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    基于停車視距的強(qiáng)降雨環(huán)境下公路車輛制動(dòng)安全可靠性研究

    2023-03-15 02:57:28盛旭高于夢(mèng)閣
    公路交通科技 2023年1期
    關(guān)鍵詞:視距車速行車

    盛旭高,于夢(mèng)閣,霍 煒

    (青島大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,山東 青島 266071)

    0 引言

    近年來(lái),我國(guó)高速公路里程數(shù)已突破14萬(wàn)公里,位居世界第一,但公路行車安全問(wèn)題仍十分嚴(yán)峻,特別是在強(qiáng)降雨環(huán)境下,路面附著系數(shù)和能見(jiàn)度較低,駕駛員反應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng),致使制動(dòng)距離變長(zhǎng),事故發(fā)生率較晴天相比急劇增大[1-3]。據(jù)統(tǒng)計(jì),雨天公路交通事故發(fā)生率較晴天高2~3倍,降雨環(huán)境駕駛員的行車安全性大大降低[4]。因此,有必要開(kāi)展雨天行車安全研究工作。

    目前,大部分的公路交通事故與停車視距不足有很大關(guān)系,國(guó)內(nèi)外學(xué)者已在停車視距及其引發(fā)的行車安全問(wèn)題方面開(kāi)展了大量研究工作。美國(guó)國(guó)家公路與運(yùn)輸協(xié)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)(Americal Association of State Highway and Transportation Officials,AASHTO)停車視距模型將停車視距簡(jiǎn)化為勻速行駛階段和勻減速行駛階段[5]。德國(guó)道路設(shè)計(jì)規(guī)范停車視距模型將駕駛員反應(yīng)時(shí)間分為城內(nèi)和城外兩種,并考慮了空氣阻力對(duì)停車視距的影響[6]。法國(guó)路線設(shè)計(jì)規(guī)范停車視距模型用平均減速度對(duì)停車視距進(jìn)行了描述,平均減速度的取值受路面潮濕狀態(tài)、輪胎狀態(tài)、設(shè)計(jì)速度等因素影響[7]。袁浩等[8]將車輛制動(dòng)時(shí)受到的阻力用制動(dòng)減速度來(lái)表示,并用制動(dòng)減速度描述了車輛的制動(dòng)過(guò)程。姜虹等[9]針對(duì)不良天氣高速公路路面附著系數(shù)降低和能見(jiàn)度減小的情況,得出一種適用于不同路面條件(干燥、微濕、積水、積雪、結(jié)冰)的停車視距計(jì)算模型。楊帆等[10]以車輛行駛時(shí)的動(dòng)力學(xué)模型為基礎(chǔ),以時(shí)間段0.01 s為間隔,對(duì)停車視距進(jìn)行了推導(dǎo)。Bassani等[11]分析了駕駛員在視線受阻環(huán)境下的駕駛行為,發(fā)現(xiàn)降低車速能有效的減小停車視距,從而保證駕駛員的行車安全。李濤等[12]分析了不同能見(jiàn)度下公路車輛的停車視距,并給出了車輛在不同能見(jiàn)度下的行車安全距離。趙新勇[13]基于AASHTO停車視距模型給出了自由流狀態(tài)下車輛是否會(huì)與前方障礙物發(fā)生碰撞的判斷方法。

    在強(qiáng)降雨環(huán)境下,一方面,路面附著系數(shù)降低會(huì)導(dǎo)致停車視距增大,另一方面降雨又使得駕駛員可視距離變短,從而導(dǎo)致車輛碰撞或追尾的概率增大[14]。目前已有一些學(xué)者針對(duì)雨天停車視距增大及可視距離變短的問(wèn)題,開(kāi)展了雨天公路車輛行車安全的研究工作。Sun等[15]分析了雨天車速及停車視距對(duì)行人過(guò)路安全的影響,給出了雨天車速應(yīng)小于45 km/h的建議。孫悅[16]通過(guò)停車視距和能見(jiàn)度分析了雨天海綿道路車輛的行車安全性,給出了雨天海綿道路的安全車速建議值。李鐵強(qiáng)等[17]選取路面附著系數(shù)和能見(jiàn)度為評(píng)估指標(biāo)對(duì)雨天道路行車安全性進(jìn)行了仿真分析,并對(duì)雨天行車安全進(jìn)行了等級(jí)劃分。

    駕駛員在實(shí)際制動(dòng)過(guò)程中,由于環(huán)境-車輛-駕駛員系統(tǒng)中的許多參數(shù)具有隨機(jī)性,如車速,駕駛員反應(yīng)時(shí)間等,因此,事故是以一定概率發(fā)生的,需要采用可靠性的方法對(duì)車輛的制動(dòng)安全進(jìn)行評(píng)估。目前,已有部分學(xué)者對(duì)車輛的制動(dòng)安全可靠性工作進(jìn)行了研究,并有了相關(guān)的研究成果。張航等[18]采用一次二階矩方法討論了現(xiàn)行規(guī)范停車視距設(shè)計(jì)取值的安全可靠性,用失效概率對(duì)停車視距的安全可靠性進(jìn)行了描述。朱興琳等[19]用公路供給停車視距值和駕駛員期望停車視距值構(gòu)建停車視距的功能函數(shù),采用一次二階矩方法對(duì)停車視距的可靠性進(jìn)行了分析。以上車輛制動(dòng)安全可靠性的研究工作皆是在晴天環(huán)境下進(jìn)行的,而雨天車輛制動(dòng)安全可靠性的研究工作尚且較少。

    基于此,本研究充分考慮車輛制動(dòng)過(guò)程中坡度阻力的變化情況,對(duì)AASHTO停車視距模型進(jìn)行改進(jìn),在此基礎(chǔ)上,建立雨天車輛制動(dòng)安全可靠性模型,基于蒙特卡羅模擬方法計(jì)算雨天車輛制動(dòng)安全可靠性及可靠性靈敏度,對(duì)雨天車輛的制動(dòng)安全性進(jìn)行評(píng)估。

    1 停車視距

    1.1 制動(dòng)過(guò)程

    車輛制動(dòng)過(guò)程中受到的阻力有:滾動(dòng)阻力、坡度阻力、空氣阻力、地面制動(dòng)力。由于滾動(dòng)阻力和空氣阻力相對(duì)較小,因此忽略其對(duì)制動(dòng)過(guò)程的影響。制動(dòng)過(guò)程具體如圖1所示。分為3個(gè)階段:駕駛員反應(yīng)階段、制動(dòng)器作用階段、持續(xù)制動(dòng)階段。

    圖1 停車視距制動(dòng)模型Fig.1 Braking model of stopping sight distance

    駕駛員反應(yīng)階段(AC段)對(duì)應(yīng)時(shí)間為t0,即駕駛員接到緊急停車信號(hào)到腳接觸制動(dòng)踏板所需的時(shí)間,分為思索階段(AB段)和移腳階段(BC段),對(duì)應(yīng)時(shí)間分別為ta和tb。在移腳階段坡度阻力開(kāi)始產(chǎn)生制動(dòng)減速度。

    制動(dòng)器作用階段(CE段)對(duì)應(yīng)時(shí)間為t1,即腳接觸制動(dòng)踏板至制動(dòng)力上升到最大值所需的時(shí)間。分為制動(dòng)間隙消除階段(CD段)和制動(dòng)力上升階段(DE段),對(duì)應(yīng)時(shí)間分別為tc和td。在制動(dòng)力上升階段,地面制動(dòng)力開(kāi)始產(chǎn)生制動(dòng)減速度,將其簡(jiǎn)化為一個(gè)線性變化的過(guò)程。

    持續(xù)制動(dòng)階段(EF段)對(duì)應(yīng)時(shí)間為t2,即車輛以最大制動(dòng)力持續(xù)制動(dòng)到停車所需的時(shí)間。

    針對(duì)制動(dòng)過(guò)程的3個(gè)階段,建立公路車輛的停車視距模型。

    1.2 停車視距推導(dǎo)

    在思索階段(AB段)車輛處于勻速行駛狀態(tài),此階段車輛行駛距離sa為:

    sa=v0ta,

    (1)

    式中v0為車輛制動(dòng)前的行駛速度。

    車輛在移腳階段(BC段),任意時(shí)刻的車速vb為:

    vb=v0-gtsini,

    (2)

    式中,g為重力加速度;i為縱坡坡度;t為時(shí)間。

    車輛在移腳階段(BC段)的行駛距離sb為:

    (3)

    式中dt為時(shí)間t的積分。

    駕駛員反應(yīng)階段(AC段)的行駛距離s0為:

    (4)

    車輛在制動(dòng)間隙消除階段(CD段),任意時(shí)刻的車速vc為:

    vc=v0-gtbsini-gtsini。

    (5)

    車輛在制動(dòng)間隙消除階段(CD段)的行駛距離sc為:

    (6)

    車輛在制動(dòng)力上升階段(DE段),任意時(shí)刻的車速vd為:

    (7)

    式中φ為路面附著系數(shù)。

    車輛在制動(dòng)力上升階段(DE段)的行駛距離sd為:

    (8)

    制動(dòng)器作用階段(CE段)的行駛距離s1為:

    車輛在E點(diǎn)的車速vE為:

    (10)

    持續(xù)制動(dòng)階段(EF段)的行駛距離s2為:

    (11)

    (12)

    式中m為車輛質(zhì)量。

    由式(4),(9),(12)可得停車視距S為:

    (13)

    將v0(m/s)化成v(km/h):

    (14)

    當(dāng)路面坡度i較小時(shí),即sini≈i,cosi≈1,式(14)可寫(xiě)為:

    (15)

    當(dāng)時(shí)間段t1為0,且時(shí)間段tb的縱坡坡度為0時(shí),本研究建立的停車視距模型即為AASHTO停車視距模型。

    (16)

    1.3 停車視距模型對(duì)比分析

    駕駛員在晴天制動(dòng)時(shí),駕駛員制動(dòng)反應(yīng)時(shí)間t0取值為1.2 s[20],思索時(shí)間ta取值為1 s[21],移腳時(shí)間tb為駕駛員反應(yīng)時(shí)間與思索時(shí)間的差值,即為0.2 s。制動(dòng)器作用時(shí)間t1取值為0.3 s[22],制動(dòng)力上升時(shí)間td取值為0.2 s[8],制動(dòng)間隙消除時(shí)間tc為制動(dòng)器作用時(shí)間與制動(dòng)力上升時(shí)間的差值,即為0.1 s??v坡坡度i取值為2%[23],晴天路面(干燥路面)附著系數(shù)φ取值為0.88[24],重力加速度g取值為9.8 m/s2。

    根據(jù)式(15)~(16)計(jì)算出不同行駛速度下公路車輛的晴天停車視距值,如表1所示?!癆ASHTO”表示AASHTO停車視距模型的計(jì)算值,“改進(jìn)AASHTO模型”表示改進(jìn)AASHTO停車視距模型的計(jì)算值。

    從表1中可以看出,AASHTO停車視距模型的計(jì)算值偏小,原因是AASHTO停車視距模型忽略了移腳階段和制動(dòng)器作用階段制動(dòng)力的變化情況,改進(jìn)AASHTO停車視距模型對(duì)移腳階段和制動(dòng)器作用階段制動(dòng)力的變化情況進(jìn)行了考慮,與實(shí)際較為貼切?;诟倪M(jìn)AASHTO停車視距模型進(jìn)行強(qiáng)降雨環(huán)境車輛制動(dòng)安全可靠性研究。

    表1 停車視距模型對(duì)比Tab.1 Comparison of stopping sight distances

    2 強(qiáng)降雨環(huán)境制動(dòng)安全可靠性模型

    2.1 功能函數(shù)

    雨天駕駛員的行車安全主要受輪胎滑水和能見(jiàn)度的影響。在小雨及中雨天氣,輪胎滑水對(duì)行車安全影響較大。在強(qiáng)降雨天氣,能見(jiàn)度對(duì)行車安全影響較大,尤其當(dāng)降雨強(qiáng)度達(dá)到3 mm/min時(shí),能見(jiàn)度會(huì)低至百米以下,嚴(yán)重影響行車安全[25-28]。當(dāng)駕駛員發(fā)現(xiàn)前方危險(xiǎn)進(jìn)行緊急制動(dòng)停車時(shí),由于環(huán)境-車輛-駕駛員系統(tǒng)許多參數(shù)具有隨機(jī)性,因此,事故的發(fā)生是有一定概率的,需采用可靠性方法對(duì)車輛的制動(dòng)安全進(jìn)行評(píng)估。為此,建立系統(tǒng)的功能函數(shù)Z≡Z(X),其中X為系統(tǒng)的隨機(jī)變量,并規(guī)定Z(X)>0為系統(tǒng)處于安全狀態(tài),Z(X)=0為系統(tǒng)處于極限狀態(tài),Z(X)<0為系統(tǒng)處于失效狀態(tài)。本研究通過(guò)能見(jiàn)度和停車視距建立強(qiáng)降雨環(huán)境車輛制動(dòng)安全可靠性分析的功能函數(shù)為:

    Z=L-S,

    (17)

    式中L為雨天能見(jiàn)度。

    由于降雨影響,雨天能見(jiàn)度顯著降低,其大小與降雨強(qiáng)度有關(guān)。雨天能見(jiàn)度如式(18)[29]所示:

    L=294.8r-1.1,

    (18)

    式中r為降雨強(qiáng)度。

    車輛在雨天行駛時(shí),雨水會(huì)在路面形成一層水膜,進(jìn)而影響附著系數(shù),雨天路面水膜厚度計(jì)算公式為[30]:

    hw=0.125 8·l0.671 5·d-0.314 7·r0.778 6·TD0.726 1,

    (19)

    式中,hw為水膜厚度;TD為構(gòu)造深度;l為坡面長(zhǎng)度(排水長(zhǎng)度),坡面長(zhǎng)度l取值可為5 m[30];d為坡面坡度。根據(jù)《公路瀝青路面設(shè)計(jì)規(guī)范》(JTG D50—2017)可知,構(gòu)造深度TD取值可為1 mm;根據(jù)《公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》(JTG B01—2014)可知,坡面坡度d取值可為2%。

    由于制動(dòng)過(guò)程時(shí)間較短,認(rèn)為車輛在制動(dòng)時(shí)的雨天路面附著系數(shù)φ是恒定的。其數(shù)值大小可由行駛速度v和水膜厚度hw計(jì)算取得[31]:

    φ=0.660 3-0.003 7-0.005 7hw。

    (20)

    通過(guò)式(15),(18)~(20)建立強(qiáng)降雨環(huán)境車輛制動(dòng)安全可靠性分析的功能函數(shù)如式(21)所示:

    (21)

    基于功能函數(shù)進(jìn)行強(qiáng)降雨環(huán)境車輛制動(dòng)安全可靠性及可靠性靈敏度分析。

    2.2 可靠性及可靠性靈敏度Monte Carlo模擬

    強(qiáng)降雨環(huán)境下進(jìn)行車輛制動(dòng)安全可靠性評(píng)估時(shí),若能見(jiàn)度小雨或等于停車視距,即功能函數(shù)Z≤0,認(rèn)為車輛制動(dòng)停車時(shí)發(fā)生碰撞或追尾事故,系統(tǒng)處于失效狀態(tài)。失效概率Pf如式(22)[32]所示:

    (22)

    式中,z(x)≤0為失效域;fX(x)為基本隨機(jī)變量X=(x1,x2,…,xn)的聯(lián)合概率密度函數(shù)。

    隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度函數(shù)在失效域中的積分可以改寫(xiě)為失效域指示函數(shù)的數(shù)學(xué)期望。

    E[IF(x)],

    (23)

    蒙特卡羅模擬方法是將失效域指示函數(shù)的數(shù)學(xué)期望由失效域指示函數(shù)的樣本均值來(lái)近似,以隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度函數(shù)抽取N個(gè)樣本點(diǎn),落入失效域的內(nèi)樣本點(diǎn)個(gè)數(shù)與總樣本點(diǎn)個(gè)數(shù)的比值即為失效概率的估計(jì)值,當(dāng)樣本量足夠大時(shí),便可得到精確解。失效概率如式(24)所示:

    (24)

    式中,xj(j=1,2,…,N)為隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度函數(shù)抽取的N個(gè)樣本點(diǎn),本研究N取107。

    可靠性靈敏度定義為失效概率Pf對(duì)基本隨機(jī)變量xn分布參數(shù)(均值uxn、標(biāo)準(zhǔn)差σxn等)的偏導(dǎo)數(shù),如式(25)[33]所示:

    (25)

    3 計(jì)算結(jié)果分析

    相對(duì)于晴天而言,駕駛員在雨天制動(dòng)停車時(shí),思索時(shí)間會(huì)有所延遲,延遲時(shí)間取值為1 s[34],即雨天思索時(shí)間ta變?yōu)? s,雨天駕駛員制動(dòng)反應(yīng)時(shí)間t0變?yōu)?.2 s,其余各時(shí)間段取值與晴天相同。本研究將車速、降雨強(qiáng)度、思索時(shí)間建模為隨機(jī)變量,并假設(shè)隨機(jī)變量X皆服從均值為u,標(biāo)準(zhǔn)差為0.1u的正態(tài)分布,基于蒙特卡羅模擬方法計(jì)算不同降雨強(qiáng)度(0.5~4 mm/min)下的車輛制動(dòng)失效概率及失效概率對(duì)隨機(jī)變量均值和標(biāo)準(zhǔn)差的靈敏度。

    圖2采用確定性方法(即認(rèn)為車速、降雨強(qiáng)度、思索時(shí)間為確定值)計(jì)算了不同降雨強(qiáng)度和不同車速下的停車視距值,從圖中可以看出,車速越高,停車視距越大,降雨強(qiáng)度越大,停車視距越大。

    圖2 雨天停車視距Fig.2 Stopping sight distance in rainy days

    圖3以思索時(shí)間2 s,降雨強(qiáng)度2 mm/min,車速80 km/h,100 km/h為例,通過(guò)隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度函數(shù)抽取107個(gè)樣本點(diǎn),給出了停車視距的統(tǒng)計(jì)概率,圖中曲線為正態(tài)分布擬合曲線。從圖3中可以看出,車速的變化對(duì)停車視距的波動(dòng)程度影響較大,當(dāng)系統(tǒng)的隨機(jī)變量X服從正態(tài)分布時(shí),停車視距也近似服從正態(tài)分布,且分布的均值和標(biāo)準(zhǔn)差隨著車速的增大而增大。

    圖3 不同車速下的停車視距頻率Fig.3 Frequencies of stopping sight distance at different vehicle speeds

    圖4以思索時(shí)間2 s,車速80 km/h,降雨強(qiáng)度1 mm/min,3 mm/min為例,通過(guò)隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度函數(shù)抽取107個(gè)樣本點(diǎn),給出了停車視距的統(tǒng)計(jì)概率,圖中曲線為正態(tài)分布擬合曲線。從圖4中可以看出,降雨強(qiáng)度的變化對(duì)停車視距的波動(dòng)程度影響較小,對(duì)停車視距正太分布曲線均值和標(biāo)準(zhǔn)差的影響也較小。

    圖4 不同降雨強(qiáng)度下的停車視距頻率Fig.4 Frequencies of stopping sight distance under different rainfall intensities

    圖5給出了不同車速、不同降雨強(qiáng)度下的公路車輛制動(dòng)失效概率。從圖5中可以看出,當(dāng)降雨強(qiáng)度一定時(shí),車速越大,失效概率越大。當(dāng)車速一定時(shí),降雨強(qiáng)度越大,失效概率越大。失效概率隨著車速和降雨強(qiáng)度的增大逐漸接近于1。

    圖5 失效概率Fig.5 Failure probability

    圖6給出了不同失效概率下,車輛在不同降雨強(qiáng)度下的行車安全限速值。從圖6中可以看出,采用確定性方法求得的雨天行車安全限速值較為危險(xiǎn),基于可靠性的方法可得到更為合理的雨天行車安全限速值。降雨強(qiáng)度越大,行車安全限速值越低,當(dāng)給定一個(gè)可接受的失效概率,如Pf=0.01,可得到車輛在不同降雨強(qiáng)度下的行車安全限速值。

    圖6 行車安全限速值Fig.6 Speed limit values of driving safety

    圖7給出了失效概率對(duì)隨機(jī)變量均值的靈敏度。從圖7中可以看出,失效概率對(duì)隨機(jī)變量均值的靈敏度存在一個(gè)極大值,當(dāng)降雨強(qiáng)度一定時(shí),隨著車速的增大,失效概率對(duì)隨機(jī)變量均值的靈敏度從0開(kāi)始先逐漸增大,在到達(dá)極大值后,開(kāi)始逐漸減小,最終又趨近于0。降雨強(qiáng)度越大,失效概率對(duì)車速均值靈敏度、思索時(shí)間均值靈敏度及降雨強(qiáng)度均值靈敏度的極大值點(diǎn)越小,對(duì)車速均值靈敏度和對(duì)思索時(shí)間均值靈敏度的極大值越大,對(duì)降雨強(qiáng)度均值靈敏度的極大值越小。

    圖7 失效概率對(duì)隨機(jī)變量均值的靈敏度Fig.7 Sensitivity of failure probability to mean random variables

    圖8給出了失效概率對(duì)隨機(jī)變量標(biāo)準(zhǔn)差的靈敏度。從圖8可以看出,失效概率對(duì)隨機(jī)變量標(biāo)準(zhǔn)差的靈敏度存在一個(gè)極大值和一個(gè)極小值,當(dāng)降雨強(qiáng)度固定時(shí),失效概率對(duì)隨機(jī)變量標(biāo)準(zhǔn)差的靈敏度從0開(kāi)始逐漸上升,在達(dá)到極大值后,又開(kāi)始下降,并在下降過(guò)程中穿過(guò)0點(diǎn),當(dāng)達(dá)到極小值后,又開(kāi)始上升,最終接近于0。降雨強(qiáng)度越大,失效概率對(duì)車速標(biāo)準(zhǔn)差靈敏度、思索時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)差靈敏度及降雨強(qiáng)度標(biāo)準(zhǔn)差靈敏度的極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)均越小,對(duì)車速標(biāo)準(zhǔn)差靈敏度和對(duì)思索時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)差靈敏度的極大值及極小值的絕對(duì)值越大,對(duì)降雨強(qiáng)度標(biāo)準(zhǔn)差靈敏度的極大值及極小值的絕對(duì)值越小。

    圖8 失效概率對(duì)隨機(jī)變量標(biāo)準(zhǔn)差的靈敏度Fig.8 Sensitivity of failure probability to standard deviations of random variables

    4 結(jié)論

    (1)改進(jìn)AASHTO模型與原始AASHTO模型相比,停車視距計(jì)算值偏大,且差值隨著車速的增大而增大。

    (2)車速的變化對(duì)雨天停車視距的波動(dòng)程度影響較大,降雨強(qiáng)度的變化對(duì)雨天停車視距的波動(dòng)程度影響較小。

    (3)車輛在強(qiáng)降雨環(huán)境下制動(dòng)停車時(shí),行車安全限速值隨著降雨強(qiáng)度的增大而減小。由傳統(tǒng)確定性方法計(jì)算得到的雨天行車安全限速值較為危險(xiǎn),基于可靠性方法可得到更為合理的雨天行車安全限速值。

    (4)失效概率對(duì)隨機(jī)變量均值的靈敏度存在一個(gè)極大值,對(duì)隨機(jī)變量標(biāo)準(zhǔn)差的靈敏度存在一個(gè)極大值和一個(gè)極小值。

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