基于不同时段人群特征的地铁疏散仿真研究

针对地铁不同运行时段人群特征对疏散的影响,对每小时进入地铁站人数进行观测,将地铁运行时段分为高峰时段、平峰时段与低峰时段,并对各时段某一时刻列车到站数量进行记录。对不同运行时段的年龄、携带行李情况、速度等人群特征进行观测记录,根据各时段人群特征对地铁站进行Pathfinder疏散仿真建模。从疏散用时、拥堵点、人员疏散路径、出口利用率等方面对各运行时段人员疏散仿真结果进行分析,得到高峰时段两列列车同时到站时,疏散拥堵现象明显,且两列列车到站与1列车到站两种情况下的人员疏散存在一定差异;平峰与低峰时段两列列车同时到站疏散拥堵点明显,出口利用率情况较为一致。最后,对提高地铁疏散效率提出几点建议措施:注重时段差异性的地铁疏散管理;增强拥堵点的疏散引导;缩短列车行车间隔。     

10种事故致因模型的对比研究

为了给事故致因模型的研究提供理论支持，为日常管理中事故致因模型的选用提供参考依据，从事故的影响对象、模型的组成和事故发生的路径3个维度对10种事故致因模型进行了对比分析。研究结果表明:事故致因模型对事故影响对象的涵盖越来越全面；事故致因模型的组成日趋全面，且趋于对模型中各模块给出清晰定义以能保证分析结果的准确性；故发生的路径描述由链式向系统网状发展；根据充分性和效率的需求对模块化模型和非模块化的模型进行选择。     

地铁应急疏散恐慌程度模型研究

为研究地铁应急疏散情况下人员恐慌程度,建立地铁应急疏散恐慌程度模型。首先根据恐慌心理量表和调查问卷得到恐慌程度影响因素及其分类,并确定各影响因素权重值。在北京地铁军博站进行应急疏散模拟试验。根据试验数据修正模型中相关事故经历因素,得到地铁应急疏散恐慌程度最终优化模型。结果表明,地铁应急疏散恐慌程度受年龄、携带行李情况、接受安全教育程度、相关事故灾害经历等人员个体因素,以及人员密度、疏散环境复杂程度、事故灾害发生位置等环境因素影响。应急疏散恐慌程度模型计算结果和应急疏散模拟试验结果相近。