System Reliability Evaluation of Expressway Horizontal Alignment Design Considering Trucks and Passenger Cars
Notice bibliographique
Résumé
The design of safe highway alignments is a complex task, with horizontal curves being the most critical components from both safety and operational perspectives. This is because, from the tangent to curve transitions, maintaining a constant operating speed in line with driver expectations rather than the designer’s judgment is essential from a safety standpoint. The relationship between the highway elements and static/dynamic characteristics of the various vehicles on the highway geometry motivates the development of reliable safety strategies for the curve design and safety evaluation. In this study, we selected passenger cars (PCs) and trucks as non-compliant drivers and passenger taxis (PTs) as compliant drivers to evaluate highway safety. We chose 22 horizontal curves from the Ghat region of India’s Mumbai to Pune Expressway. On selected curves, 5940 samples of vehicle spot speeds using a radar gun for PCs/trucks and data from 16 PTs using an e-tracker were collected. We then investigated a stopping sight distance and speed-based reliability framework for assessing horizontal curve design at the curve and alignment system levels. The results show that PCs in non-compliant conditions operate faster than PTs in compliant and trucks in non-compliant conditions. Therefore, the curve has a higher probability of non-compliance, P nc , (lower reliability) for PCs in non-compliant conditions, followed by PTs in compliant and trucks in non-compliant conditions. The higher P nc indicates more chances of crashes on the subject curves. Subsequently, we conducted a sensitivity analysis for the curve radius ranging from 400 to 900 m. The results show that the mid-ordinates must be changed to obtain a lower P nc by offering a longer sight distance.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».