考虑视野范围模糊性的从众疏散模型

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。     

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。     

基于元胞自动机恐慌状态下人群疏散模型研究

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。     

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。     

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。     

人员疏散的二维元胞自动机随机模型研究

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.     

考虑行人跨越障碍物能力的元胞自动机模型

为深入研究不同类型的行人跨越障碍物行为,建立改进的元胞自动机模型,利用Dijkstra算法计算静态场,根据跨越障碍物能力不同将行人分为强跨越能力、弱跨越能力和无跨越能力3类,通过调查大型商场出入口相关尺寸参数和障碍物分布情况,构建商场疏散通道的疏散场景,分析可跨越障碍物的摆放方式与长度、行人密度和在障碍物可跨越条件下出口大小等因素对疏散过程的影响。研究结果表明：考虑跨越障碍物行为更符合疏散实际情况,且具有不同跨越能力的行人达到一定比例时最有利于疏散;行人密度越小,可跨越障碍物的位置对疏散影响越明显;出口在一定大小时就已经满足疏散要求,增大出口对疏散促进作用较小。     

基于元胞自动机的弱视条件下群体疏散的仿真研究

根据人在弱视情况下的行为特征,建立基于元胞自动机的逃生模型,对弱视情况下的人群疏散进行了模拟。模拟过程中考虑了人的学习能力及人与人之间的相互作用等因素,模型加入吸引子使模拟人的疏散行为更为灵活。基于人能通过熟悉周围环境作出合理判断的学习能力,引入了"积累步长"的概念,使人的沟通判断能力(走过的路径、边界和出口位置通过交流能够获取)在模型中得到体现。获取足够信息的人可以避免多余的寻找,降低了逃生时间,体现了"人多力量大"的互助行为。通过大量的模拟实验,并讨论不同的环境条件对人群疏散的影响。     

考虑环境熟悉度与引导的人员疏散元胞自动机模型研究*

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。     

基于元胞自动机的复杂建筑物中人员逃生模型研究

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。     

考虑行为特征的人群疏散模拟研究

为研究聚集活动中的行人在移动过程中所表现出的行为特征对人群整体移动过程的影响,通过实验观察与计算机仿真模拟的方法对人员移动进行研究.通过对实验视频的观察分析,在CTM模型基础上建立考虑人员跟随行为与保持距离行为特性的移动模型,并在简单无障碍和复杂多障碍的场景进行仿真实验.结果表明:模型能有效地描述行人的运动特征,而且拥...     

基于元胞自动机的火源威胁下人员疏散模型*

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。     

考虑抢行行为的恐慌状态人员疏散研究*

为研究恐慌状态下人员抢行行为对整体疏散效果的影响,建立考虑抢行行为的恐慌状态人员疏散元胞自动机模型,基于恐慌情绪算法将人员分为恐慌者和非恐慌者,通过改变恐慌者抢行概率体现抢行行为,并模拟仿真分析初始人员密度、恐慌情绪转化、抢行概率对人员疏散影响,对疏散过程中特殊现象进行分析。研究结果表明:人员密度适中时,抢行行为能够减少恐慌者数量,加快恐慌者转换进程,疏散时间随抢行概率增加而减小,疏散过程中存在恐慌聚集和两端疏散现象。研究结果可为突发事件下人员紧急疏散提供理论支持。     

体育赛场人群疏散过程滞留人数定量模型研究

体育赛场历史事故统计分析表明,出口堵塞为导致人群拥挤踩踏事故发生的主要原因.滞留人群是疏散过程最常见的一种人流形式,同时也是拥挤踩踏事故风险的主要承载体.基于人群流量与人群密度关系建立了体育赛场时间维变量的滞留人数定量模型.体育赛场看台不同宽度出口人群疏散计算结果表明,滞留人数不仅对人群疏散时间有直接影响,而且与事故发生概率之间存在一定的关系.该模型可用于指导体育赛场出口设计,疏散路线选择及应急预案的编制等.     

基于元胞自动机的极端降雨下地铁疏散模拟*

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。     

地铁站异质人群疏散折返行为模拟分析

为了解折返行为对异质人群的疏散影响,应用Pathfinder软件对地铁站异质人群突发状况下疏散折返行为进行研究。对人员面对不同情景时的折返意向进行调研,分析了疏散楼梯宽度、折返人员比例、折返位置、列车到站数量、折返人员类型等对地铁站疏散速率以及疏散时间的影响。研究结果表明:折返比例、折返距离和难度与稳定疏散期疏散速率呈负相关,与疏散时间呈正相关,疏散楼梯宽度倍数则反之;地铁站停靠的列车数量与疏散时间呈正相关;肩越窄、运动速度越快,稳定疏散期的疏散速率越大、整体疏散时间短。