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当前,交通问题已成为国内外广泛关注的重大问题。近几十年来,人们从不同角度对交通流的特性进行了分析,建立了许多交通流模型,取得了丰硕的研究成果。本文在交通流跟驰模型和格子流体力学模型的基础上,基于智能交通系统(ITS)和反馈控制理论,建立若干改进的模型,并进行相应的理论分析和数值模拟,得到了交通流稳定的条件,试图探讨交通拥堵的机理,提出一些缓解交通拥堵的方法或建议。全文的主要工作如下:一、基于智能交通系统、耦合映射跟驰模型和反馈控制理论,研究了单车道上修正的车辆跟驰效应和交通拥堵控制问题。基于智能交通诱导信息,建立一种改进的耦合映射跟驰模型,用于描述单车道交通流的动力学特性及其拥堵控制;利用反馈控制理论,得到了在头车速度发生变化时,交通流保持稳定的条件。理论分析的结果表明,考虑前方更多车辆的信息对交通流有致稳作用,即稳定性条件明显减弱。数值模拟证实了理论分析的正确性,通过与前人相关工作的比较得知,考虑ITS诱导信息能够更有效地抑制或缓解交通拥堵。二、研究了跟驰模型中后方车辆对交通拥堵控制的影响及实际交通中前方车辆对交通流影响的有效车辆数。利用智能交通诱导信息考虑前方多辆车,司机又通过后视镜考虑后方车辆(有的ITS也可以给出后方车辆的信息),构建一种改进的耦合映射跟驰模型,用于描述单车道交通流的动力学特性及其拥堵控制;利用反馈控制理论,给出了在头车速度发生变化时(速度减慢),交通流保持稳定的条件。通过实际计算得出,在利用智能交通诱导信息时,前方车辆数只需考虑三辆即可,前方更多车辆对当前车的影响很小,可以忽略。同时,我们还给出了当前车的前方车辆对当前车的影响因子。在模拟过程中我们选取了十种典型的车辆随机地分布在道路上,而不是单一的同一种车型。数值模拟证实了理论分析的正确性。通过与前人相关工作的比较得知,利用ITS考虑前后方车辆的更多信息,并及时采取措施,能够更有效地抑制交通拥堵。三、借助耦合映射车辆跟驰模型研究了当前车道以外的因素对交通拥堵控制的影响。在没有隔离带的城市道路上,考虑旁侧车辆(含非机动车和机动车)的影响因素,构建了三个改进的耦合映射跟驰模型。根据反馈控制理论,得到了当前车受到旁侧车辆影响时系统稳定的条件。对应的数值模拟证实了理论分析的正确性。通过分析可以发现,在城市道路上若机动车与非机动车、机动车与机动车之间没有隔离带,则不仅要重视机动车当前车道上前后车辆的车头间距,而且要重视旁侧车辆对机动车流的影响(考虑旁侧车辆的横向间距和纵向间距),特别是在三车道上中间车辆的性态除了具有双车道上的车辆性态外,其稳定性条件要比两侧车辆弱一些。最后,提出了一些关于车辆驾驶的意见和建议。四、构建了敏感系数受路况影响的车辆跟驰模型,并对交通拥堵控制进行了研究。基于不同路况(或不同速度)下同一辆车司机的敏感系数有所不同这一事实,建立了两个跟驰模型:一个除了敏感系数之外只考虑了车头间距,另一个在上述基础上又考虑了速度差控制项。这两个模型在考虑司机的敏感系数时都在原有的敏感系数αi的基础上,增加了一个参数小量εi。根据Hurwiz稳定性理论,给出了当车流稳定时εi的容许变化范围。特别,我们还给出了不同速度下εi的容许变化范围和变化情况。通过对两个模型的比较还可以看出,增加了控制项的模型更有利于车流的稳定。五、基于ITS和格子流体力学模型,研究了密度差控制项对交通流稳定性的影响。基于ITS的应用和格子流体力学模型,构建了两种考虑前方格子中车辆密度差的格子流体力学模型,其研究重点在于考虑前方最邻近格子与当前格子中车辆密度差对模型稳定性的影响。线性稳定性分析的结果证实了前方格子中车辆密度差的引入和后方格子的引入对交通流具有致稳作用。利用约化摄动方法,又导出了交通阻塞产生的扭结-反扭结密度波所满足的mKdV方程。通过分析可以发现,增加密度差控制项比不考虑密度差控制项更有利于交通流的稳定。最后,对全文进行了总结,并指出需要进一步研究的问题。