基于人工神经网络的公路隧道火灾临界风速预测研究

发布时间：2021-07-31 04:17

　　随着我国公路隧道数量日趋增多,火灾作为隧道最大的安全隐患,其发生的概率也呈逐年上升趋势。临界风速作为隧道火灾纵向通风排烟设计中的关键性参数,它的大小直接决定了是否能够对隧道进行有效的排烟,因此引起了国内外学者的广泛关注。目前对于隧道火灾临界风速的预测研究多是基于某单一影响因素,而对于多种影响因素下的隧道火灾临界风速预测的研究并不多见,但火灾过程中影响临界风速的因素非常多,且很难用现有的数学函数公式进行准确的表达。因此,本文在传统的数值模拟方法的基础上引入BP神经网络技术来对多种影响因素下隧道火灾临界风速的预测展开研究。首先,本文以双车道公路隧道为研究对象,根据公路隧道设计规范建立了全尺寸马蹄形隧道模型,利用FDS模拟研究了火源功率、火源宽度、火源位置、隧道阻塞比和坡度这几个因素对临界风速的影响,得到了临界风速随各影响因素的变化规律,并将所得的模拟计算结果与已有的研究成果进行了对比分析,验证了本模拟结果的可靠性,同时给出了各影响因素对临界风速影响的重要性。其次,将火源功率、火源宽度、火源位置、隧道阻塞比和坡度这5个对临界风速起主要影响的因素作为输入参数,数值模拟实验数据作训练样本,来构建... 

【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

惠山隧道的火灾现场事故图

我国公路隧道火灾起因概率统计图

纵向通风模式示意图


本文编号：3312752