The indirect approach for measuring the bridge frequencies from the dynamic responses of a passing vehicle is a highly potential method. In this study, the effect of road surface roughness on such an approach is studied through finite element simulations. A two-dimensional mathematical model with the vehicle simulated as a moving sprung mass and the bridge as a simply-supported beam is adopted. The dynamic responses of the passing vehicle are solved by the finite element method along with the Newmark ${\beta}$ method. Through the numerical examples studied, it is shown that the presence of surface roughness may have negative consequence on the extraction of bridge frequencies from the test vehicle. However, such a shortcoming can be overcome either by introducing multiple moving vehicles on the bridge, besides the test vehicle, or by raising the moving speed of the accompanying vehicles.
대한교통학회 1998년도 Proceedings The 4th International Transport Symposium
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pp.141-151
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1998
Provision of Passing Sight Distance (PSD) is an important component in two-lane highway design and has a critical impact on capacity of highway and safety of drivers. Many models have been developed to estimate PSD reasonably. However, each of them has a number of shortcomings for reflecting the real traffic conditions. This paper introduces a revised model that reflects the characteristics of the passing maneuver. The changes in passing sight distances under different assumptions about acceleration and vehicle length, which are related to vehicle types, are presented. The results obtained by the revised model are compared with those obtained from the existing models. There is an important link between geometric design decisions which determine the available sight distance and the quality of service which the road provides. In this paper, we examine one aspect of this relationship. That is to determine whether the passing sight distance is provided by improving horizontal alignment for a specific roadway section or passing may be restricted to save the road construction cost. To do so, a simple method for estimating traffic delay in no-passing is introduced.
Vehicle vibration was introduced in the time and frequency domains using fast Fourier transform (FFT) analysis. In particular, a vibration mode analysis and characteristics of the frequency response function (FRF) in a sport utility vehicle (SUV) passing over a bump barrier at different speeds was performed systematically. The response behavior of the theoretical acceleration was obtained using a numerical method applied to the forced vibration model. The amplitude and frequency of the external force on the vehicle cause various power spectra with individual intrinsic system frequencies. In this regard, several modes of power spectra were acquired from the spectra and are discussed in this paper. The proposed technique can be used for monitoring the acceleration in a vehicle passing over a bump barrier. To acquire acceleration signals, various experimental runs were performed using the SUV. These acceleration signals were then used to acquire the FRF and to conduct mode analysis. The vehicle characteristics according to the vehicle condition were analyzed using FRF. In addition, the vehicle structural system and bump passing frequencies were discriminated based on their power spectra and other FRF spectra.
본 논문은 고속도로 톨게이트에서 통행 요금징수로 인해 교통지체가 발생할 때 이를 최소화하기 위해 자동요금징수시스템을 설치하는 경우 차량들의 통과시간이 어떻게 변화하는지 분석한 연구결과를 제시하고 있다. 본 연구에서는 이 설치효과를 톨게이트를 빠져나가는 차량들의 통과시간 감소 편익이라고 생각했으며, 차량의 통과시간을 분석하기 위해 다중서비스 대기행렬 이론을 적용해서 분석하였다. 본 연구에서 분석한 결과, 톨게이트로 진입하는 차량들의 입차 간격이 Poisson 분포를 따르고, 자동요금징수시스템의 서비스 시간이 지수 분포를 따를 때 다중서비스 대기행렬이론을 적용하여 차량들의 통과시간을 분석하는 것이 바람직하다는 것과, 자동요금징수시스템을 설치하더라도 통행 요금을 징수하는데 걸리는 시간이 다르기 때문에 톨게이트 출구 쪽이 입구 쪽보다 통과시간 감소효과가 더 크게 나타난다는 것, 그리고 자동요금징수시스템을 설치한다고 해서 항상 톨게이트를 통과하는 시간이 감소하는 것은 아니며, 자동요금징수시스템 차로에 너무 많은 차량들이 몰리는 경우 오히려 톨게이트 전체로 볼 때는 차량당 통과시간이 증가한다는 것을 밝혔다. 끝으로 본 연구에서는 다중서비스 대기행렬이론의 정확성을 판단하기 위해 실제로 톨게이트 현장조사에서 통과 차량들의 평균 통과시간을 조사해서 모형 값과 비교했는데, 그 결과 모형 값과 실측 값은 약 1~3초 정도의 미소한 차이만을 보여서 다중서비스 대기행렬이론을 실무에 적용해도 좋다는 결론을 얻었다.
교통량조사 방법은 루프검지기와 피에조센서를 주로 많이 사용하여 차량의 숫자만을 파악하여 교통주기를 계산하는 방법을 사용하나 교통량을 파악하는 방법은 단순한 교통량에만 국한되는 것이 아니라 다중교통특성인 진입로의 길이, 도로의 폭, 보행자의 수, 통과차량수, 지체차량수 등 관련되는 교통대안을 총 망라하여 새로운 교통량인 혼잡도라는 개념을 대표대안으로 선정하면 바로 교통주기에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 서로 관련성이 없는 교통대안들을 AHP 방법을 사용하여 교통주기 계산에 즉시 사용할 수 있는 공통 분모인 새로운 교통대안을 찾아내는 알고리즘을 개발하고 이를 새로운 교통량 개념인 혼잡도라는 교통량을 찾아내는 퍼지센서 알고리즘을 구성하는데 적용한다. 시뮬레이션을 통해 타 교통제어방법과 비교하여 지체차량시간이 줄어듬을 보여준다.
교통량조사 방법은 루프검지기와 피에조센서를 주로많이 사용하여 차량의 숫자만을 파악하여 교통주기를 계산하는 방법을 사용하나 교통량을 파악하는 방법은 단순한 교통량에담 국한되는것이 아니라 다중교통특성인 진입로의 길이, 도로의 폭. 보행자의 수, 통과차량수. 지체자량수등 관련되는 교통대안을 총 망라하여 새로운 교통량인 혼잡도라는 개념을 대표대안으로 선정하면 바로 교통주기에 적용할수 있다. 본 논문에서는 서로 관련성이 없는 교통대안들을 AHP 방법을 사용하여 교통주기 계산에 즉시 사용할수 있는 공통 분모인 새로운 교통대안을 찾아내는 알고리즘을 개발하고 이를 새로운 교통량 개념인 혼잡도라는 교통량을 찾아내는 퍼지센서알고리즘을 구성하는데 적용한다. 시뮬레이션을 통해 타 교통제어방법과 비교하여 지체차량시간이 줄어듬을 보여준다.
This article deals with the transient analysis using multi-flexible body dynamics of a trailer vehicle, which is passing a bump on the flat road. In order to investigate the transient dynamic behavior of the trailer, we developed an equivalent finite element model for the trailer and a vehicle dynamic model for the truck using multi-body dynamics. The driving condition considered here is set as the trailer vehicle passes a bump on the flat road in 7km/h. And we investigate the time histories of vertical load and deflections on connecting points between the trailer and truck during the vehicle passes a bump. Due to the dynamic load resulted from the driving condition, additional stress concentrations are found in the trailer and the suspension connecting points between the trailer and rear axles along with kingpin.
The LPR system's trigger sensor makes problem occasionally due to the heave weight of vehicle or the obsolescence equipment. If we replace the hardware sensor to the deep-learning based software sensor in order to generate the trigger signal, LPR system maintenance would be a lot easier. In this paper we proposed the deep-learning sliding window based object detection and tracking algorithm for the LPR system's trigger signal generation. The gate passing vehicle's license plate recognition results are combined into the normal tracking algorithm to catch the position of the vehicle on the trigger line. The experimental results show that the deep learning sliding window based trigger signal generating performance was 100% for the gate passing vehicles including the 5.5% trigger signal position errors due to the minimum bounding box location errors in the vehicle detection process.
In companion paper, the composition and structure of the traffic environment is derived. Rules to regulate agent behaviors and the frameworks to communicate between the agents are proposed. In this paper, the model of a driver agent which controls a vehicle agent is constructed. The driver agent is capable of having different driving styles. That is, each driver agent has individual behavior settings of the yielding index and the passing index. The yielding index can be defined as how often the agent yields in case of lane changes, and the passing index can be defined as how often the agent passes ahead. According to these indices, the agents overtake or make their lanes for other vehicles. Similarly, the vehicle agents can have various vehicle dynamic models. According to their dynamic characteristics, the vehicle agent shows its own behavior. The vehicle model of the vehicle agent contains the nonlinear subcomponents of engine, torque converter, automatic transmission, and wheels. The simulation has proceeded for an interrupted flow model. The result has shown that it is possible to express the characteristics of each vehicle and its driver in a traffic flow, and that the change of the traffic state is closely related with the distance and the signal delay between intersections. The system developed in this paper shows the effectiveness and the practical usefulness of the traffic simulation.
There have been various studies to find out the correlation between subjective and objective evaluation ride comfort in vehicle. To be proper, subjective evaluation considers the signal pattern of vibration generated by vehicle. In this study, driving test is carried out to extract the correlation between subjective evaluation by subjects and vibration signals measured on the seat when a test vehicle is passing over test bumpers, which have two sorts of width change and height change respectively. A unique reference bumper is used to be compared with the relative comfort of test bumpers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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