领域的研究思路主要是先对国外微观模型所需要的参数进行收集,修正,再用它进行研究。
由于应用的是国外的模型,就需要有本地的实时的排放数据对模型进行适用性的检验,普遍的做法是通过车载排放测试系统获得排放数据。
微观尾气模型和城市的交通状况、气候环境、车辆状况、维护制度等因素有重要的关系,所以模型在不同城市的应用效果不同。
当前国内对于匝道控制的研究是基于流量、车速、占有率等参数,鲜有基于车辆排放角度;
并且当前国内对车辆排放的研究多数是基于整个路网层面的,较为宏观。
2研究方案(课题研究目标、研究内容、拟解决的关键问题)
2.1研究目标
论文以城市快速路单个入口匝道为研究对象,通过交通仿真软件VISSIM构建模型,对典型匝道控制算法ALINEA及其衍生算法进行优化研究,并将VISSIM输出的车辆行驶特性用排放软件MOVES进行进一步分析研究,从而综合车辆行驶特征和排放特征两项指标来评价匝道控制的效果,提出一种新的匝道控制策略。
2.2研究内容
本文研究内容主要有以下几部分组成:
Ø
获取与处理数据
本文拟采用录像法作为获取数据的方法,以成都二环快速高架路典型入口匝道为调查对象,获得其主线断面小时流量、匝道小时流量、主线平均车速、匝道平均车速等数据[21]。
用VISSIM作为仿真工具建立仿真模型分析在不同交通流特性下不同控制算法的适用性;
将VISSIM输出的基于秒的车流特性数据导入到MOVES中,利用MOVES排放模型对车流特性数据进行进一步分析处理,最终得出在不同交通流特性、不同控制算法下的车辆排放结果。
模型优化
对于单点匝道控制,利用VISSIM仿真数据,并综合MOVES仿真结果,建立综合评价指标,对匝道控制策略进行评价并优化模型。
2.3拟解决的关键问题
本文通过对城市快速路匝道控制与排放的研究,目的为解决以下几个关键问题:
⏹对数据的处理,搜集并初步加工数据,利用仿真平台进行仿真,对仿真输出数据进行合理分析;
⏹将实施控制后的匝道的仿真数据利用MOVES进行处理,并建立评价指标,综合车辆行驶特性和排放特性对匝道控制模型进行优化。
3拟采取的研究方法(技术路线、实验方案)及可行性分析
3.1研究方法
本课题主要采用以下几种方法:
一是文献分析法。
通过大量、广泛的文献搜集,以核心文献为纲,以高水准文献的核心观点为骨,为本课题分析解读、归纳总结、逻辑演绎等具体的学术研究提供坚实、系统的理论支撑。
二是实证分析与逻辑分析结合。
以交通工程专业理论视角分析城市快速路拥堵的形成机理,这需要交通工程专业的数学逻辑分析方法。
在现有收集的资料基础上进行实证分析,是本课题运用的比较普遍也是比较重要的一种研究方法。
三是案例研究法。
案例研究法是对单一的研究对象或研究现象进行深入而具体研究的方法。
这也是本课题核心的研究方法之一,本课题的第二、三部分对选取的实际研究对象(城市快速路入口匝道)进行仿真分析就是这种方法的集中体现。
3.2研究技术路线
技术路线如下图所示。
图3-1技术路线图
3.3研究方案
⏹文献研究:
阅读相关文献,了解国内外研究现状;
⏹数据采集:
针对研究对象和目的进行实地数据收集;
⏹数据整理:
对采集的数据进行整理筛选;
⏹数据分析:
利用仿真平台对数据进行分析处理;
⏹评价结果:
建立综合评价指标,对仿真输出数据进行分析评价,得出研究结论。
3.4课题研究可行性
本课题主要有以下几个支撑,证明课题研究可行:
(1)理论支撑
自匝道控制理论诞生以来,该领域的专家学者通过严密的科学论证和逻辑分析提出了不同种类的控制策略,并且后人在运用时也不断的对匝道控制策略进行改善,使匝道控制具备了坚实的理论基础;
在车辆排放研究方面,同样有经过科学论证和严密分析得出的研究算法,如CMEM,MOVES等等,这为车辆排放研究提供了理论上的可行性。
(2)实际案例支撑
在具备理论基础的前提下,世界范围内的研究者们利用其进行实地研究并取得了预期的效果,在巴黎BoulevardPeripherique高速公路的Brancion上匝道和阿姆斯特丹A10线的Coentunnel入口匝道控制实验,其结果证明了ALINEA控制策略对于改善交通条件的有效性,特别是在发生异常交通事件的情况下。
因此,本课题在实地应用上具有可行性。
(3)研究工具支撑
本课题主要用两个研究工具—VISSIM和MOVES。
这两个软件在交通仿真方面应用十分广泛,尤其在微观层次。
本课题所需的仿真正是属于微观层次,所以所选研究工具能够提供良好的仿真环境和分析数据。
(4)数据获取的可行性
仿真数据主要有车速、车流量、车流构成等数据,均源于实地采集。
城市快速路匝道和主路相关数据皆容易获得,因此在数据的准确性和科学性方面无障碍,进一步加大本课题研究提供可行性。
综上所述,本课题的研究具有理论支撑、实际应用支撑、仿真环境和数据支撑,因此,本课题是可行的。
4课题创新性
本论文的研究创新之处有二:
一是理论拓展。
通过对以匝道控制、车辆排放、城市快速路、综合移动源排放模型等为关键词的文献的梳理、整合和提炼,系统(前人也所有归纳但不够系统)地归纳总结出匝道控制与车辆排放之间的紧密联系,体现了本课题在理论拓展方面的尝试。
二是研究视角有所创新。
以环境保护和节能减排的视角结合案例系统考察、解读匝道控制策略的效果,是一种新的尝试。
这种尝试无论是在理论研究还是在实际应用领域,都是有意义的。
因为匝道控制的本质是出自于缓解拥堵和节能减排的诉求,所以本课题的研究视角具有一定的创新性。
5计划进度、预期进展和成果
预期进展:
按照既定的计划有条不紊的进行研究,在规定时间内完成全部论文工作。
预期成果:
期望阶段性成果可发表在相关专业书刊上并最终达到理想的效果,即证明城市快速路进行入口匝道控制可以有效缓解拥堵和降低车辆排放。
课题研究计划:
2017年5月—2017年7月前期资料收集和整理
2017年7月—2017年9月前期的调查方法的实施和数据的整理
2017年9月—2017年12月完成论文初稿。
2017年1月—2018年3月初论文基本定稿。
2018年3月底前定稿
参考文献
[1]网易财经.出行1小时耗路上30分钟北京通勤族“拥堵成本”全国居首[EB/OL],
[2]M.Papageorgiou,H.Hadj-Salem,ANDJ.Blosseville.ALINEA:
ALocalFeedbackContorlLawForOn-RampMetering[J].TRANSPORTATIONRESEARCHRECORD1320,1991:
58-64.
[3]M.Papageorgiou,H.Hadj-Salem,ANDF.Middelham.ALINEALocalRampMeteringSummaryofFieldResults[J].TRANSPORTATIONRESEARCHRECORD1603,1997(970032):
90-98.
[4]LianyuChu,XuYang.OptimizationoftheALINEARamp-meteringControlUsingGeneticAlgorithmwithMicro-simulation[J].TRB2003AnnualMeetingCD-ROM,2003.
[5]M.Papageorgiou,H.Hadj-Salem,ANDJ.Blosseville.ALINEA:
[6]EmmanouilSmaragdisandMarkosPapageorgiou.SeriesofNewLocalRampMeteringStrategies[J].TransportationResearchRecord1856,2003:
74-86.
[7]RobertBertini,SoyoungAhn.UsingArchivedItsDatatoMeasureTheOperationalBenefitsofaSystem-WideAdaptiveRampMeteringSystem[M].Portland:
CivilandEnvironmentalEngineering,2006.
[8]NadeemA.Chaudhary,ZongzhongTian,etal.RAMPMETERINGALGORITHMSANDAPPROACHESFORTEXAS[M].Texas:
TexasTransportationInstitute,2004.
[9]JosephR.Scariza.EvaluationofCoordinatedandLocalRampMeteringAlgorithmsusingMicroscopicTrafficSimulation[D].Massachusetts:
UniversityofRhodeIsland,2003.
[10]黄冠涛,宋国华,于雷,胥耀方.综合移动源排放模型———MOVES[J].交通信息与安全,2010,(4):
49-59.
[11]何玉春,王歧东.运用CMEM模型计算北京市机动车排放因子[J].环境科学研究,2006(19).
[12]陈德望,王飞跃,陈龙.基于模糊神经网络的城市高速公路入口匝道控制算法[J],2003,6(3).
[13]马寿峰,卜军峰,张安训.交通诱导中系统最优与用户最优的博弈协调[J],系 统工程学报,2005(20).
[14]杨晓芳,韩印,付强.快速路入口匝道与衔接交叉口协调控制策略[J].计机工程与应用.2008,44(29):
196-199.
[15]保丽霞,杨晓光.快速路进口匝道及其衔接交叉口的协调优化控制模型[J].中国公路学报,2009,22
(2):
82-87.
[16]李晓文.快速路匝道控制优化方法研究[D].吉林:
吉林大学,2015.
[17]陆克李霞,杜豫川,孙立军.基于ALINEA算法的上海快速路入口匝道控制算法[J].同济大学学报(自然科学版),2009,37
(2):
207-213.
[18]岳园圆,宋国华,黄冠涛,于雷.MOVES在微观层次交通排放评价中的应用研究[J].交通信息与安全,2013,(6):
47-53.
[19]徐成伟,吴超仲,初秀民,巩晶,张璨.基于CMEM模型的武汉市轻型机动车平均排放因子研究[J].交通与计算机,2008.
[20]戴璞,陈长虹,黄成,李莉,贾记红,董艳强.不同行驶工况下轻型柴油车瞬时排放的CMEM模拟研究[J].环境科学,2009.
[21]EmmanouilSmaragdis,MarkosPapageorgiou,EliasKosmatopoulos.Aflow-maximizingadaptivelocalrampmeteringstrategy[J].TransportationResearchPartB38(2004),2004:
251–270.
指导教师意见
指导教师签字:
年月日
专家组论证意见
专家组成员签字:
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 西南交通大学 硕士研究生 选题 报告