为了满足城市道路不确定性交通需求，提高不确定环境下交通信号控制方案的可靠性，针对交通信号控制配时参数优化问题，结合区间优化理论提出了交叉口信号配时参数区间优化模型。首先，采用5 min采集标段确定高峰期交通量区间，并以此交通量区间作为控制系统输入参数；其次，以交叉口机动车平均控制延误区间为目标函数，构建区间值信号配时参数非线性优化模型；再者，以交叉口服务水平为性能目标，利用区间可能度模型对区间值优化模型进行转换，并采用遗传算法求解；最后，运用VISSIM仿真软件分别对北京市典型的三相位与两相位交叉口晚高峰时段进行模拟仿真。结果表明，该配时参数区间优化模型可行、有效。对于交通量波动较大的三相位交叉口，该区间优化方法明显优于Webster方案、鲁棒优化方法、实测数据，平均延误和交叉口通行能力较实测结果的优化程度分别为26.57%与7.07%；对于交通量相对平稳的两相位交叉口，区间优化方法可行，且能达到预期控制效果，但均弱于其他方案。进一步，选取北京市东三环8个交叉口进行信号配时参数区间优化，以高峰时段内5 min采集标段的饱和度和车均延误的波动趋势来分析控制方案的稳定性。分析表明，区间优化方法对各个路口高峰时段间而言都能达到预期控制效果，且更适合于交通量波动相对较大的交叉口，其方案的控制效果更稳定。

轨道交通成网运行背景下，简单的线路形态和交路组织已难以满足多样化的乘客出行需求；为应对复杂方向上客流出行带来的交通供给与需求不匹配问题，文中借鉴既有对Y型线的研究，提出了一般树型线的轨道交通线路形式，并参照实际运营的线路案例将其分为直径型和半径型两种类型。首先，设计了一般树型线的线路拓扑形态，并以发车频率为决策变量，以乘客出行时间与企业运营成本最小为目标函数，考虑乘客在不同交路列车之间的分配问题，构建了一般树型线条件下的列车开行方案优化模型；然后设计了带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行求解，并以巴黎RER A线为例对模型与算法进行了验证；最后，将优化方案与分线运营的方案进行了对比。结果表明：算法可求得开行方案的帕累托前沿解，乘客出行时间与企业运营成本呈现明显的负相关性；得到的优化方案与分线方案相比，在乘客出行时间和企业运营成本方面都有显著的减少，可使乘客候车时间减少1.76%～12.90%、乘客换乘时间减少33.63%～34.98%，列车总走行里程减少7.69%～21.67%，上线车底数减少9～19列。

将私人小汽车通勤者划分为Ⅰ类堵车焦虑型和Ⅱ类准点焦虑型两种类型，引入出行敏感系数（堵车焦虑系数、准点焦虑系数）和瓶颈忍耐系数来刻画两类通勤者的出行焦虑程度，在标准瓶颈模型的基础上构建新的出行成本函数，并将其应用于分析单一线路和混行线路下的出发率、高峰期起止时刻和通勤者构成等指标。研究结果表明：当道路上仅有某一类通勤者存在时，堵车焦虑系数、瓶颈忍耐系数以及准点焦虑系数的增加均会使单一线路通勤者的系统总感知出行成本降低；混行情形1中Ⅱ类通勤者的准点焦虑系数增大时，该类通勤者数量增加，系统总感知出行成本减小，高峰期前移，瓶颈忍耐系数增大时，系统总感知出行成本减少，高峰期后移；混行情形2中Ⅰ类通勤者的堵车焦虑系数与瓶颈忍耐系数对该类群体数量的影响具有两面性，不同瓶颈忍耐系数与堵车焦虑系数的组合下，该类群体的吸引力呈现单调减小、先减后增和单调增加三种不同的趋势。

为提高装配式预应力混凝土（PC）连续梁桥负弯矩区的抗裂性能，提出了一种在负弯矩区设置UHPC层和强配筋（配筋率≥1.5%）相结合的UHPC-NC（普通混凝土）连接构造，并以昌九高速某装配式PC连续梁桥为工程原型，进行横桥向缩尺比为1∶4、顺桥向缩尺比1∶5的缩尺模型试验研究，对该连接构造的可行性进行验证；然后，基于“平截面”假定，根据模型试验结果得到了该连接构造不同受力模式下的开裂弯矩计算方法，并采用有限元法分析了UHPC层厚度和配筋率对开裂弯矩的影响规律。结果表明：采用强配筋的连续梁桥负弯矩区UHPC-NC（普通混凝土）连接构造的开裂弯矩明显提高，验证了该连接构造是可行性的，为理论及有限元分析提供了依据；文中开裂弯矩计算方法可靠性较高，可为设计及工程应用提供参考，有限元方法与文中方法开裂弯矩结果相对误差在10%以内；纯弯矩作用以及弯-剪组合作用下，UHPC-NC结构开裂弯矩随UHPC层厚度增加而增加、随配筋率增大而增大。

为精确识别常发性拥堵传播路径，分析其传播机理，以达到疏导拥堵源头，阻断传播路径的目的，提出一种基于出租车GPS数据的拥堵传播机理研究方法。首先，在城市路网时空立方体数据模型框架下，采用车辆轨迹数与速度指标识别交通拥堵区域，基于常发性拥堵的相对时空稳定性，提出分时段的常发性交通拥堵网格识别方法；其次，建立拥堵时空传播树，针对交通拥堵传播的动态性，提出以频率加权的频繁传播关系集挖掘方法，构建频繁拥堵传播子树；再次，引入动态贝叶斯网络，通过贝叶斯估计进行参数学习，获取拥堵传播概率；最后，以西安市南二环路东段区域为例，运用所提出的方法进行实证分析，探讨拥堵传播路径及其概率。研究结果表明：基于时空立方体模型，采用车辆轨迹数与行程速度指标共同识别各时间帧内常发性拥堵网格，为拥堵传播机理的准确分析奠定了基础；利用STC算法构建拥堵传播树，提出考虑拥堵传播在时间上复现性特征的频繁项集挖掘方法，用以重构频繁拥堵传播子树、明确常发性拥堵传播路径；基于动态贝叶斯网络量化分析网格间拥堵传播可能性，为动态寻找拥堵传播网络中的关键路段，科学合理的制定缓堵方案及任务时序提供理论依据。

局部气垫双体船是一种以细长型双体船为基础并辅以部分气垫支撑的新型高性能船舶，其底部扁平宽大，气垫排水体积占到全船的30%左右。由于气垫的存在，该船在波浪中航行时会产生诸多非线性特性，这对船体的运动性能有着重要影响。三维势流理论由于可以考虑流场的三维效应，且在船舶水动力学领域得到了广泛应用，因此可以有效应用于船舶强非线性运动特性的研究，这也正好与气垫船的非线性力学研究相吻合。本文的研究是建立在垫升系统的刚性气封形式基础上，并计及气垫的非线性特性，因此，为了验证局部气垫双体船刚性气封形式下的数值计算方法，研究其在波浪中的运动特性，本文采用自由液面法，分别采用重叠网格和滑移网格来分析其在静水中的计算误差，进而基于最佳网格形式对其在规则波中的航行性能进行了数值模拟，并与试验值进行对比，研究了船体总阻力的计算精度和不同波长下的运动参数特性。结果表明：重叠网格相对于滑移网格有着更高的静水阻力计算精度，在v=5.0 m/s最高达到5.2%；数值计算中船体总阻力的幅值和均值都大于试验值，且在波长为7.0 m处误差最大；从对各个运动参数的研究看出，各运动参数的历时曲线和试验值相比没有明显的差异性，而幅值响应的计算值普遍小于试验值，但在λ/L为2.33时计算值明显大于试验值。

准确识别交通事故风险和及时掌握交通事故风险的变化对于交通事故的主动防控和减少交通事故的发生具有重要意义。现有的交通事故风险识别研究大多基于交通流、交通冲突等实时、动态参数，同时受以往数据采集技术的制约，风险驾驶行为在交通事故风险识别研究中的应用受到限制。为了更加准确的识别道路交通事故风险，本研究引入风险驾驶行为和交通流等大数据，提取急加速、急减速、急转弯、急并道以及交通流量、平均速度、拥堵指数等变量，结合事故数据构建交通事故风险识别模型。基于逻辑回归算法计算交通事故发生概率，对交通事故识别模型进行评价，一方面量化风险驾驶行为在交通事故风险识别中的贡献，另一方面分析事故发生前后，交通事故发生概率的变化趋势。研究结果表明，同时考虑交通运行状态和风险驾驶行为的交通事故风险识别模型的敏感度和AUC值分别提高5.00%和0.03，误报率和漏报率分别降低1.78%和5.00%，模型的拟合效果更好。此外，在交通事故发生前后，交通事故风险概率呈现明显上升趋势，是交通事故防控的重点时段，应在相应的路段及时采取防控措施降低交通事故风险的概率，避免发生交通事故。本研究可为交通事故的预防预警以及主动防控提供直观的依据。

高速公路的运营和管理优化方案往往需要依据瓶颈段的通行能力制定。由于高速公路瓶颈段交通流特性的复杂性，目前所采用的瓶颈段通行能力通用计算公式受很多假设条件的限制，其精度不高且误差较大。文中尝试构建一种高速公路瓶颈段通行能力计算方法，并进行实测验证。首先，采用无人机航拍和Tracker软件动态识别，获取高速公路分合流区跟驰和换道数据共680组，得到位置、速度、加速度、车头间距等参数；然后，根据获得的交通流参数建立了考虑驾驶人特性的换道规则模型和概率模型，并对经典的GHR跟驰模型进行参数标定；最后，运用分区思想构建了基于元胞自动机理论的高速公路车流仿真应用模型。依据GHR跟驰模型来刻画车辆的加速度需求，并采用车辆换道次数和小时交通量两个指标验证模型的有效性，其中，平均换道次数误差率为12.06%，平均交通流量误差率为3.19%。结果表明，该模型可以有效地计算高速公路分合流区的通行能力，同时也可应用于变速车道长度等道路参数设计。在本研究案例中，对广州市北环高速公路岑村立交段进行交通流仿真测试，模拟其道路线型特征、车辆到达情况和交通流运作机制，得到该区段分流区与合流区的通行能力依次为5 456和5 253 pcu/h，该分流区与合流区变速车道长度的优化设计值分别是125和200 m。文中所构建的车流元胞模型可为高速公路分合流区的微观车流仿真和道路参数设计提供科学依据，有利于提升高速公路的服务水平和运营质量。

圆柱形结构广泛地存在于自然界及工程界中，因粘性流动分离所诱发的涡激振动抑制问题一直备受国内外学者的密切关注。分离板作为常用的被动流动控制装置，其对圆柱形结构涡激振动的影响和抑制的内在机理还尚待开展深入的研究。文中基于升力振子模型和分离涡法（DES），结合异步迭代算法，采用SIMPLE算法和Newmark-\beta法对离散的流体和结构方程进行强耦合的数值求解。数值验证了基于分离涡强耦合算法的准确性，开展了不同约化速度下（）分离板（无因次流向长度L/D=\mathrm{0.5}）对圆柱体单自由度涡激振动的影响研究，讨论分析了分离板对圆柱体尾涡模式、流体力响应、振动响应和频率特性的抑制效果，获得了临界流速。数值研究结果表明：当时，分离板对圆柱结构的涡激振动有显著的抑制作用，圆柱结构的最大振幅降低了约69%，频率锁定区域变窄，同时旋涡发放频率也明显下降，圆柱结构受到的平均阻力系数、均方根阻力系数和均方根升力系数分别降低了约40%、90%和52%；当U^{\mathrm{*}}>\mathrm{10}时，分离板的存在会引起显著的驰振现象，圆柱振幅不断地增大；随U^{\mathrm{*}}的继续增加，剪切层在分离后又重新附着在分离板上，圆柱从水流中吸取能量且其远大于结构阻尼所消耗的能量，振幅继续增加并超过了光滑圆柱的振幅，圆柱振动显著加剧，分离板不能起到抑制圆柱振动的作用。

随着自动驾驶技术的不断进步和普及，道路上将会出现越来越多具有自动驾驶技术的汽车，交通标线的服务对象将逐渐从驾驶员向自动驾驶汽车过渡。现有的交通标线使用状况评估方法不但需要耗费大量的人力去巡查、测量和评估，而且评估指标也是基于生物视觉研究而得，不符合基于机器视觉的自动驾驶汽车的特点；针对上述的问题，文中提出了一种面向自动驾驶汽车的交通标线使用状况评估方法。首先，基于自动驾驶汽车的特性，运用查阅文献、类比推理和逻辑推理等方法初步确定峰值信噪比（PSNR）作为评估指标；其次，为了快速且准确地获取峰值信噪比，提出了基于图像修复的峰值信噪比的计算方法，该方法先利用基于条件生成对抗网络的DeblurGAN模型在图像层面复原破损的交通标线，进而利用破损和复原后的交通标线图像计算出峰值信噪比，同时，文中提出了一种可以真实地合成破损的交通标线图像的数据增强方法去提高图像修复模型的性能。然后，以AlexNet网络为基准模型设计对照实验去研究峰值信噪比与交通标线的识别准确率的关系；最后，将研究成果应用到实际的交通标线使用状况的评估工作中，并与现行规范的评估方法比较。实验结果表明：与基于人工修复图像的峰值信噪比的计算方法对比，文中所提的方法得到的平均峰值信噪比只相差约2.24%，但获取速度却提高了约418倍；峰值信噪比影响交通标线的识别准确率，当平均PSNR相差约43.66%时，平均识别准确率相差了约36.27%，峰值信噪比可以衡量交通标线的使用状况；文中所提出的评估方法使工作效率约提高了6.5倍且耗费更少的人力，也更符合自动驾驶汽车的特点，但规范中的评估方法更加详尽。

为解决行驶在超高速公路上的高速智能车与前方低速车辆碰撞的安全问题，用联合仿真的方法研究了车辆制动避撞系统。通过CarSim软件建立车辆动力学模型，并设置前方车辆参数、道路参数和传感器参数，在MATLAB/Simulink中建立基于车间距和车速的控制模型，通过CarSim软件的输入与输出参数接口模块建立信号连接。当前车车速为100、120和140 km/h，智能车车速为140、160和180 km/h时，控制模型通过传感器采集到的实时距离与速度对智能车发出制动减速信号，建立超高速公路行驶车辆紧急制动避撞策略。研究结果表明：当道路附着系数为0.60，超高速公路汽车行驶在平坦的直线路段上进行制动时，最佳轮缸压力为7 MPa，此时，车辆速度为160 km/h时汽车的制动距离为170.3 m，前车以速度100、120和140 km/h匀速行驶，智能车车速分别以140、160和180 km/h制动到与前车车速一样时，所需要的相对距离分别为10.8、10.7和10.5 m。设置路面附着系数为0.60，前车车速分别为100、120和140 km/h，初始轮缸压力为1 MPa，智能车制动减速到与前车车速一样时，智能车前悬距前车后悬距离分别为3.1、3.5和3.8 m，其他条件不变，当初始轮缸压力为3 MPa，智能车制动到与前车车速相同时，智能车前悬距前车后悬距离分别为7.0、7.3和7.7 m。通过搭建的CarSim/Simulink汽车紧急制动避撞控制联合仿真平台，验证了超高速公路制动避撞模型的有效性和准确性，可以提高超高速公路行车的安全性。

传统的驾驶行为模型框架把驾驶行为划分为跟驰行为和换道行为两大类，并分别进行模型构建；而综合驾驶行为模型框架则认为跟驰行为和换道行为密不可分，因此将所有驾驶行为看作一个整体来进行建模。文中基于这两种行为模型框架，对数据驱动类人驾驶模型的性能进行分析。首先，建立综合驾驶行为模型框架和跟驰换道组合模型框架，并根据驾驶过程中的影响因素，确定模型的输入和输出。其次，提出了基于跟驰、换道和意图识别模块的两种跟驰换道组合方式：判别组合和概率组合。随后，对原始数据集进行处理筛选，构建综合驾驶行为、跟驰行为、换道行为和意图识别4个样本库，分别用于对相应行为模块进行训练和标定。最后，将两种跟驰换道组合模型与综合驾驶行为模型进行模型精度、安全性、鲁棒性和迁移性比较。结果表明：在模型输入输出、参数标定流程和样本数据库一样的情况下，基于长短期记忆神经网络（LSTM）的类人驾驶模型精度优于基于FNN的模型，其中基于LSTM的模型均方误差可达到0.227 m²，基于FNN的模型均方误差为0.470 m²。而在基于LSTM的模型中，采用跟驰换道组合模型框架的模型比采用综合驾驶行为模型框架的模型具有更好的鲁棒性和迁移性，其中跟驰换道组合模型在±10％噪声下的鲁棒性均方误差可达到1.383 m²，迁移性均方误差可达到0.462 m²；综合驾驶行为模型在±10％噪声下的鲁棒性均方误差为2.314 m²，迁移性均方误差为0.484 m²。

当干道上出现饱和交叉口时，需对饱和交叉口驶入方向进行截流调控以免路段排队溢流，对驶出方向进行绿波疏导以便车流迅速驶离。针对饱和交叉口不同方向的协调控制需求，本文给出了一种干道双向红绿波协调设计数解算法。首先，利用时距分析图推导了交叉口之间理想间距的计算通式，给出了交叉口协调相位时间中心偏移率的计算方法；然后，针对不同公共信号周期取值，分别计算各个交叉口在不同信号相位设置方式下的协调相位时间中心偏移率，将绝对值最小的中心偏移率所对应的相位设置方式作为各交叉口的优选相位；接着，比较不同公共信号周期取值下优选相位所对应的最大中心偏移率之差，对应最大中心偏移率之差最小的公共信号周期取值即为最佳公共信号周期；最后，结合红绿波设计特点给出了微调相位差的优化方法，使得交叉口绿波带方向的中心偏移率最小，从而确保干道双向获得较大的红绿波带宽。案例分析表明，本文算法设计得到的双向红绿波协调控制方案相比于双向绿波协调控制方案，在保证驶入饱和交叉口方向存在最大红波带的同时，可以使得驶离饱和交叉口方向的绿波带宽明显增加。VISSIM仿真实验发现，本文方法设计得到的方案既能够缩短饱和交叉口的最大排队长度23.1%、平均排队长度33.8%，推迟饱和交叉口车辆排队溢出至上游交叉口的时间，也能够使饱和交叉口驶出车辆在下游路段的行程时间与停车次数分别减少17.5%与76.3%，实现了对于饱和交叉口的溢流防控与绿波疏导。

隧道壁面瞬变压力是影响高铁隧道衬砌结构安全性的重要因素之一。为加深对高速铁路隧道壁面瞬变压力与压力梯度特征的理解，基于RNG k-ε两方程湍流模型与滑移网格技术，数值模拟了缩尺1：1的8节编组高速列车经过双线隧道诱发的气动特性。通过现场实测结果对数值方法准确性进行验证，在隧道壁面瞬变压力时空特征分析的基础上，进一步研究了列车速度、车隧阻塞比、列车数量以及双车等速交会对隧道纵轴中断面瞬变压力及压力梯度的影响。结果表明，隧道横断面内瞬变压力时程曲线基本重叠，断面内压力分布均匀、差异性低；3个典型压力峰值（最大正峰值、负峰值与峰峰值）与列车速度平方或车隧阻塞比平方分别成线性关系，初始压力梯度正峰值与列车速度3次方成线性关系，压力梯度正负峰值与车隧阻塞比的幂次方（2.51～3.14）成线性关系；3个典型压力峰值与列车数量之间满足指数函数关系，8车对应的压力梯度最大正峰值是其它列车数量（4车～7车）的1.25倍；双车等速交会的最大正负压力峰值分别是单车经过的2.22倍与1.15倍，最大压力梯度正负峰值分别是单车经过的1.87倍与2.03倍。相关研究成果对我国高速列车在隧道内的安全营运具有重要的参考价值。

随着居民的出行需求增加，对公交的运营效率与服务质量有了更高的要求。但公交运营企业通常采用单线调度方式，易出现断面客流与运力投入不匹配，公交运营服务水平与资源利用效率不高的情况，亟需一种更加高效的调度优化方法。组合调度模式中多线路共用人车资源，有助于整合现有公交资源，提高运力供需匹配程度和公交运营效率。本文提出了基于客流特征的跨线调度线路组的识别规则和跨线车辆数的确定方法，以乘客出行成本和公交运营成本之和最小为优化目标，构建了加入跨线车辆的公交跨线组合调度优化模型，以发车类型和发车间隔进行编码，设计了改进遗传算法进行求解。研究选取北京市668路和122路的跨线组合为案例验证优化模型，引入乘客平均候车时间、线路满载率、运能匹配度、客流强度等指标，评估公交跨线组合调度优化的有效性。结果表明在公交跨线联合调度条件下，被支援公交线路的乘客平均候车时间缩短了11.8%，线路满载率减少了9.8%，运能匹配度和客流强度分别增加7.7%和8.7%，乘客出行成本与公交运营成本分别下降了15%和6%。

为了探究高速公路路侧环境对驾驶员注意力的影响，优化路侧景观和交通标志设置，提高行车安全性，通过量化分析驾驶员的注意力分布确定了路侧环境风险等级区间。根据路侧环境实际状态选择四类典型路段场景，开展实地驾驶试验采集驾驶员的眼动参数、心率等数据，并分析对应路段上驾驶员眼动规律，包括注视行为、扫视行为和眨眼行为，在此基础上确定表征驾驶员的注意力的显著眼动指标为注视参数。根据驾驶员注视点对应的实际景物并结合注视落点在视野平面中的位置，划分驾驶员的视野区域为路侧环境区（S区）、前方道路区（W区）和车身仪表区（C区），构建驾驶员注意力分布模型，确定以路侧环境注意力占比值量化表达路侧环境，建立其与驾驶员心率增长率之间的关系模型并划分风险等级区间。结果显示：路侧环境的复杂程度对驾驶员的眼动行为有明显影响，相对于扫视和眨眼，驾驶员的注视参数可显著表征驾驶员的注意力状态，行车过程中驾驶员的关注点在视野平面内移动，路侧环境注意力占比值为S区的累计注视时间和S区与W区注视总时间的比值，其安全区间为［9.93%，62.10%］，风险区间为［6.44%，9.93%）和（62.10%，76.93%］，危险区间为［0，6.44%）和（76.93%，100%］。研究结果可以为路侧景观和标志设计的安全性评价和改善决策提供参考依据。

在“双碳”政策背景下，维护生态平衡，减少碳排放势在必行。现如今，准确测算大范围路网车辆碳排放指标十分关键。为此，本研究提出了一种基于多源数据融合的高速公路网车辆碳排放测算方法。首先提出面向碳排放统计的基础数据清洗方法，对后续碳排放测算所需基础数据进行清洗。其次建立高速公路碳排放测算模型，进而设计相关的计算流程。最后以广东省高速公路网为例，测算了2020年9月至2021年6月的车辆碳排放量，并与中国碳核算数据库进行对比、验证所提出方法的科学性与可靠性。研究表明：虽然微型小型客车车均碳排放量较小，但总碳排放量在各车型中占比最大，达到52.1%；汽油车碳排放总量占比达到了49.8%，高于柴油车的45.4%和其它类型能源车的4.8%，大力推广新能源汽车能有效地降低高速公路碳排放量；此外，研究发现“新冠疫情”下不同车辆的出行规律存在明显的差异，但对交通运输经济的整体影响有限。

为了缓解停车矛盾，更加均衡地利用停车资源，实现对停车需求的动态响应，以多个相邻的路外停车场为研究对象，构建了多车场共享车位动态预约与分配的整数规划模型。模型以充分利用停车资源与节约用户停车成本为目标，采用线性加权将目标进行组合，根据实时的停车请求数量，自适应选取动态权重系数。通过对未到达的停车请求进行调整，迭代优化分配结果。引入动态定价机制均衡各车场的车位利用情况。采用车位利用率、停车请求接受率、平均步行距离和停车域均衡度4个指标对模型进行评价。设置仿真实验对模型进行验证。结果表明，相较于传统的不调整模型，提出的模型通过对未到达的停车请求进行迭代优化可使得利用率和接受率平均分别提升10.70%和20.08%，利用率的提升程度随着停车请求数量呈现先增大后减小的趋势，用户平均步行距离增大10 m左右，但仍满足用户出行需求。嵌入动态权重后的模型相较于静态权重模型利用率与接受率平均分别提升2.2%和10.88%，且动态权重模型能更好的适应停车需求的动态变化，使停车资源在高峰时段得到充分利用。相较于静态定价模型，引入动态定价机制使得车辆均匀的分配至各停车场，停车域均衡度平均降低0.074，实现停车资源的均衡利用。模型可为共享停车平台的停车分配与管理决策提供理论参考，缓解城市停车难问题。