城市十字型無信號交叉口的通行能力研究.pdf

1、我國城市無信號交叉口具有明顯的機非混合交通特征，既不同于國外發(fā)達國家同類交叉口的交通特征，又與公路交叉口的交通特征有很大區(qū)別，目前無信號交叉口通行能力的研究方法不適于分析機非混合交通條件下的城市無信號交叉口。論文結(jié)合”十一五”國家科技支撐計劃項目城市道路通行能力研究子課題展開研究，主要對城市十字型主路優(yōu)先交叉口、四路停車控制交叉口和無控制交叉口的通行能力及服務(wù)水平進行深入研究。 所謂無信號交叉口的通行能力就是單位時間內(nèi)交叉口在不

2、同服務(wù)水平條件下所能提供給不同交通流用戶的最大通過流量。對于城市無信號交叉口的通行能力應該包括機動車流、非機動車流和行人流的通行能力，而且不同服務(wù)水平條件對應的通行能力標準也不同，因此通行能力研究必然伴隨著服務(wù)水平評價。以此為研究主線，論文的研究內(nèi)容可分為四大部分：交通特性分析；交通參數(shù)采集；通行能力研究；服務(wù)水平評價。前兩部分是基礎(chǔ)，第三部分是核心，第四部分則是對第三部分的拓展，這四部分構(gòu)成一個彼此聯(lián)系、完整統(tǒng)一的研究框架。

3、對于交叉口交通特性和沖突特性的研究已取得很多成果，論文第一部分解釋了通行能力和服務(wù)水平的有關(guān)概念，對城市無信號交叉口機動車、非機動車及行人的交通特性進行了分析和比較，并對無信號交叉口的交通沖突特性進行了展開分析。 論文交通參數(shù)采集部分，通過選擇典型城市十字型主路優(yōu)先交叉口和無控制交叉口進行調(diào)查和觀測，在對觀測資料進行整理分析的基礎(chǔ)上，對不同類型、不同型式觀測交叉口的機動車流、非機動車流和行人流的運行特征及相關(guān)交通參數(shù)進行了統(tǒng)計分

4、析。 鑒于國內(nèi)外現(xiàn)有研究的不足，關(guān)于城市無信號交叉口通行能力的研究需要重點考慮以下幾個方面：①綜合考慮交叉口的機非混合交通條件：②機動車流、非機動車流和行人流的通行能力研究；③非機動車流和行人流對機動車流通行能力的影響分析；④信號交叉口影響下的無信號交叉口的通行能力研究。這四個方面構(gòu)成了論文的第三部分內(nèi)容。 基于沖突流理論和沖突技術(shù)法，綜合考慮交叉口的各向機動車流、非機動車流和行人流，建立了十字型主路優(yōu)先交叉口、四路停車

5、控制交叉口和無控制交叉口處各向交通流的通行能力計算模型，在模型中引入沖突矩陣來反映交通流之間的路權(quán)優(yōu)先關(guān)系，并以組團為單位對非機動車流和行人流進行了組團計算。根據(jù)觀測資料和對比分析提出模型參數(shù)標定推薦值，并對實際模型參數(shù)值的計算方法進行了修正。進一步提出422型、442型和444型以及其他擴展型式無信號交叉口共用車道和拓寬路口的通行能力計算方法，通過對比分析驗證了通行能力計算模型和計算方法的有效性和實用性，并分析了非機動車流和行人流對機

6、動車流通行能力的影響，以及不同交通管制措施對機動車流通行能力的影響。在此基礎(chǔ)上提出機動車流控制延誤和平均排隊長度的計算方法，通過修正的方法提出非機動車流和行人流的平均延誤計算方法。此外，編制了相應的計算表，利用計算表進行了實例交叉口的通行能力和交通參數(shù)的計算分析，并計算了混合交通流條件下不同型式無信號交叉口的通行能力。 通過對信號交叉口影響下主路優(yōu)先交叉口主路交通流的間隙分布規(guī)律和間隙特性的分析，提出了控制間隙、單向控制間隙和雙

7、向控制間隙的概念，利用間隙接受理論和車隊分析法，在主路交通流單向間隙和雙向間隙特性分析的基礎(chǔ)上，建立了單向間隙和雙向間隙條件下主路優(yōu)先交叉口次路機動車流的通行能力計算模型，并采用各項影響因素的修正系數(shù)對計算模型理想通行能力進行修正，得到次路交通流的實際通行能力。根據(jù)觀測分析，對422型和442型主路優(yōu)先交叉口的模型參數(shù)進行了標定，獲得臨界間隙和隨車時距的模型參數(shù)推薦值。進一步編制了單向間隙和雙向間隙條件下次路機動車流通行能力的計算程序，

8、通過實例應用和對比分析，驗證了計算模型和計算方法的有效性和實用性。 目前無信號交叉口服務(wù)水平的評價主要采用飽和度和平均延誤對機動車流的服務(wù)水平進行評價?；谡撐牡谌糠謱τ谕ㄐ心芰Φ难芯浚鳛檎撐牡牡谒牟糠?，進一步對無信號交叉口的服務(wù)水平評價方法進行了探討。根據(jù)機非混合交通特性，對機動車流、非機動車流和行人流分別建立了綜合評價指標體系，將服務(wù)水平劃分為五個等級，選擇定量指標建立服務(wù)水平評價標準，提出分級標準建議值。利用灰色聚類評