基于声学引导的元胞自动机疏散仿真研究

为了提高大型公共建筑人群疏散效率，采用广度优先搜索算法(Breadth First Search, BFS)建立“静态场强”,以声学引导、心理行为特性等信息建立“动态场强”,构建基于声学引导的疏散模型，并利用此模型研究不同声源特性对疏散的影响。结果表明，通过声学引导可以有效改变人的行为，使区域内的人员快速选择最优路径，大幅提高疏散效率。声源信号引导人员朝着同方向移动，在狭窄区域内易产生瓶颈现象。当背景噪声过高或声源频率与材料的最大吸声系数频率相近时，声学引导对疏散效率的提升较为有限。     

坡度对地铁区间隧道火灾中人员疏散影响研究

为探究地铁区间隧道发生火灾时坡度对人员疏散的影响，运用Pyrosim和Pathfinder软件对区间隧道发生火灾时人员的疏散情况进行数值模拟，分析火灾烟气影响下的人员疏散速度系数，重点研究不同坡度以及不同疏散策略下的人员疏散过程。结果表明：在列车中部发生7.5 MW火灾并紧急停靠在区间隧道中部的情况下，随着坡度的增大，火灾烟气对上坡方向疏散人员的影响逐渐增大，造成人员的疏散速度逐渐减小；当隧道坡度大于1.3%时，与火灾烟气的威胁相比，人员密度对下坡方向人员疏散速度的影响占据主导作用，建议尽量采用往下坡方向疏散的策略；对于坡度小于1.3%的隧道，可同时选择上下坡2个出口疏散。