开放空间复杂地形人员疏散模拟研究

为研究开放空间复杂地形条件下人员疏散,开发出能够模拟行人疏散的三维可视化软件系统。将复杂多变的地形分解为一系列连续变化的坡面,分析斜坡上行人受力,考虑重力影响,在经典社会力模型的基础上,提出一个改进模型。选择某气井周边居民疏散案例,运用VC++和OpenGL图形库技术初步完成整合数字高程模型(DEM)、道路网络和行人特征的三维社会力人员疏散模拟程序。最后通过实例模拟,可以明显地观察到人群的动态疏散过程以及在灾难中的拥堵行为、转向躲避行为和超越行为。应用该模型,能够实现复杂地形人员疏散三维动态模拟,并快速预测疏散时间。     

基于组合模型的地铁车站行人疏散仿真优化研究

为提高疏散情况下地铁车站内行人运动行为仿真的准确性与高效性,提出采用社会力模型中的行人间排斥力、出口吸引力和障碍物排斥力理论,优化元胞自动机(CA)模型环境,构建基于组合模型的行人疏散仿真模型;采用移动残差计算法,优化元胞在网格中的移动规则;最后通过仿真试验标定行人疏散路径决策参数(静态吸引场参数、障碍物排斥场参数、力场耦合参数)。结果表明:基于组合模型的行人疏散仿真模型能够依据不同行人速度变更的移动规则,模拟出行人受障碍物、其他行人影响作用下的行人流动情况,更真实地反映疏散情况下行人流动情况,提高城市轨道交通运营安全决策水平。     

考虑结伴行为的双出口超市元胞自动机模型

为研究结伴行为以及障碍物对疏散过程的影响,建立考虑2人结伴行为的双出口元胞自动机疏散模型.模型在静态场中引入危险度模拟行人路径选择,设置个体和2人结伴疏散人群,研究不同行人密度下二者的疏散过程,比较疏散效率;分析相同密度下不同结伴比例的行人疏散过程,得到最优比例;设置横向、竖向和横竖3种障碍物排列方式,模拟个体疏散和结...     

心理迫切因素对行人疏散动力学的影响研究

为更准确地描述行人疏散动力学特征,利用目前行人疏散模型对行人疏散进行模拟研究发现:疏散空间行人拥堵时,会出现疏散区域某些位置的行人一直处于竞争劣势而保持位置不动的现象,这与行人实际疏散运动不符.考虑到现实情况,行人在等待的过程中会积极寻找机会,实现成功疏散;基于此,在疏散模型中引入了心理迫切因素的概念,表征了行人等待过程中竞争能力的变化,完善了行人疏散模型.对新模型模拟研究发现,在考虑等待时的心理迫切因素后,该模型能够更好地表达行人疏散的动力学特征,可更为准确地再现行人的疏散运动轨迹和路径,同时研究发现,引入等待迫切因素后并不会影响总的疏散时间.     

大型体育场馆行人分区疏散优化策略研究*

针对大型场所疏散出口通行能力不均衡现象,以某大型体育场馆为对象,建立Pathfinder疏散模型,通过不断改变行人出口选择,得到行人疏散分区优化模型。结果表明:通过对比优化前后疏散时间、疏散过程及疏散出口利用差异,得到疏散时间优化效率10.55%,各出口疏散时间标准差优化效率为90.78%。分区优化能够均衡各出口疏散时间,提高疏散出口利用效率,有效缓解大型场所拥堵问题,为实现大型场所安全疏散提供理论参考。     

基于改进蝴蝶算法和社会力模型的多出口疏散模型研究*

为提高多出口场景下行人疏散效率和精度,基于蝴蝶算法和社会力模型,提出一种新的应急疏散仿真路径规划方法。在原有社会力模型中,考虑距离出口远近及行人所处位置拥挤度对运动过程中期望速度的影响,引入速度调节因子,描述行人在疏散中的期望速度变化;针对蝴蝶算法中后期收敛速度慢和易陷入局部最优的缺陷,提出自适应感知概率参数以增强局部搜索和全局搜索之间的平衡;在每轮迭代结束时引入迭代局部搜索策略,扰动局部最优解获得中间状态,并重新搜索上述中间状态得到全局最优解。研究结果表明:提出的应急疏散仿真路径规划方法在多出口环境下能够更有效地利用出口资源,提高疏散效率。     

人群分区疏散优化算法研究

在疏散过程中,出口利用不均现象时有发生,距离最短路径并不一定是最快的路径。提出了大规模人群分区疏散优化算法,该算法以疏散时间最短为目标,综合考虑了人群分布、出口位置、出口宽度等因素,通过迭代计算,求解每个行人的最优出口选择,从而得到优化疏散分区结果。以具有多个出口的某大型步行商业街区疏散为例,利用经典的无后退有偏随机行走模型进行模拟计算,对是否采用优化分区的疏散时间进行了比较分析。结果表明:采用优化分区疏散时,部分人员放弃路径最短的疏散出口,而被导向选择宽度较宽和附近人员密度较低的出口,从而提高整体疏散效率。该算法解决了以距离最短为目标的疏散分区方式导致的出口利用不均和不充分的现象,有效提高了疏散效率,对于区域分区疏散策略的制定具有一定指导意义。     

视野受限时出口指示标志对行人疏散的作用研究

为完善视野受限时的行人疏散理论,探讨了出口指示标志在行人疏散中的作用和其他影响疏散的因素。在前人工作的基础上,进一步阐述了视野受限时的疏散理论模型,统计估算了行人的疏散时间;并利用计算机仿真对比研究了出口指示标志在行人疏散过程中的作用。结果表明,出口指示标志能够明显地影响行人疏散过程中的动力学特征,避免了无出口指示标志时的盲目和绕行现象,优化了行人疏散路径,提高了疏散效率。同时发现,在不同出口宽度下大的视野距离会对疏散起积极作用;初始行人密度较小时,行人数量的变化对疏散时间影响不大;初始行人密度较大时,疏散时间与行人数量间呈线性关系。     

一种基于多出口环境的人群疏散改进模型

为有效提高多出口环境下人群疏散的模拟精度,基于社会力模型和粒子鸽群算法,建立一种新的人群疏散模型;该模型改进传统社会力模型中影响行人运动的自驱力方向,利用场域模型来获得行人的运动方向,同时将此方向作为社会力模型中自驱力方向;结合场域值、平均速度和拥挤度提出多出口环境下的疏散优化模型,并通过粒子鸽群算法对上述优化模型实现快速求解。结果表明:随着人群密度的增加,平均疏散速度呈现出先降低后缓慢增加的趋势;在人群密度较小时,场域权重值越大对应的疏散时间越小。     

紧急疏散路径选择行为的实验研究

通过可控的人群疏散实验来分析紧急情况下的人群疏散规律。实验选取了建筑物出口位置、出口宽度设置作为实验变量开展。主要关注的参数有疏散时间和疏散速度。疏散人群在实验中自行选择认为最合适的路线。实验结果指出,在紧急情况下出口的距离和宽度共同影响了疏散的整体效率和疏散过程中的拥挤程度。女性的疏散行为值得关注,并且行人在疏散过程中,是分阶段决策疏散路径的,在仿真模型中可通过局部路径规划算法实现。疏散场景的布局对疏散效率的提高有较大影响,单纯增加局部出口的宽度以及缩短疏散路径对于提高整体疏散效率帮助不大。本研究成果对疏散模型的改进以及建筑设计有一定的指导意义。     

地铁车站疏散瓶颈疏散优化共性方案仿真研究*

为解决地铁车站高峰期乘客疏散的瓶颈问题,对比高成本的单一模型实验,提出1套基于Anylogic软件针对车站乘客疏散瓶颈的可重复仿真优化方案。通过实地调查,对比一般地铁车站由站厅层和站台层组成的结构特性;分析2层之间乘客通过楼梯、扶梯等进行疏散的车站共性,创建针对行人流动态疏散过程的通用仿真模型;统计模拟疏散过程中影响疏散效率的参数,给出针对共性模型的优化方案。研究结果表明:疏散总时长较优化前减少35 s,模拟成功疏散人数增加164人。研究结果能够优化车站的紧急疏散瓶颈现象从而改善车站的安全性和舒适性,所提出的优化方案可为解决车站乘客疏散问题提供研究思路。     

人员非均匀分布条件下的疏散引导方向优化算法研究

在紧急疏散中,疏散引导标识或疏散引导人能够帮助人员快速找到最近出口,有效减少疏散时间。疏散引导标识或人的引导方向一般是根据建筑布局情况预先进行设计,当前位置的引导方向指向最近的疏散出口。本文综合考虑了建筑布局及人员分布情况,提出了人员非均匀分布条件下的疏散引导方向优化算法。该算法以Togawa疏散时间经验公式作为估价函数,通过多次迭代的方法,求解疏散引导方向的优化值。以双出口的疏散场景为例,利用疏散软件Legion对优化前后疏散引导方向下的疏散时间进行了比较分析。结果表明,优化后的疏散引导方向能够引导人员充分利用疏散出口,疏散时间较仅考虑建筑布局所设计的疏散引导方向的模拟值降低了近四分之一,大大提高了疏散效率。     

基于模糊规则和BFS算法的行人疏散模型研究*

为建立更加真实的行人疏散模型,基于模糊规则和广度优先搜索（BFS）算法,利用元胞自动机,提出1种优化的行人疏散模型。引入动态模糊速度规则,建立移动速度与周边环境的模糊对应关系,从而模拟行人在不同环境下的运动速度;通过设定危险度规则,使用基于双端队列的BFS算法快速计算每个格子距离安全出口的“静态危险度”,并与出口处人群密度的“动态危险度”耦合,使元胞自发地向“总危险度”更低的方向移动;结合动态速度规则建立1种基于排队理论的出口疏散机制。结果表明:所建模型能够再现行人流自组织现象,真实地反应行人不同的移动方式以及疏散的具体过程;模型考虑了出口排队疏散机制对疏散时间的影响,使疏散效率得到提高,为行人疏散模型的建立以及公共场所的设施布局等应急疏散预案提供有效参考。     

考虑绕行效应的人员疏散元胞自动机模型研究

在传统的元胞自动机疏散模型中，行人只考虑临近的4个网格状态以做出运动决策，而在实际疏散过程中，每个人会从更大的感知范围内收集信息，并会主动避开障碍物，从而选择更合理的路径。针对此问题，建立考虑绕行行为的元胞自动机模型（DCA模型），模型引入行人感知范围参数，用于反映行人对障碍物的反应程度或绕行倾向；通过建立单门疏散场景，研究绕行效应对疏散的影响。研究结果表明:考虑绕行效应时，行人能够更好地绕过障碍物，在出口前形成典型的拱形聚集形态；感知范围越大，拱形聚集形态形成的越快；通过将DCA模型与经典的无后退的有偏随机行走模型和场域模型分别进行比较，DCA模型可以减少不必要和不合理的后退运动行为，这与实际更为一致。     

考虑优先权的人群安全疏散动态模型

为制定合理、高效的应急状况下建筑物内人群疏散方案,考虑拥堵对人流速度的影响及疏散中不同人员特点,对建筑物内人群疏散动态实时分配问题进行研究。首先,采用元胞传输理论将建筑物内复杂的结构转化为元胞—连接桥路网模型,进而以最短疏散时间为目标函数、元胞流量守恒和流量传播为约束条件建立线性优化模型。通过对模型的求解可以得到不同优先级人员的网络清空时间、各路段实时人员数量及路径选择最优方案。案例分析结果表明,疏散过程中人员的优先级差异以及拥堵的发生均会影响不同人员的网络清空时间,因此,针对建筑物内人群疏散进行建模时,应考虑以上因素。     

公路隧道火灾发生位置与人群疏散通道仿真研究

利用EXODUS建立隧道的仿真场景,确定疏散人群仿真参数,并将出口工效OPS作为评价疏散效率的指标,分析不同火灾发生位置对疏散时间的影响。采用K-means算法分别对火灾发生位置和人群疏散通道位置进行聚类,并建立基于两者影响下的出口工效模型,通过对该模型求偏导,得出隧道火灾发生位置和人群疏散通道选择之间的关系。研究结果表明:火灾发生位置越接近人行横通道,疏散时间波动越大,人行横通道和隧道入口的疏散时间随人群疏散区域分界线变化,当火灾发生距人行横通道20~110 m时,变化明显,当距140~350 m时,变化平稳;出口工效OPS总体呈现不稳定的阶梯状变化趋势;火灾发生位置和人群疏散通道的最优位置呈线性递减关系。研究结果可应用于隧道应急指挥中心管理人员制定有效疏散路径和采取诱导分流人群措施。     

Simulating optimum egress time

A standard evacuation map posted in a room shows the location of the current room and the path to the nearest exit. If the number of occupants in the building is only small, then the shortest paths to the exits may enable all the occupants to evacuate in minimum possible time. Previous studies have shown, however, that the shortest path configuration does not lead to minimum egress time for large crowds in public facilities such as those in a school, theater or gym.We extend the previous studies by determining the minimum egress time for different crowd sizes on a fixed network graph. We apply optimization search on a mesoscopic multi-agent pedestrian simulation that employs the concept of Route-Choice Self-Organization (RCSO). We show that the egress time gap between the shortest path configuration and RCSO configuration increases very quickly with respect to crowd size. Thus, for crowded pedestrian facilities, there may be a need to revise the standard evacuation map so that evacuation behavior that approximates the RCSO becomes possible, and this can lead to a much better egress time.