Investigating the Safety of Run‐Off‐the‐Road Vehicles on Vertical and Horizontal Curves With the Foreslope Using Multiple Regression Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The run‐off‐the‐road (ROR) vehicle from the curves, as one of the most accident‐prone sections of roads, has always received special attention. Centrifugal force on vehicles and human error are the two main causes of accidents in these areas, which will eventually lead to overturning or sliding of vehicles. Based on previous research, few studies have been conducted on the influence of friction factors over horizontal and vertical curves with foreslopes for ROR vehicles considering various factors such as vehicle type, speed, departure angle, and foreslope slope through the vehicle dynamics simulation. Thus, in this research, the safety of ROR vehicles on curves over the foreslope was investigated from the perspective of the vehicle dynamics simulation. Finally, by simulation outputs for each of the vehicles used (Sedan, SUV, and truck), a multiple regression modeling was presented to examine the side friction factor of horizontal and vertical curves with a foreslope. The results showed that for horizontal curves, the first third of the beginning of the curve was the most dangerous part when vehicles deviated from the curves. Also, in vertical curves, the departure angle of 15 and 25° for vehicles, and foreslopes of 1: 3 and 1: 4, had the greatest effect on the overturning points of the vehicles. In addition, trucks had fewer friction factors at all speeds in comparison with Sedans and SUVs, and consequently, they had lower skidding potential in all specified conditions. On the other hand, an increase in skidding potential was observed in all tests on steeper foreslopes, which was caused by increasing the side friction factors and decreasing the margin of safety of vehicles on these types of foreslopes. Finally, based on the multiple regression analysis, the best model was presented to predict the side friction factor for various vehicles on horizontal and vertical curves with a foreslope, and it was indicated that the obtained models had a good correlation for all the test conditions. The study’s findings can be applied to improve road safety by modifying road geometry, adjusting foreslope angles, enhancing pavement friction, and informing vehicle design and driver education programs.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».