简介:结合已有的规则结构分析结果,设置不同的掉层跨数、掉层数量的掉层结构,以逐步增量弹塑性时程分析(IDA)结果为依据,运用多模态Pushover法(MPA)和传统的Pushover法进行对比分析。结果表明:相对于规则框架结构,除MPA外,掉层结构的掉层部分在各类侧向力分布模式相对于IDA下的层间Pushover曲线有较大差异。SRSS分布下在掉一、二层位置,过高估计结构的响应。上接地层以上部位各侧向力下的层间Pushover曲线较IDA曲线误差较小。掉层的楼层的层剪力在上接地位置存在明显的突变。掉层跨数的改变对上部楼层弹塑性分析结果影响较小,但跨数的改变会改变同等烈度下结构的层间Pushover曲线和内力响应。与此同时,掉层跨数的增加会减轻"剪力突变"现象。伴随着掉层层数的增加,掉层部分均匀分布和倒三角分布与IDA下层间推覆曲线的差异会扩大。总之,相对于传统Pushover分析,MPA分析的结果更接近于相对准确值,需要进一步研究以提高精度。
简介:换道是驾驶员达到快速通行目标的一种常用手段,但换道会带来很多公路交通事故。为有效避免交通事故,需给驾驶员提供换道安全预警。构建了安全换道决策模型,将换道决策分为换道意图识别和换道条件判断分别建立模型以提高预测精确度。通过神经网络方法SOM(Self-Organization-Map)聚类及BP(BackPropagation)建立换道意图识别模型,基于贝叶斯理论建立最小风险贝叶斯换道条件判别模型。模型开发和测试采用车辆轨迹数据集(NGSIM),提取数据中的换道行为特征参数作为模型的输入,将驾驶员换道决策预测视为输入变量的函数。通过对比最小贝叶斯和最小风险贝叶斯方法发现,由后者构建的换道条件判别模型效果较好,对于不换道行为的预测精度为90.4%,换道行为的预测精度为73.8%。鉴于错误的换道决策可能导致交通事故,而错误的不换道决策只会导致失去一次换道的机会,在换道辅助系统中,不换道决策的精确度要求需高于换道决策的精度。最后,在微观交通仿真系统中加入换道决策模型,其结果验证换道决策安全。最小风险贝叶斯换道条件判别模型的引入,使得换道决策系统能够通过修正风险系数,进一步提高换道判别精度,减少不安全的换道概率。