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J-GLOBAL ID：202002241082049762   整理番号：20A0882683

自律および連結車両の時代における運転者記憶を考慮した新しい高次粘性連続体交通流モデル【JST・京大機械翻訳】

A new higher-order viscous continuum traffic flow model considering driver memory in the era of autonomous and connected vehicles

著者 (5件)： Sun Lu (School of Transportation Engineering, Southeast University, Nanjing, 210096, China) ,  Sun Lu (School of Engineering and Applied Science, Department of Operations Research and Financial Engineering, Princeton University, Princeton, NJ 08544, United States of America) ,  Jafaripournimchahi Ammar (School of Transportation Engineering, Southeast University, Nanjing, 210096, China) ,  Kornhauser Alain (School of Engineering and Applied Science, Department of Operations Research and Financial Engineering, Princeton University, Princeton, NJ 08544, United States of America) ,  Hu Wushen (School of Transportation Engineering, Southeast University, Nanjing, 210096, China)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 547  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,運転者の記憶を考慮した新しい自動車追従モデルを提案し,対応する巨視的連続体交通流モデルを導出した。そこでは,走行現象が発生しないようにした。著者らは,過去の交通条件の条件で表現された運転者の記憶を考慮すると,マクロな交通流方程式における粘性パラメータに導くことを明らかにした。粘度パラメータは,独特の量に比例し,それは,2つのパラメータ,すなわち,車両運動の遅れ時間およびジャム密度における運動学的波速度によって特徴づけられた。摂動法を用いた線形および非線形安定性解析を行い,交通特性を研究した。微視的モデルから導出された巨視的モデルは,Navier-Stokes方程式の類推から直接得られるものよりも,より現実的で意味があることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *粘性 ,  走行 ,  波の速度 ,  安定性解析 ,  記憶装置 ,  摂動法 ,  ジャム ,  *連結式車両 ,  Navier-Stokes方程式 ,  *交通流 ,  線形性 ,  粘度 ,  連続体
準シソーラス用語： 遅延時間 ,  車両追従モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 車両追従モデル ,  ドライバメモリ ,  粘性連続体交通流モデル ,  安定性解析

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自律 ,  連結車両 ,  粘性 ,  連続体 ,  交通流モデル