基于移动终端的楼宇应急疏散导航系统设计

为服务于城市防灾减灾应急管理,针对复杂楼宇应急疏散难题,构建面向应急疏散的楼宇空间数据模型.通过Dijkstra算法,动态分析并确定火灾发生时影响应急疏散路径的各项因子,结合移动终端人员特征,设计面向移动终端的楼宇应急疏散动态路径算法.基于室内定位和火灾消息,推送位于事发地点的室内人员所处的周围区域建筑结构情况信息,借助移动终端展示现场的地理空间结构,使疏散人员可直观地把握事发场景及其发展态势.     

复杂建筑火灾中的人员疏散路径多目标规划

针对复杂建筑火灾中的人员疏散动态路径优化策略问题,以火灾情境下的动态疏散网络数据模型为基础,结合网络流优化和群智能方法,构建以最短时间、最小风险水平和最大疏散容量为目标的路径优化模型.通过改进的自适应果蝇算法,实现了节点和路径容量受限的动态疏散路径规划.通过对所建模型的性能测试和疏散过程实验,验证了多目标路径优化模型的有效性.实验结果也反映了多目标路径规划策略更加贴近复杂建筑火灾中的人员疏散实际情况,对于规划不确定因素影响下的复杂空间疏散路径具有可行性.     

基于路网风险的化工园区疏散路径模型

在分析化工园区事故影响严重程度的基础上,提出了一种基于路网风险的化工园区疏散路径模型。首先,基于化工园区事故的事故统计和事故概率,建立针对性的事故模型并定量计算事故后果及区域个人风险;然后,构建基于路网风险的化工园区疏散路径模型,根据影响疏散人员路网选择的3个因素,即距疏散出口的距离、疏散位置的可疏散空间、疏散位置的风险来计算路网的风险;最后,利用Dijkstra算法计算事故场景下该疏散场景的避开事故影响且疏散时间较短的路径。仿真结果表明,所提出的路径选择模型可以规划出有效避免事故影响范围的、较为安全的疏散路径,有助于化工园区规划应急疏散路径,给疏散人员转移及园区疏散设计提供参考借鉴。     

基于元胞自动机模型的人员疏散仿真系统设计

基于工程实践需要,分析了紧急情况下人员疏散的主要影响因素,提出了应急系统人员疏散处理策略,改进和优化了人员疏散仿真算法,设计了基于出口距离最近的随机元胞自动机的人员疏散模型。实验表明,模型较好地仿真了人员数、障碍物数、出口属性、疏散速度、疏散时间等因素相互之间的关系。仿真系统可为建筑结构设计、最大人员饱和数、消防预案提供参考。     

基于群体智能的人群疏散路径规划仿真研究

介绍了一种基于群体智能的人群疏散路径规划仿真方法.该方法结合群体智能的宏观模型与具有个体动力学特征的微观模型,提出综合两种模型优势的人群疏散仿真模型以及基于人工蜂群算法的动态路径规划算法.算法借鉴人工蜂群算法的原理,根据出口的个数及拥挤度对人群分组,然后在每个群组选取一个引领者.引领者带领群组向出口移动.移动过程中,群组内执行改进的社会力模型,以保证群组内的个体避免碰撞并且方向一致.针对突发事件人群疏散中疏散效率方面存在的技术瓶颈,探索基于群体智能的人群疏散路径规划的理论框架和体系,旨在为应急管理部门对人群疏散辅助决策提供支持.     

基于Multi-Agent的矿井人员疏散数值模拟

煤矿井下发生灾害时,井下应急疏散建模仿真可以验证疏散方案是否合理,从而为救灾逃生提供合理指导。目前在煤矿井下人员疏散研究中,对因个体差异导致不同疏散结果的认识和建模尚有欠缺,并且对不同路权评估方法下最低花费路径的选取也鲜有提及。针对煤矿井下出现安全事故时人员的安全疏散问题,基于Multi-Agent与Dijkstra算法,利用RepastJ3.0开发平台,建立了井下人员安全疏散模型,探讨了井下工作人员对巷道网络拓扑关系的认知差异性对疏散效果的影响,以及不同路权评估方法下最低花费路径的选取策略。疏散模型仿真结果表明,该模型能够直观呈现不同类型井下工作人员的动态疏散过程,可以为井下应急疏散方案的制定提供理论支持。     

智能疏散系统导向标志计算及疏散路径仿真

为了解决大型综合建筑中智能疏散系统在火灾等突发情况发生时可根据复杂建筑结构规划出合理、安全的疏散路径问题,提出了一种基于改进A~*算法的多起点、多出口路径规划方法。通过增加转弯惩罚值,结合火灾影响区域实时信息和火灾中心点的距离改进了估价函数,进而计算出最优疏散路径。依据搜索出的最优路径调整三维楼层地图中各个导向标志方向,从而引导不同位置人员从最优路径疏散逃生。仿真实验结果表明,在计算多起点、多出口疏散路径时,改进A~*算法与传统Dijkstra算法和A~*算法相比,搜索方向更加明确,路径更加平滑,搜索效率更高,运行时间更短,并能结合火灾信息保证疏散路径的安全性。该算法在求解大型综合建筑火灾安全疏散路径方面具有很好的应用前景。     

基于改进蚁群算法的古建筑群火灾疏散路径规划

针对古建筑群突发火灾的情况下,为了在保证人员可安全通行的条件下规划出最短疏散路径,提出了一种基于改进蚁群算法的路径搜索模型,对算法的启发函数、回退策略、信息素浓度、信息素挥发系数进行了改进。并以云南大理巍山古城内部实际地形为例建立栅格图模型,通过仿真模拟实验对改进算法的参数组取值进行测试选取,确定参数组取值后,对改进蚁群算法的可行性进行仿真模拟实验,证明改进蚁群算法提高了算法的收敛速度和全局搜索性,降低了算法陷入局部最优解的可能性。     

考虑烟气影响的海底隧道火灾人车混合疏散优化模型

为研究烟气影响下海底隧道火灾人车混合疏散优化问题,建立疏散安全成本最小的优化模型.首先,考虑海底隧道结构特性和火灾情景过程中的烟气影响,确立烟气伤害不超限、人车路径流量不超容许载荷等约束条件,构建车辆、人员疏散时间最短的优化模型.然后,考虑隧道应急出口、 CO浓度、路段长度和拥堵状态,设计改进蚁群算法对模型进行求解.最后,利用模型开展翔安海底隧道火灾疏散仿真.结果表明:该模型能在避开拥堵、避免人员烟气伤害超限前提下,使人车疏散时间最短,可为海底隧道火灾疏散提供辅助决策.     

高架式轻轨车站人员疏散仿真分析

为研究轻轨车站内人员安全疏散过程,制定车站人员疏散方案及优化建筑设计,进一步完善以功能单元为基础的精细网格区域疏散模型与疏散仿真软件.把楼梯视为一个独立的空间单元,将其划分成精细网格,进行网格疏散;加入人员移动余值的概念,使人员运动的连续性与网格模型的个体化优势结合起来.针对重庆市高架式轻轨车站特点进行实地调研,通过问卷调查及现场观测得到了轻轨乘客的一般特性参数及对火灾的反应特性,测试不同类型人员正常行走速度与经验推荐值基本相同.采用改进的区域网格疏散仿真程序对轻轨车站进行了人员疏散仿真研究,将疏散仿真结果与实地观测结果进行了对比,仿真计算与实测的疏散时间基本一致,验证了程序的正确性.