Speed Management of Road Sections with Sudden Change in Road Adhesion Coefficient
Notice bibliographique
Résumé
Tire-road friction coefficient (TRFC) characterizes the interaction of the vehicle with the road and is closely related to driving safety. In this study, speed management of vehicles traveling on road sections with a sudden change in TRFC was proposed. Above all, fuzzy inference system (FIS) was adopted for detailed TRFC calculations of various pavement conditions (material type, pavement humidity, vehicle load) based on the aggregated data for various methods for measuring TRFC and calculating TRFC. Then combined with TRFC, the stopping sight distance (SSD) model, and the driver reaction time, the relationship between TRFC and the design speed was deduced. Furthermore, principles of vehicle dynamics were carried out to derive the speed adjustment distance required for the vehicle to travel on different road connection sections. It was found that design speed and TRFC were positively correlated. In addition, TRFC was positively correlated with vehicle load and negatively correlated with surface moisture. The length of the transition section was related to the pavement type and the connection sequence of the pavement junctions. The greater the performance differences between the two pavements, the longer the transition length should be required. Finally, the co-simulation of Carsim and Simulink verified the feasibility of speed management which was well suited to vehicle dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».