考虑街区尺寸的应急救援路径选择仿真研究

为分析街区尺寸对应急救援车辆行程时间的影响,基于小（120 m）、中（264 m）、大（440 m）3种典型街区尺寸,将救援车辆行程时间分为街区内、外2部分,以总行程时间最小为目标,构建基于背景流量水平的救援车辆路径选择仿真模型。设置4种救援场景,分别求解各救援场景在不同街区尺寸下的最短路径时间、冗余度及复杂度。结果表明:街区尺寸对街区内、外部救援时间均有影响,而前者在救援路径距离较短、街区尺寸较大的路网中占据较大比例（可达50%以上）;救援路径包含路段的流量较小时,中、大街区尺寸路网表现类似,而高流量下大尺寸具备更优的救援时间;街区尺寸越小,救援路径冗余度与复杂度均越大。     

疫情背景下铁路旅客安全出行路径规划方法

为降低疫情期间旅客出行感染风险,助力科学精准的疫情防控,提出考虑实时区域感染风险的铁路旅客安全出行路径动态规划方法。首先,基于概率风险理论,将区域感染风险定义为区域疫情爆发概率和疫情影响程度的函数,考虑旅客交流强度、区域人口及流动性,评估区域感染风险;其次,综合考虑区域感染风险、旅行时间与旅行费用,运用Logit模型得到广义出行成本,将路网相邻服务节点间的广义成本作为网络边的权值,进而构建考虑旅行感染风险的铁路出行服务网络;最后,基于疫情背景下旅客出行需求与出行路径决策原则,建立以广义出行成本最低为目标的铁路旅客安全出行路径规划模型,并运用Dijkstra算法求解。以衡水至北京的路径选择为案例,将所提方法与仅考虑旅行时间、旅行费用的路径规划方法进行对比,并分析各路径方案实际客流分担率的变化。研究结果表明：基于铁路服务网络的旅客出行数据,利用所提方法可以评估疫情感染风险,且风险评估结果与实际感染人数存在显著相关性;旅行感染风险是影响旅客选择出行路径的重要因素,造成了广义出行成本显著增加,所提方法的路径规划结果与疫情期间旅客实际出行特征基本相符。     

考虑人群拥堵的疏散出口选择行为研究及建模

出口选择是疏散过程中最重要和复杂的决策行为之一,受到空间结构、人群分布和行人认知等多方面因素的影响,为了使疏散仿真能够合理地模拟出行人的寻路和逃生过程,提出了考虑人群拥堵的出口选择模型。该模型基于多元Logit离散选择模型,考虑到影响个体疏散时间的因素以及对不同出口类型的偏好。研究发现个体的疏散时间随着拥堵人群位置的不同而有所差异,从而以决策者而不是出口的角度定义了一个计数区域来估计影响决策者排队时间的人数。并且研究出口重新选择的触发条件和程序。将出口选择模型和程序引入BuildingEXODUS软件进行疏散仿真,通过对比显示,仿真结果更符合真实情况,特别是在具有障碍物和人群分布不均匀的场景中更显优势。     

多条件约束三维动态行人疏散路径优化方法

针对约束环境下的行人疏散路径选择问题,提出了三维动态行人疏散路径优化方法。通过元胞自动机模型的拓展建立了三维行人疏散网格模型和三维解空间,在此基础上,综合考虑行人视域、路径距离、行人空间分布等多条件约束。引入路径寻优方法(Ant Colony Algorithm)、改进的社会力模型、更新的启发函数和信息素,构建了新的行人路径选择与优化机制。仿真结果符合实际路径优化需求,模型算法平衡了各出口利用率,提高了行人整体疏散效率,为三维空间下的行人疏散路径优化问题的解决提供了新的思路和方案,生成的疏散路径信息有望反馈到地标系统中并有效指导突发情况下行人的路径选择。     

景区密集人群踩踏事故情景分析

为提高景区密集人群应急管控能力,采用情景分析和动态贝叶斯网络相结合的方法,研究景区密集人群踩踏事故情景演化过程。通过分析景区密集人群踩踏事故,选取情景状态、致灾体、承灾体、驱动要素为关键要素,探索密集人群踩踏事故情景演化的特征与路径;运用动态贝叶斯网络构建密集人群踩踏事故情景网络,从情景状态概率推演情景发展趋势。结果表明:引起事故发生风险概率较高的情景状态依次为人群跌倒、人群僵持、人群流量剧增和人群聚集;预防准备不充分、景区安保管理不足、人流监测设备和人群限流设施不完善等相应驱动要素的介入是造成事故发生的主要原因。     

面向道路交叉口的疏散人群分流模型

为合理制定道路交叉口人流分配规则,考虑道路交叉口处人群聚散特点,建立疏散人群分流模型。根据人群疏散过程,构建带容量限制的人群疏散路网;耦合后序路段实时拥挤度和最短剩余路长,计算交叉节点处的人流分配概率,分析疏散路段人流传递关系,厘定疏散路网人群移动规则;考虑路段实时拥挤程度,修正路段人流疏散速度,计算疏散路网人流疏散时间,表征分流人群疏散效率;以上海市某中学人群紧急疏散为例,对比分析疏散人群分流模型和传统基于最短路径人群疏散模型的应用效度。结果表明:与基于最短路径人群疏散时相比,在道路交叉口引导疏散人群分流使疏散时间减少13. 34%,疏散效率更高,人群时空分布更加均衡,充分发挥了疏散路网的疏散能力。     

面向道路交叉口的疏散人群分流模型北大核心CSCD

为合理制定道路交叉口人流分配规则,考虑道路交叉口处人群聚散特点,建立疏散人群分流模型。根据人群疏散过程,构建带容量限制的人群疏散路网;耦合后序路段实时拥挤度和最短剩余路长,计算交又节点处的人流分配概率,分析疏散路段人流传递关系,厘定疏散路网人群移动规则;考虑路段实时拥挤程度,修正路段人流疏散速度,计算疏散路网人流疏散时间,表征分流人群疏散效率;以上海市某中学人群紧急疏散为例,对比分析疏散人群分流模型和传统基于最短路径人群疏散模型的应用效度。结果表明:与基于最短路径人群疏散时相比,在道路交叉口引导疏散人群分流使疏散时间减少13.34%,疏散效率更高,人群时空分布更加均衡,充分发挥了疏散路网的疏散能力。     

基于概率分析的应急交通救援需求预测模型

在开展应急救援需求特征分析的基础上,将需求分布问题归为管控条件下的运输优化问题,借鉴运筹学思想,建立基于运输问题的应急救援需求分布模型。其次,引入应急期限要求、通行能力约束、路径阻抗动态时变等影响因素,对运输问题模型进行改进。为便于求解,进一步将模型转化为基于概率分析的救援需求分阶段优化模型,该模型将车辆出行时间视为服从正态分布的随机变量,利用出行时间方差的调整反映不同阶段路径阻抗的变化,能够在满足救援响应时间的前提下,解得运输成本最小的需求矩阵。案例研究证明这个模型能够满足应急期限要求并刻画路径阻抗的动态时变特征,达到了预期效果。     

多出口条件下应急疏散路径优化模型

为减少拥堵发生概率,考虑多出口条件下疏散人群路径选择特点,建立应急疏散路径优化模型。首先以疏散通道布置方位为基础,建立疏散网络,确定可行疏散路径集合,考虑人群流量与排队时间动态关系,计算人群雍滞时间,表征路径当量长度,迭代可行路径集合;然后以疏散总时间最短为目标,修正Dijkstra算法目标函数,全局搜索时间最优路径,分配疏散方案;最后通过某多出口疏散案例,对比传统最短路径和优化最短时间疏散方案疏散总时间,验证模型的有效性。结果表明:优化后的疏散方案排队总时间与疏散总时间均小于传统疏散模型,疏散出口利用率更高,人流分布更为均匀,疏散路径重叠概率较小,有效提升了疏散效率。     

不同空间尺度下危化品运输路径优化

为了解决化工园区危化品运输路径优化问题,研究了化工“园区间”与“园区内”2种空间尺度下危化品运输的影响因素差异性,提出以最小化运输阻抗、最小化运输风险和最小化风险敏感度为优化目标的不同空间尺度下危化品运输路径优化模型。通过目标量化确定每条路径上的目标值,将标准化后的目标值引入到Dijkstra算法和集成目标函数最优折衷路径的扩展标号法中,对危化品运输多目标优化模型进行求解。研究结果表明:不同空间尺度下的危化品运输最优路径不同,应根据危化品运输的实际情况对运输路径进行选择。最后,以平顶山某化工园区的抽象路网为例对优化模型进行验证。     

公共建筑人群疏散流线负荷的拓扑解析模型研究*

为寻找公共建筑人群疏散极端负荷流线,构建疏散流线负荷的拓扑解析模型。首先,通过分析建筑空间布局的构成要素,引入移动空间、障碍空间、移动节点等概念,构建公共建筑疏散空间的拓扑网络;其次,定义节点最迟疏散结束时刻、节点最早疏散开始时刻等时间参数,以某时刻作为初始状态,计算疏散网络节点时差,构建极端负荷流线的拓扑解析模型,探析公共建筑人群疏散流线拥堵特征;最后,采用Agent技术对某会展中心人群疏散流线负荷模型进行仿真分析。研究结果表明:流线的拓扑网络节点总时差反映了流线负荷分布特征,人群疏散的极端负荷流线符合拓扑解析模型结果,能为公共建筑人群疏散方案的制定提供理论依据。     

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。     

一种考虑斜向运动参量的行人疏散模型研究

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。     

行李箱携带人群汇流过程的基本图实验研究

行李箱携带者作为公共交通枢纽一种典型的人员类型,研究其对人群运动特征的影响对于公共设施的优化具有重要意义。开展了行李箱携带人群在六种汇流角度下的紧急疏散实验,比较了不同汇流角度对行人运动速度及疏散效率的影响,获取了不同汇流角度和不同测量区域的运动基本图。结果表明：1)在实验设置下,比较不同汇流角度?(出口宽度d=3.00 m)发现,?越小(30°),人群运动速度最大(1.86 m/s)、累计疏散时间最短。随着汇流角度的增大,人群运动速度呈现降低趋势(?=180°时,人群运动速度最小(1.40 m/s)、累计疏散时间最长)。表明汇流角度小的设施,有利于提高行人疏散效率;2)比较不同测量区域的基本图(汇流角度一定)发现,汇流交汇处的人群密度分布要小于离交汇处较远的测量区域;3)比较不同汇流角度的基本图(测量区域一定)发现,汇流交汇处的行人密度与流量主要分布在1.34 m^-2～2.15 m^-2与2.00 (m·s)^-1～3.50 (m·s)^-1之间。并且,在实验观测的密度范围内,行人流量随着人群密度的增加...     

考虑人群聚集时空分布的安全容量计算方法:以北京什刹海景区为例

为防范公共场所人群过量聚集发生拥挤踩踏事件,基于公共场所人群聚集时空分布特征,考虑人群疏散时间对安全容量的影响,提出人群聚集空间不平衡系数和时间波动系数,改进瞬时安全容量和日安全容量的基本算法;以北京什刹海景区为例,分析得到校正后的瞬时安全容量和日安全容量分别为基准值的47.8%和33%。研究结果表明:人群聚集的时空分布差异是导致局部时段或特定区域人群聚集高风险的根源;考虑空间不平衡性和时间波动性有助于提高全区安全容量的精准性;案例证实改进的方法更加符合公共场所安全管理的需要。     

基于混合Logit模型的轨道交通安全统计生命价值

为了提供轨道交通安全项目经济评价的基础指标,开展轨道交通安全统计生命价值(VOSL)测算研究。基于参数服从正态分布和对数正态分布的混合Logit(ML)模型,构建轨道交通安全VOSL测算模型;以"大连至沈阳出行路径选择"为研究场景设计出行路径选择调查问卷,实施交通意向调查并获得调查数据;利用Monte Carlo仿真算法进行模型标定和模型比较分析,最终获得轨道交通安全VOSL测算值及其分布函数。结果表明:参数服从对数正态分布的ML-2模型,其拟合优度为0.213 5,命中率为82.49%,模型精确性较高;基于ML-2模型的轨道交通安全VOSL服从参数为(0.615 5,0.514 8~2)的对数正态分布,其数学期望为616.9万元,且在取值为410万元时达到最大概率。     

障碍物对房间人群疏散过程影响的宏观模拟研究

公共建筑内随机分布的障碍物可能对突发事件下密集人群疏散过程中人员速度、路径选择行为产生影响.考虑较为密集人群疏散过程与宏观流体流动过程的相似性,用连续性方程描述人群密度变化过程,结合障碍物对人员运动行为的影响,建立了考虑障碍物影响的人员疏散宏观模型.采用该模型计算重现了疏散出口附近的高密度人群拱形和椭圆形分布,定量分析了障碍物以不同概率分布于建筑内不同位置时对疏散过程中人员密度演化以及完成疏散所需时间的影响.     

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。     

火灾情况下某城市地铁换乘站内大规模人群疏散特征研究

近年来,地铁出行已成为居民出行的重要途径,但地铁带来便利的同时,也产生了地铁站火灾和消防安全的问题。地铁换乘站是一种人流量大、空间复杂的地下空间,一旦发生火灾,人员疏散困难,极易发生群死群伤的重大灾害性事故。开展了火灾情况下某城市地铁换乘站内大规模人群疏散特征研究,选取某个地铁换乘站作为计算仿真案例,对地铁换乘站内的建筑环境进行调查,确定出该地铁换乘站内的待疏散人数、疏散人群特点及疏散通道限制条件;运用人员疏散模拟软件Pathfinder分别对高峰时期和列车满载这2种不同疏散规模进行了仿真模拟,在16个火灾场景下分析了地铁换乘站火灾情况下大规模人群疏散的瓶颈,获取了火灾情况下某城市地铁换乘站内大规模人群的疏散时间;并根据疏散瓶颈,优化了人员疏散的路径,缩短了总疏散时间,发现在高峰情况下,人员疏散基本满足地铁设计规范的6 min要求。     

基于改进蚁群算法的元胞自动机疏散模型研究

为预防实际疏散过程中的人员伤亡,结合人员的疏散特性,建立基于改进蚁群算法(ACO)的元胞自动机(CA)疏散模型。该模型将行人标记为独立的元胞,对ACO算法的启发函数、信息素更新方式和禁忌规则进行修改来描述人员逆行、绕行、避障及从众等疏散行为。运用该模型对单出口房间场景下的人员疏散过程进行仿真,并将所得结果与商用软件pathfinder的结果对比。结果表明:该模型能够模拟出实际疏散过程中的"拱形分布"现象,所得疏散时间与商用软件pathfinder的结果相近;其相对pathfinder而言,可自动输出主要疏散路径。