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考虑群组行为的人员运动实验与模型研究

发布时间:2020-05-25 14:33
【摘要】:科学合理地量化行人的运动行为,不仅能为行人交通设施的设计提供可靠依据,并且可为行人应急疏散方案的制定提供技术支持。人的社会属性使得群组运动非常普遍,行人的这种运动行为已引起国内外研究者的密切关注。为了深入了解群组的行为特性及其对行人交通的影响,我们采用实验与模拟相结合的方法研究人员运动行为,构建考虑群组行为的人员运动模型。 为了探究行人成组行走时的心理特性和运动特性,本文开展了群组运动的问卷调查和观测实验。我们主要从群组普遍性、群组大小、群组成员间的人际距离、信息传递、互助行为等方面分析了行人成组运动时的心理行为,结果表明:同伴间的群体意识非常强烈,且这种心理会对行人的运动特性产生影响,不应该忽略群组运动对实际疏散过程的影响。在观测实验中,主要关注了同一群组内行人运动的相似性和不同群组类型的运动差异性;结果表明:和单个行人相比,行人成组行走会降低行人的运动速度;同一群组内,行人的速度、迈步频率、偏向角度有高度的相似性;性别对两人组的运动速度影响较小,而对两人组的运动频率影响比较明显;由于社会关系的不同,情侣组和普通朋友组的人际距离、迈步频率及速度的差异较大。 为了更加细致地分析群组间、群组与环境间的相互作用,本文开展了四类实验:群组在通道内运动实验、群组绕障运动实验、群组相向运动实验及群组交叉运动实验。通过对群组在通道内运动实验的分析发现:对于小群组来说,并肩行走是群组成员最倾向的运动模式;随着通道宽度的增加,群组的轨迹、速度、构型、成员间差异性都会发生变化。通过对群组绕障实验的分析,获得子行大绕行障碍物的决策时间、决策距离及行人与障碍物、墙壁的特征距离;发现:尽管群组大小不同,但是群组成员绕行的决策时间及决策距离大致相同,决策时间约为1.5s,决策距离约为2m,行人与障碍物的特征距离约为0.50m,与墙壁的特征距离为0.3m。通过对相向群组运动实验的分析发现:面对相向行人冲突,行人采取绕障行为的决策时间一般在相遇前1.3s~2s,决策距离在相遇前1.8m~3m,相向行人相遇后,群组成员一般需要0.37s~1s,行走0.5m~1.2m恢复绕行前运动方向;相对于大群组行人,小群组行人的决策时间和决策距离稍大,而恢复时间及恢复距离要稍小,这可能跟群组运动的灵活性及运动竞争力有关。通过对群组交叉运动实验的分析,我们发现了多种解决冲突的方式:加速前向绕行、减速后向绕行、等待绕行、相遇前保持低速运动等;从发生运动偏移的频次来看,小群组的行人更容易发生侧向偏移;当群组较小时,群组在交叉区域前后,速度变化不大;随着群组的增大,行人速度下降越明显;且群组达到十字交叉区域的先后顺序对群组行走优势有明显的影响。 为了研究行人成组行为对行人运动效率的影响,在传统的场域模型基础上,通过引入群组场,获得了考虑群组行为的人员运动模型;参照静态场的设置方法,本文提出了两种基本的群组场生成方法,即:由群组中心生成群组场(方法1)和由群组领导者生成群组场(方法2),并将该模型用于相向行人流的模拟。通过模拟发现:相同密度下,含有群组的人群更容易发生拥堵,并且随着群组的增大,人群的拥塞密度呈现减小的趋势;对比方法1和方法2的模拟结果发现,采用方法2的模拟结果优于方法1;另外,我们研究了相向行人非对称进入及运动倾向对群组运动系统的影响,相向行人数目越均衡,人群运动效率越小;群组越大,行人动力系统受相向行人比例的影响也越大。 出口是疏散系统中关键的组成部分,合理科学地描述出口的影响能够保证模型预测疏散结果的准确性。以场域模型为基础,通过引入虚拟参考点的思想,提出了一种静态场设置方法,来改善场域模型在模拟宽出口场景的不足。通过对大量场景的模拟,最终得到了虚拟参考点的位置和出口宽度的回归方程,并采用传统方法和改进后的方法对同一个场景进行了模拟,得到了速度场和密度场及疏散时间,结果表明:改进后的方法明显优于传统方法。根据上述研究结果,提出了一种出口指示牌安装设置方法,能够更好地反应出口的影响。
【图文】:

墨西哥人,真实场景,发起者,情绪


图1.4墨西哥人浪)人浪真实场景图,(右)人浪形成的概率随着发起者的数量及情绪阈值图片来源于文献[43]波是密度随空间和时间周期性的波动现象。当行人密度较大时,挤而停止前进,后面的行人继而也会受到影响即停止,从而导致

行人,成组,人行道


图1.5行人成组通过人行道型研究的快速发展使其在很多研究领域得到了广泛由于开展真实场景下人员疏散实验的安全性人员动力学研宄的重要方法和手段,行人动运动模型,研究人员疏散的规律和特征。,划分的依据不同,模型的分类也就不同。宏观模型和微观模型;按照行人间相互作用型和基于受力的模型;按照对时间和空间分离散模型。人群的运动当作为流体的流动,,利用水力学,这种模型主要是用平均速度、集体密度、即针对人群中的个体建立模型,可以方便地
【学位授予单位】:中国科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:U491.226

【参考文献】

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本文编号:2680295

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