突发事件下地铁站人员疏散仿真及路径优化研究
发布时间：2021-10-13 11:34
随着我国城市化进程的不断深入,以地铁为代表的城市轨道交通系统已成为城市交通系统中不可或缺的一环。当前,大客流已经成为许多地铁车站的运营常态。大客流情况下,一方面地铁站很容易发生突发事件;另一方面突发事件下地铁站人员疏散是非常困难的,处理不当所造成的后果也极其严重。合理的地铁站人员疏散路径优化是减少突发事件下人员伤亡的重要手段,为了适应我国公共设施应急疏散工作的需要,确保突发事件下人员能够得到快速高效的疏散,本文以地铁站应急疏散为背景,基于安全疏散、人群疏散行为和智能优化算法等理论知识,利用仿真软件对地铁站人员疏散流程进行分析,综合考虑时间、拥挤度以及扰动等各种因素,构建突发事件下地铁站人员疏散路径优化多目标模型,并运用改进的量子蚁群算法进行求解,为地铁站人员疏散问题研究提供了借鉴。本文的主要研究工作如下:首先,以公共设施中的人员应急疏散为主题,对国内外的人员疏散模型以及求解方法进行综述分析,并进行了归纳整理。在理论研究的基础上,以某城市地铁站为背景,建构了该地铁站人员疏散仿真模型,提出了一些改进建议。这部分工作表明了仿真技术在地铁站人员疏散研究领域中发挥着重要作用以及构建考虑拥挤度的疏...
【文章来源】：安徽工业大学安徽省
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
疏散时结伴现象示意图
突发事件下地铁站人员疏散仿真及路径优化研究18一般多出现在亲朋好友一起出行时。在应急疏散过程中，人们之间如果存在较密切的家庭、社会或者血缘联系，往往会使人们结伴疏散，甚至还会出现停留等待、折返现场等现象，这会严重影响到疏散速度，如图2-4。图2-4疏散时结伴现象示意图(2)成拱现象当人们从一个比较宽敞的通道涌向一个较窄的通道或者出口时，恐慌而又焦急的人们为了尽快离开所在区域，不去等待前方行人平稳通过，而冲动的向两侧扩散，集聚出口的两侧边缘，试图挤入正面通行人流中，并与之争夺通行机会，从而造成出口处的人流密度急剧增加，通行速度严重下降，这又会加剧后面的行人采取同样的行为，因此踩踏及其他恶性事故，就不可避免的发生了，如图2-5。图2-5出口处呈拱形分布图(3)串联效应应急疏散过程中，往往疏散量大、通道通行能力有限，一旦疏散过程中通道某个节点发生摔倒以及其他失速事件，后续人流的速度也将下降，依次传递将会导致整个人流的速度下降。即人流的速度取决于最慢的那一部分。类似于串联电路中的电流、电阻特性，如图2-6、图2-7。图2-6正常情形下的疏散示意图
突发事件下地铁站人员疏散仿真及路径优化研究18一般多出现在亲朋好友一起出行时。在应急疏散过程中，人们之间如果存在较密切的家庭、社会或者血缘联系，往往会使人们结伴疏散，甚至还会出现停留等待、折返现场等现象，这会严重影响到疏散速度，如图2-4。图2-4疏散时结伴现象示意图(2)成拱现象当人们从一个比较宽敞的通道涌向一个较窄的通道或者出口时，恐慌而又焦急的人们为了尽快离开所在区域，不去等待前方行人平稳通过，而冲动的向两侧扩散，集聚出口的两侧边缘，试图挤入正面通行人流中，并与之争夺通行机会，从而造成出口处的人流密度急剧增加，通行速度严重下降，这又会加剧后面的行人采取同样的行为，因此踩踏及其他恶性事故，就不可避免的发生了，如图2-5。图2-5出口处呈拱形分布图(3)串联效应应急疏散过程中，往往疏散量大、通道通行能力有限，一旦疏散过程中通道某个节点发生摔倒以及其他失速事件，后续人流的速度也将下降，依次传递将会导致整个人流的速度下降。即人流的速度取决于最慢的那一部分。类似于串联电路中的电流、电阻特性，如图2-6、图2-7。图2-6正常情形下的疏散示意图
【参考文献】：
期刊论文
[1]新型改进量子蚁群算法及其TSP应用[J]. 赵莉,董玉民. 电脑知识与技术. 2017(35)
[2]突发环境下地铁大客流疏散数值模拟[J]. 潘科,修顺延. 大连交通大学学报. 2017(04)
[3]基于正六边形元胞自动机的行人疏散研究[J]. 汪洋,李楠,张磊. 计算机工程. 2017(08)
[4]一种求解TSP问题的改进遗传蚁群算法[J]. 徐练淞,潘大志. 智能计算机与应用. 2017(03)
[5]基于蚁群算法的火灾动态疏散[J]. 傅军栋,刘业辉,李江辉. 华东交通大学学报. 2017(03)
[6]求解TSP的改进信息素二次更新与局部优化蚁群算法[J]. 许凯波,鲁海燕,程毕芸,黄洋. 计算机应用. 2017(06)
[7]基于元胞自动机模型的地铁人员疏散仿真研究[J]. 许爱军,谢依馨. 计算机与数字工程. 2017(05)
[8]高速铁路长大桥梁救援定点的选址决策模型[J]. 李远富,项琴,朱宏伟. 哈尔滨工业大学学报. 2017(03)
[9]地铁火灾应急疏散路线规划与对策[J]. 王起全,王帷先. 中国安全生产科学技术. 2017(03)
[10]基于人群恐慌的地铁应急疏散仿真研究[J]. 孙金龙,王爽,陈文瑛. 安全. 2017(03)
博士论文
[1]城市轨道交通应急疏散的研究[D]. 卢文龙.中国铁道科学研究院 2012
[2]相向行人流自组织行为机理研究[D]. 马剑.中国科学技术大学 2010
硕士论文
[1]地铁车站火灾条件下疏散客流状态的仿真分析[D]. 李意.西南交通大学 2017
[2]基于混合模型的地铁车站行人行为建模与仿真[D]. 陈静.北京交通大学 2017
[3]基于Anylogic的地铁站应急疏散仿真研究[D]. 刘杨.兰州交通大学 2016
[4]拍卖算法研究及其应用[D]. 田苗状.青岛大学 2015
[5]基于蚁群算法的山区高速铁路隧道火灾应急疏散最优路径研究[D]. 周攀.西南交通大学 2015
[6]地铁车站突发灾害下人员疏散应急仿真研究[D]. 许伟伟.新疆大学 2014
[7]基于Pathfinder的地铁站火灾应急疏散仿真研究[D]. 成琳娜.兰州交通大学 2014
[8]大型客运站突发事件客流疏散仿真方法的研究[D]. 张艳芬.北京交通大学 2013
[9]三维蚁群算法的实现与疏散路径优化研究[D]. 李瑞琪.沈阳航空航天大学 2012
[10]基于元胞自动机模型的火灾环境下人员疏散研究[D]. 郑营.北京交通大学 2011
本文编号：3434583
【文章来源】：安徽工业大学安徽省
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
疏散时结伴现象示意图
突发事件下地铁站人员疏散仿真及路径优化研究18一般多出现在亲朋好友一起出行时。在应急疏散过程中，人们之间如果存在较密切的家庭、社会或者血缘联系，往往会使人们结伴疏散，甚至还会出现停留等待、折返现场等现象，这会严重影响到疏散速度，如图2-4。图2-4疏散时结伴现象示意图(2)成拱现象当人们从一个比较宽敞的通道涌向一个较窄的通道或者出口时，恐慌而又焦急的人们为了尽快离开所在区域，不去等待前方行人平稳通过，而冲动的向两侧扩散，集聚出口的两侧边缘，试图挤入正面通行人流中，并与之争夺通行机会，从而造成出口处的人流密度急剧增加，通行速度严重下降，这又会加剧后面的行人采取同样的行为，因此踩踏及其他恶性事故，就不可避免的发生了，如图2-5。图2-5出口处呈拱形分布图(3)串联效应应急疏散过程中，往往疏散量大、通道通行能力有限，一旦疏散过程中通道某个节点发生摔倒以及其他失速事件，后续人流的速度也将下降，依次传递将会导致整个人流的速度下降。即人流的速度取决于最慢的那一部分。类似于串联电路中的电流、电阻特性，如图2-6、图2-7。图2-6正常情形下的疏散示意图
突发事件下地铁站人员疏散仿真及路径优化研究18一般多出现在亲朋好友一起出行时。在应急疏散过程中，人们之间如果存在较密切的家庭、社会或者血缘联系，往往会使人们结伴疏散，甚至还会出现停留等待、折返现场等现象，这会严重影响到疏散速度，如图2-4。图2-4疏散时结伴现象示意图(2)成拱现象当人们从一个比较宽敞的通道涌向一个较窄的通道或者出口时，恐慌而又焦急的人们为了尽快离开所在区域，不去等待前方行人平稳通过，而冲动的向两侧扩散，集聚出口的两侧边缘，试图挤入正面通行人流中，并与之争夺通行机会，从而造成出口处的人流密度急剧增加，通行速度严重下降，这又会加剧后面的行人采取同样的行为，因此踩踏及其他恶性事故，就不可避免的发生了，如图2-5。图2-5出口处呈拱形分布图(3)串联效应应急疏散过程中，往往疏散量大、通道通行能力有限，一旦疏散过程中通道某个节点发生摔倒以及其他失速事件，后续人流的速度也将下降，依次传递将会导致整个人流的速度下降。即人流的速度取决于最慢的那一部分。类似于串联电路中的电流、电阻特性，如图2-6、图2-7。图2-6正常情形下的疏散示意图
【参考文献】：
期刊论文
[1]新型改进量子蚁群算法及其TSP应用[J]. 赵莉,董玉民. 电脑知识与技术. 2017(35)
[2]突发环境下地铁大客流疏散数值模拟[J]. 潘科,修顺延. 大连交通大学学报. 2017(04)
[3]基于正六边形元胞自动机的行人疏散研究[J]. 汪洋,李楠,张磊. 计算机工程. 2017(08)
[4]一种求解TSP问题的改进遗传蚁群算法[J]. 徐练淞,潘大志. 智能计算机与应用. 2017(03)
[5]基于蚁群算法的火灾动态疏散[J]. 傅军栋,刘业辉,李江辉. 华东交通大学学报. 2017(03)
[6]求解TSP的改进信息素二次更新与局部优化蚁群算法[J]. 许凯波,鲁海燕,程毕芸,黄洋. 计算机应用. 2017(06)
[7]基于元胞自动机模型的地铁人员疏散仿真研究[J]. 许爱军,谢依馨. 计算机与数字工程. 2017(05)
[8]高速铁路长大桥梁救援定点的选址决策模型[J]. 李远富,项琴,朱宏伟. 哈尔滨工业大学学报. 2017(03)
[9]地铁火灾应急疏散路线规划与对策[J]. 王起全,王帷先. 中国安全生产科学技术. 2017(03)
[10]基于人群恐慌的地铁应急疏散仿真研究[J]. 孙金龙,王爽,陈文瑛. 安全. 2017(03)
博士论文
[1]城市轨道交通应急疏散的研究[D]. 卢文龙.中国铁道科学研究院 2012
[2]相向行人流自组织行为机理研究[D]. 马剑.中国科学技术大学 2010
硕士论文
[1]地铁车站火灾条件下疏散客流状态的仿真分析[D]. 李意.西南交通大学 2017
[2]基于混合模型的地铁车站行人行为建模与仿真[D]. 陈静.北京交通大学 2017
[3]基于Anylogic的地铁站应急疏散仿真研究[D]. 刘杨.兰州交通大学 2016
[4]拍卖算法研究及其应用[D]. 田苗状.青岛大学 2015
[5]基于蚁群算法的山区高速铁路隧道火灾应急疏散最优路径研究[D]. 周攀.西南交通大学 2015
[6]地铁车站突发灾害下人员疏散应急仿真研究[D]. 许伟伟.新疆大学 2014
[7]基于Pathfinder的地铁站火灾应急疏散仿真研究[D]. 成琳娜.兰州交通大学 2014
[8]大型客运站突发事件客流疏散仿真方法的研究[D]. 张艳芬.北京交通大学 2013
[9]三维蚁群算法的实现与疏散路径优化研究[D]. 李瑞琪.沈阳航空航天大学 2012
[10]基于元胞自动机模型的火灾环境下人员疏散研究[D]. 郑营.北京交通大学 2011
本文编号：3434583
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