考虑洪水漫延过程的地铁车站人员疏散研究

提出一种基于元胞自动机同时分析洪水漫延和人员疏散的新方法,以此研究洪水漫延对行人疏散过程的动态影响.基于元胞自动机原理,利用元胞及其周围相邻元胞上一个时间步长的相关状态变量进行水量转移计算,结合洪水漫延对行人的移动速度和运动方向的影响,建立洪水漫延下人员疏散的分析模型,通过数值仿真研究洪水漫延和人员疏散的动力过程.详细分析不同进水口位置和进水流量对地铁车站应急疏散效率的影响.研究结果表明:有洪水时人员疏散的效率显著低于无洪水的情况;进水流量的增加会导致人员疏散效率降低;进水口位置的不同也会对人员疏散的效率造成很大的影响.     

自激气动力有理函数系数的直接识别算法

有理函数系数识别是基于气动力有理函数逼近的桥梁颤振计算的前提条件. 有理函数滞后项的数量对其系数的识别结果影响较大，现有方法中一般仅考虑单滞后项的有理函数系数识别，易造成气动力描述上的失真，进而导致桥梁颤振计算结果不准确. 基于正弦信号的自激气动力在时域上与有理函数对等的原则，采用最小二乘拟合方法，提出了一种可计入多个滞后项的有理函数系数的直接识别算法. 以薄平板模型为对象，利用强迫振动风洞试验获得了自激气动力，采用该算法直接识别了计入不同滞后项的有理函数系数，并分析了滞后项数量对气动力重构精度影响以及对颤振临界风速计算精度的影响.通过自由振动颤振试验获得了实际的颤振风速，进而与采用识别出的有理函数计算的颤振风速进行对比，结果表明:颤振临界风速的试验值与计算值吻合较好，从而验证了本文所提识别算法的准确性；与现有的有理函数系数识别方法相比，本文提出的识别方法兼顾了效率和精度，可广泛用于实际桥梁断面自激气动力有理函数系数的识别中.      

交汇水域船舶轨迹预测与航行意图识别

针对典型水上交通场景交汇水域，研究了1种数据驱动的船舶轨迹预测与航行意图识别方法。设计CNN+LSTM组合神经网络，通过学习交汇水域船舶的历史轨迹，以CNN+LSTM网络为编码器提取其通航环境及船舶航行时空特征，LSTM与全连接层为解码器同步输出未来时段内船舶轨迹序列和航路选择，从而形成船舶轨迹与航行意图识别模型。同时，引入Dropout网络结构描述该模型的预测不确定性，采用随机关闭CNN+ LSTM核心网络部分神经单元的方式，以相同轨迹序列作为输入获取多组相近的预测结果，根据其统计均值与方差对船舶轨迹预测的不确定性进行量化。以美国沿海某交汇水域公开AIS数据为对象开展实验，创建了该交汇水域船舶航行轨迹数据集，以输入时长60 min，采样频率3 min作为输入条件，Dropout值取0.5，实验结果表明:所提方法对未来60 min时段内的轨迹预测误差为3.946 n mile，航行意图识别准确率达87%，不确定性估计覆盖率达85.7%。与LSTM预测方法相比，当船舶操纵性发生改变时，所提CNN+LSTM模型的轨迹预测误差降低了31.6%，而且兼具船舶航行意图识别及预测不确定性估计能力，有利于智能航行与海事监管技术发展。      

大型科研基地三维可视化智慧安防立体防护 综合平台建设

在物联网技术、5G通信、AI人工智能技术的推动下,应构建一套三维可视化智慧安防立体防护综合平台,使大型科研基地安全防范系统具有更智能化、更人性化的功能,实现大型科研基地的安全防范做到立体防护、智慧管控、应急指挥、运维管理统一调度,统一管理。文章所提的三维可视化智慧安保综合一体平台,集GIS系统、三维仿真、结构化视频监控、大数据可视展示、人员定位、AI人脸识别技术、无人机巡查及无人机反制等系统应用为一体,结合了系统应用、事件应急处置、设备综合运维系统等物联网综合技术的安全防范智能化系统。     

大型邮轮救生艇替代设计定性分析

以大型邮轮救生系统为研究对象,进行大型邮轮救生艇替代设计定性分析。确定替代设计的安全目标和影响替代设计的相关法规,分析受替代设计影响的相关布置和系统以及主要的操作场景。在此基础上开展危险识别,即对各种危险及其事故场景进行分析,并按其相对于所考虑问题的风险水平进行排序,对于风险等级高的事故场景,提出相应的风险控制措施。确定需要通过定量分析作进一步研究的事故场景、采用的性能衡准和评估方法,进而为大型邮轮救生艇替代设计及相关定性分析提供指导。     

一种适用于变轴力柱混合试验的改进BWBN模型及其参数识别

原始的BWBN模型无法很好地描述钢筋混凝土(RC)柱在水平和竖向双向地震作用下的刚度、强度退化以及正负向滞回不对称现象,为了描述这些现象,对原始BWBN模型进行修正.结合16根定轴力柱子的滞回数据,利用改进Park-Ang损伤模型计算柱子强度退化、刚度退化与累计损伤的关系,并相应地对原始模型相关项进行了修正.此外,对变轴力柱用轴力分级插值以及正负向单独计算损伤的方式来考虑变轴力的影响.最后,利用定轴力、变轴力试验数据以及OpenSees的模拟数据对模型有效性进行验证,并计算模型识别数据与试验数据的Pearson相关系数,结果均为强相关,说明模型适用性良好.改进的变轴力BWBN模型能较好地考虑轴力变化对柱子侧向滞回性能的影响,这对于拓宽混合试验应用范围以及实现变轴力柱混合试验有一定意义.同时,本文的研究方法,对未来变轴力恢复模型的研究也有一定参考价值.     

深圳港引航员登离船安全风险识别及控制

介绍深圳港引航站对引航员登离船安全风险的识别与控制措施,包括引航员登离船装置存在的风险识别与控制、港区交通的风险识别与控制、从码头上下引航艇/拖船的风险识别与控制、在引航艇/拖船上的风险识别与控制、来自被引船舶的风险与控制以及应急措施。阐释安全措施的落实与保障机制的运行。指出安全措施的持续改进与完善需要将好的做法、好的措施引入,提升引航员登离船安全水平,以及发现问题、分析原因、制定整改措施,并将措施制度化。     

舰船大数据网络干扰信息高效识别方法

传统方法忽略了对船舶大数据网络干扰信息瞬时特征参数的获取,导致识别精度偏低,为此提出并设计了一种干扰信息的高效识别方法。对大数据网络中的不同干扰信息进行离散化处理,以提取准确的特征参数,对干扰信息进行修正与降噪处理后,采用决策分类的方式,对船舶通信过程中产生的干扰信息进行识别计算,实现干扰信息的高效识别。实验结果表明,高效识别方法能够将大数据网络中的干扰信号准确识别出来,较传统方法的识别精度高出了31.7%,具备极高的有效性。     

幼儿群体单向流运动行为特性分析

现有关于行人群体运动行为的研究和规范绝大部分是以成年人群为主体的研究，关于儿童群体的理论及实验研究非常匮乏，在进行儿童群集运动管理及幼儿相关步行设施设计时往往需要参考以成年人群为主体所获得的理论及经验数据。本文组织了不同情境下(正常情况及应急疏散)幼儿群体的运动实验，通过实验数据对幼儿群体单向流运动的流密速关系、速度离散性、个体超越行为等基本特性进行了定量研究，并和成年人群的相关特性进行比较分析。实验结果表明，幼儿群体单向流的流(速)密关系呈现一种弥散性的分布，其速度的变异系数接近成年人的4~6 倍；此外，相比于成年人群中所表现出的秩序性，幼儿在单向流运动过程中更倾向于发生超越行为，其在通道中的平均位次变化强度接近成年人实验的3倍。本文研究成果有助于进一步了解幼儿群体单向流运动的基本特性，厘清幼儿与成年人群体的行为特性差异，以更好地指导幼儿群集运动的管理，以及为幼儿相关步行设施的设计和评估提供参考。     

上海一体化卡口缉查布控系统建设及应用

为了布控打击涉案车辆、"假套牌"车、机动车"违法大户"和"失格"驾驶人等重点车辆和人员,弥补市内道路卡口缉查布控系统一体化发展的空白,通过整合现有"电子警察"系统和公安交通管理综合应用平台("六合一"平台)等数据资源,利用大数据与智能识别等技术,建设上海一体化卡口缉查布控系统,实现黑名单布控、实时报警展示、卡口设备分布、警员分布等功能。应用效果表明该系统有助于上海缉查布控系统的统一管理,不断提高公安交通科学化、现代化管理体系建设能力和水平,维护上海地区人民生命财产安全。