地铁火灾事故中人员疏散时间计算模型与仿真

结合地铁车站火灾事故中人员疏散过程的实际情况,综合考虑人员响应、客流下车、离开站台、通过检票口、通过楼扶梯和通道5 个过程的客流实际疏散情况,开展疏散试验,对人员疏散行为进行定量研究,同时利用试验数据对疏散时间计算公式和疏散模型进行验证和参数标定,建立基于不同空间环境客流密度的地铁车站分段客流疏散间计算模型。选取典型地下二层岛式地铁车站为研究对象,设定疏散场景及参数,应用所建立的计算模型对疏散时间进行计算,其计算结果与使用《NFPA 130:轨道交通客运系统标准》所推荐的计算方法的计算结果接近,验证了分段客流疏散时间计算模型的可行性。最后,利用基于社会力模型的Anylogic 软件对疏散过程进行仿真,将仿真结果与计算结果进行对比,结果表明,本文提出的分段客流疏散时间计算模型的计算结果误差较小,相对较为合理。     

考虑心理压力的地铁站台乘客疏散模型

分析了紧急情况造成的心理压力对地铁站台乘客疏散行为产生的影响,建立了心理压力与滞留时间、局部密度、危险源距离的数量关系;研究了心理压力下的疏散期望速度,建立了修正期望速度模型,并修正了社会力模型;针对站台乘客疏散过程,设计了多智能体感知和决策流程,建立了基于多智能体技术的疏散仿真模型,对乘客从接收疏散信号到疏散完成的全过程进行抽象化处理;运用AnyLogic仿真软件搭建仿真场景,并将建立的多个模型以接口方式导入仿真软件,基于北京地铁2号线西直门站台,研究了乘客的疏散行为。仿真结果表明:心理压力对疏散时间、疏散速度、乘客密度与绕行距离产生了较大影响,有心理压力时乘客疏散效率较无心理压力时增大了24.03%,整体平均疏散时间减少了27.68%,楼梯区域平均疏散时间减少了36.20%,衔接区域平均疏散时间减少了22.05%;有心理压力的乘客在楼梯区域的平均疏散速度约为0.226m·s~(-1),无心理压力时约为0.351m·s~(-1);在衔接区域,有心理压力的乘客最高聚集密度达8.0人·m~(-2),无心理压力时达到9.5人·m~(-2),楼梯区域乘客聚集密度最大值均约为3.5人·m~(-2);有心理压力的乘客平均绕行距离较无心理压力时增加了96.91%,乘客运动更加混乱。     

地铁车站站台火灾影响分析与人员疏散研究

掌握地铁车站站台火灾对人员的危害性及其发展规律是确保安全运营和人员高效疏散的前提.本文在计算流体动力学的基础上,结合Pyrosim仿真软件构建地铁车站站台火灾仿真模型.分析了站台内火灾烟气的扩散规律,并在此基础上根据热释放速率、火源数量及位置,以及排烟速率的不同设计火灾场景,探索这些因素变化对火灾发展的影响,并结合通风策略对人员疏散时间和速度进行比较分析.所得研究结论为站台火灾发生时的应急措施和人员疏散提供依据.     

不同类型城市轨道交通车站站台客流特性对比研究

随着轨道交通的发展,站台客流拥挤、服务效率低等问题越来越受到重视,研究城市轨道交通客流特性是解决该问题的基础。本文从个体行为和群体行为两个角度重点对不同类型城市轨道交通车站站台上的乘客行为进行对比分析。在乘客个体行为方面,主要研究不同类型城市轨道交通车站站台高峰和平峰时段乘客个体的步幅、步速、步频等属性的特点及之间的关系,并进行建模分析;在乘客群体行为方面,主要研究不同类型城市轨道交通车站站台出站乘客流速度与密度的关系以及针对乘客候车区选择特性分析建模。通过上述分析,得到不同类型城市轨道交通车站站台乘客行为规律及模型,为地铁车站根据自身类型进行客流组织和站台服务设施布置提供一定的理论依据。     

地铁特殊事件成因及人群疏散影响因素分析

地铁站会有火灾、重大客流、爆炸、行车事故、恐怖袭击、雨水倒灌、地震等特殊事件发生,综述国内外学者研究地铁站发生特殊事件时人群紧急疏散的常用模型与研究思路,定义地铁特殊事件的含义,并进行成因分类。归纳地铁特殊事件特点,列举地铁站内部的建筑特性、特殊事件发生地点、乘客心理因素、疏散行为以及生理因素等,并分析以上因素在紧急疏散过程中对疏散效率的影响。研究发现:地铁站内部的狭长通道、特殊事件发生在相邻2站台之间、女性及年龄较小乘客恐惧、侥幸和从众心理、乘客自私行为和群集行为等因素都会降低疏散效率;地铁站内疏散标志、报警装置、引导行为、男性乘客镇定心理、乘客良好的健康状况等因素都会提高疏散效率。     

地铁车站站台火灾性能指标的数值模拟与分析

准确地确定火灾相关参数分布是地铁车站防火性能化设计以及车站消防安全设计的基础,在确定疏散人员分布、烟气流动模型以及防排烟设计等参数后,采用FDS软件对一般地铁(岛式)车站进行了火灾模拟,分析了站台层温度分布、CO分布、CO2分布、能见度以及人员疏散时间等。分析表明:随着测试点与火灾距离的增加,温度、CO及CO2浓度、能见度均逐渐减小;站台层人员疏散在125s左右,全部人员疏散在165s完成,远远小于规范规定的360s内完成疏散的要求。     

基于排队论的地铁站台设施客流延误分析

通过对地铁站台乘客的疏散过程分析,利用确定性排队论方法,建立地铁车站楼梯和自动扶梯设施的简化客流延误模型。然后,根据一组假设的数据,运用该模型模拟分析车站站台乘客在楼梯和自动扶梯设施处的延误状况。最后,采用敏感性分析方法,探讨不确定性因素对乘客在楼梯和自动扶梯设施处延误的影响。     

基于元胞自动机地铁车站应急疏散模型仿真

在分析总结现有疏散模型的基础上,基于元胞自动机原理,利用场强理论描述疏散影响因素,建立了地铁车站人员应急疏散模型,研究了疏散人员的路径选择问题及多人争夺同一格点的冲突问题.该模型不仅考虑了疏散人员的生理、心理特性而且探讨了车站的环境及引导水平对人员疏散的影响,使模型更具真实性;最后利用Visual C＋＋进行疏散过程的仿真,模拟了地铁疏散的动态过程.     

城市轨道交通车站客流应急疏散时间影响要素分析

通过对北京地铁四惠站的现场以及客流调研,同时利用anylogic仿真平台的搭建对于地铁乘客应急疏散行为以及地铁车站的空间建筑形式对疏散时间的影响进行分析,总结疏散时间主要影响因素并对调研车站的疏散方案进行优化.     

基于Pathfinder的地铁车站行人疏散仿真研究

快速有效地对突发事件下地铁车站的行人进行疏散具有重要现实意义。随着计算机技术的发展,计算机仿真、多智能体技术已越来越多地被应用到行人疏散研究中。以北京市地铁4号线西单站为实例,使用基于agent技术的Pathfinder仿真软件对行人应急疏散过程进行仿真分析研究。研究和计算结果表明:站内站台层的楼扶梯是站内疏散的瓶颈部位,提出改善扶梯运行方式的方法,并在此基础上进行对比分析,该方法对地铁车站行人疏散过程产生影响。     

地铁安检客流智能引导及组织优化方法研究

为避免因地铁车站进站客流的空间不均衡性所导致的乘客安检排队时间过长、车站拥堵,甚至踩踏事故,本文设计了地铁安检智能引导分流系统并基于此提出客流组织优化方法。首先,在传统地铁安检模式的基础上设置智能引导分流系统,根据乘客行李类型将安检台划分为大包、小包/无包安检通道,实时采集安检区域的客流分布特征;其次,在排队等候理论的基础上综合考虑乘客转移时间和转移意愿,计算最优安检排队决策;最后,通过引导设备指引乘客选择最优安检通道。选取上海地铁1号线上海火车站地铁站晚高峰时期的客流数据作为案例,进行计算仿真分析,并通过实地实验进行校准验证。结果表明：运用本文方法后,地铁车站各安检通道的客流排队压力显著降低,计算仿真结果与实际安检情况误差为3.2%,且优化后大包乘客的平均安检排队效率提升38%,小包/无包乘客的平均安检排队效率提升16%。研究成果为提高乘客安检排队进站效率,有效避免地铁车站拥堵提供理论依据与方法支持。     

城轨线路列车时刻表与车站客流控制协同优化方法

在轨道交通网络化运营条件下，针对高峰期车站拥挤问题，综合考虑站外到达乘客的持续 性到达特征和换入客流的脉冲性到达特征，研究换入客流影响下的列车时刻表与客流控制问题。 具体的，以最小化乘车延误人数为目标，考虑乘客换乘约束、列车容量约束等，构建城轨列车时刻 表与客流控制协同优化非线性规划模型，并引入0-1决策变量将其转化为整数线性规划模型。为 验证模型有效性，以某轨道交通线路实际运营数据为背景，借助优化求解器CPLEX对模型进行求 解。结果表明，本文所提方法具有良好的优化效果和计算效率，与优化前相比，乘车延误人数可显 著降低；与仅优化列车时刻表方案相比，协同优化方法可使乘车延误人数减少17.69%，可有效提升 轨道交通的服务水平，为城市轨道交通系统高质量运营提供一定的理论支撑。     

考虑乘客流量和节点重要度的地铁站信息查询台优化布置

地铁站多位于地下空间且结构复杂，其内部诱导设施应为乘客提供便捷、高效的服务. 考虑节点重要度，对既有客流量模型进行修正，以区域诱导信息量最大为目标，构建乘客诱导设施布设位置选择模型. 以北京地铁西直门站为例，对地铁站内部诱导设施现状调研，设计调查问卷对诱导设施效能进行分析，运用所构建的选择模型对地铁站信息查询台的布设位置进行求解. 结果表明，西直门地铁站内部的24 个布设位置备选点中，可优选设置7 个诱导设施查询台，使诱导信息有效增量最大. 研究成果可为地铁站内部诱导设施的优化布置提供理论参考依据.     

考虑乘客流量和节点重要度的地铁站信息查询台优化布置

地铁站多位于地下空间且结构复杂,其内部诱导设施应为乘客提供便捷、高效的服务. 考虑节点重要度,对既有客流量模型进行修正,以区域诱导信息量最大为目标,构建乘客诱导设施布设位置选择模型. 以北京地铁西直门站为例,对地铁站内部诱导设施现状调研,设计调查问卷对诱导设施效能进行分析,运用所构建的选择模型对地铁站信息查询台的布设位置进行求解. 结果表明,西直门地铁站内部的24 个布设位置备选点中,可优选设置7 个诱导设施查询台,使诱导信息有效增量最大. 研究成果可为地铁站内部诱导设施的优化布置提供理论参考依据.     

突发情况下地铁站应急疏散研究

地铁车站作为城市轨道交通乘客集散的枢纽,其特殊、复杂的建筑结构和客流特性使得乘客在站内的安全问题尤其受到重视.如何预防和减少安全事故的发生,以及在突发事件情况下对乘客进行安全迅速的疏散,已经成为国内外研究的重要问题.本文在元胞自动机的基础上,考虑了突发情况下乘客存在的非理性行为,建立疏散模型,并利用Pathfinder仿真软件,对广州地铁1号线杨箕站进行模拟仿真,通过对仿真结果的分析,提出合理可行的意见和建议.     

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城市轨道交通网络客流时空分布特征是网络化协同运输组织的基础与核心.本文在系统分析城市轨道交通乘客出行行为的基础上,基于Multi-Agent建模技术,构建了网络客流分布动态仿真模型,应用该模型模拟乘客的网络出行过程,统计分析得到路网的客流分布特征.该模型既能反映乘客网络出行行为全过程,又能满足大规模路网仿真需求.最后,开发了城市轨道交通网络客流仿真系统,通过北京市轨道交通网络的实际数据对模型和算法进行验证.     

铁路旅客客运站集散微观仿真

以大连客运站为例,建立大连铁路客运站进站旅客疏散微观仿真模型。并对大连站旅客到达数、购票人数及安检人数进行研究,在此基础上对大连站的流线影响因素进行评价分析,得出在旅客高峰期车站设备不足,增大旅客排队时间。提出有效建议减轻旅客等待时间。结果证明,模型具有很好的使用效果。     

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在分析实测数据的基础上,针对地铁车站内乘客疏散时间计算问题建立了考虑人群密度、空间环境变化的数学模型。文中分别对乘客下车过程、站台、通道和楼梯的行走过程、使用自动扶梯过程以及通过出口过程进行分析研究,以乘客疏散过程为依据建立基于统计学与排队理论的综合计算模型,给出了适合计算地铁车站内容乘客出站所需疏散时间的方法。本文以西直门地铁站乘客疏散为案例验证了所建立计算模型的有效性及实用性,模型计算结果与观测数据的总体误差约为2.25%,其中仅楼梯阶段与出口的通行时间计算误差超过10%。案例研究结果还表明地铁车站疏散能力存在上限,在进行地铁车站设计与列车运行计划制定的过程中应充分考虑这一限制因素。     

基于乘客超越行为建模的航空登机效率分析

依靠缩短登机时间提升登机效率是降低航空周转成本的重要手段之一。乘客登机时间由登机策略及个体行为等因素共同决定。在采用特定登机策略登机过程中，发生阻塞导致队列行进缓慢时，队列内的乘客可能采取超越行为提升自身行进速度，从而影响登机效率。针对乘客这种超越行为建立微观仿真模型，采用元胞自动机模拟不同登机策略下的乘客登机过程，比较超越行为对不同登机策略效率的影响程度，量化考虑乘客超越行为时登机乘客携带行李比例、登机放行间隔，以及客座率等情景下登机策略的效率。结果表明：在考虑超越行为后，原本不考虑超越行为时登机时间越长策略的登机时间缩减比例越高，乘客行走干扰延误的降低是登机时间缩减的主要原因。在乘客携带行李数量较多或乘客放行间隔较短的情景下，从靠窗到过道依次登机策略的效率优于倒金字塔式策略；在客座率70%的情景下，分4种次序从后到前登机的策略是按列次序登机的最佳策略。     

城市轨道交通故障下客流分布计算及评估方法

为了精细化掌握城市轨道交通故障对乘客出行的影响,对等车、上车和下车过程的客流与列车交互状态进行抽象,建立了站台等待乘客、车内乘客等客流分布数据的计算方法,设计了动态客流仿真算法及乘客服务水平评估指标. 以实际线路为背景,以正常运营场景为参照,计算和评估了故障场景下的客流时空分布,分析了乘客等待时间对列车和站台上客流分布及出行时间的影响. 算例结果表明:具体故障下乘客多等待能通过避免离开而减少部分出行时间,但与正常场景相比,列车满载率高、站台人数多的现象增多;最大等待时间15 min与9 min相比,离开人数减少77.0%,带惩罚的总旅行时间降低超过10.0%,留乘发生率一样,但最大留乘人数增加94.1%,最大等待人数增加29.6%.