考虑避灾心理和灾害影响的疏散仿真方法

在在灾害发生时,安全高效的疏散人群是提高公共安全的重要保障。因此有效可行的疏散仿真方法具有深刻的理论和现实意义。当前主流方法较少考虑与疏散相关的灾害动态演化,为此提出了DERR(Dynamic Evacuation Route Replanning Based on Psychology)方法。DERR方法围绕人群的避灾心理参数进行相关研究,利用A*寻路算法,实时根据灾害区的变化对人群的疏散路径重新规划和优化,以达到更加安全疏散的目的。通过仿真实验展示了本方法在灾害演化下的疏散模拟过程,同时心理避灾参数的加入也使得仿真结果更加贴合现实。     

道路容量不确定情形下可靠应急疏散路径规划问题

本文提出道路容量不确定的基于可靠性的应急疏散路径规划(包含路径的选择和随时间的流量分配)模型.现有的模型假设在制定路径规划时就已知灾害发生后的道路容量,或者为确切不变常数,或者为精确概率分布函数.本文假设道路容量的概率分布难以精确获知,仅知部分分布信息,利用分布鲁棒优化方法,构建寻求以已知信息为特征的不确定集的最坏情形下的可靠疏散路径规划.基于交通流的网络拥塞最小化原则,建立了以最小拥塞概率为目标的机会约束模型,以保证应急疏散路径规划方案分配的流量不超过灾害发生后实际的道路容量,进一步确保路径规划方案的可靠性.给出了求解方法,进行了仿真分析,验证了方法的有效性和疏散路径方案的可靠性.     

基于有限理性路径决策的人员疏散双层模型

人员在疏散过程中难以获得关于疏散路径的全部信息，因此，确定疏散路径时仅能选取满意的而非最优的疏散路径.考虑疏散人员所能获知的疏散路径长度、拥挤程度和危险程度信息构建了人员疏散双层模型.该模型包括上层的人员路径选择模块和下层的人员空间移动模块，分别刻画了个体的有限理性路径选择行为和疏散运动过程.通过实例仿真，分析了出口宽度和有限理性参数对疏散人员路径选择和疏散时间的影响规律，结果可为建筑设计和疏散应急管理提供一定的依据.     

基于改进蚁群算法的建筑火灾疏散路径规划研究

针对综合建筑火灾中人员疏散路径动态规划问题,以待疏散人员所需逃生时间最短为目标,考虑火灾产物和人群密度对人员逃生速度的影响,构建基于改进蚁群算法的人员疏散路径规划模型。建立由障碍物顶点栅格构成的疏散网络数据模型,改进蚁群算法的启发函数、死锁处理策略,引入烟花算法中的爆炸算子优化蚂蚁路径,以某综合建筑为例进行仿真实验。结果表明：该模型不仅能够避免疏散路径经过危险区域,还可根据建筑环境状况和人员分布情况实时调整疏散路径,提高了人员疏散路径安全性。     

虚拟现实的公路BIM感知与工程评价方法研究

虚拟现实为公路建筑信息建模(BIM)从二维到三维的感知和协同提供新的手段。论文分析公路工程特征和交通参与者出行体验的现实需求,研究虚拟驾驶、虚拟飞行、虚拟骑行、虚拟步行、增强现实等公路BIM感知与工程评价方法,结合不同交通参与者对工程评价的具体需求,开展以人为本的公路BIM感知、工程评价、协同工作和设计优化。实验结果表明,虚拟现实的公路BIM感知与工程评价连通了BIM模型与人的感知,有助于实现更高的沟通效率和质量。     

基于增强心理行为异质性的改进社会力模型

模拟焦虑情绪下的人群疏散，对于解决逃生等运动学问题具有重要意义。国内外大多数研究在人群疏散问题中单纯引入焦虑因子这一介质，并未考虑在此类紧急环境下外界关键因素如何影响焦虑因子。提出了改进社会力模型(improving social force model, ISFM)，结合基于Agent的踩踏风险评估，量化了环境关键变量对焦虑因子的影响，引入心理作用力参数，将焦虑因子对现实疏散过程中所造成的影响通过物理矢量的方式作用在模型中。ISFM通过增强个体心理行为异质性，实现了个体运动矢量的选择。对比真实疏散情景，实验结果表明：ISFM更能反映个体疏散行为，更具说服力。     

基于空间划分的疏散仿真方法

现代社会对于公共安全的要求越来越高,人员密集场合的安全越来越引起关注.面对结构复杂的建筑环境,有效分析和预测人员疏散的性能和后果成为建筑设计和公共管理等领域需要认真面对的重大课题.考虑到疏散仿真作为复杂系统仿真的特点,在以往国内外疏散仿真研究的成果基础上,针对复杂的疏散环境,采用基于空间划分的环境建模方法,利用基于感知的划分准则将疏散环境划分成不同的区域或三维空间,结合人员仿真方法和交互的结构框架构成基于空间划分的疏散仿真原型系统.     

舰船双目标应急疏散路线规划模型与算法

军事舰船应急疏散的目的是要在舱室内发生灾害或船体遭受打击时,将处于危险区域内的船员快速的引导转移至安全集结区域或指定战位.本文针对军事舰船的疏散特点,将船员疏散总用时与由于疏散过程中开启密封舱门造成的船体水密损失这对互相矛盾的疏散影响因素作为优化目标,构建了一个双目标最短路混合整数规划模型,并设计了求解该模型的启发式算法,最后通过数值算例对模型与算法进行验证,表明该模型能为制定有针对性的疏散路线方案提供支撑.     

多出口条件行人疏散的元胞自动机模型

在行人疏散元胞自动机模型的基本框架下,提出了一种针对多出口条件的静态场计算方法,该方法能成功解决疏散空间中存在障碍物的问题,在此基础上设计了满足多出口条件行人疏散仿真需要的模型更新规则。之后通过对行人出口选择行为的影响因素进行分析,将行人出口选择行为的影响因素归结为行人主观因素、客观因素和随机因素。根据随机效用理论,用效用描述了行人出口选择行为,建立了行人出口选择行为的多项Log it模型,并以此为基础完善了模型更新规则中的出口选择规则。最后通过计算机编程仿真研究了行人疏散时的理性程度、影响因素的敏感性系数等模型参数对仿真结果的影响。通过仿真表明,该模型能有效地显现多出口条件行人疏散特性。     

基于元胞自动机的智能疏散模型的仿真研究

本文结合元胞自动机对信息表达和机器人对行为表达的优势,将疏散个体看成是具有分析决策能力的智能体,采用模块化结构构建了基于元胞自动机的智能决策模型.通过疏散时间模型、方向选择模型、通道吸引力模型等模块的组合,实现对复杂疏散行为的描述.将模型用于对大型超市疏散过程的描述,模拟仿真和数据分析的结果表明本文所构建的模型能够对个体及群体疏散行为进行逼真的描述,进而说明模型是有效的.     

基于自组织的应急疏散个体间多阶段决策信息传播

自组织行为驱动下,应急疏散系统呈现着显著的阶段性特征。本文构通过构建UEWS模型来描述应急疏散人员多阶段决策的制定与调整,探究个体间决策信息传播对疏散效率的影响。UEWS模型引入系统参数、个体行为参数、状态转移参数及初始化参数,并根据龙格-库塔(Runge-Kutta)算法进行数值模拟及参数的敏感性分析。研究结果表明了个体间多阶段决策信息的传播、友邻效应等对疏散效率的积极作用,恐慌情绪对疏散效果的消极作用等。研究为城市危机与安全管理中应急方案的制定、应急疏散系统的控制与引导工作提供支持。     

基于虚拟现实的水电工程施工动态可视化仿真研究

针对水利水电工程施工动态仿真的复杂性，基于虚拟现实技术，采用高效的图形渲染引擎，进行物理系统的模拟，展现出具有真实感的可实时交互的虚拟场景，并将系统仿真信息与图形紧密结合起来，为水利水电工程的设计、管理提供一种全新的环境，为决策者提供更科学、直观的依据。     

动态系统最优的疏散路线与出发时间综合优化模型

疏散是应急管理的重要内容.区域性疏散涉及到大批车辆的集体性出行,为保证疏散的安全、有序,有必要在疏散规划中合理规定源点车辆的分批次出发时间和路线安排.以往大量研究将疏散路线和出发时间的优化描述为动态网络流优化问题.但在这些模型中,交通流的一个重要特征却没有得到合理反映,即路段走行时间等路网特征的变化不但与时间有关,还依赖于路段或路网的交通负荷.本文提出了一个动态系统最优的疏散路线与出发时间综合优化模型,其中采用基于加载仿真的非解析式子表示流量传播约束,通过其反映路段走行时间随道路负荷变化的实际.设计了基于加载仿真的启发式算法,并给出了一个数值算例.     

用于群体疏散的数字仿真方法研究

群体疏散正日益变得频繁.为了有助于学者与业界应用和研究群体疏散,研究基于当前最新最全的成果,将用于群体疏散的主要数字仿真方法进行整理归纳.通过比较分析认为:元胞自动机模型及格子气模型在时空方面都是离散的,具有很高的计算效率;社会力模型及流体动力学模型在时空方面都是连续的,前者适合描述复杂的群体行为,后者适合描述高密度的群体行为;与前四种模型相比,基于agent模型计算效率最低,但它很容易模拟不同类型的个体(或群体).基于现有这些仿真方法的研究成果,未来的研究趋势将着眼于多种仿真方法的组合应用,并在仿真中充分考虑个体差异特性.尤其是在模型中增加行人的社会心理因素和基于agent的仿真,将是今后描述疏散群体复杂行为的一种主流方法.     

社会行为驱动的疏散仿真方法研究

在紧急疏散场景中,个人具有的典型社会属性会对其疏散行为产生影响。将个体对环境的熟悉程度和个体所属团队这2种社会因素引入并应用到人群疏散仿真中,提出一种疏散仿真方法。利用RVO库的实时避碰技术模拟人群的动态运动过程,通过添加局部目标点以及对局部目标点的选择机制来动态模拟人群不同的社会行为。通过对不同熟悉度的人群以及不同团队数量的人群进行仿真实验,实验结果表明环境熟悉程度和团队因素对疏散时间存在一定影响,仿真结果具有较高真实性。     

基于改进A*算法的多层邮轮疏散系统仿真

为解决海上航行应急疏散效率低下的问题,提出一种基于改进A*算法的应急疏散系统。以网络流模型为基础,采用邻接节点的遍历方式完成路径搜索,并在代价值的计算中加入路径人员密度和路径障碍物的影响,使算法更具实用性。为提升算法效率,对网络进行节点优化,给出单层多出口情况下的多路径择优方案,并考虑在路径发生拥堵时进行二次规划。仿真结果表明：该系统能够为多层大型邮轮上的人员提供一条有效的疏散路径,不仅在安全性方面可以有效避免路段拥堵情况,而且在疏散时间方面较传统A*算法更短,疏散效果更好。     

具有时间约束的电梯节能调度算法

针对电梯节能问题, 提出电梯能耗损失计算方法, 构建具有时间约束的电梯节能调度模型, 应用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)分别对已知目标楼层和预测目标楼层两种情况的电梯节能调度问题进行建模和求解. 通过数值仿真分析, 从等待时间和能耗两方面比较了三种算法(最近服务原则(nearest car, NC)、已知目标楼层的粒子群算法和预测目标楼层的粒子群算法)的性能. 研究结果表明, 与NC算法相比, 在保证80%以上 乘客等待时间小于60s的情况下, 已知目标楼层的PSO算法可以实现系统节能18.2%; 预测目标楼层的PSO算法可以实现系统节 能9.6%. 随着等待时间约束的放宽, PSO算法可获得的节能比例显著增加. 目标楼层的准确性对节能调度具有重要影响, 已知目 标楼层的PSO算法会比预测目标楼层的PSO算法约多节能10%.     

引入目标灰度信息的多假设跟踪方法

在传统的多假设跟踪(MHT)算法中,航迹置信度函数仅利用了目标的位置信息。对于红外搜索与跟踪(IRST)系统中的目标跟踪,还有目标灰度信息可以利用,因此在IRST系统的MHT算法中加入目标的灰度信息来重新构造航迹置信度函数和航迹启动条件,增强了算法抑制虚警的能力。通过跟踪5个高机动目标的仿真过程,对算法性能进行了检验,仿真结果表明,新的算法可以减少航迹数目、减少系统计算时间,并使算法具有更强的抑制噪声的能力。     

结构智能半主动控制系统仿真设计

通过在电液伺服材料性能实验机MTS机上进行磁流变阻尼器动态特性神经网络辨识试验，建立了MR阻尼器的神经网络逆动态特性模型。通过离线训练设计了结构的神经网络辨识器、控制器模型，并提出了MR阻尼器神经网络半主动控制方案。将所建的MR阻尼器的神经网络逆动态模型、结构的神经网络辨识器模型、以及神经网络控制器模型用于结构的神经网络半主动控制并进行仿真，结果表明所建模型及控制方案能够有效降低结构的振动响应，同时最大限度地发挥MR阻尼器的动态特性。     

大型引水工程施工三维可视化仿真系统研究

为了直观、逼真地描述大型引水工程各环节之间复杂的动态时空逻辑关系，提出了大型引水工程三维可视化图形仿真系统。首先，对引水工程三维可视化图形仿真系统进行系统分析，确定系统的开发模式，然后采集数据并进行了仿真计算，再将所得数据以数据库的形式保存并对数据库进行加工处理，将空间数据（矢量数据、形体数据等）和各种属性信息集成在一起，在这些数据库的基础上建立引水工程三维可视化仿真模型及模型库，以方便对模型进行高效的管理，开发了一个能科学、直观、逼真的表现大型引水工程施工的三维可视化图形仿真系统，为工程施工管理决策提供依据。