复杂风环境下车辆行驶安全预测方法及系统技术方案

本申请公开了一种复杂风环境下车辆行驶安全预测方法及系统，该系统包括：耦合振动分析模型建立模块，用于建立可获取桥上的车辆轨迹和气动力数据的风

【技术实现步骤摘要】
复杂风环境下车辆行驶安全预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及车辆行驶安全预测领域，特别是涉及一种复杂风环境下车辆行驶安全预测方法及系统。

技术介绍

[0002]随着我国经济发展的需求和建设水平的提高，山区、沿海的高速公路不断出现，跨越深山峡谷和广阔海峡的大跨度桥梁越来越多。这些大跨度桥梁所处的地形往往复杂多变，风环境比较恶劣且风速较大，当车辆行驶在对风较敏感的大跨度桥梁上时，在侧向风和偏转力作用下为了保持车辆正常行驶，驾驶员需要不断调整方向盘以保持车辆的平衡，容易导致驾驶疲劳从而增加驾驶的不安全性，且复杂的风
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桥相互作用严重影响驾驶员判断和操控，大大降低车辆行驶的稳定性，导致车辆的交通事故率增大。严重的交通事故将导致人员伤亡和直接/间接的经济损失，例如车辆损毁、交通中断、交通设施破坏、桥梁破损等。
[0003]因此，如何保障在复杂风环境下桥上车辆行驶的安全性，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种复杂风环境下车辆行驶安全预测方法及系统，考虑了驾驶员操控行为的影响，预测准确性高，为保障车辆在桥梁上安全行驶提供科学依据和强有力的技术支持。其具体方案如下：一种复杂风环境下车辆行驶安全预测系统，包括：耦合振动分析模型建立模块，用于建立可获取桥上的车辆轨迹和气动力数据的风
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桥耦合振动分析模型；统计回归模型建立模块，用于建立记录有侧风环境下在桥上行驶的车辆状态视频和驾驶员操控行为的统计回归模型；事故发生概率统计模块，用于通过车辆轨迹、车辆状态视频和驾驶员操控行为鉴别车辆发生事故的瞬间，并统计车辆事故发生概率；事故准则确定模块，用于将统计的所述车辆事故发生概率与车辆响应信息进行结合，确定车辆事故准则，以对车辆是否发生事故进行判断；可靠度指标确定模块，用于根据所述耦合振动分析模型获取的车辆气动力数据和所述车辆事故准则，确定车辆行驶安全的可靠度指标；可靠度预测模块，用于根据所述可靠度指标，预测桥上车辆在侧风作用和驾驶员操控下的行驶安全可靠度。
[0005]优选地，在本专利技术实施例提供的上述复杂风环境下车辆行驶安全预测系统中，所述耦合振动分析模型建立模块，具体用于根据不同风速和不同桥上位置对车辆和桥梁振动的影响因子，获得耦合状态下的桥梁振动响应；根据所述耦合状态下的桥梁振动响应，建立
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桥耦合振动分析模型。
[0006]优选地，在本专利技术实施例提供的上述复杂风环境下车辆行驶安全预测系统中，所述统计回归模型建立模块，包括：驾驶模拟场景建立单元，用于通过驾驶模拟器建立同时考虑车辆气动力和桥梁振动作用的大跨度桥梁驾驶模拟场景，用于模拟车辆在桥上行驶时侧风和桥梁振动对驾驶员行为的影响；操控行为特征统计单元，用于统计不同工况的驾驶员操控行为特征；信息分析单元，用于对所述驾驶员操控行为特征、车辆的气动力和车辆响应进行相关性分析和多元方差分析；统计回归模型建立单元，用于根据分析结果，建立侧风环境下在桥上行驶车辆的驾驶员操控行为对应的统计回归模型。
[0007]优选地，在本专利技术实施例提供的上述复杂风环境下车辆行驶安全预测系统中，所述信息分析单元，具体用于对方向盘转角、油门踏板和刹车踏板角度、侧向位移、侧偏速度、偏转角、侧倾角及侧倾速度进行相关性分析和多元方差分析。
[0008]优选地，在本专利技术实施例提供的上述复杂风环境下车辆行驶安全预测系统中，所述可靠度指标确定模块，具体包括：分布模型建立单元，用于将车辆气动力作为随机变量，通过所述耦合振动分析模型获得的车辆气动力数据，建立车辆非定常气动力的分布模型；极限值确定单元，用于根据所述车辆事故准则，确定车辆侧滑、偏移和侧翻的极限值；近似功能函数确定单元，用于根据所述车辆侧滑、偏移和侧翻的极限值，得到近似功能函数；响应面函数确定单元，用于在所述车辆非定常气动力的分布模型中，根据所述随机变量与所述近似功能函数在各试验点的值确定响应面函数；可靠度指标确定单元，用于根据所述响应面函数，得到车辆行驶安全的可靠度指标。
[0009]优选地，在本专利技术实施例提供的上述复杂风环境下车辆行驶安全预测系统中，所述可靠度指标确定单元，具体用于通过验算点法或Monte Carlo法得到车辆行驶安全的可靠度指标。
[0010]优选地，在本专利技术实施例提供的上述复杂风环境下车辆行驶安全预测系统中，还包括：应急管理模块，用于根据预测结果，对在灾害气候下的桥上车辆进行相应的应急管理，以对车速进行限制及对车辆进行管制。
[0011]本专利技术实施例还提供了一种本专利技术实施例提供的上述复杂风环境下车辆行驶安全预测系统的预测方法，包括：利用耦合振动分析模型建立模块建立用于获取桥上的车辆轨迹和气动力数据的风
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桥耦合振动分析模型；利用统计回归模型建立模块建立记录有侧风环境下在桥上行驶的车辆状态视频和驾驶员操控行为的统计回归模型；
利用事故发生概率统计模块通过车辆轨迹、车辆状态视频和驾驶员操控行为鉴别车辆发生事故的瞬间，并统计车辆事故发生概率；利用事故准则确定模块将统计的所述车辆事故发生概率与车辆响应信息进行结合，确定车辆事故准则，以对车辆是否发生事故进行判断；根据所述耦合振动分析模型获取的车辆气动力数据和所述车辆事故准则，利用可靠度指标确定模块确定车辆行驶安全的可靠度指标；根据所述可靠度指标，利用可靠度预测模块预测桥上车辆在侧风作用和驾驶员操控下的行驶安全可靠度。
[0012]优选地，在本专利技术实施例提供的上述复杂风环境下车辆行驶安全预测系统的预测方法中，还包括：根据预测结果，利用应急管理模块对桥上车辆进行相应的应急管理，以对车速进行限制及对车辆进行管制。
[0013]从上述技术方案可以看出，本专利技术所提供的一种复杂风环境下车辆行驶安全预测系统，包括：耦合振动分析模型建立模块，用于建立可获取桥上的车辆轨迹和气动力数据的风
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桥耦合振动分析模型；统计回归模型建立模块，用于建立记录有侧风环境下在桥上行驶的车辆状态视频和驾驶员操控行为的统计回归模型；事故发生概率统计模块，用于通过车辆轨迹、车辆状态视频和驾驶员操控行为鉴别车辆发生事故的瞬间，并统计车辆事故发生概率；事故准则确定模块，用于将统计的车辆事故发生概率与车辆响应信息进行结合，确定车辆事故准则，以对车辆是否发生事故进行判断；可靠度指标确定模块，用于根据耦合振动分析模型获取的车辆气动力数据和车辆事故准则，确定车辆行驶安全的可靠度指标；可靠度预测模块，用于根据可靠度指标，预测桥上车辆在侧风作用和驾驶员操控下的行驶安全可靠度。
[0014]本专利技术提供的上述复杂风环境下的桥上车辆行驶安全预测系统中，考虑了驾驶员操控行为的影响，通过上述六个模块的相互作用，可以有效预测出桥上车辆在侧风作用和驾驶员操控下的行驶安全可靠度，预测准确性高，为保障车辆在桥梁上安全行驶提供科学本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种复杂风环境下车辆行驶安全预测系统，其特征在于，包括：耦合振动分析模型建立模块，用于建立可获取桥上的车辆轨迹和气动力数据的风
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桥耦合振动分析模型；统计回归模型建立模块，用于建立记录有侧风环境下在桥上行驶的车辆状态视频和驾驶员操控行为的统计回归模型；事故发生概率统计模块，用于通过车辆轨迹、车辆状态视频和驾驶员操控行为鉴别车辆发生事故的瞬间，并统计车辆事故发生概率；事故准则确定模块，用于将统计的所述车辆事故发生概率与车辆响应信息进行结合，确定车辆事故准则，以对车辆是否发生事故进行判断；可靠度指标确定模块，用于根据所述耦合振动分析模型获取的车辆气动力数据和所述车辆事故准则，确定车辆行驶安全的可靠度指标；可靠度预测模块，用于根据所述可靠度指标，预测桥上车辆在侧风作用和驾驶员操控下的行驶安全可靠度。2.根据权利要求1所述的复杂风环境下车辆行驶安全预测系统，其特征在于，所述耦合振动分析模型建立模块，具体用于根据不同风速和不同桥上位置对车辆和桥梁振动的影响因子，获得耦合状态下的桥梁振动响应；根据所述耦合状态下的桥梁振动响应，建立风
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桥耦合振动分析模型。3.根据权利要求2所述的复杂风环境下车辆行驶安全预测系统，其特征在于，所述统计回归模型建立模块，包括：驾驶模拟场景建立单元，用于通过驾驶模拟器建立同时考虑车辆气动力和桥梁振动作用的大跨度桥梁驾驶模拟场景，用于模拟车辆在桥上行驶时侧风和桥梁振动对驾驶员行为的影响；操控行为特征统计单元，用于统计不同工况的驾驶员操控行为特征；信息分析单元，用于对所述驾驶员操控行为特征、车辆的气动力和车辆响应进行相关性分析和多元方差分析；统计回归模型建立单元，用于根据分析结果，建立侧风环境下在桥上行驶车辆的驾驶员操控行为对应的统计回归模型。4.根据权利要求3所述的复杂风环境下车辆行驶安全预测系统，其特征在于，所述信息分析单元，具体用于对方向盘转角、油门踏板和刹车踏板角度、侧向位移、侧偏速度、偏转角、侧倾角及侧倾速度进行相关性分析和多元方差分析。5.根据权利要求4所述的复杂风环境下车辆行驶安全预测系统，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡掲玄，李金钊，孔烜，邓露，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：