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山区双车道公路路侧危险区域鉴别与安保技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9页
        1.1.2 研究目的及意义第9-10页
    1.2 研究现状第10-12页
        1.2.1 国外研究现状第10-11页
        1.2.2 国内研究现状第11-12页
    1.3 研究主要内容第12页
    1.4 研究技术路线第12-15页
第二章 山区双车道公路行车试验第15-27页
    2.1 试验目的第15页
    2.2 试验准备第15-18页
        2.2.1 试验路段第15-17页
        2.2.2 试验车辆第17页
        2.2.3 被试驾驶员第17页
        2.2.4 试验设备第17-18页
    2.3 试验方案设计第18-23页
        2.3.1 样本量的确定第18页
        2.3.2 试验数据采集第18-21页
        2.3.3 试验流程第21-22页
        2.3.4 误差控制第22-23页
    2.4 试验数据预处理第23-25页
        2.4.1 数据的同步匹配第23-24页
        2.4.2 无效数据的剔除第24-25页
    2.5 本章小结第25-27页
第三章 山区双车道公路行车危险预测研究第27-53页
    3.1 行车危险评价指标第27-30页
        3.1.1 横向加速度与侧向稳定性第27-28页
        3.1.2 基于横向加速度的事故率模型第28-29页
        3.1.3 行车风险评价指标和标准第29-30页
    3.2 车辆横向加速度特征分析第30-32页
        3.2.1 横向加速度数学统计分析第30页
        3.2.2 横向加速度在曲线上的变化规律第30-32页
    3.3 横向加速度影响因素分析第32-38页
        3.3.1 横向加速度与平曲线长度相关性分析第33-34页
        3.3.2 横向加速度与曲率变化率相关性分析第34-35页
        3.3.3 横向加速度与纵坡相关性分析第35-36页
        3.3.4 横向加速度与车速相关性分析第36-37页
        3.3.5 横向加速度与轨迹横向偏移量相关性分析第37-38页
    3.4 基于BP神经网络的横向加速度预测模型第38-51页
        3.4.1 BP神经网络的结构算法第39-42页
        3.4.2 BP神经网络模型的建立第42-45页
        3.4.3 模型的仿真检验第45-51页
    3.5 本章小结第51-53页
第四章 山区公路路侧安全保障技术第53-90页
    4.1 路侧安全保障措施综述第53-57页
        4.1.1 路侧宽容设计理念第53-54页
        4.1.2 路侧危险物处理方法第54-57页
    4.2 路侧事故前兆点鉴别研究第57-67页
        4.2.1 道路交通事故前兆理论第57页
        4.2.2 单车事故前兆点算法第57-65页
        4.2.3 双车事故前兆点算法第65-67页
    4.3 路侧预警技术研究第67-70页
        4.3.1 振动带设计第67-68页
        4.3.2 振动标线设置研究第68-70页
    4.4 振动标线警示效果仿真评价第70-74页
        4.4.1 车辆模型建立第70-72页
        4.4.2 路面谱建模第72-73页
        4.4.3 警示效果评价第73-74页
    4.5 交通控制技术研究第74-79页
        4.5.1 交通标线设置研究第74-78页
        4.5.2 禁止超车路段设置研究第78-79页
    4.6 基于事故前兆点的路侧防护研究第79-84页
        4.6.1 护栏位置确定第80-81页
        4.6.2 护栏长度设计第81-84页
    4.7 山区公路路侧防护对策集第84-88页
        4.7.1 山区公路路侧防护对策集第84-87页
        4.7.2 基于费用效益比的防护设施决策方法第87-88页
    4.8 本章小结第88-90页
第五章 结论与展望第90-92页
    5.1 主要研究成果第90页
    5.2 展望第90-92页
致谢第92-94页
参考文献第94-98页
附录第98-106页
在学期间发表的论著及取得的科研成果第106页

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