地铁检票闸机通过能力研究

检票闸机是地铁车站的重要设施之一,其通过能力的大小对车站客流的疏运起着十分重要的作用。对晚高峰时刻客流进行视频录像,采用逐帧回放的方式,统计乘客属性、闸机属性、统计乘客连续检票刷卡的间隔时间和乘客通过闸机的时间,采用SPSS统计分析软件进行数据分析,计算乘客通过闸机速度和闸机通过能力。     

地铁车站站台火灾中人员的安全疏散

笔者分析了地铁站台火灾时火灾临界危险条件和人员的疏散特点 ,提出了地铁站台火灾中人员安全疏散模型 ,确定了人员安全疏散时间的计算方法 ;应用火灾模拟软件SMARTFIRE4 .0对某地铁站站台着火时温度和烟气浓度的发展进行了数值模拟研究 ,据此得到人员安全疏散可利用的时间 ;结合该站台着火时的具体情况 ,计算了人员安全疏散所需要的时间。研究与计算结果表明 :该地铁站火灾时 ,站台至站厅的楼梯是整个疏散过程的瓶颈 ,而楼梯的疏散能力主要受人员流量和楼梯的有效宽度所制约 ,据此提出了相应的解决方法。     

关于地铁列车火灾人员疏散问题的几点讨论

针对地铁车站火灾人员疏散时间计算方法的问题,比较研究国内现行《地铁设计规范》(GB50157—2003)和美国专门针对有轨交通系统的NFPA130标准的异同,其结果说明:国内设计规范关于人员疏散时间的计算方法存在不足;对区间隧道内列车着火的情况进行分析讨论,指出对列车在区间隧道内着火,且还能继续运行的情况,着火列车的运行速度对火势的发展以及人员疏散时间的影响是不可忽视的。     

自动扶梯运行方式对地铁站台人员安全疏散的影响

地铁车站站台人员密集,客流量大,在火灾等应急条件下对人员安全疏散有较高的要求.目前自动扶梯在地铁车站中大量应用,其运行方式(上行、下行、停运、反转)对地铁车站内人员安全疏散有较大影响.利用人员疏散网络模拟软件EVACNT7对某地铁站台层人员向站厅层疏散进行数值模拟,研究了当自动扶梯正常上行时的输送能力,并与不同人流条件下的楼梯的输送能力进行了对比,得到动态折算系数.同时也研究了当自动扶梯停运作为疏散通道使用时的输送能力,并与人流条件优化时的疏散楼梯输送能力进行了对比得到静态折算系数.还研究了下行的自动扶梯在火灾等应急条件下反转上行以降低人员疏散时间,并给出了一种下行自动扶梯反转最迟完成时间的计算方法.研究工作可以为同类地铁站台人员安全疏散设计和应急预案制定提供参考.     

地铁站台导流栏杆对人员疏散的影响研究

为研究地铁站台导流栏杆对人员疏散的影响,以某地铁车站为研究对象,采用数值模拟方法研究地铁站台导流栏杆的设置方式及长度对人员疏散的影响,为地铁车站导流栏杆的设置及优化提供参考。研究结果表明:随着固定导流栏杆长度的增加,人员疏散时间呈现增加趋势,固定导流栏杆长度为14 m时比不设导流栏杆时疏散效率降低了20.8%,人员在长度为14 m的固定导流栏杆内呈现通道型排队现象;随着可推拉导流栏杆长度的增加,人员疏散时间呈现减小趋势,可推拉导流栏杆长度为6 m时比固定导流栏杆长度为14 m时的疏散效率提高了9.7%。     

地铁火灾人员疏散的研究

利用网络优化计算方法建立地铁火灾人员安全疏散的模型,结合南京地铁的具体情况进行了疏散模拟分析,并将模拟结果与南京地下铁道有限责任公司组织的站台实地火灾演练进行了比较、分析,从而验证了疏散模型的有效性。该模型的建立为地铁性能化防火设计提供了参考,也为地铁防火救灾工作提供科学依据。该模型与地铁火灾数值模拟相结合可以评估地铁火灾疏散设计的安全性。     

建筑火灾时期人员密度对安全疏散时间的影响分析

在人员聚集的大型建筑物中,一旦发生火灾,受困人员能否在安全疏散时间内撤离火区,最大限度地减少火灾人员伤亡,一直是建筑火灾应急救援研究领域急待解决的重大课题.以地下商业街为例,应用群集疏散行为模型,对人员疏散时间进行了理论分析和计算.通过火灾时期人员密度变化对人员安全疏散时间的影响分析研究,合理确定了地下商业街火灾风险控制人员密度临界值为0.7人/m2,其研究成果对大型建筑物中的人员疏散设计也具有一定的指导意义.     

地铁车站人员安全疏散仿真理论分析与应用

地铁车站的紧急疏散对保障地铁运营安全应对突发事件至关重要。在对比分析人群疏散行为仿真的理论与方法后,针对上海市某地铁车站设计要求,采用疏散模拟软件,考虑在不同灾害场景对该车站的人员疏散问题进行仿真模拟分析。结果表明:车站内疏散人群的具体位置对疏散时间和出口的利用率影响较大;人群疏散过程中,是否采取工作人员的合理引导及指示等人工干预方法对人群疏散路线的选择、节省疏散时间、保障逃生安全等十分重要。     

沈阳地铁特殊站点突发事件对疏散的影响因素研究

为了研究地铁站突发情况对人员疏散的影响,基于实际的地铁站、列车设计资料,运用Pathfind-er软件对沈阳市某厅—厅换乘T形特殊地铁站进行仿真.依据车站设计客流确定超高峰下的人员数量,结合实际高峰期人流特征确定人员参数.对超高峰疏散的模拟结果进行分析,然后设置不同的突发情况并分析其影响.结果表明:列车载荷在80％以上...     

基于视频图像的交通枢纽综合体人体检测

针对交通枢纽综合体人体检测的问题,提出一种基于梯度方向直方图(HOG)人体模型特征的检测算法。该方法通过提取人体样本库的HOG特征,用支持向量机算法(SVM)对样本的HOG特征进行分类训练。为了提高算法的精确度和适用性,以南京南站的监控视频为依据建立交通枢纽综合体人体样本库。并以南京南站监控视频和校园拍摄的人员视频作为测试集。结果证明,本算法可以有效识别交通枢纽综合体各种特征人体。     

出口条件对人员疏散的影响及其分析

采用社会力模型对紧急情况下(如火灾发生时)的人员疏散现象进行了模拟，重现了实际疏散中出现的典型现象，着重研究了出口宽度、出口厚度等建筑结构特征以及期望速度等人群特征与疏散时间之间的关系。结果表明，上述建筑结构特征对疏散时间的影响存在一个渐近关系；随着人群期望速度的变化，疏散时间存在一个最佳值。这些结果可望指导建筑物的疏散设计和建筑火灾等紧急情况下人员的安全疏散。     

高层建筑火灾人员疏散和人员伤亡的模拟

基于建筑火灾全风网网络模型的基础上 ,结合紧急疏散模型 ,模拟火灾时期疏散时间和建筑物内人员滞留的情况 ,同时也可以模拟可能出现的伤亡情况 ,有助于高层建筑的疏散系统设计 ,为火灾的再现提供了一个有效的分析工具 ,也为高层建筑火灾的风险评价提供了理论数据     

基于Evacuation NZ疏散模型火灾人员疏散时间研究

为准确计算火灾人员疏散时间,本文基于计算机模拟火灾人员疏散时间的优势,运用Evacuation NZ疏散模型模拟大型建筑物火灾疏散时间,并与传统工程算法的疏散时间以及实际疏散演习时间进行对比。结果表明:Evacuation NZ疏散模型比传统工程算法得出的疏散时间更接近实际,为消防监督人员和建设单位估算模拟疏散时间提供参考。     

基于改进最优迈步模型的楼梯区域疏散模拟

面对火灾等紧急事件,如何从多层和高层建筑内快速有效地疏散人群是火灾安全研究的一个重要课题。针对楼梯间这一重要疏散场景,考虑行人在台阶与转角平台处的迈步特征差别,在转角平台提出并采用圆形连续场域的生成法和运动规则,构建了一种改进的最优迈步模型。利用该模型重现了NIST进行的疏散演习场景,并从实时疏散人数、总疏散时间和基本图等方面进行了分析。结果表明:模型符合真实楼梯间行人疏散特性,可用于楼梯区域行人流的研究和分析。     

火灾时人员疏散开始时间范围的研究

火灾中人员疏散的开始时间是一个受多方面因素影响的随机量。现行的火灾数值模拟计算中常将它处理成一常量，显然与实际不符。该项研究采用统计理论的正态分布函数，建立了一个随机数学模型，研究火灾中人员疏散开始时间的范围，结合实例数据，似合出一通用公式实现定量研究。     

火灾时建筑内人员安全疏散可靠性的数值计算

运用一次二阶矩法(FOSM)的可靠指数概念,建立建筑火灾安全人员安全疏散随机不确定性分析方法,给出了可靠指数β的计算程序。案例结果分析表明,运用FOSM可以计算火灾环境下人员安全疏散的可靠概率。     

开放空间复杂地形人员疏散模拟研究

为研究开放空间复杂地形条件下人员疏散,开发出能够模拟行人疏散的三维可视化软件系统。将复杂多变的地形分解为一系列连续变化的坡面,分析斜坡上行人受力,考虑重力影响,在经典社会力模型的基础上,提出一个改进模型。选择某气井周边居民疏散案例,运用VC++和OpenGL图形库技术初步完成整合数字高程模型(DEM)、道路网络和行人特征的三维社会力人员疏散模拟程序。最后通过实例模拟,可以明显地观察到人群的动态疏散过程以及在灾难中的拥堵行为、转向躲避行为和超越行为。应用该模型,能够实现复杂地形人员疏散三维动态模拟,并快速预测疏散时间。     

建筑物人员疏散行动时间的预测研究

针对目前疏散模型忽略房间中障碍物对人员行动的影响,笔者提出一种“L型”行动路线,并对空间节点进行了细化,根据网络控制型原理,建立了更为完善合理的疏散行动时间预测数学模型。在该研究的基础上,开发出了高层建筑人员疏散行动时间预测软件,该软件具有计算速度快、动态模拟性强的特点。通过实例计算对比国外公式,证明了节点细化的正确性和开发软件的适用性及可靠性。     

基于回归分析的群集疏散时间模型优化研究

为提高国际上通用的疏散时间模型(简称经验模型)的仿真度,将人员的属性因素(自然属性和社会属性)影响纳入时间模型,采用回归分析方法,以某高校大型大学生艺术中心疏散案例为研究基础,通过调查采样建立185组数据的实测样本。结合影响人员疏散行为和疏散时间相关因素,运用统计软件SPSS17.0对样本进行回归分析,建立疏散时间回归模型。以回归模型为基础,将个体属性综合为群集属性,求取修正系数并对经验模型进行修正、检验。结果表明:利用回归分析和修正系数对疏散时间经验模型进行修正,可有效弥补经验模型缺乏考虑群集属性影响的弱点,提高经验模型的仿真度和应用价值。