0 引言

协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)车辆应用车车通信技术实时获取前车加速度状态，并通过调节车头间距误差及速度差优化自身加速度输出，有望改善交通流运行质量，从而实现交通拥堵、交通安全与排放问题的有效解决，CACC跟驰模型的建模，以及对混合交通流动态特性的影响研究已成为交通流理论研究与智能交通系统的研究热点[1].

纵观目前国内外研究成果，从交通流角度开展CACC跟驰模型的研究工作主要集中在以下3个方面：①加州伯克利PATH实验室所提基于恒定车间时距策略的CACC跟驰模型研究较多且得到广泛应用[2-4]；②以传统人工驾驶车辆跟驰模型为基础，通过添加前车加速度等行驶状态反馈建立CACC跟驰模型[5]；③考虑安全距离等约束条件建立CACC元胞自动机模型[6].恒定车间时距策略下的车头间距是速度的线性函数，该策略下的CACC交通流特性受车间时距取值的影响差异较大，难以确定能够权衡各交通流特性影响的车间时距取值.虽然已有文献针对可变期望车间时距的跟驰特性进行了相关研究[7]，但较少文献考虑了将可变车间时距特性应用于CACC跟驰建模，而可变车间时距对应的车头间距是速度的非线性函数，鉴于此，本文考虑关于速度的非线性动态期望车头间距，建立CACC跟驰模型，并分析不同CACC比例下的混合交通流通行能力、车辆尾部碰撞安全风险及油耗等交通排放的影响.

1 微观交通流模型

考虑期望车头间距随速度变化的动态特性，建立基于非线性动态车头间距策略的CACC跟驰模型.同时选取智能驾驶模型(Intelligent Driver Model，IDM)作为人工驾驶车辆的跟驰模型.

1.1 CACC跟驰建模

加州伯克利大学PATH实验室对CACC交通流模型开展了长期研究，提出了基于恒定车间时距的CACC跟驰模型，模型结构为[2]

 

式中：v̇n(t)为车辆n在t时刻的目标输出加速度；v̇n-1(t)为前车n-1加速度；xn(t)、xn-1(t)分别为车辆n、n-1在t时刻的位移；vn(t)、vn-1(t)分别为车辆n、n-1在t时刻的速度；l为车长；s0为安全停车间距；tg为CACC期望车间时距；k1、k2和k3为系数，分别取值为[8]k1=1.0，k2=0.2，k3=3.0.

式(1)第1项为前车加速度反馈项，第2项为实际车头间距xn-1(t)-xn(t)与期望车头间距tgvn(t)-l-s0的误差项，第3项为相邻车辆速度差项.

因此，本文建立的CACC跟驰模型一方面可反映期望车头间距随速度非线性动态变化的交通流跟驰特性，另一方面保留了PATH所提CACC模型结构简单、物理意义明确的模型优点.

 

[5]YU S,SHI Z.The effects of vehicular gap changes with memory on traffic flow in cooperative adaptive cruise control strategy[J].Physica A:Statistical Mechanics and Its Applications,2015(428):206-223.

基于式(2)的非线性动态车头间距策略，速度接近自由流速度时，车头间距趋于无穷大，此时交通流密度接近于零，这一特性反映了自由流态的跟驰特性.当交通流出现拥挤时，车头间距最小，此时交通流密度为最大拥挤密度1/(l+s0)，可较好地体现拥挤状态的交通流特性.因此，本文在PATH所提CACC跟驰模型结构基础之上，建立基于非线性动态车头间距策略的CACC跟驰模型为

 

PATH所提CACC模型结构简单、物理意义明确，是目前常用的基于恒定期望车间时距tg进行纵向控制的CACC跟驰模型.但是，恒定车间时距跟驰策略下的期望车头间距是关于速度的线性函数，使得车间时距tg不同取值时的通行能力等交通流特性影响差异较大，不便于形成CACC对交通系统影响的一致性结论.此外，该模型基本图缺少自由态曲线，对宏观交通状态演化解析亦有所限制.因此，本文提出建立该CACC跟驰模型的非线性动态期望车头间距策略.基于交通流跟驰特性，车辆速度较低时，期望车头间距应较小，否则，期望车头间距应较大，在文献[7]的研究成果基础之上，随速度非线性动态变化的期望车头间距为

1.2 人工驾驶跟驰模型

IDM模型广泛应用于人工驾驶车辆的跟驰模型研究，IDM模型为[9]

 

第二、三、四章着重分析了行政部门中存在的形形色色的贪腐现象。以收取礼物或因公出差为名，行中饱私囊之实者有之，趁位居政府要职之便，代表他方和美国政府打交道，从而索取非法报酬者也有之。此外，围绕政府官员呈报自身财务状况 (financial disclosure)，官员财务上的利益冲突，官员的“覆盖关系”(covered relationship)(即官员与配偶、直系亲属、配偶的雇主、官员的前雇主、官员仍直接参与的外界组织等的关系)，旋转门 (revolving door)(即政、商界之间的人员流动)，乃至总统、副总统应否不受利益冲突法的约束，等等，作者都一一解剖，提出看法。

 

表1 IDM模型参数取值Table 1 Parameter values of IDM model

  

参数v0as0Tbl参数值33.3 m/s 1 m/s2 2 m 1.5 s 2 2 m/s 5 m

2 混合交通流基本图

应用CACC跟驰模型和人工驾驶车辆跟驰模型，计算平衡态车头间距，推导不同CACC比例下的混合交通流基本图模型，进而可理论分析CACC对通行能力影响的作用机理.

农机深松整地技术推广是农业生产过程中的重要任务，为了促进农机推广工作顺利推进，必须要对推广管理体制进行完善。由于在传统的农机推广过程中对农机深松整地技术的推广工作不够重视，导致一部分推广人员有所懈怠。对此，相关部门必须要明确农机深松整地技术的重要性，加强对农机深松整地技术推广工作的安排，需要在原有的工作制度基础上进一步完善。例如要加强对农机深松整地技术人员的考核，将人员的考核与推广工作结合起来，完成推广任务的人员可以获得相应的奖励，没有完成任务的人员将会受到一定惩罚，以奖罚分明的措施带动技术人员的积极性，使其加深对农机推广工作的认识，深入到基层，对群众开展教育和引导。

对本文所建立的CACC跟驰模型式(3)，以及人工驾驶IDM模型式(4)求平衡态车头间距分别为

 

式中：hC为CACC车辆平衡态车头间距；hR为人工驾驶车辆平衡态车头间距；v表示平衡态速度.

令CACC比例为p，则不同CACC比例p下的混合交通流密度k为

1.5 统计学方法 采用统计学软件SPSS 20.0对所得的数据进行统计学分析，计数资料结果以%表示，比较采用 χ2检验，计量资料结果以（）表示，比较采用t检验，以P＜0.05为差异有统计学意义。

 

将式(5)和式(6)带入式(7)可得到混合交通流基本图模型为

式中：a为最大加速度；T为安全车头时距；b为舒适减速度.IDM常用参数取值如表1所示[10].

 

式中：q为混合交通流流量.

天啊！这是我男友吗？难道他不应该好言安慰我、和我一起诅咒公司吗？我气哼哼地挂了电话，好在现磨咖啡的醇香安抚了我的心情。

尖轨转辙部分是铁路道岔设备中的重点和薄弱部分，其中最为主要的问题是尖轨不密贴，导致行车的安全性受到严重影响。尖轨不密贴的产生主要有几种原因，分别是尖轨爬行和侧弯、曲基本轨弯折点错误、顶铁长度过大以及基本轨“肥边”假密贴等。另外，在道岔铺设过程中的工程质量也会对尖轨不密贴产生重要影响。

式中：TTC为碰撞时间；N为仿真中总车辆数；M为仿真总的仿真步长数量；Δt为仿真步长，取0.1s；TTC*为TTC阈值，常取2～4 s[12].

在自由流速度范围以内，计算不同CACC比例下的q-k基本图解析曲线，如图1所示.由图1可以看出，随着CACC比例p的增大，通行能力逐渐得到提升.为了分析这一变化趋势的交通流运行机理，计算各CACC比例下最大流量值，以及最大流量处的临界速度值与最佳密度值，如表2所示.

  

图1 混合交通流基本图Fig.1 Fundamental diagram of mixed traffic flow

 

表2 基本图最大流量、最佳密度及临界速度Table 2 Maximum flow,optimum density,and critical speed of fundamental diagram

  

CACC比例p/%（veh/h） （veh/km） （km/h）01 83627.200 867.498 0 101 94629.171 866.708 3 202 07031.390 565.943 5 302 21233.945 465.163 5 402 37536.872 364.411 5 502 56440.283 163.649 5 602 78744.305 962.903 6 703 05249.118 362.135 7 803 37454.973 561.375 0 903 77462.209 460.666 1 1004 28171.428 659.934 0最大流量/最佳密度/临界速度/

3 交通安全与排放仿真分析

考虑CACC车辆与人工驾驶车辆空间位置的随机性，设计高速公路上匝道瓶颈数值仿真实验.应用评价指标，分析CACC车辆对交通流尾部碰撞风险、油耗、以及CO、HC、NOx排放的影响.

3.1 上匝道瓶颈仿真实验设计

高速公路上匝道作为典型交通瓶颈，是交通安全等交通问题的常发地段，本文针对这一典型高速公路交通瓶颈进行仿真实验设计.基于车辆微观跟驰模型进行数值仿真实验时，常假设仿真路段为单车道道路[11]，如图2所示.在图2中，匝道位于整个路段的中间位置，主干道和匝道均为假设的单车道道路，主干道上游交通需求为1 700 veh/h，匝道需求为360 veh/h.在仿真实验中，主干道到达车辆的类型由CACC比例随机确定，车辆到达速度在100～110 km/h的范围内随机确定，匝道汇入主干道的车辆类型同样由CACC比例随机确定，仿真实验侧重于模拟主干道交通流的运行情况[11].仿真时间为1 h，仿真步长为0.1 s.

  

图2 上匝道仿真路段Fig.2 Simulation road of on-ramp

3.2 交通安全影响

基于车辆微观仿真数据，常应用TET(Time Exposed Time-to-collision)和TIT(Time Integrated Time-to-collision)指标评估车辆尾部碰撞安全风险，其计算公式为[12]

 

从表2中可以看出，随着CACC比例的增加，交通流最大流量处的最佳密度逐渐增大，而相应的交通流临界速度虽然有所减少，但减幅在7.564 km/h(约2.1 m/s)以内.因此，相对于人工驾驶车辆，CACC车辆可在临界速度基本保持不变的情况下，以较大的最佳密度行驶，使得通行能力大幅提升.依据表2可计算得到，100%比例CACC交通流通行能力约为传统人工驾驶交通流通行能力的2.33倍.

考虑到仿真中2种车型空间位置的随机性，各CACC比例下均独立仿真3次并取均值，作为该CACC比例下的仿真结果，同时，对TTC*取2 s、3 s、4 s进行参数敏感性分析.以人工驾驶交通流TET和TIT指标的仿真结果为基准，计算不同CACC比例下TET和TIT的降低百分比(即车辆尾部碰撞安全风险降低百分比)，如表3所示.由表3可知，同一CACC比例时，不同TTC*取值的仿真结果差异较小，表明了CACC对车辆尾部碰撞安全风险的影响基本不受TTC*取值的影响.随着CACC比例的增加，TET和TIT表征的安全风险隐患均逐渐降低，10%比例的CACC车辆对安全风险的降低不超过10%，而100%比例的CACC交通流对车辆尾部碰撞安全风险隐患的降低可达99%.

 

表3 TET和TIT安全风险平均降低百分比Table 3 Average decrease percentage of safety risk ofTETandTIT

  

CACC比例p/%TTC*=2 sTTC*=3 sTTC*=4 sTTC*=2 sTTC*=3 sTTC*=4 s 0——— ———108.708.707.759.506.957.51 2014.5713.999.9511.2913.1314.47 3044.1143.5240.541.0142.3842.74 4055.1949.5538.1253.1853.4650.76 5056.8956.4652.6056.4056.6356.57 6064.1864.2760.7663.8364.4264.56 7075.5975.7774.0672.8674.2274.69 8078.9979.3277.9676.3577.8678.41 9099.0699.0999.0999.8199.9099.93 10099.1999.2199.2199.8499.9299.94 TET降低百分比/%TIT降低百分比/%

3.3 交通排放影响

基于车辆微观仿真数据，选取VT-Micro模型[13]评估CACC对油耗等排放的影响，其计算公式为

建模条件为采用二维对称建模的形式，其在变形与渗流的条件下进行模拟，直径为20 m，深度为8 m,由于经过钻探的测定，8 m以下为砂层，固渗流条件设定为水头高度0.5 m，底部设置孔压为0，其他土体参数与实验室所测数据保持一致。模型由于黄土的湿陷性，选用一般常用的Mohr-Coulomb模型，其主要适用于颗粒状材料，在岩土工程中应用非常广泛。

 

式中：i为车辆n的速度功率；j为加速度功率；为回归系数；依据该回归系数的不同取值，可分别计算得到油耗、CO排放、HC排放、NOx排放，统一用MOEe表示.文献[13]通过实测实验对VT-Micro模型回归系数进行了标定，由于本文关注不同CACC比例对油耗等交通排放的影响，因此可应用文献[13]的标定结果进行CACC对交通排放的影响分析[14].

仿真实验结果表明，CACC车辆有利于油耗、CO、HC、NOx的降低，在CACC比例达到100%时，可分别降低77.81%、70.47%、73.63%、75.53%.为了直观地看出CACC比例增加对交通安全及油耗等排放的影响趋势，依据仿真结果可得到TET、TIT、油耗、CO、HC、NOx降低百分比随CACC比例的变化情况，如图3所示.如前所述，交通安全指标TET和TIT的仿真结果基本不受TTC*阈值取值的影响，因此，在图3中TET和TIT曲线使用了TTC*=2 s时的仿真结果.由图3可以看出，随着CACC比例的增加，车辆尾部碰撞交通安全逐步得到提升，且当CACC比例达到30%时，交通安全提升较为显著.CACC对油耗、CO、HC、NOx的影响趋势基本一致，当CACC比例小于30%时，油耗等交通排放的降低幅度逐渐上升，而当CACC比例在40%～60%时，油耗等排放的降低幅度有所下降，但各排放量的降低幅度仍然在约15%以上，在CACC比例达到70%以上时，油耗等排放的降低幅度随着CACC比例的增加得到显著增加.

为了进一步体现本文所提CACC跟驰模型在交通流特性方面的优势，将其与相关文献中的CACC跟驰模型在基本图完整性、通行能力提高、交通安全水平提升、以及交通排放降低方面进行对比分析，如表4所示.由表4可以看出，相比于已有研究成果，本文所提CACC跟驰模型在保持基本图完整性及大幅提升通行能力的同时，可针对不同CACC比例下混合交通流的交通安全与排放影响进行评估，进而为大规模实地测试的实施提供参考.

  

图3 交通安全与排放降低幅度随CACC比例的变化Fig.3 Reduction range changes of traffic safety and emissions with respect to CACC proportions

 

表4 CACC跟驰模型交通流特性对比Table 4 Characteristic contrast of traffic flow among CACC car-following models

  

模型文献[2]文献[10]文献[6]文献[5]文献[15]文献[14]本文基本图是否完整交通安全提高交通排放降低否否是— —是最大通行能力提升2.25倍2.42倍2.50倍— —2.33倍— —— —非混合流非混合流—混合流非混合流混合流

4 结论

(1)考虑非线性动态期望车头间距，对PATH所提CACC跟驰模型进行了改进，建立了基于非线性动态车头间距策略的CACC跟驰模型，所提CACC跟驰模型能够较好地体现自由态与拥挤态的车辆跟驰特性，同时具备模型结构简单且物理意义明确的优点.

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(2)在所提CACC跟驰策略下，CACC车辆能够在交通流速度基本不变的情况下，以较高的交通流密度显著提升通行能力，100%比例的CACC车辆可提高传统车辆交通流的通行能力约2.33倍；CACC车辆有利于交通流尾部碰撞安全风险及油耗等排放的降低，随着CACC比例的增加，尾部碰撞安全隐患逐渐降低，100%比例的CACC交通流可将安全隐患降低至99%，但CACC在10%比例时的安全水平提升小于10%；CACC处于40%～60%时，交通排放的降低有所缓和，但相对于传统交通流排放量的降低幅度仍然在15%以上，在CACC比例达到100%时，油耗、CO、HC、NOx排放量可分别降低77.81%、70.47%、73.63%、75.53%.

(3)研究结果可为未来大规模CACC实地测试的实施提供模型及理论参考，与其他驾驶模型的对照分析将有利于补充及完善已有结论，是下一步的研究，同时，考虑多车辆车车协同控制策略进行CACC车队协同控制建模也是值得进一步研究的内容.

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随着信息技术革新步伐的不断加快，研究数据的获取更加便捷化、多元化。但是，在这一过程中，如何遴选数据，保证数据的时效性、真实性、科学性，成为研究者需要克服的重要问题。因此，在研究数据获取的过程中，需进一步借助智能化的数据收集平台，如OTA数据监测平台等，及时获取有效且科学的统计数据；采用全新的高科技仪器，如眼动仪、脑电波仪、皮肤电反应仪、仿真模拟设备等，实现对旅游者心理与行为的实时精密监控与动态预测。在数据的使用过程中，要尤其注意数据的有效处理和合理分析，及时分辨虚假数据，避免采用虚假数据和过度解读无效数据，实现研究结论的合理性与准确性，保证研究结论的科学价值。

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为了验证基于图1所示集总电路模型的无线无源转速参数测试方案的可行性,采用MATLAB仿真分析,已知L1=L2=6.6 μH,C1=10-7 F,采用Agilent_34401A万用表测得:R1=R2=1.032 Ω,利用MATLAB计算并绘制天线端阻抗Zi的幅值随耦合因数k变化的曲线如图4所示。

式中：hd(t)为期望车头间距；v0为自由流速度.

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施镁也可以提高作物对铁、锰、铜等微量元素的吸收和利用。每公顷烟田基施镁肥（MgO计）60公斤，烤烟对铜、锰、铁、锌、硼的吸收效率分别提高38%-46%、38%-60%、33%-161%、30%-38%和32%-40%，烟叶产量提升10%-12%。又如，杨梅株施0.5公斤的镁肥（MgO计）后，植株对铁和锰的同化效率分别提高11%和19%，单果增产4%，株产增加7%。

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d10电子构型的金属配合物一般都具有荧光性质,因此在室温下测试了配合物的固体荧光,如图5所示,配合物的最大发射峰为403 nm.配合物的荧光性质使得它们在荧光检测方面具有潜在应用,因此需要测试其在有机溶剂中的荧光强度的变化,具体操作如下：将1 mg的配合物充分研磨后浸入DMF中超声分散2 h,然后静置3 d获得稳定的悬浮液.

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越王勾践之所以能“破吴而归”，是因为他善于自省。在归越后的无数个日日夜夜里，他在卧薪尝胆中不断地自我反省，反省自己政治决策上的失误，反省自己治国之道的利弊，励精图治，锐意改革。终于完成了自己重振山河的心愿。

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You’re not half as clever us you think you are.你远不是自己想象的那么聪明。