一种基于方向模糊可视域的行人流疏散仿真研究

通过定义行人方向模糊可视域,改进了层次域元胞自动机模型.模型中,行人目标位置选择行为受到距可选位置的相对距离、方向模糊可视域内的行人之间的排斥力和吸引力三种因素的共同作用.分别模拟单个出口和四个出口,行人服从均匀分布的疏散场景.仿真结果显示,该模型不依赖于各因素的影响系数,从而避免了影响系数量化过程的主观性和疏散系统的限制性;该模型能够有效地模拟阻塞聚集,双拖尾等宏观自组织现象;在疏散过程中,如果行人保持一个适中的视野半径,就能够有效地提高行人流疏散效率.该研究有助于相关行人流疏散策略和方案的制定.     

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。     

行人仿真在轻轨车站应急疏散领域的应用

采用基于社会力模型理论的微观行人交通仿真软件Legion,对轻轨车站内部的应急疏散进行模拟,得出车站人员应急疏散所需的最大时间。从而直观地定量化地分析轻轨车站处理突发事件的能力,以引导和调整规划设计、评价设计方案、规划组织方案、应急疏散预案等,更好地辅助轻轨车站的设计、运营决策和组织管理。     

单向通道行人-自行车混合流建模及自组织现象研究

行人和自行车混合行驶是一种常见的非机动车交通组织方式,然而目前对于其混合流动力学的研究十分有限。本文基于社会力模型,提出一种面向行人-自行车混合流的混合流社会力模型(MFSF)解析行人-自行车混合流的运动机理,修正了以往研究中的自行车模型,通过实际道路上行人和自行车混合流的观测数据校准模型,构建仿真平台,最后使用仿真平台重现单向道路中行人和骑行者的自组织现象。根据仿真结果与实测数据流量-密度基本图的对比分析,验证了 MFSF模型的真实性和有效性,并可以看出,MFSF模型可以再现行人和自行车混合流的自组织现象。当行人与骑车者的比例相同时,行人和骑车者的密度越低,骑车者的车道宽度变化就越小;当行人与自行车比例变化时,骑行者的比例越大,骑行者占用的道路越宽,且骑行者的车道宽度越不稳定;如果行人输入显著减少,则自行车者车道宽度显著增加。     

考虑行人摔倒和受伤的斜坡相向流社会力模型

行人在斜坡上运动时,其受力情况、运动速度及心理状态均与在平地运动时不同,难以应用现有社会力模型进行有效仿真.为此,考虑斜坡上行人的运动特征,提出一个改进的社会力模型,此模型基于过往实证数据对行人在斜坡上的期望速度进行了校准,并提出了推搡行为下行人摔倒的概率计算方法,同时,结合行人体重、运动加速度、承受压力及等待时间等实时状态实现了对行人摔倒、受伤及不耐烦心理的模拟.斜坡相向行人流场景仿真结果表明：坡度、行人初始密度的升高会延长人群运动时间,使人均意外发生率上升最高至38.0%;不耐烦心理有助于车道效应的形成,但会降低人群运动效率;行人流基本图中,高坡度下流量-密度关系趋势不如平地明显,各坡度行人平均速度比较接近.     

基于行人运动模型的人群疏散三维仿真

以人群运动过程中人与人和人与建筑之间的相互作用为出发点,探讨了行人群集行为疏散模型及三维仿真问题．建立了一种基于人员行为细节的微观离散仿真模型,采用蒙皮动画和有限状态机技术实现对人物行为和人物模型细节状态的控制,可以实现人群疏散过程的动态三维可视化仿真．     

基于双层协作机制的双向行人流仿真模型

针对现有行人仿真模型在行为特性表示不全面和建筑物空间结构表达、空间单元状态的动态存储及转换、仿真过程及结果可视化等方面存在的缺陷,提出了基于双层协作机制的双向行人流仿真模型.通过对南京地铁新街口站换乘通道内行人行为的实地观测,全面分析了行人在双向通道内的行为特征.在模型中的通道环境层,利用GIS技术进行栅格化并存入空间数据库,在仿真输出阶段应用可视化引擎将场景输出至图形界面;在行人行为层,基于Multi-agent和CA理论建立行人行为决策模型,构建的智能体考虑了行人个体特性和行为.通过计算机仿真,揭示了平均速度与仿真时间步、行人密度的关系.模型成功再现通道内双向行人流的编队成行及相变现象.      

基于模糊逻辑与离散选择模型的混合疏散人口估计模型

为了合理预测潜在危险区域人员是否参与疏散的决策行为, 以模糊逻辑与离散选择模型为理论基础, 构建了能够反映影响人员疏散决策行为的因素及其影响程度的混合预测模型。该模型以二项Logit模型为主体结构, 兼用模糊逻辑对主观、定性变量进行处理, 在显著性分析的基础上, 筛选对疏散决策行为影响较大的解释变量并确定其在效用函数中的系数。采用美国Andrew飓风的疏散行为调查数据, 估计和测试了该混合模型, 并将其与以往相关模型的预测结果进行了对比。分析结果表明: 该混合模型对测试样本的预测准确度达到了85%, 相对于以往的疏散行为预测模型, 对于调查数据具有更高的拟合度和更好的预测效果。     

基于模糊Petri网的网络交互模式的建模

针对基于信任的交互模式的一般性及复杂交互模式的设计问题,对单个交互事件进行扩展,得到了4个基础交互模式.利用模糊Petri网(FPN)描述离散事件之间模糊关系的特点,建立了基于信任的基础交互模式的模型及其模糊交互过程的模型,并分析了它们在计算机网络中的应用.把这4种基础交互模式的模型用于设计基于实体间信任的复杂交互模式及评估其确信度.     

基于模糊神经网络的非线性动态系统建模

根据在柴油机试验中得到的输入和输出数据,利用一种模糊神经网络--自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了描述柴油机动态性能的T-S模糊模型.利用Matlab的模糊工具箱进行仿真,结果表明,该模型可以准确地描述柴油机在整个工作范围内的动态性能.并将ANFIS与BP神经网络做了比较,分析了ANFIS在参数收敛速度及建模精度上的优越性.该模型将被用于柴油机控制系统的性能分析和控制方案设计中.     

基于GIS的建筑火灾中人员疏散仿真模型研究

1 研究意义 （1）人员疏散仿真研究,可以大大缓解火灾科学实验研究中的耗费大量人力、物力的问题,且使用方便,已经成为火灾中人员疏散研究的必然趋势。在当前及今后一段时间的疏散安全性分析中,人们越来越希望在预测必须的人员疏散时间的同时,了解不同情况下人员疏散的行为特征和人群的流动趋势。     

基于有限元理论的行人流社会力仿真模型改进研究

社会力微观行人仿真模型能够体现行人真实运动情况,但其在模拟拥挤状态下的行人运动时存在失真及运算效率低的问题。为此引入有限元分析方法,从模型和算法两方面对社会力模型进行改进,提出基于有限元理论的方法与求解步骤。最后应用该方法对通道内双向行人交通流进行仿真模拟,验证其可行性。     

基于颗粒流离散元方法的行人动力学 模型及仿真研究

离散元方法是分析和求解复杂离散颗粒系统问题的一种高效力学数值模拟方 法,对于提高目前行人动力学模型中的求解效率,细致刻画行人运动中的力学关系具有 优势.本文利用颗粒接触理论中的软球模型描述行人的接触及挤压行为,以现有社会力模 型中的主观运动力作为外部输入,构建了基于颗粒流理论的行人运动模型,并在离散元 EDEM仿真平台上实现.通过对不同密度条件下行人运动行为及平均速度的仿真及统计, 对比实测数据,验证了模型的有效性;通过对比不同仿真平台的计算速度,验证了算法的 高效性.研究结果表明：模拟得到的行人流在不同密度下的行为符合现场观测,模拟所得 行人平均速度数据与实测数据基本吻合,所建模型具有较高计算效率.因此,基于颗粒流 理论的离散元方法能够实现对行人运动的模拟,且具有进一步的研究价值.     

自寻优模糊PID控制器的设计与仿真

本文分析了带单个和多个自调整因子的模糊控制器的优缺点,决定采用修正因子自寻优的模糊ＰＩＤ控制器,它能在系统控制过程中对修正因子进行实时自寻优,以实现控制规则的自调整和自完善,达到提高控制系统品质的目的。     

基于模糊综合评判的智能行程时间预测算法

提出一种智能行程时间预测算法。算法基于交通流量和占有率等实时交通信息,用模糊综合评判的方法实现对行程时间的预测。其核心是由交通流量和占有率构成因素集,把行程时间看成由因素集组成的评判集,通过因素集的隶属度函数确定模糊评判矩阵,从而求出行程时间的定量值。算例验证了算法的预测精度高,拟合程度好,具有一定的可行性。     

基于模糊理论的智能指数平滑行程时间预测算法

在指数平滑算法的基础上,结合模糊理论提出了一种基于模糊理论的智能指数平滑行程时间预测算法。该算法依据指数平滑法的预测误差构造模糊控制器来自适应控制平滑系数,从而自适应修正下一时期的预测值,提高行程时间的预测精度和智能化水平。最后通过实验验证了该算法的可行性、有效性。     

磁流变减振座椅模糊控制器的设计与仿真

采用半主动控制理论和方法,建立了座椅可控磁流变阻尼非线性控制系统的数学模型。采用模糊控制策略设计了控制器,实现阻尼力的连续控制,从而改善座椅的动态特性,提高乘座舒适性。对系统进行了模拟仿真,结果表明减振效果良好,具有实用价值。     

基于模糊预约时间窗的车辆调度问题研究

运输管理是整个物流管理中最重要的部分,车辆管理是运输管理的实现形式;详细介绍了符合物流要求的定位一运输路线安排问题（LRP）的含义、分类和模型建立的过程,在改进C-W算法的基础上,运用模糊预约时间窗,求解车辆调度问题（VSP）。通过实例验证与原结果比较发现,引用模糊预约时间函数不仅可以节省运力资源,而且有利于提高物流企业的服务水平。     

基于可信性测度的模糊车辆路径问题

车辆路径问题(VRP)主要用来寻找有效路径。车辆的起始点都是位于交通中心的仓库,通过车队运输来满足客户对商品的需求。文中介绍不确定条件下的车辆路径问题,即客户的服务时间窗是模糊的。设计一个基于可信性测度的模糊车辆路径模型,并通过模糊模拟和遗传算法的混合智能算法进行求解。最后,结合一个实例说明该模型的应用性和可行性。     

基于CRUISE的汽车建模与仿真

论述了CRUISE软件功能和利用该软件进行汽车建模的方法和过程;以某后轮驱动轿车为例,利用CRUISE软件模拟分析了该轿车性能,得出了该车具有0～100km/h加速时间10.2s良好的动力性和循环百公里油耗11.73L/100km的燃油经济性;同时也得到了该车排放性能不能满足欧-Ⅲ排放标准的结论。仿真结果也验证了利用CRUISE软件分析汽车性能的可行性。