考虑立交桥构型的二维交通流BML模型

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互通式立交的交通流模型建立与仿真分析

互通式立交的交通流模型建立与仿真分析互通式立交是一种常见的交通设施，在高密度交通流量下具有高效的交通组织能力。

本文旨在探讨互通式立交的交通流模型建立与仿真分析方法。

一、互通式立交的交通流特性互通式立交的交通流特性对于建立合适的交通流模型至关重要。

一般而言，互通式立交的交通流呈现以下特点：1. 来往车辆通行量大：互通式立交通常连接主要道路，承载着大量的车辆流量；2. 来车方向多：互通式立交多个出口和入口，流向复杂，交叉口车辆转移频繁；3. 交叉点稳定性差：由于交叉点车辆转移频繁，容易导致交叉点拥堵，流量变动较大，稳定性较差；4. 安全性要求高：互通式立交需要保证交通安全，减少事故风险。

基于以上交通流特性，我们需要建立一个能够准确模拟互通式立交交通流行为的模型。

二、交通流模型的建立为了建立交通流模型，我们可以考虑以下几个方面的内容：1. 车流分布模型：通过对互通式立交周边交通分析，确定各个出口和入口的车流量分布模型。

可以考虑基于历史数据或者实地观察，运用统计学方法进行分析，得出车流量的概率分布模型；2. 车辆转移模型：考虑交叉点内车辆的转移规律，可以采用马尔可夫链等模型来描述车辆的转移行为。

该模型可以基于历史数据和现场观察结果进行参数估计；3. 车辆速度模型：车辆速度是互通式立交流畅性的重要指标。

可以考虑基于车辆密度和交叉点拥堵程度来估计车辆的平均速度，利用速度分布模型得出车辆速度的概率模型；4. 交通容量模型：交通容量是评估互通式立交效率的指标。

通过实地测量和交通工程计算方法，确定出口和入口的交通容量。

以上模型建立的关键在于要收集准确的交通数据，并运用适当的数学方法对数据进行分析和建模。

三、仿真分析通过建立交通流模型，我们可以进行仿真分析，评估互通式立交的交通流效果，为交通规划和设计提供参考。

1. 交通流量预测：通过模型的仿真分析，可以预测互通式立交在不同条件下的交通流量变化情况，为城市交通规划提供依据；2. 拥堵状况评估：通过模型模拟，可以评估互通式立交在高峰时段的拥堵程度，找出拥堵的原因，并提出相应的交通优化建议；3. 安全性评估：通过模拟分析，可以评估互通式立交的安全性，发现潜在的安全隐患，并提出相应的改进方案；4. 交通优化设计：通过模拟实验，可以对互通式立交的布局和交通信号灯设置进行优化设计，提高交通流的通行效率。

基于BML模型的二维交通流系统的模拟分析

流由完全阻塞相恢复到运动相存在着自组织性系，同时分析了临界密度
在交通控制中的实际意义。
关键词：ＭＬ模型；自组织性；平均速度；平均密度；临界密度Ｂ
中图法分类号：Ｐ９．Ｔ３１９
ｐｏｒｍｓｔｌｏｌｏｇｉａｏｈｎｍｅｏｘｓｎｅｒｃｓｉｇｆｍｅａｎｈｓｅｍｏｉｈｓｅｅｒｇａ．ＩａｏＳｗｓｅ－ｒａｚｔｎｐｅｏｎｎｅｉｔｇｉｔｏｅｓｏｔｍｍｉｇｐａｅｏｂｌｐａｅｓｈｓｆｎｉｉｎｈｐｎｒｈｊｔｔｈｅｗｈｎｈｔ
２Ｗｕａｖｌｎｉｅｒｇｉｅｓ，Ｗｕａ３００ｈｎ）．ｈｎＮａａＥｇｎｅｎｖｒｉｉＵｎｙｔｈｎ４００，Ｃｉａ
Ａｓａｔｂｔｃ：ＢＭＬ（ｈｍ，ＭｉｄｅｎａｄｅｉｅｍｄｌｓｎｌｌｔｍａａｄｌｒＢｉａｄｌｏｖｎ）ｏｅｉａｉｄｏｃｌａａｏｔｍｏｅ，ｗｈｃｓｅｉｌｓｄｔｓｌｔａｄｔｎＬｋｆｅｕｒｕｉｈｅｐｃｌｉｕｅｍｕａｅｎａｙｓｏｉ
文献标识码：Ａ
文章编号：００７２（０６２－１ — １０— ４２０）１３００４９３
Ｓｍｕａｉｎａｄａａｙｉｎｔ — ｉｎｉｎｌｒｆｃｆｗａｅｎＢＭＬｍｏｅｉｌｔｎｎｌｓｓｏｏｗｏｄｍｅｓｏａａｌｂｓｄｏｔｉｏｄｌ
ＫｅｒｓＢＭＬｍｏｅ；ｓｌｏｇｉａｉｎａｅａｅｖｌｃｔ；ａｅａｅｄｎｉ；ｃｔａｅｓｙｗｏｄ：ｄｌｅｆｒａｚｔ；ｖｒｇｅｏｉ－ｎｏｙｖｒｇｅｓｙｔｉｃｄｒｉｌｎｉｙｔ

城市立交桥梁的建设与模型设计制作

城市立交桥梁的建设与模型设计制作随着城市化进程的加速，交通拥堵问题成为困扰城市发展的重要因素之一。

为了解决交通拥堵问题，提高城市交通效率，城市立交桥梁的建设和设计是至关重要的。

本文将对城市立交桥梁的建设与模型设计制作进行详细介绍。

一、城市立交桥梁的建设城市立交桥梁是指在城市道路交叉口与交叉口之间的道路上横跨的桥梁，主要用于解决交通流量大、交叉口多、通过能力弱等问题。

立交桥梁的建设可以有效分流交通，提高交通通过能力，减少交通拥堵，提高城市交通效率。

城市立交桥梁的建设需要充分考虑地理环境、交通流量、土地利用等多种因素，进行科学规划和设计。

首先需要对城市道路交通状况进行全面调查，包括交通流量、交通方式、交通拥堵程度等。

其次需要考虑桥梁所在地的地理环境，包括地质条件、地形地貌等因素。

最后需要充分考虑土地利用规划，尽量减少对周边环境的影响。

在建设过程中，需要制定周密的施工计划，确保安全施工。

在桥梁建设过程中，需要充分考虑桥梁的结构稳定、承载力和使用寿命等因素。

对于城市立交桥梁的建设还需要保证交通的顺畅，尽量减少对周边道路交通的影响。

城市立交桥梁的模型设计制作是对城市立交桥梁的建设规划和设计方案的模拟展示。

通过模型，可以直观的展现城市立交桥梁的设计风貌、结构形式、交通流线等内容，为决策者和市民提供直观的参考。

城市立交桥梁的模型设计制作需要考虑多种因素，包括桥梁的整体规划、结构设计、外观效果等内容。

首先需要进行桥梁的整体规划，确定桥梁位置、长度、宽度等基本参数。

其次需要进行桥梁的结构设计，包括桥墩、桥面、支撑结构等的设计。

最后需要进行桥梁的外观效果设计，包括桥梁的景观设计、亮化设计等。

在制作城市立交桥梁的模型时，可以选择不同的制作材料，包括木材、塑料、金属等。

制作城市立交桥梁的模型时需要充分考虑桥梁的真实性和精细度，力求做到尽可能还原真实的桥梁形象。

在模型设计制作过程中，还需要考虑模型的环境布置和交通流线设计。

城市道路立交桥选型的双层规划模型

ａｃｕａｔｌｎｅ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｏｔｒｋｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｓｔａｕｓｔｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｏｆｔｈｅｎｏｄｅｓｏｆｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅｎｏｄｅｓｗｉｌｌｂｅｔａｋｅｎｉｎ．ＴｈｅｌｏｗｅｒｌｅｖｅｌｍｏｄｅｌｉｓａｔｒａｉｃｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｕｎｄｅｒＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＵｓｅｒＥｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍｍｏｄｅｌｗｉｔｈｕｒｔｎｉｎｇｄｅｌａｙｓｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，
（２）已有研究对于路网阻抗的考虑大多仅考虑路网
０引言
中路段的阻抗，而实际上发生在路网节点（即交叉口）
目前城市道路立交桥选型多是选定几种主观判断确的延误占了整个出行时间的较大比重，因此，分析路网
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｎｓｉｄｅｉｎｒｇｔｈｅｃａｐａｃｉｔｙａｎｄｎｅｔｗｏｒｋｅｆｆｅｃｔｓｏｎｔｈｅｏｖｅｒｐａｓｓｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ａｂｉ — ｌｅｖｅｌｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｍｏｄｅｌｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ

考虑车辆长度及其转向效应的二维元胞自动机混合交通流模型

Ｓｅ．，００ｐｔ２７
文章编号：０１７４（０７增一２２０１０—４５２０）０６—６
考虑车辆长度及其转向效应的二维元胞自动机混合交通流模型
陈宁国，章薛郁ｈ刘，
（．广西大学物理科学与工程技术学院，西南宁５００；．海大学上海市应用数学与力学研究所，海２０７）１广３０４２上上００２
两个交叉方向流动的特征．
通过研究它的平均速度与车辆密度的关系，现模型存在一个临界密度，现出交通流的一个基本发表特征．后，们对这个模型又做了许多进一步的探索，考虑交通灯的影响，故的影响，子之人如卅］事］格
的影响，平均场理论计算临界点［和用格子Ｂｈｍａｎ方法来研究系统的演化Ｄ］系统相变及其用１妇ｏｚｎｚ，
利用ｑ等．观这些工作，纵尽管考虑到了实际交通中的各种情况，对于前面所述的城市交通网络的但混合交通这一基本特点似乎还未提及．文在Ｂ型的基础上作了改进，先引入混和车流，后考本ＭＩ模首然虑到实际的车辆转向行为，又引入含车辆转向的混合流模型，之后分别对它们作了模拟和分析．
摘要：Ｂ对ＭＬ模型作了扩充，出混合交通流ＢＬ模型，拟得到它们的密度一平均速度曲线，而得到系提Ｍ模进统在不同情况下的临界密度以及车辆长度的影响．虑到车辆的转向行为，一步模拟了有车辆转向的情形，考进

交通流文献综述

1.交通流理论发展及研究现状交通流理论研究是随着交通运输和汽车工业发展起来的变化规律的模型和方法体系。

总结一下交通流理论发展历程之初到现在，可分为以下三个代表性标志阶段:是研究其随时间与空间从上世纪30年代创立。

1）创始阶段1933年，金蔡首次论述了Poisson分布应用于交通流分析的可能性，随后亚当斯于1936年发表了数值例题，标志着交通流理论的诞生。

1947年，格林希尔治等人在有关交叉口的交通分析中采用了Poisson分布[1]，这一时期的交通流理论基本上是概率论方法。

2）快速发展阶段50年代后，经济复苏以及汽车工业的发展，迅速增加了道路交通流量，交通流中车辆的独立性越来越少;交通现象的随机性随之降低，为适应这些新情况，研究人员不断提出各种新理论，交通流理论得到了飞跃。

1955年，著名的流体力学家莱特希尔和惠特汉发表了交通流理论的里程碑著作《论动力波》[2-3]。

1956年，理查德独立提出相类似的理论，这就是称之为LWR理论的运动学模型。

LWR模型的优点是数学上只有一个微分方程，易于求解，且能用所得的微分方程解来解释最基本的交通现象;但LWR始终假设交通流速度总是处于平衡态，因而对交通瓶颈不能准确描述，更不能解释交通的时走时停和自组织现象[4]。

3）稳步发展阶段70年代，世界经济再一次快速增长，交通流理论也得到了很好的发展。

1971年，Payne把流体动力学中的动量方程引入交通流中，结合LWR方程，推出了交通流动力学新模型，成为交通流动力学研究史上的另一篇经典著作。

[5]Payne 依照跟车理论，进一步将模型方程进行离散化，编写了第一个具有工程实际意义的计算机软件FREFLO程序。

[6]1975年，美国运输研究委员会编写了第一部交通流理论专著《交通流理论》，系统地阐述了这时期的理论研究成果。

1990年，加州大学阿道夫.梅.，又推出了另一部专著《交通流理论基本》，该书包括交通流理论研究的10个方面内容。

城市立交桥梁的建设与模型设计制作

城市立交桥梁的建设与模型设计制作城市立交桥梁（也被称为高架桥或者立交桥）是城市交通运输中的重要组成部分。

它能够极大地缓解交通拥堵，提高道路通行效率，同时，还可以美化城市的景观和形象。

对于立交桥梁的建设与模型设计制作，有一些基本的知识需要了解。

城市立交桥梁的建设是一个长期的过程，需要经过规划、设计、施工、检测等多个阶段。

其中，设计是一个非常重要的环节，因为它关系到桥梁的安全性、经济性和美观性。

首先，设计人员需要进行现场勘测和测量，确定桥梁的基本信息，比如桥梁所处的位置、周围环境条件、交通流量、车道数、高度、跨距等等。

然后，设计人员需要绘制桥梁的施工图和设计图，包括桥梁的梁、墩、柱、地基、承重结构等等。

在桥梁的施工过程中，需要使用各种大型机械和设备，比如吊车、挖掘机、钢筋焊接机等。

这些机械设备需要经过专业人员的操作才能发挥出最大作用。

同时，施工过程中还需要注意各种安全问题，比如防止坍塌，防止工人受伤等。

城市立交桥梁的模型设计制作是一个非常有趣的过程。

它可以让我们更加深入地了解桥梁的构造和原理，同时也可以培养我们的动手能力和创造力。

首先，我们需要准备好一些必要的工具和材料，比如木板、木棍、胶水、工作台等等。

然后，我们需要根据实际的桥梁信息，确定模型的大小、比例和颜色等。

设计过程可以通过手绘图纸、CAD软件等多种方式进行。

在进行模型制作时，需要根据设计图纸逐步进行，先制作桥墩，然后制作各个部分的梁结构。

最后将各个部分拼接在一起，确保模型的牢固性和结实性。

总之，城市立交桥梁的建设与模型设计制作都需要我们掌握一定的专业知识和技能。

但是，通过学习和实践，我们可以不断提高自己的能力，为城市交通运输事业做出更大的贡献。

利用BIM模型的市政道路交通流分析

97遥感与勘测Remote Sensing and Survey中国航班交通与物流Transportation and Logistics CHINA FLIGHTS利用BIM 模型的市政道路交通流分析马新飞丛玉莎李吉庭|山东省交通规划设计院摘要：利用鸿业路易BIM 平台创建道路模型，同时与VISSIM 相结合进行交通仿真模拟，对于项目在方案设计阶段的方案选择具有重要意义。

关键词：BIM；道路模型；交通仿真1 BIM 建筑信息模型1.1 在建筑领域的应用众所周知，BIM 中文翻译为建筑信息模型。

目前，BIM 在建筑领域应用较广，其可视化、协调性、信息集成化以及可出图性的优势特点，使其在建筑结构设计中得到广泛应用，各个专业之间能够实现协同设计，提高工作效率，避免重复。

对于建筑工程施工，BIM 技术同样以其上述优势发挥作用，根据不同的施工方案模拟施工，令业主、施工方、监理等相关人员对施工进度及项目存在的问题充分了解；对建筑信息进行保存，随时查看；另外，BIM 技术三维渲染的效果明显优于其他渲染软件，还能够提高中标概率。

1.2 在道路交通领域的应用在道路交通领域，BIM 应用目前正处于探索发展阶段，通常使用的软件有infraworks、civil3D、鸿业路易BIM 板块、Revit、Bentley 平台、Navisworks 等。

在施工模拟方面：将拆分后的结构BIM 模型及施工设备、大型临时设施模型导入Naviswork，并将进度安排文件与相应模型进行关联，使时间属性赋予BIM 模型中，进而实现按施工组织、流程的专项施工组织4D 仿真模拟。

在创建道路桥梁模型方面：利用简单操作即可在Infraworks 中完成道路、桥梁的初步三维模型，便于直观地查看道路线型、桥梁设计方案，所在项目与地形的相对关系等。

利用Revit 建立完备的桥梁工程土建及附属设施族库，为快速建模打下坚实的基础。

本次模型介绍所使用的软件鸿业路易BIM 板块，能够利用道路的平、纵数据实现道路模型的建立，还能够实现道路交通安全设施、管理设施的快速建模。

适用于随机车流的二维桥梁动态称重应用

适用于随机车流的二维桥梁动态称重应用作者：谭承君赵华张斌郭泓捷来源：《湖南大学学报·自然科学版》2022年第05期摘要：為解决桥梁动态称重（Bridge weigh-in-motion，BWIM）中多车共存时的轴、总重识别难题，基于桥梁的二维（2D）结构特性，考虑车辆的横向位置，提出了一种2D-BWIM算法.该算法仅利用移动车辆所在车道下方的梁底响应信号以及结构梁底影响线来计算轴重，利用横向分布系数的概念将轴重分配至各片梁上.桥梁每片梁底的实际结构影响线通过标定试验获得.针对多辆车同时经过桥梁的情况，2D-BWIM算法提出了一种迭代方法来识别多车道上每辆车的轴、总重.该迭代方法基于一种假设，即单辆车过桥时的梁底响应按照横向分布系数成比例缩放.通过标定试验分析了这种假设的实际误差，结果表明，其绝对误差非常小，对后续车辆轴重及总重识别影响甚小.随后，通过三次随机车流现场测试对2D-BWIM算法展开验证.结果表明，当单辆车经过目标桥梁时，相较于BWIM中传统 Moses算法，2D-BWIM算法考虑了车辆的实时横向位置，因而能够显著提高车辆轴重及总重识别精度.三次随机车流试验结果显示，单辆车过桥事件中（Moses、2D-BWIM）算法的总重识别误差平均值及方差分别为（7.9%、3.1%）和（13.5%、4.8%）.此外，三次随机车流试验中多车过桥事件（Moses、2D-BWIM）算法的轴重识别误差平均值及方差分别为（7.34%，1.53%）和（26.33%，3.12%）.关键词：桥梁工程;桥梁动态称重;随机车流;Moses算法;横向分布系数;影响线中图分类号：U446，U492.321 文献标志码：AA 2-Dimension Bridge Weigh-in-Motion System under Random TrafficTAN Chengjun1，2，ZHAO Hua1，2†，ZHANG Bin1，GUO Hongjie1（1.College of Civil Engineering，Hunan University，Changsha 410082，China;2.Key Laboratory for Wind and Bridge Engineering of Hunan Province（Hunan University），Changsha 410082，China）Abstract：To identify the axle/total weight in the case of multiple vehicles，this paper proposes a two-dimensional（2D）-BWIM algorithm considering the lateral position of passing vehicles.In this algorithm，only the responses of girders underneath the traveling lane are adopted to calculatethe axle/total wei ght via using the concept of influence line.Considering the bridge′s 2D behavior，the axle weight is distributed on each girder based on the transverse distribution factors.The influence line of each girder was obtained through a calibration test withkNownvehicle information.In this study，an iterative method is used to identify the axle/total weight of passing vehicles in multiple vehicles present.This iterative method gives an assumption that the response of each girder is proportional to the transverse distribution factor when a single vehicle crosses the ing the assumption，the correspond-ing error is calculated based on the calibration test，and the results show that the absolute error is very small and will not affect the accuracy of axle/total weight identification later.Then，three field tests under random traffic were car-ried out to validate the proposed 2D-BWIM algorithm.For a single-vehicle passing over the bridge，the results show that the 2D-BWIM algorithm can significantly improve the accuracy of vehicle axle/total weight recognition compar-ing to the traditional Moses′ algorithm.In this case，for the 2D-BWIM algorithm，the average and variance of errors in total weight identification are3.1% and 4.8%，respectively.While for traditional Moses′ a lgorithm，errors of those are 7.9% and13.5%，respectively.For multiple vehicles presents，the average and variance of errors in axle weight identification of（Moses，2D-BWIM）algorithms are（7.34%，1.53%）and（26.33%，3.12%），respectively.Key words：bridge engineering;BWIM（bridge weigh-in-motion）;random traffic;Moses′ algorithm;transverse distribution factors;influence line超载车辆严重威胁公路桥梁的安全运营.针对超载现象，世界各国推出了一系列惩罚措施进行控制，但如何高效识别超载车辆是各国交通部门面临的挑战.传统的静态称重是最直接、最准确的检测方法，但该方法效率低，且在一定程度上阻碍交通.为解决此问题，20世纪中期，欧洲率先提出了车辆动态称重（Weigh-in-motion，WIM）技术，即车辆在行驶过程中被称重[1].早期的WIM系统通过埋置在路面的传感器识别车辆轴重信息，因此也被称为路面称重系统.该类方法因传感器截面尺寸小，车辆-传感器相互作用时间短等，导致车辆轴重识别精度不高[2].此外，在安装、更换传感器时，WIM系统需在路面开挖基坑，中断交通，且传感器也存在耐久性问题[3].针对WIM 技术的不足，桥梁动态称重（Bridge weigh-in-motion，BWIM）技术被提出.该方法通过测量移动车辆荷载作用下的桥梁响应信号，利用反问题求解方法反算出车辆轴重等信息.BWIM系统中的称重传感器安装于桥梁下方.与WIM系统相比，BWIM系统具有以下优点：1）质量轻，体积小，方便运输和转移;2）安装及测试隐蔽，能够检测真实交通状况;3）桥梁长度比路面称重系统中的秤台长，车桥相互作用时间长，因此称重精度受车辆动态载荷的影响小;4）安装、测试、更换时不需中断交通[4-5].全球多个地区已开展了BWIM技术现场应用研究，试验桥梁也包含有混凝土简支 T梁、正交异性钢桥面、斜拉桥、混凝土连续箱梁等[6-9].经过40年的发展，目前 BWIM 技术不仅发展成为车辆静态称重的有效补充手段，同时也能为交通监控、交通运输管理等方面提供有力数据基础[10].近来，Gonzalez等[11]和Obrien等[12]基于机器学习或数理统计方法，利用BWIM数据提出了有效的桥梁损伤检测方法，进一步提升了BWIM技术应用范围.BWIM 技术一般基于Moses算法[13]识别车轴重量.Moses算法是根据桥梁结构影响线，利用桥梁响应信号来计算车轴轴重.传统 Moses算法通常将桥梁视为一维结构，与实际桥梁的二维结构受力特性不符.为此，Quilligan等[14]和Yu等[15]将一维 Moses算法扩展到二维空间，提出了利用结构影响面来考虑桥梁的二维特性，但获取结构影响面十分困难，现实中难以实现.此外，龙波[16]提出了利用车道影响线来提高宽桥中Moses算法识别精度，即不同车道拥有不同的影响线.Zhao等[17]考虑了桥梁的横向分布效应，提出了基于多条结构影响线的二维BWIM算法.虽然这些方法考虑了桥梁结构的二维特性，但仍然无法解决 BWIM技术实际应用中最大的挑战——多辆车同时经过桥梁时的轴重识别难题.宫亚峰等[18]基于桥梁弯矩影响面来处理多车并存时每个车轴识别问题.但如上所述，结构影响面在实际应用中难以准确获得，极大地限制了该方法的工程实际应用.Chen等[19]提出了一种基于长距离光纤布拉格光栅传感器的BWIM系统，该系统利用传感器信号所形成的面积来计算车轴轴重.目前该方法仅仅通过室内简化模型进行了验证，其实际应用可行性还有待进一步验证.本文提出了一种不考虑影响面的2D-BWIM算法.该方法通过获取桥梁每片梁的影响线以及实时的横向分布系数来提高随机車流中车轴识别精度.同时针对多车并存，该算法提出了基于横向分布系数的迭代方法.本文首先基于理论分析，推导了2D-BWIM算法的计算公式，然后通过基于实际桥梁的标定试验以及三次随机车流试验验证该算法的准确性和可行性.1 BWIM 现场试验现场试验桥梁为3×12.8 m的三跨全预应力混凝土简支 T梁结构，位于美国亚拉巴马州 78 号高速公路.该试验由本文作者参加完成，详见文献[20].试验桥梁立面图如图1所示.桥梁上部结构由 4 片 T梁构成（见图2），且每片 T梁跨中梁底安装一个应变传感器，称之为称重传感器.此外，为了获得行驶过桥的车辆有效信息，每个车道布置有一对FAD（Free of Axle Detector）传感器.1.1 标定试验标定试验车辆为两辆 5 轴车，具体参数如表1所示（标记为车辆 A和B）.标定试验过程可详见文献[17].车辆 A和B分别沿车道一、二重复 5次跑车试验（共计 20趟）.此外，试验中车辆 A和B 同时经过试验跨一次.试验采样频率为500Hz.1.2 随机车流试验随后，课题组开展了该桥在实际车流下的BWIM系统测试研究.如图3所示，为了检测 BWIM系统识别精度，在测试期间，经过测试桥梁的所有卡车（忽略小车）均会在距离试验跨不远处被当地交警拦下，利用可携带地磅进行静态称重.因此，该随机车流试验仅仅关注卡车，相互影响车道数为两个车道，且车辆沿同一方向行驶，试验过程中均为正常交通状况.随机车流试验共进行3次，每次持续几小时，表2 记录了试验所有卡车分布情况，其中，共记录了8次多车过桥事件.2 2D-BWIM算法理论2.1 桥梁结构影响线Obrien等[21]提出了利用最小二乘法来获得目标桥梁实际影响线，计算公式见式（1）.式中：R为桥梁实测响应值;R为理论响应值;k为时间步长;Nt为总步长;ϵ为理论值与实际值之间的误差.在移动车辆荷载作用下，桥梁每片 T梁所分配的荷载是不一致的，一般通过桥梁横向分布系数来考虑桥梁的二维特性.对于车道j的车轴荷载 P（x），梁i#分配的荷载为FijP（x），其中Fij为桥梁横向分布系数，可通过梁底之间响应比值来计算，计算公式如下[17]：Key words：bridge engineering;BWIM（bridge weigh-in-motion）;random traffic;Moses′ algorithm;transverse distribution factors;influence line超载车辆严重威胁公路桥梁的安全运营.针对超载现象，世界各国推出了一系列惩罚措施进行控制，但如何高效识别超载车辆是各国交通部门面临的挑战.传统的静态称重是最直接、最准确的检测方法，但该方法效率低，且在一定程度上阻碍交通.为解决此问题，20世纪中期，欧洲率先提出了车辆动态称重（Weigh-in-motion，WIM）技术，即车辆在行驶过程中被称重[1].早期的WIM系统通过埋置在路面的传感器识别车辆轴重信息，因此也被称为路面称重系统.该类方法因传感器截面尺寸小，车辆-传感器相互作用时间短等，导致车辆轴重识别精度不高[2].此外，在安装、更换传感器时，WIM系统需在路面开挖基坑，中断交通，且传感器也存在耐久性问题[3].针对WIM 技术的不足，桥梁动态称重（Bridge weigh-in-motion，BWIM）技术被提出.该方法通过测量移动车辆荷载作用下的桥梁响应信号，利用反问题求解方法反算出车辆轴重等信息.BWIM系统中的称重传感器安装于桥梁下方.与WIM系统相比，BWIM系统具有以下优点：1）质量轻，体积小，方便运输和转移;2）安装及测试隐蔽，能够检测真实交通状况;3）桥梁长度比路面称重系统中的秤台长，车桥相互作用时间长，因此称重精度受车辆动态载荷的影响小;4）安装、测试、更换时不需中断交通[4-5].全球多个地区已开展了BWIM技术现场应用研究，试验桥梁也包含有混凝土简支 T梁、正交异性钢桥面、斜拉桥、混凝土连续箱梁等[6-9].经过40年的发展，目前 BWIM 技术不仅发展成为车辆静态称重的有效补充手段，同时也能为交通监控、交通运输管理等方面提供有力数据基础[10].近来，Gonzalez等[11]和Obrien等[12]基于机器学习或数理统计方法，利用BWIM数据提出了有效的桥梁损伤检测方法，进一步提升了BWIM技术应用范围.BWIM 技术一般基于Moses算法[13]识别车轴重量.Moses算法是根据桥梁结构影响线，利用桥梁响应信号来计算车轴轴重.传统 Moses算法通常将桥梁视为一维结构，与实际桥梁的二维结构受力特性不符.为此，Quilligan等[14]和Yu等[15]将一维 Moses算法扩展到二维空间，提出了利用结构影响面来考虑桥梁的二维特性，但获取结构影响面十分困难，现实中难以实现.此外，龙波[16]提出了利用车道影响线来提高宽桥中Moses算法识别精度，即不同车道拥有不同的影响线.Zhao等[17]考虑了桥梁的横向分布效应，提出了基于多条结构影响线的二维BWIM算法.虽然这些方法考虑了桥梁结构的二维特性，但仍然无法解决 BWIM技术实际应用中最大的挑战——多辆车同时经过桥梁时的轴重识别难题.宫亚峰等[18]基于桥梁弯矩影响面来处理多车并存时每个车轴识别问题.但如上所述，结构影响面在实际应用中难以准确获得，极大地限制了该方法的工程实际应用.Chen等[19]提出了一种基于长距离光纤布拉格光栅传感器的BWIM系统，该系统利用传感器信号所形成的面积来计算车轴轴重.目前该方法仅仅通过室内简化模型进行了验证，其实际应用可行性还有待进一步验证.本文提出了一种不考虑影响面的2D-BWIM算法.该方法通过获取桥梁每片梁的影响线以及实时的横向分布系数来提高随机车流中车轴识别精度.同时针对多车并存，该算法提出了基于横向分布系数的迭代方法.本文首先基于理论分析，推导了2D-BWIM算法的计算公式，然后通过基于实际桥梁的标定试验以及三次随机车流试验验证该算法的准确性和可行性.1 BWIM 现场试验现场试验桥梁为3×12.8 m的三跨全预应力混凝土简支 T梁结构，位于美国亚拉巴马州 78 号高速公路.该试验由本文作者参加完成，详见文献[20].试验桥梁立面图如图1所示.桥梁上部结构由 4 片 T梁构成（见图2），且每片 T梁跨中梁底安装一个应变传感器，称之为称重传感器.此外，为了获得行驶过桥的车辆有效信息，每个车道布置有一对FAD（Free of Axle Detector）传感器.1.1 标定试验标定试验车辆为两辆 5 轴车，具体参数如表1所示（标记为车辆 A和B）.标定试验过程可详见文献[17].车辆 A和B分别沿车道一、二重复 5次跑车试验（共计 20趟）.此外，试验中车辆 A和B 同时经过试验跨一次.试验采样频率为500Hz.1.2 随机车流试验随后，课题组开展了该桥在实际车流下的BWIM系统测试研究.如图3所示，为了检测 BWIM系统识别精度，在测试期间，经过测试桥梁的所有卡车（忽略小车）均会在距离试验跨不远处被当地交警拦下，利用可携带地磅进行静态称重.因此，该随机车流试验仅仅关注卡车，相互影響车道数为两个车道，且车辆沿同一方向行驶，试验过程中均为正常交通状况.随机车流试验共进行3次，每次持续几小时，表2 记录了试验所有卡车分布情况，其中，共记录了8次多车过桥事件.2 2D-BWIM算法理论2.1 桥梁结构影响线Obrien等[21]提出了利用最小二乘法来获得目标桥梁实际影响线，计算公式见式（1）.式中：R为桥梁实测响应值;R为理论响应值;k为时间步长;Nt为总步长;ϵ为理论值与实际值之间的误差.在移动车辆荷载作用下，桥梁每片 T梁所分配的荷载是不一致的，一般通过桥梁横向分布系数来考虑桥梁的二维特性.对于车道j的车轴荷载 P（x），梁i#分配的荷载为FijP（x），其中Fij为桥梁横向分布系数，可通过梁底之间响应比值来计算，计算公式如下[17]：Key words：bridge engineering;BWIM（bridge weigh-in-motion）;random traffic;Moses′ algorithm;transverse distribution factors;influence line超载车辆严重威胁公路桥梁的安全运营.针对超载现象，世界各国推出了一系列惩罚措施进行控制，但如何高效识别超载车辆是各国交通部门面临的挑战.传统的静态称重是最直接、最准确的检测方法，但该方法效率低，且在一定程度上阻碍交通.为解决此问题，20世纪中期，欧洲率先提出了车辆动态称重（Weigh-in-motion，WIM）技术，即车辆在行驶过程中被称重[1].早期的WIM系统通过埋置在路面的传感器识别车辆轴重信息，因此也被称为路面称重系统.该类方法因传感器截面尺寸小，车辆-传感器相互作用时间短等，导致车辆轴重识别精度不高[2].此外，在安装、更换传感器时，WIM系统需在路面开挖基坑，中断交通，且传感器也存在耐久性问题[3].针对WIM 技术的不足，桥梁动态称重（Bridge weigh-in-motion，BWIM）技术被提出.该方法通过测量移动车辆荷载作用下的桥梁响应信号，利用反问题求解方法反算出车辆轴重等信息.BWIM系统中的称重传感器安装于桥梁下方.与WIM系统相比，BWIM系统具有以下优点：1）质量轻，体积小，方便运输和转移;2）安装及测试隐蔽，能够检测真实交通状况;3）桥梁长度比路面称重系统中的秤台长，车桥相互作用时间长，因此称重精度受车辆动态载荷的影响小;4）安装、测试、更换时不需中断交通[4-5].全球多个地区已开展了BWIM技术现场应用研究，试验桥梁也包含有混凝土简支 T梁、正交异性钢桥面、斜拉橋、混凝土连续箱梁等[6-9].经过40年的发展，目前 BWIM 技术不仅发展成为车辆静态称重的有效补充手段，同时也能为交通监控、交通运输管理等方面提供有力数据基础[10].近来，Gonzalez等[11]和Obrien等[12]基于机器学习或数理统计方法，利用BWIM数据提出了有效的桥梁损伤检测方法，进一步提升了BWIM技术应用范围.BWIM 技术一般基于Moses算法[13]识别车轴重量.Moses算法是根据桥梁结构影响线，利用桥梁响应信号来计算车轴轴重.传统 Moses算法通常将桥梁视为一维结构，与实际桥梁的二维结构受力特性不符.为此，Quilligan等[14]和Yu等[15]将一维 Moses算法扩展到二维空间，提出了利用结构影响面来考虑桥梁的二维特性，但获取结构影响面十分困难，现实中难以实现.此外，龙波[16]提出了利用车道影响线来提高宽桥中Moses算法识别精度，即不同车道拥有不同的影响线.Zhao等[17]考虑了桥梁的横向分布效应，提出了基于多条结构影响线的二维BWIM算法.虽然这些方法考虑了桥梁结构的二维特性，但仍然无法解决 BWIM技术实际应用中最大的挑战——多辆车同时经过桥梁时的轴重识别难题.宫亚峰等[18]基于桥梁弯矩影响面来处理多车并存时每个车轴识别问题.但如上所述，结构影响面在实际应用中难以准确获得，极大地限制了该方法的工程实际应用.Chen等[19]提出了一种基于长距离光纤布拉格光栅传感器的BWIM系统，该系统利用传感器信号所形成的面积来计算车轴轴重.目前该方法仅仅通过室内简化模型进行了验证，其实际应用可行性还有待进一步验证.本文提出了一种不考虑影响面的2D-BWIM算法.该方法通过获取桥梁每片梁的影响线以及实时的横向分布系数来提高随机车流中车轴识别精度.同时针对多车并存，该算法提出了基于横向分布系数的迭代方法.本文首先基于理论分析，推导了2D-BWIM算法的计算公式，然后通过基于实际桥梁的标定试验以及三次随机车流试验验证该算法的准确性和可行性.1 BWIM 现场试验现场试验桥梁为3×12.8 m的三跨全预应力混凝土简支 T梁结构，位于美国亚拉巴马州 78 号高速公路.该试验由本文作者参加完成，详见文献[20].试验桥梁立面图如图1所示.桥梁上部结构由 4 片 T梁构成（见图2），且每片 T梁跨中梁底安装一个应变传感器，称之为称重传感器.此外，为了获得行驶过桥的车辆有效信息，每个车道布置有一对FAD（Free of Axle Detector）传感器.1.1 标定试验标定试验车辆为两辆 5 轴车，具体参数如表1所示（标记为车辆 A和B）.标定试验过程可详见文献[17].车辆 A和B分别沿车道一、二重复 5次跑车试验（共计 20趟）.此外，试验中车辆 A和B 同时经过试验跨一次.试验采样频率为500Hz.1.2 随机车流试验随后，课题组开展了该桥在实际车流下的BWIM系统测试研究.如图3所示，为了检测 BWIM系统识别精度，在测试期间，经过测试桥梁的所有卡车（忽略小车）均会在距离试验跨不远处被当地交警拦下，利用可携带地磅进行静态称重.因此，该随机车流试验仅仅关注卡车，相互影响车道数为两个车道，且车辆沿同一方向行驶，试验过程中均为正常交通状况.随机车流试验共进行3次，每次持续几小时，表2 记录了试验所有卡车分布情况，其中，共记录了8次多车过桥事件.2 2D-BWIM算法理论2.1 桥梁结构影响线Obrien等[21]提出了利用最小二乘法来获得目标桥梁实际影响线，计算公式见式（1）.式中：R为桥梁实测响应值;R为理论响应值;k为时间步长;Nt为总步长;ϵ为理论值与实际值之间的误差.在移动车辆荷载作用下，桥梁每片 T梁所分配的荷载是不一致的，一般通过桥梁横向分布系数来考虑桥梁的二维特性.对于车道j的车轴荷载 P（x），梁i#分配的荷载为FijP（x），其中Fij为桥梁横向分布系数，可通过梁底之间响应比值来计算，计算公式如下[17]：Key words：bridge engineering;BWIM（bridge weigh-in-motion）;random traffic;Moses′ algorithm;transverse distribution factors;influence line超载车辆严重威胁公路桥梁的安全运营.针对超载现象，世界各国推出了一系列惩罚措施进行控制，但如何高效识别超载车辆是各国交通部门面临的挑战.传统的静态称重是最直接、最准确的检测方法，但该方法效率低，且在一定程度上阻碍交通.为解决此问题，20世纪中期，欧洲率先提出了车辆动态称重（Weigh-in-motion，WIM）技术，即车辆在行驶过程中被称重[1].早期的WIM系统通过埋置在路面的传感器识别车辆轴重信息，因此也被称为路面称重系统.该类方法因传感器截面尺寸小，车辆-传感器相互作用时间短等，导致车辆轴重识别精度不高[2].此外，在安装、更换传感器时，WIM系统需在路面开挖基坑，中断交通，且传感器也存在耐久性问题[3].针对WIM 技术的不足，桥梁动态称重（Bridge weigh-in-motion，BWIM）技术被提出.该方法通过测量移动车辆荷载作用下的桥梁响应信号，利用反问题求解方法反算出车辆轴重等信息.BWIM系统中的称重传感器安装于桥梁下方.与WIM系统相比，BWIM系统具有以下优点：1）质量轻，体积小，方便运输和转移;2）安装及测试隐蔽，能够检测真实交通状况;3）桥梁长度比路面称重系统中的秤台长，车桥相互作用时间长，因此称重精度受车辆动态载荷的影响小;4）安装、测试、更换时不需中断交通[4-5].全球多个地区已开展了BWIM技术现场应用研究，试验桥梁也包含有混凝土简支 T梁、正交异性钢桥面、斜拉桥、混凝土连续箱梁等[6-9].经过40年的发展，目前 BWIM 技术不仅发展成为车辆静态称重的有效补充手段，同时也能为交通监控、交通运输管理等方面提供有力数据基础[10].近来，Gonzalez等[11]和Obrien等[12]基于机器学习或数理统计方法，利用BWIM数据提出了有效的桥梁损伤检测方法，进一步提升了BWIM技术应用范围.BWIM 技术一般基于Moses算法[13]识别车轴重量.Moses算法是根据桥梁结構影响线，利用桥梁响应信号来计算车轴轴重.传统 Moses算法通常将桥梁视为一维结构，与实际桥梁的二维结构受力特性不符.为此，Quilligan等[14]和Yu等[15]将一维 Moses算法扩展到二维空间，提出了利用结构影响面来考虑桥梁的二维特性，但获取结构影响面十分困难，现实中难以实现.此外，龙波[16]提出了利用车道影响线来提高宽桥中Moses算法识别精度，即不同车道拥有不同的影响线.Zhao等[17]考虑了桥梁的横向分布效应，提出了基于多条结构影响线的二维BWIM算法.虽然这些方法考虑了桥梁结构的二维特性，但仍然无法解决 BWIM技术实际应用中最大的挑战——多辆车同时经过桥梁时的轴重识别难题.宫亚峰等[18]基于桥梁弯矩影响面来处理多车并存时每个车轴识别问题.但如上所述，结构影响面在实际应用中难以准确获得，极大地限制了该方法的工程实际应用.Chen等[19]提出了一种基于长距离光纤布拉格光栅传感器的BWIM系统，该系统利用传感器信号所形成的面积来计算车轴轴重.目前该方法仅仅通过室内简化模型进行了验证，其实际应用可行性还有待进一步验证.本文提出了一种不考虑影响面的2D-BWIM算法.该方法通过获取桥梁每片梁的影响线以及实时的横向分布系数来提高随机车流中车轴识别精度.同时针对多车并存，该算法提出了基于横向分布系数的迭代方法.本文首先基于理论分析，推导了2D-BWIM算法的计算公式，然后通过基于实际桥梁的标定试验以及三次随机车流试验验证该算法的准确性和可行性.1 BWIM 现场试验现场试验桥梁为3×12.8 m的三跨全预应力混凝土简支 T梁结构，位于美国亚拉巴马州 78 号高速公路.该试验由本文作者参加完成，详见文献[20].试验桥梁立面图如图1所示.桥梁上部结构由 4 片 T梁构成（见图2），且每片 T梁跨中梁底安装一个应变传感器，称之为称重传感器.此外，为了获得行驶过桥的车辆有效信息，每个车道布置有一对FAD（Free of Axle Detector）传感器.1.1 标定试验标定试验车辆为两辆 5 轴车，具体参数如表1所示（标记为车辆 A和B）.标定试验过程可详见文献[17].车辆 A和B分别沿车道一、二重复 5次跑车试验（共计 20趟）.此外，试验中车辆 A和B 同时经过试验跨一次.试验采样频率为500Hz.。

具有交警的二维元胞自动机交通流模型

具有交警的二维元胞自动机交通流模型具有交警的二维元胞自动机交通流模型李洪1 张薇2 顾国庆3 盛彗4(温州大学1 温州325035)(华东师范大学1～4 上海200062) 摘要提出由交警控制路口的交通流的元胞自动机模型。

模拟结果表明,有交警的模型与无交警的模型具有一些定性的区别。

在有交警的模型中,自由运动相消失,一级相变特征消失,堵塞相大幅度向高密度端移动,交通性态显著改善,系统的性质对系统尺寸和样本都不敏感。

关键词元胞自动机;交通模型;交警Abstract:This paper presents the cellular automata models of traffic,which is controlled by the po2 lice at the crossroads.The simulation result indicates that there are some qualitative differences between the traffic models with and without police.In the traffic models with police,the free2moving phase dis2 appears;the first order transition evanishes;the jamming phase moves greatly to the high density end; the traffic attitude improves remarkably;and the systematic nature is not sensitive to the measurement of the system and sample.K ey w ords:cellular automata;traffic models;traffic police0 引言随着社会经济的发展,城市交通问题成为人们关注的焦点,也成为关系到国计民生的重要因素。

基于互通式立交的交通流理论与模型研究

基于互通式立交的交通流理论与模型研究随着城市交通流量的不断增加，传统的交叉口信号控制方式已经无法满足日益增长的车辆通行需求。

互通式立交作为一种高效且安全的道路交通组织形式，被越来越多的城市采用。

本文将介绍基于互通式立交的交通流理论与模型研究，以探讨如何更好地优化交通流。

一、互通式立交的基本原理互通式立交是一种交通组织形式，通过下穿或上跨交叉路段的方式，将道路连接起来，实现交通的无缝连接。

它分为三种形式：全互通式立交、半互通式立交和互通式立交。

全互通式立交在连接道两侧均设有匝道，可实现任意两个方向的交通流互通；半互通式立交在连接道的一侧或两侧设有匝道，可实现部分方向的交通流互通；互通式立交将交叉的道路分为上下两层，交叉流与直行流分离。

二、基于互通式立交的交通流理论1. 信号优化理论在互通式立交中，信号优化是提高交通流效率的关键。

传统的信号优化模型以控制周期为单位，通过调整绿灯时间比例来实现优化。

然而，在互通式立交中，车辆流量分布不均匀，传统模型无法适应实际情况。

因此，基于互通式立交的信号优化理论需要考虑车辆流量的实时变化，并且结合交通流的特点，提出更加合理的信号优化策略。

2. 堵塞理论互通式立交在高峰期易出现拥堵情况，导致交通流效率下降。

堵塞理论通过研究交通流的流动特性和堵塞机理，探索减少拥堵的方法。

例如，增加匝道长度、合理设置限制速度、设置可超车区域等，都可以有效缓解交通拥堵。

三、基于互通式立交的交通流模型研究1. 动态交通模型动态交通模型是对交通流动态变化情况的模拟和预测。

在互通式立交中，动态交通模型可以根据实时的交通数据，包括车速、车量、路段容量等，来预测未来的交通流情况，并提供相应的优化措施。

2. 微观仿真模型微观仿真模型是对道路交通流动的细粒度建模。

通过对车辆的运动规律、行为模式等进行仿真，可以更加真实地模拟交通流的运行情况。

在互通式立交的研究中，微观仿真模型可以用来评估不同交通管理策略的效果，优化立交的布局和设计。

二级公路交通流量预测与仿真模型构建

二级公路交通流量预测与仿真模型构建交通流量预测与仿真模型构建是为了提高二级公路交通管理的效率和准确性。

本文将从交通流量预测和仿真模型构建两个方面进行探讨。

一、交通流量预测交通流量预测是指根据历史数据和相关因素，对未来一段时间内的交通流量进行预估。

准确的交通流量预测有助于优化道路资源配置，提前采取交通管理措施，并为交通规划提供参考。

1. 历史数据分析：首先，需要分析历史数据，了解二级公路的交通流量变化规律。

通过对过去几年的交通数据进行统计，可以发现季节性、日常性和特殊事件对交通流量的影响因素。

2. 相关因素分析：除了历史数据，还需要考虑其他与交通流量相关的因素，例如天气、公众假期、道路施工等。

这些因素可能会对交通流量产生积极或消极的影响。

3. 建立预测模型：基于历史数据和相关因素，可以选择适当的数学模型进行交通流量的预测。

常用的预测模型包括线性回归、时间序列分析和神经网络等。

通过对这些模型的数据拟合和验证，可以选择最合适的模型进行预测。

4. 预测结果评估：完成预测后，需要对预测结果进行评估和优化。

可以通过与实际交通流量数据的对比来评估预测的准确性，并对模型进行调整和改进。

二、仿真模型构建仿真模型是对二级公路交通流量进行图像化和模拟的工具，通过建立交通仿真模型可以帮助交通管理者更好地了解道路交通状况，评估各种交通管理措施的效果，为决策提供科学依据。

1. 数据收集与处理：首先，需要获取道路拓扑结构、车流量、车速和交叉口信号等交通要素的数据。

通过现场观测、调查问卷等方式收集数据，并对数据进行清洗和处理，使其能够适用于仿真模型的建立。

2. 选择仿真软件：根据实际需求，选择适合的交通仿真软件进行模型构建。

常见的交通仿真软件有VISSIM、SUMO、TRANSIMS等。

根据数据和功能需求，选择最合适的软件进行模型的搭建。

3. 模型参数设定：在建立仿真模型时，需要设定不同的参数，如车辆类型、车速分布、交叉口信号控制策略等。

考虑立交桥构型的二维交通流BML模型

考虑立交桥构型的二维交通流BML模型丁建勋;王霓裳;石琴【摘要】考虑到现实二维路网中的立体交叉特性,本文在经典Biham-Middleton-Levine(BML)模型的路网结构中嵌入了一些典型的立交桥构型.通过改变立交桥的数量、分布构型,拓展了BML模型,以研究立交桥对路网交通流的整体影响.数值模拟表明,随机分布的立交桥构型,即盲目修建立交桥,在立交桥比例较低时,会对路网整体运行性能产生负面影响——加速拥堵.进一步将立交的分布进行适当地组织,形成真实反映城市路网特征的立交构型,如环形、方形.模拟发现,特定立交比例下方形立交构型对系统产生正面的影响,使得系统平均速度整体上要明显高于随机投放立交的状况；而环形立交构型投放至网络中,使得全局性堵塞提前发生,反而不能提高网络交通流的运行效率.这些结论虽与传统认知相悖,却具有较强的现实指导意义.%Considering the widely existed grade separations in the two-dimensional urban road network, this paper incorporates some overpass configurations into the classic Biham-Middleton-Levine (BML) model, which has not yet been fully investigated. With the change of the overpass' s quantity and its configuration, the effect of overpass on the network performance is discussed based on the extended BML model. Using the numerical simulation, it is found that overpass newly built but without deliberate and reasonable plan, could only aggravate the existing congestion conditions, if the overpass ratio is low. Furthermore, the configurations of grouped overpass, which could reflect the realistic characteristics of overpass distribution in the road network, such as squared and loop-shaped configurations, are incorporated into thenetwork. It is found that the squared configuration would bring positive effects on the network flow, while loop-shaped configuration bring negative effects on the network flow under certain conditions. The simulation results overthrow the conventional perception and have the extensive applicability and practical significance.【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2011(011)006【总页数】6页(P98-103)【关键词】交通工程;立交桥;二维路网;BML模型;交通流【作者】丁建勋;王霓裳;石琴【作者单位】合肥工业大学交通运输工程学院,合肥230009;合肥工业大学交通运输工程学院,合肥230009;合肥工业大学交通运输工程学院,合肥230009【正文语种】中文【中图分类】U491.1121 引言20世纪90年代初涌现的交通流元胞自动机模型，保留了复杂交通系统的非线性行为和其他物理特征，且易于计算机操作，因此，这类模型被物理学家、交通工程学家广泛应用于描述和解释交通流的复杂现象与演化行为，以揭示交通堵塞的成因.根据研究对象所处场景的不同，交通流元胞自动机模型通常可以划分为一维模型和二维模型.一维模型以高速公路和城市快速路的交通现象为主要研究对象，其中较有影响力的元胞自动机模型是Nagel和 Schreckenberg提出的 NS 模型［1］.NS模型中规则虽简单，却可以得到交通流的密度、速度、流量之间的基本关系，刻画一些基本的交通现象，如自发性堵塞现象等.在NS模型基础上，学者们展开了一系列改进工作，来进一步刻画更复杂的交通流现象［2，3］，如亚稳态、回滞现象［4-6］.对于城市二维路网，Biham O，Middleton A A和 Levine D于1992年首次提出一个描述平面网格之上的二维交通流模型，即BML模型［7］.该模型以较简单的形式刻画城市路网结构特征，揭示出交通流从自由流过渡至堵塞流的相变过程和演化规律，模型因此受到国内外研究人员的广泛关注.于是，各种有益的扩展和改进工作也随之展开.Fukui等人进一步考虑到车辆最大速度的不同，扩展了 BML模型［8］;Nagatani研究了车辆的非对称分布的情况［9］，发现相变密度ρc随着车辆非对称分布的增强而增大，若系统中存在同一方向行驶的车辆，则系统发生完全堵塞的相变密度ρc=1;刘小明等人基于BML模型分析了交通事故下的路网交通运行状态［10］，探讨了事故点数量变化对交通流宏观表现的影响;与事故相对应，Nagatani考察了立交桥对于交通流相变的影响，并推断相变密度随着系统中立交桥的比例增加而不断增大，说明立交桥的引入可以明显改善路网中车流的运行状态［11］.同样是在路网中引入立交桥，本文更加细致地研究立交构型对于路网车流的整体影响，对比分析了无立交桥与随机设置立交桥、随机设置与规则设置立交等对于路网交通状态变化的影响，得出具有一定启示意义的结论.2 BML基本模型及其拓展BML模型形式较为简洁，其中，路网对应为一个L×L的二维网格，网格线代表道路，格点代表交叉路口.车辆全部在格点上，假设所有车辆或从南向北行驶，或自西向东运行.在奇数步，南北方向的车辆可以向前行驶一个格点;在偶数步，东西方向的车辆可以前进一个格点;任一格点同时最多被一辆车占据，格点仅有三种状态:被一辆北向或东向行驶的车辆占据，或者无车占据(空状态).定义车辆密度ρ=N/L2，N表示北向和东向车辆的总和.设路网系统为周期性边界，则车辆密度在车流动态演化过程中维持不变.为了评价路网交通流的运行情况，引入描述交通流的两个重要参量——速度和流量作为评价指标.通过对 BML基本模型的仿真(取值 L=150)，发现因初始车辆密度的不同，网格内逐渐形成不同的状态.当密度ρ数值较小时，如ρ=0.2(图1(a))，观察系统运行状态，发现系统内的车辆从初始状态的无规律离散分布，逐渐演变成为两个方向的车辆交替成条形，分布在左上至右下的对角线方向，此过程中系统一直处于通畅的运行状态中，车流速度较高.增大ρ，如ρ=0.4(图1(b))，发现系统内的车辆从初始状态的无规律离散分布，逐渐发生一定范围内的阻塞，此时平均速度比初始状态有明显下降，一段时间之后，大部分阻塞区域逐渐消散，平均速度有所回升，重新恢复通畅.当ρ继续增大，如ρ=0.5(图1(c))，系统运行状态从初始的离散分布短时间内迅速演化为全局性的阻塞，平均速度发生快速的下降，直至为0，即全局阻塞;两方向的车辆最终堵塞在由左下至右上方的若干条带状区域内.利用BML模型进行大量的仿真，不难发现系统的运行速度随着初始密度ρ的增加而呈现下降的趋势，这反映出一种接近真实的城市交通状况，即城市路网中的车辆越多，则路网整体的车流速度就会越慢，并且可能发生一定范围内的交通堵塞现象. 图1 不同密度下，2000步长后的路网系统的车流分布图Fig.1 Vehicle distribution in the road network system after system evolving 2000 time-steps under different densities.随着立交桥以及高架桥等逐渐嵌入到城市交通路网中去，基本BML模型中有关路网特征的假设有必要做出修正，以接近真实网络交通的运行状况.接下来，本文首先在路网中随机投放立交桥及改变随机立交数量，随后，通过在路网中嵌入不同的立交桥排列构型，研究这些因素对路网系统的影响.3 立交桥影响下的BML模型模拟与分析3.1 路网中随机投放立交桥维持BML基本模型中的车辆运行规则等相关假设，以及仿真初始时车辆随机分布方式和路网尺寸不变.在模型路网的各节点上，按照一定的立交比例(立交比例定义为系统中立交数与路网格点总数L2之比)，随机生成立交格点，供东西、南北方向车辆同时行驶.在仿真运行足够长时间之后，统计平均得到系统中车流的行驶速度，以衡量路网的运行状态.图2和图3分别给出了不同立交比例和不同车辆密度影响下的路网系统平均速度的演化趋势.其中，固定系统中车辆密度ρ=0.4，立交比例取值2%、5%、8%和15%(注:本文着重选取较低范围的立交比例，以体现城市路网中建设立交桥的现实状况，因为修建立交耗资巨大，并不可能随意修建.容易推测极限情形下，即系统中立交比例达到100%，则整个网络中异向车流互不干扰，堵塞必然不会出现).图2显示出:立交比例不高时(低于15%)，平均速度随着时间增长呈现下降趋势;而增大系统中立交桥的比例，平均速度曲线斜率呈现出增大趋势，平均速度更加迅速地骤降为0(立交密度为2%时，在大约1400步长时系统完全堵塞;立交密度为5%时，大约1100步长时完全堵塞;立交密度为8%以上时，约在900步长时完全堵塞).这一现象说明，仅仅是向网络中随机投放立交桥，并不能改善系统的运行状况，反而加快堵塞的进程.图2 ρ=0.4时，不同立交桥比例下系统的平均速度演化图Fig.2 The average speed are plotted against time evolution with fixed ρ=0.4 and various overpass ratios.固定系统中立交比例为5%，车辆密度分别取ρ =0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6 ，图 3 描述了立交桥存在与否对于路网系统性能的影响.系统中存在5%的立交桥(图3(b))，与不存在立交桥(图3(a))相比，密度低于0.4时，添加的立交桥对系统的平均速度没有定性的影响，但是可看出立交桥的存在使得平均速度值总体上稍有下降;密度约为0.4时，相比于没有添加立交桥的网络，可以发现系统提前进入完全堵塞状态，也就是说添加了立交桥不仅没有起到引导疏散车流的作用，反而使得系统堵塞的程度加深;当密度大于0.4时，存在立交桥一定程度上可以加速拥堵状态的趋势.这可从图4中得到部分解释，如图4所示，初始车辆密度为0.4，立交比例为5%，系统在1000步长时平均密度已经降为0，车辆在全局范围中堵塞.堵塞形式与无立交桥时的路网中车辆密度较高时对应的车流分布相似，都集中在由左下至右上的几条带状区域内.3.2 路网中存在方形构型的立交桥将固定比例的立交桥，以路网中心为基准形成正方形的构型，投放至之前的路网系统中.数值模拟开始时，立交比例为2%，车辆密度分别取ρ=0.4，0.5，0.6 .图5中，灰色曲线代表采用正方形构型向系统中投放2%的立交桥，黑色曲线分别代表无立交桥投放和随机立交投放的情形，相同密度下的曲线，采用相同的标识符(如◇，△，▽等，下同).其中，图5(a)显示系统中存在方形构型的立交桥使得平均速度整体上要高于无立交桥投放的情形，一定程度上说明在系统中采用正方形构型的立交桥能够改善原网络交通流的运行状况，延迟其完全堵塞的时间.而相比于随机投放相同数量的立交桥(见图5(b))，车辆密度较低时，方形构型的立交桥使得平均速度整体上要明显高于随机投放立交的情形，方形构型对系统能产生正面的影响.但也可以发现，采用该构型，在车辆密度较高时，只能延缓系统的堵死，并不能彻底改善系统的交通运行状况.3.3 路网中存在环形构型的立交桥环形构型是指将一定比例的立交桥采用环状的构型，为了方便研究，这里采用单个环形，环形中心点与网络中心点重合.数值模拟时立交比例和车辆密度的选取，依然采用方形构型下的取值.由于在立交桥比例较低情形下，随机投放和无立交桥投放情形对于路网系统车流运行状态并没有定性的区别，因此，本文仅比较环形构型投放立交与无立交投放下系统平均速度的演化规律.图6中，黑色和灰色曲线分别对应无立交桥投放和环形立交构型投放立交桥(立交比例为2%)的情况.图中显示无立交桥投放产生的系统平均速度整体上要高于环形立交桥对应的速度，而且环形立交构型路网更快地到达拥堵状态，这说明采用环形立交构型投放立交桥至网络中，不能提高网络交通流的运行效率，反而会加速系统堵塞的发生，使全局性堵塞的时间提前，对网络交通系统有副作用.4 研究结论针对二维路网交通流，本文首先利用经典BML模型重现了有关网格交通流的自由相、堵塞相等典型车流状态，验证了交通流各种状态随车辆密度增大引发的相变行为.在BML模型的基础上，提出了向基本网络交通流模型中添加一定构型的立交桥的新设想，进一步弥补了以往基于BML模型的网络交通流对于描述真实路网交通现状的不足，使得改进后的仿真模型更能接近真实的交通状况.研究发现，立交桥比例不高时，随机增加立交桥反而容易加速交通拥堵.合理的组织立交桥能够形成一定的立交构型，比如方形和环形，研究发现方形构型的立交桥对系统产生正面的影响，使得系统平均速度整体上要明显高于随机投放立交的情形;而环形构型投放立交桥至网络中，不能提高网络交通流的运行效率，反而会加速系统堵塞的发生，使全局性堵塞的时间提前，对网络交通系统有副作用.上述研究结果可能与传统的认知相悖，主要因为BML模型具有较强的假设:车辆不能自主选择路径或者变更路线，因此，未来的研究将进一步放松这一假设，以得到更加接近真实网络交通行为的研究结论.参考文献:【相关文献】［1］Nagel K，Schreckenberg M.A cellular automaton model for freeway traffic［J］. JournalofPhysique. I(France)，1992，2:221-229.［2］Kerner B S.The physics of traffic:empirical freeway pattern features，engineering applications，and theory［M］.German:Springer，2004.［3］Helbing D.Trafic and related self-driven many particle systems［J］.Reviews of Modern Physics.2001，73:1067-1141.［4］ChowdhuryD， Santen L， SchadschneiderA.Statistical physics of vehicular trafficand some related systems［J］.Physics Reports，2000，329(4-6):199-329.［5］Maerivoet S，Moor B D.Cellular automata models of road Traffic［J］.Physics Reports，2005，419(1):1-64.［6］贾斌，高自友，李克平，等.基于元胞自动机的交通系统建模与模拟［M］.北京:科学出版社，2007.［JIA B，GAO Z Y，LI K P，et al.Models and simulations of traffic system based on the theory of cellular automaton ［M］. Beijing: Science Press，2007.］［7］Biham O，Middleton A A，Levine D.Self-organization and a dynamical transition in traffic flow models［J］.Physical Review E，1992(10):6124-6127.［8］Fukui M，Oikawa H，Ishibashi Y.Flow of cars crossing with unequal velocities in a two-dimensional cellular automaton model［J］.Journal of the Physical Society of Japan，1996，65(8):2514-2517.［9］Nagatani T.Anisotropic effect on jamming transition in traffic-flow［J］.Journal ofthe Physical Society of Japan 1996，62(8):2656-2662.［10］刘小明，李颖宏，陈昱，等.基于改进BML模型的交通事故下路网交通运行状态分析［J］.交通运输系统工程与信息，2010，10(2):122-128.［LIU X M，LI Y H，CHEN Y，et al.Road network traffic status analysis under traffic accident based on improved bml model［J］. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology，2010，10(2):122-128.］［11］Nagatani T.Jamming transition in the traffic-flow model with two-level crossings ［J］.Physical Review E，1993，48(5):3290-3294.。

基于BIM在快速路立交项目设计应用

问题? 过大的道路净空造成工程浪费，
多层立交复杂的道路关系让传统设计方法在控制净空时变得异常繁杂
Autodesk ® Civil 3D ® 2014
BIM来解决：
基于BIM模型，使用三角网体积曲面直观显示净空分析结果，
让设计人员更加容易的进行分析和优化设计
[BIM应用价值] 三角网体积曲面
二、拓展应用—基于BIM的工程优化
舒适度欠佳匝道半径较小，行车
用地面积
一般
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拆迁面积隧道面积对铁路的影响
一般无上跨铁路，影响很大
较大
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上跨下穿兼有，
方案三
线形优美，层次简单较少较少较少
下穿铁路，影响较小
[BIM应用价值] 可视化的方案展示，更容易被业主和公众理解，提高方案决策的科学性
一、设计建模--BIM设计全过程解决方案
桥梁预应力族
桥梁下部结构族
桥梁支座族
道路标志族
道路标线族
地道框架族
路灯族
二、拓展应用—基于BIM的交通仿真分析和交通安全分析整体交通仿真
[BIM应用价值] 基于BIM的交通仿真分析，解决了可能存在的交通拥堵问题
二、拓展应用—基于BIM的交通仿真分析和交通安全分析
利用BIM进行视距分析，发现可能存在交通安全问题
所用相关软件
[应用三] 匝道入口端部三角形通视区视距分析
• Autodesk ® Civil 3D ® 2014
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• Autodesk ® Revit ® 2014 • 道路实体建模 • Autodesk ® 3ds Max Design ® 2014 • 道路标线建模
二、拓展应用—基于BIM的交通仿真分析和交通安全分析

二级公路交通流量预测与交通管理模型研究

二级公路交通流量预测与交通管理模型研究随着城市化进程的加快，二级公路的交通流量不断增加，对交通管理部门来说，准确预测交通流量并制定科学的交通管理模型至关重要。

本文将探讨二级公路交通流量预测与交通管理模型的研究进展和方法。

一、二级公路交通流量预测方法1. 时序模型方法时序模型方法利用历史交通流量数据来预测未来的交通流量。

其中，常用的方法包括ARIMA模型、灰色预测模型、支持向量回归模型等。

这些方法考虑了交通流量的历史趋势和季节性变化，能够较为准确地预测未来的交通流量。

2. 机器学习方法机器学习方法包括人工神经网络、支持向量机、决策树等。

这些方法通过对历史数据进行学习，建立交通流量预测模型，并利用该模型来预测未来的交通流量。

机器学习方法可以较好地处理非线性关系和复杂的交通流量预测问题。

3. 基于GIS的方法基于地理信息系统（GIS）的方法将空间因素考虑在内，通过对路网、道路交通状况、人口分布等地理信息进行分析和建模，实现对二级公路交通流量的预测。

这种方法能够更准确地考虑区域差异和交通网络的相互影响。

二、二级公路交通管理模型研究1. 交通信号控制模型交通信号控制模型是指利用交通信号灯对二级公路的交通流量进行调控的管理模型。

这种模型通过优化信号时长和相位序列，实现交通流量的合理分配和优化通行效率。

常见的方法包括固定配时控制和自适应信号控制等。

2. 车道配比模型车道配比模型是指根据二级公路的实际交通流量情况，合理分配不同车道的比例，以提高整体的通行效率。

该模型需要考虑交叉口、匝道、交通流量等多个因素，并结合交通流量预测结果进行动态调整。

3. 禁行限行模型禁行限行模型是指通过设置禁止通行区域、限制通行时间等措施，对二级公路的交通流量进行管理。

该模型需要综合考虑道路容量、交通需求和环境保护等因素，并与交通流量预测结果进行配合。

三、研究展望虽然二级公路交通流量预测与交通管理模型已经取得了一定的研究成果，但仍面临一些挑战和改进空间。

基于二维元胞自动机的交通流模拟分析

基于二维元胞自动机的交通流模拟分析梅宏;成卫;张云生;余鹏程【期刊名称】《西南师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(038)006【摘要】BML model is a two-dimensional cellular automata model,which is especially used to simulate and analyze the traffic system.We use JAVA language to implement this model.With this model,the relationship between the average velocity and the average density has been found by computer simulation.The phase transition and self-organization have also been found.And at last,the BML model improved in traffic light cycle changes for exploring more valuable to the research and application.%BML 模型是专门用于模拟分析交通现象的二维元胞自动机模型,采用JAVA语言实现此模型并利用此模型模拟交通流,分析平均密度和平均速度等参数关系,研究交通流的相变和自组织特性,同时对BML模型改进,模拟红绿灯周期变化下的交通流,探求更有价值的研究和应用.【总页数】5页(P42-46)【作者】梅宏;成卫;张云生;余鹏程【作者单位】昆明理工大学成人教育学院,昆明650051;昆明理工大学交通学院,昆明650051;昆明理工大学信息与自动学院,昆明650051;昆明理工大学计算中心,昆明650051【正文语种】中文【中图分类】U116【相关文献】1.基于安全参数的双车道元胞自动机交通流模型及两种交通规则下的模拟分析 [J], 卫妮娜;俞礼军;李少龙2.基于元胞自动机的交通流计算机模拟 [J], 宇仁德;李大龙3.基于元胞自动机理论的交通流模拟研究进展 [J], 陈军华;赵凛;张星臣4.基于BML模型的二维交通流系统的模拟分析 [J], 吴秀华;孙国凯;朴在林;刘照元5.基于元胞自动机的开放型城市街区交通流模拟 [J], 张金珠; 任泽民; 赵亚伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

礼嘉大桥及南北立交桥梁工程BIM实施制图标准

礼嘉大桥及南北立交桥梁工程BIM实施制图标准贵州XXX建筑劳务有限公司201X年X月礼嘉大桥及南北立交桥梁工程BIM实施制图标准1、BIM技术应用流程为确保本工程（礼嘉大桥及南北立交桥梁工程）在计划工期内完成所有施工任务，以BIM模型为基础贯穿整个施工过程，利用BIM模型实现进度、质量、安全、成本等管理目标，实现施工过程可视化、信息化管理。

2、BIM模型标准为保证模型构建的易认知性，并符合桥梁建模、工程量统计等原则，所有构件以施工图为准，按桥梁的组成或者桥梁的施工工艺进行建模，以达到可按桥梁的组成查看模型及修改模型的目的；桥梁模型构件命名应包含桥梁组件、构件、单元。

3、项目名称命名标准日期-项目名称-专业.后缀。

例如：201800704-礼嘉大桥-桥梁.rvt4、工作集命名标准平台识别号-桥梁组件-构件-单元。

例如：1-下部结构-1#墩-承台，2-上部结构-连续梁-1#块5、标高轴网命名标准标高：上部结构-桥面-100.000m下部结构-1#墩-100.000m标高均采用上标头，相应轴网应勾选相对应的标识数据。

轴网：与施工图一致。

6、构件名称命名标准（构件代号以施工图为准）1）下部结构基础：构件-单元-尺寸。

例如：1#墩-钻孔桩-ΦXXXXmm，承台：构件-单元-尺寸。

例如：1#墩-承台-WWWWxWWWxWWWmm 墩身：构件-单元-底部标高/顶部标高。

例如：1#墩-墩身横撑：构件-单元-尺寸。

例如：1#墩-横撑-WWWxWWWmm盖梁：构件-单元-尺寸。

例如：1#墩-盖梁-WWWxWWWmm垫石：构件-单元-尺寸。

例如：1#墩-垫石-WWWWxWWWWxWWWmm …………………………………2）上部结构梁：构件-单元（按图纸编号）-里程。

例如：梁-1#块-DK100.000/DK110.000简支梁：构件-单元|（按图纸编号）-里程。

例如：简支梁-按图纸编号-DK100.000/DK110.0003）支座系统：构件-支座系统-支座顶标高。

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第１卷第６期１
２１年１月０１２
交通运输系统工程与信息
ＪｕｎｌｏｒｎｐｒｔｎＳｓｅｎｉｅｒｇａｄＩｆｒｔｎｌｃｎｌｇｏｒａｆａｓｏｔｉｙｔｍｓＥｇｎｅｉｎｎｏｍａｉ＇ｈｏｏｙＴａｏｎｏｅ
ｔｅｅｆｃｆｏｅｐｓｎｔｅｎｔｒｅｆｒｎｅｉｉｃｓｅｓｄｏｈｘｅｄｄＢＭＬｍｏｅ．Ｕｓｎｇｔｅｈｆｅｔｏｖｒａｓｏｈｅｗｏｋｐｒｏｍａｃｓｄｓｕｓｄｂａｅｎｔｅｅｔｎｅｄ１ｉｈ
ｗｉｈｈｓｎｔｙｔｅｎｆｌｎｅｔａｅ．Ｗｉｈｈｎｅｏｅｏｅａｓｑａｔｙａｄｉｏｆｕａｉｎ．ｈｃａｏｅｅｕｌｉｖｓｉｔｄｂｙｇｔｔｅｃａｇｆｔｖｒｓ ’ ｕｎｉｎｔｃｎｇｒｔｈｈｐｔｓｉｏ
Ａｂｓｒｃ：Ｃｏｉｒｎｈｅｗｉｌｅｉｔｄｒｄｅｅａａｉｎｎｈｅｗｏｄｉｎｓｏｌｒａｒａｎｔｒｔａｔｎｓｄｅｉｇｔｄｅｙｘｓｅｇａｓｐｒｔｏｓｉｔｔ — ｍｅｉｎａｕｂｎｏｄｅｗｏｋ
机分布的立交桥构型，即盲目修建立交桥，立交桥比例较低时，对路网整体运行性在会
能产生负面影响—— 加速拥堵．一步将立交的分布进行适＂地组织，成真实反映城进３－形市路网特征的立交构型，环形、如方形．拟发现，定立交比例下方形立交构型对系统模特
关键词：交通工程；立交桥；维路网；ＭＬ模型；二Ｂ交通流
中图分类号：Ｕ９．Ｉ４１１２
文献标识码：Ａ
ＡＴＷＯＤｉｅｓｏａ．ｍｎｉｎｌＢＭＬｏｅｆＴｒｆｃＦｌｗＭｄｌｏａｏｉＣｏｓｄｒｎｅｐｓｎｇｒｔｏｎｉｅｉｇＯｖｒａｓＣｏｆｕａｉｎｉ
Ｖｏ．１１ｌ
Ｎｏ６．
Ｄｅｅｂ２０Ｉｃｍｅｒｌ
文章编号：１０－４（０６０９－６０９６４２１）０－８０７１０
考虑立交桥构型的二维交通流ＢＭＬ模型
丁建勋王霓裳，琴，石
（合肥工业大学交通运输＿程学院，Ｌ合肥２００）３０９
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
摘要：考虑到现实二维路网中的立体交叉特性，文在经典ＢｈＩ— ｄｌｏ—ｅｉ本ｉａＭｉｄｅｎＬｖｎｔ
（ＭＬ模型的路网结构中嵌入了一些典型的立交桥构型．过改变立交桥的数量、Ｂ）通分布构型，拓展了ＢＭＬ模型，以研究立交桥对路网交通流的整体影响．值模拟表明，数随
ｎｍｅｉａｉｌｔｎｔｓｆｕｄｔａｖｒａｓｎｗｙｂｉｕｔｏｔｄｌｅａｅａｄｒａｏａｌｐａ￣ｕｕｒｌｍｕａｉ，ｉｉｏｎｈｔｅｐｓｅｌｕｂｔｈｕｅｉｒｔｎｅｓｎｂｅｌｎｏｈｔｃｓｏｏＩｔｗｉｂ
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