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高速铁路客运站人员应急疏散研究

发布时间:2017-10-23 08:44

  本文关键词:高速铁路客运站人员应急疏散研究


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【摘要】:高铁车站客流量较大,人群构成复杂,一旦发生突发情况,易造成踩踏、群死群伤等事故的发生,因此,高铁车站的人员安全疏散问题上存在一定的隐患。本文在不同层面分析高铁客运车站的疏散特点,并利用模拟软件模拟人员疏散过程,识别车站内人群疏散瓶颈,提出了车站的应急安全疏散建议,有利于优化车站设计、增强车站安全应急能力。本文的主要研究内容如下:1、总结了不同类型高铁车站的建筑特点、车站功能和站内布局特点,分析了高铁车站的客流特点,针对疏散距离、疏散流线构成方面分析了高铁车站的疏散特点,通过对高铁车站的疏散出口、通道与导向标志的分析阐述了车站在疏散设计上存在的不足,在应急疏散管理与设计体制与疏散演练方面提出高铁车站在疏散管理上存在的问题。2、综合考虑人员、设备、环境层面,总结了对疏散过程有影响的因素阐述了人群的生理特征对疏散的影响,总结了人群的生理特征在疏散过程中产生的极端行为,分析了车站的空间特性,并总结了高铁车站不同疏散设施疏散能力的计算方法,针对不同的出入口数量和布局对疏散效率的影响进行进一步剖析,比较了高铁车站的客流在不同时间和空间上的分布情况,总结了影响高铁车站人群疏散的其他因素,为疏散方案的制定提供依据。3、从站内的人员及设施方面分析了高铁车站瓶颈形成的原因,总结了瓶颈识别的方法以及国内外不同学者、运营公司对轨道交通疏散设施服务水平的分级情况,以第一类模糊模型识别为基础,选用了梯形分布作为模糊子集的计算方法,并以疏散设施的服务水平等级划分作为梯形分布的参数依据,采用“拉开档次”客观赋权法对模糊子集不同的指标进行赋权,从而提出一种基于“拉开档次”祛的疏散瓶颈模糊识别方法,并通过算例进行验证该方法的可实施性。4、利用Anylogic的行人库,选择相应的疏散场景和相关参数,构建疏散场景和疏散流程,编程得到客流疏散数据,将成都东站特定时段和空间的人群进行了疏散仿真。在定性上,分析了高铁车站紧急疏散时不同时间、空间的人群拥堵程度;在定量上,采用基于“拉开档次”祛的疏散瓶颈模糊识别方法,识别人群疏散过程中出现一级瓶颈的时间和区域,并对识别的结果进行了分析。针对分析的结果,提出建议。
【关键词】:高速铁路客运站 应急疏散 疏散模拟 疏散瓶颈
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U298
【目录】:
  • 摘要6-7
  • Abstract7-11
  • 第1章 绪论11-18
  • 1.1 课题研究意义11-12
  • 1.2 国内外研究现状12-15
  • 1.2.1 国外研究现状12-13
  • 1.2.2 国内研究现状13-15
  • 1.3 研究内容15-17
  • 1.4 技术路线17-18
  • 第2章 高铁车站应急疏散现状分析18-23
  • 2.1 高铁车站特点18-21
  • 2.1.1 车站基本特点18-19
  • 2.1.2 车站客流特点19-20
  • 2.1.3 高铁车站人群疏散特点20-21
  • 2.2 高铁车站人群疏散现状分析21-22
  • 2.2.1 疏散设计21
  • 2.2.2 高铁车站疏散管理存在问题21-22
  • 2.3 小结22-23
  • 第3章 高铁车站人群疏散影响因素分析23-40
  • 3.1 人群特性23-27
  • 3.1.1 人群生理特性23-24
  • 3.1.2 人群心理特性24-27
  • 3.2 车站空间特性27-32
  • 3.2.1 出入口27-30
  • 3.2.2 步行通道30-31
  • 3.2.3 楼梯31
  • 3.2.4 闸机31-32
  • 3.3 车站人群时空分布32-36
  • 3.3.1 人群时间分布32-34
  • 3.3.2 人群空间分布34-36
  • 3.4 其他因素36-38
  • 3.4.1 事故因素36-37
  • 3.4.2 应急疏散安全管理37-38
  • 3.4.3 人群对建筑物的熟悉程度38
  • 3.5 小结38-40
  • 第4章 高铁车站人群疏散瓶颈识别40-54
  • 4.1 高铁车站疏散瓶颈定性分析40
  • 4.1.1 瓶颈概念40
  • 4.1.2 瓶颈形成原因40
  • 4.2 人群疏散瓶颈识别方法40-44
  • 4.2.1 静态瓶颈识别方法40-42
  • 4.2.2 动态瓶颈识别方法42-44
  • 4.3 高铁车站人群疏散瓶颈模糊识别方法44-53
  • 4.3.1 模糊模式识别44-46
  • 4.3.2 “拉开档次”赋权法46-47
  • 4.3.3 基于“拉开档次”法的疏散瓶颈模糊识别方法47-51
  • 4.3.4 算例51-53
  • 4.4 小结53-54
  • 第5章 疏散案例分析54-68
  • 5.1 成都东站概况54-55
  • 5.2 成都东站疏散瓶颈识别55-67
  • 5.2.1 Anylogic仿真软件概述55-56
  • 5.2.2 成都东站人群疏散模拟仿真56-59
  • 5.2.3 成都东站人群疏散结果及瓶颈识别59-67
  • 5.3 成都东站疏散建议67
  • 5.4 小结67-68
  • 第6章 结论68-69
  • 6.1 研究成果68
  • 6.2 不足及展望68-69
  • 致谢69-70
  • 参考文献70-74
  • 攻读硕士期间发表论文及科研成果74

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本文编号:1082468

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