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1.
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,模拟个体疏散和结伴疏散2种情况,得到障碍物最佳排列。结果表明:对于个体疏散和结伴疏散,行人密度增加会增加疏散时间,相同行人密度下个体疏散优于结伴疏散;相同结伴比例下,行人疏散时间随着行人密度的增加而增加,结伴比例小于0.6时,疏散效率较高;最佳障碍物排列方式为横竖排列,建议结伴行人比例为0.4。 相似文献
2.
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。 相似文献
3.
为研究环境熟悉度及引导作用对行人疏散影响,建立考虑环境熟悉度及引导作用的行人疏散元胞自动机模型。模型引入环境熟悉度参数,将行人分为熟悉环境行人与不熟悉环境行人,不同的行人具备不同的运动方式;基于引导标志的有向引导作用构建引导场,使行人能跟随引导移动;以某超市为例,研究其环境熟悉度、引导作用及引导有效性对行人疏散的影响。结果表明:行人疏散时间随着环境熟悉度的增加而减少;在相同的环境熟悉度下,不熟悉环境行人选择跟随引导移动相比于随机移动及跟随行人移动疏散效率更高;环境熟悉度较低时,行人疏散时间随引导有效性提高呈现先减少后增加的趋势。 相似文献
4.
目前,元胞自动机疏散模型采用Von Neumann型和Moore型两种形式的邻域进行演化处理。这两种邻域形式描述行人疏散均有其不足。Von Neumann型邻域忽略了行人斜向运动的可能性,而Moore型邻域虽然考虑了斜向运动,却不能有效地区分斜向运动与水平竖直运动的区别。基于此,在选择Moore型邻域的基础上,提出了斜向运动参量的概念,重新阐述了疏散演化规则,修正了原Moore型邻域在描述疏散中的不足,更精确地反映了行人的疏散动力学特征。进一步利用新模型模拟仿真了疏散空间的行人疏散过程,结果表明:斜向运动参量越小,行人选择水平竖直方向运动的可能性越大;疏散时间会随斜向运动参量f值减小而增加。斜向运动参量取0.7左右时,疏散效果最佳;而当斜向运动参量取0时,Moore型邻域的疏散结果演化为Von Neumann型邻域的疏散结果。 相似文献
5.
为研究从众行为对人群疏散效率的影响,建立考虑从众阈值和主体特征的人群疏散元胞自动机模型,通过引入从众阈值反映人群中不同个体的从众选择程度,耦合每个主体不同特征属性、不同人员认知能力导致的疏散从众选择差异,利用元胞自动机模拟人群运动状态及动态演化过程,探究从众行为对人群疏散过程的作用规律.结果表明:人群疏散中选择从众行为... 相似文献
6.
为探究大型公共场所内应急疏散调控策略的合理性、有效性和安全性,开展了2类场所的应急疏散调控策略的仿真研究,记录疏散时间、疏散拥堵时间和路径拥堵程度作为衡量应急疏散调控措施的指标,建立以多对多涟漪扩散算法为核心的线性元胞自动机模型。结果显示,与原有的疏散路线相比,使用算法规划的应急疏散路径可以缩短疏散时间;与仅仅使用算法规划应急疏散路径相比,考虑单一的路径拥堵情况或路网结构而增加的调控措施可能与疏散初衷相悖;但在使用算法规划路径的基础上,综合考虑路径拥堵情况和路网结构而增设的调控措施,其疏散效果是最好的。研究结果可为应急疏散管理者提供紧急情况下的调控策略,避免疏散过程中出现的拥挤、踩踏等二次事故的发生,进而保障人群的疏散安全。 相似文献
7.
为提高人员出口选择行为的疏散效率,针对紧急情况下多出口房间的人员疏散过程,提出了一种结合博弈论方法和元胞自动机模型的出口选择优化模型。该模型基于博弈论中的最佳反应动力学概念,考虑了疏散人员之间的相互影响,其中每个人员通过对其他人的选择策略做出最佳响应。分析了影响人员出口选择行为的关键因素,包括人员的耐心坚定程度、出口可见性和出口熟悉度、出口布局以及最佳出口间距等。并将此模型与模拟软件Pathfinder的进行对比,验证了其高效性。结果表明,低耐心程度会导致人员犹豫徘徊行为,不利于疏散。对于单出口选择情况,出口位置分布在墙壁中间时人员疏散效率最高。对于多出口选择情况,当两个出口位于同一墙壁时,出口的最佳间距应设为所处墙壁长度的0.5倍。而位于不同墙壁时,出口对称设计下的人员疏散选择时间最短。 相似文献
8.
针对复杂建筑物中人群安全疏散问题,在原有的元胞自动机行人流模型基础上,利用不同人员行进速度、不同方向行进速度的差异以及疏散连续性等特征优化该模型,使其在模拟逃生规律和疏散时间方面更加合理、可靠。通过多组人群行进速度测定试验,利用曲线拟合方法,获取不同属性人群向不同高度的台阶行进的速度,并制定台阶等级划分规则,优化人员速度计算方法,结合累积位移量,构建复杂建筑元胞自动机模型。利用Matlab软件建立原有疏散模型及复杂建筑元胞自动机模型,分别模拟某海豚表演馆疏散情况。结果表明,复杂建筑元胞自动机模型的模拟数据与实际演习数据相比,在疏散总时间方面存在5%~8%相对偏差,相比原有疏散模型,在模拟复杂建筑疏散问题中更具说服力。 相似文献
10.
《中国安全科学学报》2020,(4)
为研究跨越障碍物行为对人员疏散进程的影响,建立考虑跨越障碍物行为的人员疏散元胞自动机模型。模型中引入危险度的概念,利用危险度区分可跨越障碍物与不可跨越障碍物;通过2种不同的邻域,实现行人的跨越障碍物行为;建立某地震后的疏散场景,对不同初始行人密度及跨越障碍物行人比例的疏散过程进行模拟,分析初始行人密度、跨越障碍物行为以及跨越障碍物行人比例对人员疏散过程的影响。仿真结果表明:行人跨越障碍物行为使得模拟过程更加符合实际行人面对障碍物的运动模式,消除了障碍物路口行人必须绕过障碍物引起的某些阻塞;与不存在行人跨越障碍物行为相比,初始行人密度增加对存在行人跨越障碍物行为的场景影响更小;行人在面对可跨越障碍物时,跨越障碍物行人比例越高,疏散所需时间越短。 相似文献
11.
为了研究恐慌情绪对疏散中人群行为的影响,结合决策理论和情绪感染相关理论,同时考虑恐慌情绪对行人决策的影响和恐慌情绪本身的动力学特性,如情绪感染和衰减等,采用元胞自动机方法,建立基于场域模型的恐慌状态下行人决策修正模型,采用该模型研究恐慌情绪对人群疏散行为的作用规律。研究发现:当处于优势疏散位置的行人,由于恐慌做出非理性决策,不仅降低了自身的疏散效率,而且会占据其他行人的最优疏散路径,因此导致整体疏散效率的下降;随着恐慌情绪阈值增加,同一时刻的恐慌人数减小,疏散时间减小,且存在某一临界值,使疏散时间最短;情绪自衰减速率是影响恐慌情绪的关键因素,且存在决定恐慌情绪的蔓延或者衰减的临界值;行人的恐慌程度随着行人密度的增加而增加,因为人群规模较大时,恐慌情绪的感染次数增加,并在人群中得到反复加强,从而使人均恐慌值增加。 相似文献
12.
为研究火源对人员疏散的影响,在现有场域模型的基础上进行扩展,结合元胞自动机提出1种考虑多出口吸引、人员从众行为与火源威胁3者耦合作用的场域疏散模型。此模型综合考虑心理和环境等因素,定量描述人员之间、人与环境之间的相互影响,将出口吸引、从众心理与火源威胁3个影响行人疏散决策的元素归一化,以静态场和动态场耦合作用确定的转移概率作为行人移动的准则。采用此模型,分别对火源位置、火源威胁范围扩散速度在疏散中的影响进行模拟研究。结果表明:模型在一定程度上能够反映火源威胁下行人的疏散过程,再现了行人躲避和趋众行为,能为火源威胁下行人疏散提供理论借鉴。 相似文献
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用自主研发的二维元胞自动机(CA)随机模型模拟人员疏散过程,不仅给出了疏散时间,还可观察到疏散过程中的一些典型现象,如门口集结或堵塞.进一步分析了初始人员密度对疏散的影响,结果表明,人员初始密度越大,疏散过程中的出口平均流量越低,即疏散效率越低.在基本模型的基础上,建立了人员疏散二维元胞自动机扩展模型,用以模拟人员倒地行为对疏散过程的影响.结果表明,人员倒地数目增加,疏散时间成非线性增加;若某条疏散路径上有人员倒地,其后续人员可能"舍近求远",改变疏散路径的过程导致疏散时间增加.模型着眼于模拟人的行为细节,从而为以后的细致研究打下了基础. 相似文献
14.
为研究地铁系统在极端降雨灾害下的人员疏散过程,分析人员疏散过程影响因素和改善方法,将数值模拟方法与模糊逻辑理论相结合,在传统元胞自动机疏散模型中引入人员疏散行为选择机制,模拟地铁隧道遭受洪水侵入以及采取改善措施后的疏散情况。研究结果表明:引入人员疏散行为选择机制可以较真实地模拟极端降雨下受限空间中的人员疏散过程;采取改善方案后,人员被迫改变疏散行为的比例下降53.95%,人群疏散安全度由0.201提升至0.633;当采取与防洪能力不适应的疏散平台高度时,疏散安全度较采取合理设施时平均下降30%且差异较大;硬件设施满足安全度达到0.6为宜,按照最终安全度为1设计疏散方案,可使硬件设施设计与疏散方案制定更加合理配套。研究结果可为地铁系统防洪设计与管理提供参考。 相似文献
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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。 相似文献
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为研究复杂建筑结构下人员疏散特征,依据元胞自动机理论建立了多障碍物多出口条件下的疏散模型。该模型结合"静态场+动态场"理论能反映真实场景中的人员疏散过程。利用该模型分别对教室内不同人员密度和不同人员初始分布的疏散过程进行模拟,并重点分析走廊宽度、出口宽度和出口间距对人员疏散效率的影响。研究结果表明:人员疏散时间随着人员密度的增加而增加;并且合理的人员分布可提高出口的利用率及疏散效率。此外,人员疏散时间随走廊宽度的增加呈指数衰减趋势,房间的出口间距较出口宽度对疏散时间的影响更为显著。 相似文献
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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. 相似文献
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为研究恐慌情绪下行人跨越障碍物时绊倒行为对疏散进程的影响,提出1种多模型耦合的元胞自动机模型。基于OCEAN模型和SIS模型建立个性化的情绪感染模型,模拟人群中恐慌情绪的动态感染;引入社会力模型中力的作用,判断恐慌行人是否会被障碍物绊倒;讨论情绪阈值、行人密度、可跨越障碍物长度及位置、帮扶阈值等因素对疏散结果的影响。研究结果表明:情绪阈值越高,疏散时间越长,绊倒次数越少;行人密度越高,疏散时间越长,绊倒次数越多;可跨越障碍物长度和位置的变化均会对疏散时间和绊倒次数产生一定影响;帮扶阈值越低,倒地行人的平均恢复时间越短。研究结果以期为后续此类研究和预防工作提供参考与依据。 相似文献
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为了提高疏散模拟的真实性,针对行人视野范围模糊性的特点,应用膨胀-连通域算法建立一种视野范围动态变化模型,分析不同人员数量、熟悉环境人数占比下从众行为对疏散时间的影响。结果表明:从众行为对疏散时间的影响具有两面性。人数较少情况下,从众行为可减少行人随机移动,减少疏散时间;人数较多但熟悉环境行人占比较少时,盲目从众容易导致行人受群体错误方向影响偏离出口,增加疏散时间。视野范围动态变化模型较固定值模型的从众群体现象特征更明显。 相似文献