“日”字形城市地下交通联系隧道烟气控制模拟研究

对“日”字形城市地下交通联系隧道(UTLT)使用Pyrosim软件展开模拟研究。根据隧道危险性特点设置3种火灾场景(火源分别位于主隧道、连接隧道和支隧道),研究半横向通风和纵向通风(支隧道)条件下隧道内烟气蔓延、温度分布(隧道顶棚温度和人员特征高度处温度)、能见度和烟气层高度等烟气参数特征。结果表明，在半横向通风和纵向通风(支隧道)条件下，火源位于主隧道时，烟气参数均满足烟控指标；火源位于连接隧道时，烟气充满整个连接隧道，并未向主隧道和支隧道蔓延，烟气参数均满足烟控指标；火源位于支隧道时，仅靠近火源能见度及烟气层高度不满足烟控指标，其余烟气参数均满足烟控指标，相对于主隧道和连接隧道位置发生火灾情况更加危险。针对半横向通风和纵向通风(支隧道)存在的问题提出相应优化措施，为防排烟设计提供了参考依据。     

基于元胞自动机的人车交互行为数值模拟方法研究

为提高在复杂人车交互场景下人车混流疏散模拟合理性,对该类场景下安全设计及高效运营提供可靠技术支持.本文基于元胞自动机模型构建开发考虑行人绕行障碍物,车辆行进中避让行人,以及车辆停启对行人过道判断影响等因素的人车混流交互模型.利用该方法对西安某典型商业地下停车场进行仿真模拟,研究在该场景下的微观人车交互行为与疏散时间及疏散过程中的安全事故的关系.结果表明,本文构建的模拟方法将行人与车辆分别设定独立行为规则并进行非线性耦合模拟,更符合现实场景;通过场景模拟结果可得,在车道承载能力范围内,车道内车辆与停车位交互的影响是对人车混流过程中产生延误和危险情况的主要因素.     

基于机器学习可解释性算法的岩爆指标分析

为探究弹性能指数、应力系数、脆性系数、埋深四种岩爆指标与岩爆等级之间的相关关系,解决复杂机器学习算法的黑盒问题。本文引入LIME(local interpretable model agnostic explanations)算法,完善岩爆机器学习预测过程中的可解释性。文章搜集国内外190组岩爆实例工程构建数据集经过预处理后,通过9种机器学习算法比较获得最优算法并采用贝叶斯优化获得算法最优参数,建立岩爆预测模型。基于LIME可解释性算法,对四种岩爆指标进行相关、回归及阈值分析,最后采用弹性能指数及应力系数两种指标阈值对终南山隧道竖井工程进行岩爆预测。研究结果表明：(1) 岩爆等级与弹性能指数、应力系数呈线性相关,且弹性能指数线性关系更明显;(2) 岩爆等级与脆性系数、埋深呈非线性相关,且脆性系数非线性关系更明显;(3) 4个岩爆指标对岩爆等级影响程度依次为：弹性能指数、应力系数、埋深、脆性系数;(4) LIME算法可以准确地表达岩爆等级与岩爆指标之间的相关关系且得到的两种指标阈值与终南山隧道竖井工程实例具有一致性。     

“日”形地下环隧施工风险因素综合分析

为了研究复杂环境对城市地下空间建设过程中的安全影响,本文以某在建城市地下"日"形环隧工程为研究对象,基于模糊层次分析法结合专家经验与统计分析法对该工程进行综合风险因素定性与定量分析。将城市环隧建设风险划分为地质环境风险、建筑环境风险、建筑设计风险和施工建设风险四类,并将每种风险细分为两层指标因素。研究表明,该工程建设过程中具有较高风险。根据权重计算结果,建设过程中要着重注意包括临近建筑、地下管网、管线分布等因工程所处复杂建筑环境带来的建筑设计与施工建设风险;两指标层中的风险指标按照权重大小划分为主要、中等、次要影响因素三类,并给出了相应的风险防控对策。本文的研究成果可为未来城市环隧工程建设风险控制与管理提供理论指导。