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152.
为研究基坑放坡开挖对下方既有地铁隧道的影响以及预测隧道结构的风险,通过改进的计算方法得到放坡开挖基坑引起下方既有地铁隧道的竖向和横向附加荷载、位移、相对变形曲率共6个隧道结构安全的物理表现因子;将位移计算结果与前人理论计算结果、实测数据对比验证,并分析各土层物理力学参数对6个因子的敏感性;最后,基于正态分布概率模型对较敏感的土层物理力学参数随机取值,利用蒙特卡罗方法计算6个因子各级风险发生的概率和竖向、横向2类因子综合影响下隧道结构各级风险发生的总概率。研究结果表明:与原来仅限于矩形开挖基坑的计算方法相比,改进后的计算方法适用范围更广、实用性更强;在算例二分析中,隧道竖向位移和相对变形曲率超过控制值的概率分别为12%和68.7%,其余因子均为0,隧道竖向相对变形曲率是隧道结构处于不安全状态的最主要因子;若不采取预防措施,隧道结构将有高达73.27%的概率处于不安全状态,其中有68.7%的概率处于很不安全状态。 相似文献
153.
紧急情况下,大型公共场所人员在疏散过程中往往慌不择路,导致疏散设施使用不均、疏散路径拥堵、疏散难度加剧。针对该问题,以出口和楼梯等疏散资源得到充分利用为目标,提出疏散路径优化的基本思想,运用EVACNET4建立建筑网络疏散模型,并以某大型购物中心为实例对象,开展“无路径优化、无疏散引导”和“有路径优化、有疏散引导”2种情景下的疏散过程模拟及对比分析,通过引导疏散实现路径优化方案和疏散效率的提升。研究结果表明:有路径优化和疏散引导的方案可实现更短的疏散时间、更均衡的出口利用率。 相似文献
154.
为有效避免地铁施工安全事故的发生,将动态元网络的分析方法应用于地铁施工安全事故致因分析,建立地铁施工安全事故网络节点体系,提出重点控制因素。以杭州地铁一号线施工安全事故为例,在充分考虑人的主观能动性后,建立以人员、行为、事件和组织为节点的节点体系,确定节点的数量及节点之间的相互关系,建立施工安全事故网络模型并进行分析,对打击效果进行对比分析,找到比较理想的打击策略,确立节点的重要度排序,研究结果表明:应重点控制有效的监督相关节点,即可有效地避免或者减少此类事故的发生。得出的结论与事故通报结果基本相符,这为避免地铁施工安全事故提供了新的研究思路。 相似文献
155.
城市轨道交通应急疏散方案决策是1个多准则决策问题,传统方法难以将决策者的偏好与风险倾向纳入考虑,因此引入累积前景理论与集对分析,得到1种结合累积前景理论与集对分析的决策方法。该方法考虑决策者面对风险时的态度,计算出方案的累积前景值;引入集对分析,通过时间权重与准则权重将前景值与集对势联系起来,计算出方案综合集对势,并利用其大小对备选方案进行排序;最后通过实例计算以及对权重的扰动分析,验证了方法有效性。 相似文献
156.
利用EXODUS建立隧道的仿真场景,确定疏散人群仿真参数,并将出口工效OPS作为评价疏散效率的指标,分析不同火灾发生位置对疏散时间的影响。采用K-means算法分别对火灾发生位置和人群疏散通道位置进行聚类,并建立基于两者影响下的出口工效模型,通过对该模型求偏导,得出隧道火灾发生位置和人群疏散通道选择之间的关系。研究结果表明:火灾发生位置越接近人行横通道,疏散时间波动越大,人行横通道和隧道入口的疏散时间随人群疏散区域分界线变化,当火灾发生距人行横通道20~110 m时,变化明显,当距140~350 m时,变化平稳;出口工效OPS总体呈现不稳定的阶梯状变化趋势;火灾发生位置和人群疏散通道的最优位置呈线性递减关系。研究结果可应用于隧道应急指挥中心管理人员制定有效疏散路径和采取诱导分流人群措施。 相似文献
157.
为了研究逃生者在疏散标识引导下的火灾疏散效率与逃生认知应对规律,基于实地调研与问卷调查结果,采用Anylogic软件,对常规标识与增设标识2种教学楼火灾疏散情境进行仿真模拟。研究结果表明:在疏散过程中,增设标识能使各疏散出口的疏散时间相对持平,避免了常规疏散中通道过早闲置的现象;人流在一层教学楼的平均疏散时长缩短了约10%,显著缩短了整栋教学楼的疏散时间。据此火灾标识疏散仿真过程与人的认知反应提出了火灾疏散与标识认知应对规律模型。 相似文献
158.
159.
对于火灾情况下单洞双层超大断面双层盾构隧道人员疏散问题,在现有的规范中,没有相关条文说明给出明确要求。主要针对火灾情况下某单洞双层盾构隧道人员疏散进行分析,对我国某水下盾构隧道开展了火灾情况下人员疏散的模拟研究。利用Pathfinder模拟疏散软件,通过模拟计算获得该双层盾构隧道发生一起火灾情况下人员逃生所需的时间,验证其疏散通道的疏散能力,以及疏散楼梯尺寸、疏散逃生洞口间距的有效性。在模拟中,将火源设置在隧道的下层,人员从隧道下层往上层疏散。结果表明,基于隧道内疏散楼梯最大的有效宽度,当疏散逃生洞口间距设置为36m时,方可将人员疏散至未失火层隧道的时间控制在6 min以内,从而满足"6 min原则"要求。 相似文献
160.
为避免地铁车站火灾事故的发生,帮助地铁车站管理部门做好火灾风险评估工作,提出基于PCA-RBF神经网络的地铁车站火灾风险评估模型。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对风险评价指标体系进行降维处理,并将降维后的主成分作为RBF神经网络的输入变量;选择具有代表性的样本数据训练RBF神经网络,并用检验样本测试训练效果;最后,输入待测样本数据得出火灾风险评估结果。通过实例对比分析,验证了该评估模型在地铁车站火灾风险评估中的可行性与准确性,对类似项目火灾风险评估具有一定参考意义。 相似文献