基于Carsim的弯道路段小客车行车安全模糊综合评判方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于Carsim的弯道路段小客车行车安全模糊综合评判方法，首先列出行驶速度、圆曲线半径和合成坡度的取值策略表；根据正交试验表在取值策略表中取值得正交试验取值策略表，在Carsim中构建模型，输出数据；计算每组数据对应的临界附着系数，计算行驶速度和圆曲线半径的权重向量；建立临界附着系数与行驶速度和圆曲线半径的回归模型，建立路面附着系数与行驶速度的回归模型，确定危险等级划分依据，计算出单因素评判矩阵；由权重向量和单因素评判矩阵计算得归一化的综合评判，确定危险评判系数的系数矩阵，计算得综合评判系数矩阵，判断弯道路段行车安全性。本发明依靠仿真手段，可以在设计阶段就对道路安全状况进行分析。
【专利说明】基于Cars i m的弯道路段小客车行车安全模糊综合评判方法 【技术领域】
[0001]本发明属于道路交通安全工程领域，具体涉及一种基于Carsim的弯道路段小客车 行车安全模糊综合评判方法。 【【背景技术】】
[0002] 自20世纪90年代中期以来，我国公路运输行业迅猛发展，截至2013年底，公路通车 里程、民用汽车保有量、汽车驾驶人数分别增长了 4.0倍、15.8倍、20.7倍。然而，由于行车速 度、道路结构的特殊性等原因，交通事故频繁发生。仅2011年，我国道路交通事故伤亡人数 接近30万人，仅次于印度;据我国2011年道路交通事故统计数据表明，超速行驶是该年我国 高速公路所有事故类型中造成死亡人数最多的交通违法行为，事故数量占总数的11.4%， 弯道事故数量仅次于超速行驶，占10.5 %。可见，考虑行驶速度，加强弯道路段小客车行车 安全的预防研究工作已刻不容缓。
[0003] 考虑不同行驶速度下的急弯路段是潜在危险路段的原因在于：小客车以速度v在 半径为R的圆曲线上行驶，由于离心力的作用，有向外运动的趋势，速度越大，半径越小，趋 势越明显。细言之，小客车在弯道路段行驶时，由于离心力的作用，车轮上作用有侧向力，此 时，地面对轮胎着力点有侧向反力，由于车轮具有弹性，在侧向反力未超过路面与轮胎的附 着极限时，轮胎在着力点附近发生侧向弯曲，导致车辆行驶方向发生偏移，而当车速较高 时，若该偏移超过5°，一般驾驶员就不易保持驾驶方向的稳定；当小客车由直线路段驶入弯 道路段时，驾驶人通过转动方向盘，使前轴上的内外轮按一定的关系转过相应的角度，使得 内外前轮的垂线与后轴垂线交在一点，小客车将绕该点作圆周运动，显然，驾驶人转动方向 盘的幅度与圆曲线半径的大小有关。因此，考虑行驶速度，对弯道路段小客车的行车特性加 以分析，对小客车在不同弯道半径情况下以不同行驶速度行驶时的行车危险性进行排序， 找寻出最危险的路段，并采取相应的安全措施，从而可以避免一定数量的交通事故的发生。
[0004] 我国学者在对弯道路段危险性的研究上做了大量地研究，然而，运用的方法基本 是对实际的事故数据进行分析，得出结论。但是，我国事故数据库尚未完善，公安部门对事 故信息也并未完全公开，加上各级地方由于某些原因对实际事故情况的少报、瞒报，导致研 究所采用的事故数据很不准确；同时，实际事故数据是基于现有道路获得的，但是对现有道 路进行改善，耗时耗力。 【
【发明内容】
】
[0005] 本发明的目的在于克服现有技术中存在的问题，提供一种基于Carsim的弯道路段 小客车行车安全模糊综合评判方法，能够在设计阶段，在不依赖于实际的事故数据的情况 下，对弯道路段的行车安全性进行排序，利于提取采取措施。
[0006] 为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
[0007] 包括如下步骤：
[0008] (1)选取行驶速度V、圆曲线半径R和合成坡度α作为变量参数，列出三个变量参数 的取值策略表；
[0009] (2)选取正交试验表匕(，），按照Ln(rm)的要求，在取值策略表中取值得到正交试 验取值策略表;其中，η为总试验次数;r为参数水平数;m为正交试验表的列数；
[0010] (3)根据正交试验取值策略表，在Carsim中构建模型，并输出侧向力和垂直力的数 据；
[0011] (4)分别计算每组侧向力和垂直力数据对应的临界附着系数μ;
[0012] (5)根据临界附着系数μ计算得到行驶速度ν和圆曲线半径R的权重向量A;
[0013] (6)对步骤(4)中临界附着系数μ的计算数据进行回归分析，得到临界附着系数与 行驶速度和圆曲线半径的回归模型；
[0014] (7)选取路面附着系数Φ与临界附着系数μ作对比，并建立路面附着系数与行驶速 度的回归模型；
[0015] (8)确定危险等级划分依据ζ，并结合步骤(6)和步骤(7)计算出单因素评判矩阵；
[0016] (9)由权重向量Α和单因素评判矩阵计算得到归一化的综合评判G，并确定危险评 判系数的系数矩阵Y;
[0017] (10)根据归一化的综合评判和危险评判系数的系数矩阵，计算得到综合评判系数 矩阵H，并按数值大小进行排序，判断弯道路段行车安全性。
[0018] 进一步地，步骤(3)中是在Carsim的道路模块构建道路仿真场景，且仿真场景包括 道路平面、道路纵断面和道路横断面三部分;在Carsim的车辆模块构建车辆模型；在Carsim 的驾驶人模块，设定小客车行驶速度。
[0019] 进一步地，步骤(4)中，临界附着系数μ的计算公式如下：
[0021] 式中：FYi(z)--轮胎侧向力，i = l，2,3,4,分别表示左前轮，右前轮，左后轮，右后 轮；
[0022] Fzi(z)--轮胎垂直力，i = 1，2，3，4，分别表示左前轮，右前轮，左后轮，右后轮。
[0023] 进一步地，步骤(5)中，根据临界附着系数计算得到行驶速度和圆曲线半径的权重 向量的具体过程包括：
[0024] 501、计算总离差平方和SST，
[0025] 式中:yi--第i组侧向力和垂直力数据对应的μ值；
[0026] μ--yi 的均值；
[0027] 502、计算行驶速度ν的离差平方和SSV:
[0028] 式中：kvl-一在正交试验取值策略表中，算出当行驶速度ν取值相同时的μ值之和， 并将此值除以r即得，共有n/r个；
[0029] 503、计算圆曲线半径R的离差平方和SSR和合成坡度α的离差平方和SS a;
[0030] 504、计算误差自由度 SSe，SSe = SST-(SSv+SSR+SSa) (4)
[0031] 505、计算总自由度dfT，dfT = n_l (5)
[0032] 506、计算行驶速度自由度df v、圆曲线半径自由度dfR和合成坡度自由度dfa，
[0033] dfv=dfR = dfa = r-l (6)
[0034] 5〇7、计算误差自由度 dfe，dfe = dfT-(dfv+dfR+dfa) (7)
[0035] 508、分别计算行驶速度的均方差MSV、圆曲线半径的均方差MSr和误差的均方差 MSe，具体计算公式如下：
[0039] 509、分别计算行驶速度和圆曲线半径的F值，记为Fv、Fr，具体计算公式如下：
[0042] 510、运用Fv和Fr计算出行驶速度与圆曲线半径的权重向量A，具体计算公式如下：
[0044] 进一步地，步骤(6)中运用SPSS软件进行回归分析得到临界附着系数的公式，记为 y = f(v,R,a)；
[0045] 或者步骤(6)直接采用如下公式(14)进行替换，
[0047] 式中：v-一行驶速度，km/h;
[0048] R--圆曲线半径，m。
[0049] 进一步地，步骤(7)中建立的回归模型为：
[0050] (6 = 0.9458-0.0057v-0.000710'6134 X a"0·3133 X . 88) (15)
[0051] 式中：v-一行驶速度，km/h;
[0052] 1--坡面长度，m;
[0053] q--降雨强度，mm/min。
[0055] 其中路面附着系数大于临界附着系数时，z大于0,表示安全;路面附着系数不大于 临界附着系数，z不大于〇,表示危险。
[0056] 进一步地，步骤(8)中，单因素评判矩阵的具体计算过程包括：
[0057] a)选取N个行驶速度数据，每个行驶速度数据对应Μ个圆曲线半径数据，合成坡度 和降雨强度均取为定值;其中，Μ>50;
[0058] b)以每一个行驶速度对应的Μ个圆曲线半径数据作为一组研究对象，算出临界附 着系数μ和路面附着系数Φ，再算出ζ值；
[0059] c)每一组研究对象能算得Μ个ζ值，按照分级要求统计出8个分级区间中，每一个区 间拥有的Ζ值数，记为Ζ' =(Ζ1，Ζ2，···，Ζ8);
[0060] d)将Ζ'归一化，得到Zvi，i = l，2,…，η，具体计算公式如下：
[0062] e)选取Ν个圆曲线半径数据，每个圆曲线半径数据对应Μ个行驶速度数据，具体计 算方法与步骤a)至步骤d)相同，最终得到ZRj(j = l，2,…，n);每一组ZvdPZRj即为一个单因 素评判矩阵。
[0063] 进一步地，步骤(9)中得到归一化的综合评判G具体包括以下步骤：
[0064] 901、算出单因素评判矩阵f对应的综合评判J，具体计算公式如下：
[0066]式中，k=l，2,…x;x指危险等级划分总个数；V，Λ为扎德算子，且对
(?为综合评判J的第j列数值，j =1，2，…X; alk是权重向量A中第1行第k列的数;V kj为单因素评判矩阵V中第k行第j列的 数；
[0067] 902、将综合评判J归一化，得到归一化的综合评判G，具体计算公式如下：
[0068] G=(gii,...,gij,...,gix) (18)
[0070] 式中，gu表示归一化的综合评判G的第1行第j列的数值。
[0071] 进一步地，步骤(10)中H=GY。
[0072] 与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
[0073] 本发明利用Carsim软件仿真模拟小客车以不同行驶速度在不同圆曲线半径的弯 道路段行驶，并输出相应数据，并得到评价参数-临界附着系数;运用正交试验法确定影响 因素权重;最终，运用模糊综合评判法确定弯道路段小客车行车危险性大小并排序。相对现 有技术主要基于交通事故统计资料的方式，本发明是依靠仿真手段进行分析，不需依赖交 通事故统计资料，不需要调查实际的事故数据，即减少了调查时的危险性，又排除了数据不 准确得干扰;而且，本发明可以在道路尚处于设计阶段时对道路交通安全状况进行分析，以 便采取相应地安全措施，避免在公路运营阶段才去对路段进行改善，省时省力，可以有效起 到预防事故发生的效果。 【【附图说明】】
[0074] 图1为本发明的流程图。
[0075] 图2是本发明的仿真结果图。 【【具体实施方式】】
[0076]下面结合附图对本发明做进一步详细说明。
[0077]如图1所示，本发明包含如下步骤：
[0078] (1)参照《公路路线设计规范》，将行驶速度V、圆曲线半径R和合成坡度α当作变量 参数，考虑具体的设计资料，列出三个变量参数的取值策略表；
[0079] (2)选取合适的正交试验表匕(，），按照Ln(rm)的要求，在取值策略表中找出对应 数值，得到正交试验取值策略表;其中η为总试验次数;r为参数水平数;m为正交试验表的列 数；
[0080] (3)根据正交试验取值策略表中的每组数据，分别在Carsim的道路模块构建道路 仿真场景，主要包括道路平面、道路纵断面、道路横断面三部分;在Carsim的车辆模块构建 车辆模型；在Carsim的驾驶人模块，设定小客车行驶速度。最终，按组输出有关侧向力和垂 直力的数据;每组数据均由1个侧向力和1个垂直力数值组成；
[0081] (4)分别计算在每组侧向力和垂直力数据下对应的临界附着系数μ，μ为小客车每 个车轮所受的侧向力与垂直力的比值取绝对值后的最大值，具体计算公式如下：
[0083] 式中：FYi(z)--轮胎侧向力，i = l，2,3,4,分别表示左前轮，右前轮，左后轮，右后 轮；
[0084] Fzi(z)--轮胎垂直力，i = 1，2，3，4，分别表示左前轮，右前轮，左后轮，右后轮； [0085] (5)计算总离差平方和SS T，具体计算方式如下：
[0087]式中:yi--第i组侧向力和垂直力数据对应的μ值；
[0088] μ--yi 的均值；
[0089] (6)计算行驶速度v的离差平方和SSV，具体计算方式如下：
[0091] 式中：kvl-一在正交试验取值策略表中，算出当行驶速度v取值相同时的μ值之和， 并将此值除以r即得，共有n/r个；
[0092] (7)计算圆曲线半径R的离差平方和SSr和合成坡度α的离差平方和SSa，计算方法如 下；
[0095] 式中：kRi--在正交试验取值策略表中，算出当圆曲线半径R取值相同时的μ值之 和，并将此值除以r即得，共有n/r个；
[0096] k〇1一一在正交试验取值策略表中，算出当合成坡度α取值相同时的μ值之和，并将 此值除以r即得，共有n/r个。
[0097] (8)计算误差自由度SSe，具体计算公式如下：
[0098] SSe = SST-(SSv+SSR+SSa) (6)
[00"] (9)计算总自由度dfr，具体计算公式如下：
[0100] dfT=n-l (7)
[0101] (1〇)计算行驶速度自由度dfv、圆曲线半径自由度dfR和合成坡度自由度df a，具体 计算公式如下：
[0102] dfv=dfR = dfa = r-l (8)
[0103] (11)计算误差自由度dfe，具体计算公式如下：
[0104] dfe = dfT-(dfv+dfR+dfa) (9)
[0105] (12)分别计算行驶速度的均方差MSV、圆曲线半径的均方差MSr和误差的均方差MS e 具体计算公式如下：
[0109] (13)分别计算行驶速度和圆曲线半径的F值，记为Fv、Fr，具体计算公式如下：
[0112] (14)运用Fv和Fr计算出行驶速度v与圆曲线半径R的权重向量A，具体计算公式如 下：
[0114] (15)运用SPSS软件，根据步骤(4)的计算数据，回归分析得到临界附着系数的公 式，可记为y = f(v，R，a)，如回归分析较为繁琐，也可运用如下公式(16)，得到临界附着系数 与行驶速度和圆曲线半径的回归模型：
[0116] 式中:μ 临界附着系数；
[0117] ν一一行驶速度，km/h;
[0118] R--圆曲线半径，m;
[0119] α 合成坡度；
[0120] (16)选取路面附着系数Φ(道路所能提供的附着系数)与临界附着系数μ作对比，建 立路面附着系数与行驶速度的回归模型，其具体计算公式如下：
[0121] φ = 0 · 9458-0 ·0057ν-0·000710·6134Χα-0·3133Χ q1·4483^2:。.88) (17)
[0122] 式中:Φ-一路面附着系数；
[0123] ν一一行驶速度，km/h;
[0124] 1一一坡面长度，m;
[0125] α 合成坡度；
[0126] q--降雨强度(mm/min);
[0127] 对于一般高速公路而言，坡面长度(半幅路面宽度标准值)为12.25m;合成坡度对 路面附着系数改变微小，可取定值;降雨情况应根据实际路段具体天气情况取值；
[0128] (17)选定评价指标z为危险等级划分依据，它的作用是将急弯路段小客车行车危 险进行分级，并作为之后在进行危险路段危险性排序时的标准。具体计算公式如下：
[0130] 危险等级划分情况如下：
[0131] 1级，ze [0.6,①）；2级，ze (0.4,0.6] ;3级，ze (0.2,0.4];
[0132] 4级，ze (0,0.2] ;5级，ze (-0.2,0] ;6级，ze (-0.4,-0.2];
[0133] 7级，ze(-〇.6，-〇.4];8S，ze(-c?，-〇.6]
[0134] 显然，1~4级时，z大于0,此时路面附着系数大于临界附着系数，安全;5~8级时，z 不大于0,此时路面附着系数不大于临界附着系数，危险。且随着级数的增加，危险性也在增 加；
[0135] (18)分别固定行驶速度、圆曲线半径取值不变，而改变另一个影响因素值(一般取 超过50个数值，以保证是大子样），分别得到关于行驶速度和圆曲线半径的单因素评判矩阵 R;具包括：
[0136] a)选取N个行驶速度数据，每个行驶速度数据对应Μ个圆曲线半径数据(M多50 )，合 成坡度取为定值，降雨强度根据实际情况考虑，但应为定值；
[0137] b)以每一个行驶速度对应的Μ个圆曲线半径数据作为一组研究对象，将数值代入 式(16)、（17)，算出临界附着系数以和路面附着系数!1)，再用式(18)算出 2值；
[0138] c)每一组研究对象能算得Μ个ζ值，按照分级要求统计出8个分级区间中，每一个区 间拥有的Ζ值数，记为Ζ' =(Ζ1，Ζ2，···，Ζ8);
[0139] d)将Ζ'归一化，得到Zvi(i = l，2,…，η)，具体计算公式如下：
[0141] e)选取N个圆曲线半径数据，每个圆曲线半径数据对应Μ个行驶速度数据(Μ多50)， 具体计算方法与步骤a)至步骤d)相同，最终得到Zr」（j = l，2,…，n);每一组Zvi和ZRj即为一 个单因素评判矩阵。
[0142] (19)算出不同的单因素评判矩阵f对应的不同的综合评判J，同时，在步骤（17) 中，危险等级划分总个数为8个，具体计算公式如下：
[0144] 式中，k=l，2,…8。、，八为扎德算子，
综合评判J的第j列数值(j = 1，…，8); alk是权重向量A中第1行第k 列的数;为单因素评判矩阵f中第k行第j列的数；。
[0145] (20)将综合评判J归一化，得到归一化的综合评判G，G = (gn,..., glj,..., g18)，具体 计算公式如下：
[0147] 式中，glj表示归一化的综合评判G的第1行第j列的数值。
[0148] (21)确定危险评判系数的系数矩阵Y，在确定Y时，由于确定系数矩阵的目的是对 危险路段进行排序，系数矩阵的取值可以不同，只需保证不同危险分级之差与其对应的数 值之差相等即可;比如可取系数矩阵各项数值呈等差数列且其之和为1;
[0149] (22)根据归一化的综合评判G和危险评判系数的系数矩阵Y，确定综合评判系数矩 阵Η，具体计算公式如下：
[0150] H=GY (22)
[0151] 依据综合评判系数矩阵中的数值大小，可以对不同弯道路段的危险性进行排序， 找寻出最危险路段，采取相应的安全措施，从而可以避免一定数量的交通事故的发生。
[0152] 下面结合具体实施例做进一步详细说明。
[0153] (1)列出行驶速度、圆曲线半径、合成坡度取值策略，见下表1:
[0154]表1行驶速度、圆曲线半径、合成坡度取值策略
[0156] (2)选取L9(34)正交试验表，得到具体的正交试验取值策略表2如下：
[0157] 表2正交试验取值策略表
[0158]
[0159]
[0160] (3)将9组数据输入Carsim中进行仿真，输出的数据运用式（1)处理后，得到的结果 见上表最右列；
[0161] (4)运用式（2)算出 SST 为 0.200;运用式（3)、（4)、（5)算出33￥、33[?、3301分别为 0.103、0.084、0.007;运用式(6)算出55 (3为0.006;
[0162] (5)运用式(7)算出dfT为8,；运用式(8)算出dfv、df R、dfa为2、2、2;运用式(9)算出 dfe为 2;
[0163] (6)分别按式（10)、（11)、（12)算出1^￥、]\^[?、]^ (3为0.051、0.042、0.003，；
[0164] (7)分别按式（13)、式（14)算出Fv= 15.900、FR= 12.953;运用式（15)算出权重向量 Α=(0.551,0.449)τ；
[0165] (8)在确定单因素评判矩阵时，其因素取值策略如下表3:
[0166] 表3单因素评判矩阵的因素取值策略
[0167]
[0169]此时假定没有降雨，并将合成坡度取为8.54% ;
[0170] (9)分别将上表数值代入式（16)、（17)，算出每一组μ和柯直，再将这些值代入式 (18)，并按危险等级划分情况进行划分，最终得到不同行驶速度下每种风险等级发生概率 如下表4:
[0171]表4不同行驶速度下每种风险等级发生概率
[0173] 不同圆曲线半径下每种风险等级发生概率如下表5:
[0174] 表5不同圆曲线半径下每种风险等级发生概率
[0176]从表4和表5中，分别取一组概率数据，即构成单因素评判矩阵f，易知，共有9组；
[0177] (10)依照式(20)，计算9组数据的综合评判，再用式(21)进行归一化，最终，得到归 一化的综合评判G，如下表6:
[0178] 表6归一化的综合评判
[0181] (11)依据步骤(21)，选取系数矩阵Y= (0.03,0.06,0.08,0.11,0.14,0.17，0.19， 0.22)τ；
[0182] (12)运用式(22)，算出综合评判系数矩阵 Η= (0.097,0.087,0.077,0.124,0.109， 0.096,0.155,0.144,0.137)τ；
[0183] (13)按Η中的数值大小，对9个路段按危险性大小进行排序，最终结果是(危险性从 大到小）：7，8，9，4，5，1，6，2，3，则路段7最为危险。在得知路段7最危险后，可以采取修改路 段7处道路线形、设置减速带的方法来降低路段的危险性。
[0184] 本发明的仿真结果如图2所示。可以看出，危险路段以3个为1组，共有3组，每组的 综合评判系数呈下降趋势，这是因为每组保持行驶速度不变，而圆曲线逐渐增大;组间呈上 升趋势，这是由于组间的行驶速度在不断增大。
[0185] 本发明中首先列出行驶速度、圆曲线半径和合成坡度的取值策略表;根据正交试 验表在取值策略表中取值得到正交试验取值策略表，并在Cars im中构建模型，输出数据;分 别计算每组数据对应的临界附着系数;根据临界附着系数计算行驶速度和圆曲线半径的权 重向量;建立临界附着系数与行驶速度和圆曲线半径的回归模型，建立路面附着系数与行 驶速度的回归模型，确定危险等级划分依据，并计算出单因素评判矩阵；由权重向量和单因 素评判矩阵计算得到归一化的综合评判，并确定危险评判系数的系数矩阵，计算得到综合 评判系数矩阵，并按数值大小进行排序，判断弯道路段行车安全性。本发明方法建立了基于 Carsim的弯道路段行车安全评价系统，可对尚处在设计阶段的道路进行预测性的评价。因 此，本发明能在设计阶段，在不依赖于实际的事故数据的情况下，考虑行驶速度，对弯道路 段的行车安全性进行排序，不仅可以省时省力，同时，也可以使获得的结果更加精确。
【主权项】
1. 基于Carsim的弯道路段小客车行车安全模糊综合评判方法，其特征在于，包括如下 步骤： (1) 选取行驶速度V、圆曲线半径R和合成坡度α作为变量参数，列出三个变量参数的取 值策略表； (2) 选取正交试验表匕(，），按照Ln(rm)的要求，在取值策略表中取值得到正交试验取值 策略表;其中，η为总试验次数;r为参数水平数;m为正交试验表的列数； (3) 根据正交试验取值策略表，在Carsim中构建模型，并输出侧向力和垂直力的数据； (4) 分别计算每组侧向力和垂直力数据对应的临界附着系数μ; (5) 根据临界附着系数μ计算得到行驶速度ν和圆曲线半径R的权重向量A; (6) 对步骤(4)中临界附着系数μ的计算数据进行回归分析，得到临界附着系数与行驶 速度和圆曲线半径的回归模型； (7) 选取路面附着系数Φ与临界附着系数μ作对比，并建立路面附着系数与行驶速度的 回归模型； (8) 确定危险等级划分依据ζ，并结合步骤(6)和步骤(7)计算出单因素评判矩阵； (9) 由权重向量Α和单因素评判矩阵计算得到归一化的综合评判G，并确定危险评判系 数的系数矩阵Y; (10) 根据归一化的综合评判和危险评判系数的系数矩阵，计算得到综合评判系数矩阵 H，并按数值大小进行排序，判断弯道路段行车安全性。2. 根据权利要求1所述的基于Carsim的弯道路段小客车行车安全模糊综合评判方法， 其特征在于，步骤(3)中是在Carsim的道路模块构建道路仿真场景，且仿真场景包括道路平 面、道路纵断面和道路横断面三部分;在Carsim的车辆模块构建车辆模型;在Carsim的驾驶 人模块，设定小客车行驶速度。3. 根据权利要求1所述的基于Carsim的弯道路段小客车行车安全模糊综合评判方法， 其特征在于，步骤(4)中，临界附着系数μ的计算公式如下：式中:FYi(z)--轮胎侧向力，i = l，2,3,4,分别表示左前轮，右前轮，左后轮，右后轮； Fzi(z)--轮胎垂直力，i = l，2,3,4,分别表示左前轮，右前轮，左后轮，右后轮。4. 根据权利要求1所述的基于Carsim的弯道路段小客车行车安全模糊综合评判方法， 其特征在于，步骤(5)中，根据临界附着系数计算得到行驶速度和圆曲线半径的权重向量的 具体过程包括： 501、 计算总离差平方和S;式中:yi--第i组侧向力和垂直力数据对应的μ值； μ--yi的均值； 502、 计算行驶速度ν的离差平方和SSV式中：kvi--在正交试验取值策略表中，算出当行驶速度v取值相同时的μ值之和，并将 此值除以r即得，共有n/r个； 503、 计算圆曲线半径R的离差平方和SSR和合成坡度α的离差平方和SSa; 504、 计算误差自由度 SSe，SSe = SST-(SSv+SSR+SSa) (4) 505、 计算总自由度dfT，dfT=n_l (5) 506、 计算行驶速度自由度dfv、圆曲线半径自由度dfR和合成坡度自由度dfa， dfv = dfR=dfa = r-l (6) 5〇7、计算误差自由度(1;1^，(1;1^ = (1;1^-((1;1^+(^[?+(^(1) (7) 508、 分别计算行驶速度的均方差MSV、圆曲线半径的均方差MSr和误差的均方差MSe，具 体计算公式如下： '?j.. e509、 分别计算行驶速度和圆曲线半径的F值，记为Fv、Fr，具体计算公式如下：510、 运用Fv和Fr计算出行驶速度与圆曲线半径的权重向量A，具体计算公式如下：5. 根据权利要求1所述的基于Carsim的弯道路段小客车行车安全模糊综合评判方法， 其特征在于，步骤(6)中运用SPSS软件进行回归分析得到临界附着系数的公式，记为μ = ?· (v,R,a)； 或者步骤(6)直接采用如下公式(14)进行替换，式中:v--行驶速度，km/h; R--圆曲线半径，m。6. 根据权利要求1所述的基于Carsim的弯道路段小客车行车安全模糊综合评判方法， 其特征在于，步骤(7)中建立的回归模型为： Φ = 0.9458-0.0057ν-0.00071°'6134 X α"0·3133 X q1·4483 (r2 = 〇. 88) (15) 式中:v--行驶速度，km/h; 1--坡面长度，m; q--降雨强度，mm/min〇7. 根据权利要求1所述的基于Carsim的弯道路段小客车行车安全模糊综合评判方法， ψ "" β / 1 ,、 其特征在于，步骤(8)中'=一一 （16); Ψ 其中路面附着系数大于临界附着系数时，ζ大于0,表示安全;路面附着系数不大于临界 附着系数，ζ不大于0，表示危险。8. 根据权利要求1所述的基于Carsim的弯道路段小客车行车安全模糊综合评判方法， 其特征在于，步骤(8)中，单因素评判矩阵的具体计算过程包括： a) 选取N个行驶速度数据，每个行驶速度数据对应Μ个圆曲线半径数据，合成坡度和降 雨强度均取为定值;其中，Μ>50; b) 以每一个行驶速度对应的Μ个圆曲线半径数据作为一组研究对象，算出临界附着系 数μ和路面附着系数Φ，再算出ζ值； c) 每一组研究对象能算得Μ个ζ值，按照分级要求统计出8个分级区间中，每一个区间拥 有的ζ值数，记为Ζ' =(Ζ1，Ζ2，···，Ζ8); d) 将Ζ'归一化，得到Zvi，i = l，2,…，η，具体计算公式如下：e) 选取Ν个圆曲线半径数据，每个圆曲线半径数据对应Μ个行驶速度数据，具体计算方 法与步骤a)至步骤d)相同，最终得到ZRj(j = l，2,…，n);每一组ZvdPZRj即为一个单因素评 判矩阵。9. 根据权利要求1所述的基于Carsim的弯道路段小客车行车安全模糊综合评判方法， 其特征在于，步骤(9)中得到归一化的综合评判G具体包括以下步骤： 901、 算出单因素评判矩阵f对应的综合评判J，具体计算公式如下：式中，1?=1，2，···χ;χ指危险等级划分总个数；V，Λ为扎德算子，且对，有cij为综合评判J的第j列数值，j = 1，2，…X; aik是 权重向量A中第1行第k列的数;为单因素评判矩阵f中第k行第j列的数； 902、 将综合评判J归一化，得到归一化的综合评判G，具体计算公式如下： G= (gii，· · ·，gij，· · ·，gix) (18)式中，gu表示归一化的综合评判G的第1行第j列的数值。10. 根据权利要求1所述的基于Carsim的弯道路段小客车行车安全模糊综合评判方法， 其特征在于，步骤(10)中H=GY。
【文档编号】G06F17/50GK105868504SQ201610265511
【公开日】2016年8月17日
【申请日】2016年4月26日
【发明人】张驰, 闫晓敏, 杨坤, 孟良, 马向南, 邵东建, 张敏
【申请人】长安大学