摘要：该文以城市内某大学校园为例,研究了考虑地震灾害的城市人员密集区域应急疏散路线规划问题。首先,根据文献与现场调研确定了校园内可利用的避难场所;其次,根据不同地震加速度条件下建筑物外围墙体坠落对疏散路线通行宽度的影响,提出了"疏散虚拟墙体"概念;然后,利用Pathfinder软件(试用版)进行不同地震加速度、不同人群分布等条件下的人员逃生疏散仿真模拟,并结合人员应对行为及人群疏散过程中可能出现的出口成拱现象,对人员疏散方案进行了优化;最后,通过人员逃生疏散仿真结果对比,确定了人员疏散方案,为改善校园安全管理水平提供了支持。

摘要：通过车站环境构成及其对乘客疏散行为作用的分析,提出以设施或设备为目标点的吸引势能场和以事件或障碍物为核心的排斥势能场计算模型,并设计基于最短距离的势能场迭代生成算法。在此基础上,提出势能场模型和改进社会力模型的融合方法,建立突发事件下地铁车站应急疏散动态仿真模型。最后,利用Unity平台和C#编程开发技术对上述模型进行了初步实验验证与效果分析。

摘要：随着信息技术、智能物联网技术以及机器学习理论的飞速发展,时空感知数据为应急灾害救援提供了新的视角,综合利用时空感知数据进行灾区态势信息感知与提取,可以为应急救援形成新的着力点.由于时空感知数据拥有丰富的语义信息和较高的实用价值,并且对灾害救援具有积极引导作用,因此,研究和利用时空感知数据进行应急疏散,是一项具有现实意义的工作.本文重点聚焦面向时空感知数据下的资源受限的人群应急疏散规划问题,研究了基于时空感知数据的人群应急疏散规划模型与方法,以期为应急救援提供积极的思路和技术保证.首先,分析了时空感知数据对人群应急疏散的作用;其次,提出了基于时空感知数据的应急疏散框架,并设计了一种基于行人流量预测的应急疏散场所推荐算法,还构建了一种考虑疏散偏好的应急疏散人群分配整数规划模型;然后,提出了一种全局最优疏散路径规划算法,接着将应急疏散路径规划问题转化为多组疏散路径规划查询问题,并通过使用网络扩展策略和剪枝策略,进一步设计了一种面向全局最优疏散路径规划查询的求解算法,来解决多组疏散路径规划查询问题.此外,为了提高应急疏散路径搜索结果的质量,还设计了一种改进算法,对全局最优疏散路径规划查询算法生成的路径组合,进行改进和优化.最后,通过大量实验分析与评估,充分验证了所提方法与模型的有效性.

摘要：视觉标识系统在体育场馆的应急疏散中起着关键的作用。在无源情况下能够自行发光的长余辉材料被认为是制作应急指示标识的理想材料。然而,长余辉材料大多为粉末颗粒,需要制成不同的应用形态以满足不同场景。本文对目前长余辉材料的应用形态进行梳理和总结,分别从长余辉荧光粉-玻璃复合材料、长余辉荧光粉-硅胶/聚合物复合材料、长余辉荧光粉-包覆材料和纳米长余辉荧光材料等方面阐述了不同材料形态的应用效果。文中指出,长余辉材料应用于应急标识的关键问题是通过包覆介质与外界环境隔绝。与此同时,应避免介质本身与长余辉材料起反应。另外,介质材料还应具有防火、防水和低成本等要求。未来,除了进一步拓展现有应用形态,如包覆并制成涂料、水泥沙浆,与聚合物、玻璃复合等,还应研究长余辉材料与介质的反应机理以及复合后的力学性能变化,并探索新型包覆介质。

摘要：城市应急避难所的空间配置一直是灾害防治和城市安全研究领域的热点问题。本文以城市居民尽快地,尽少拥挤地到达满足容纳需求的应急避难所为目标,整合遥感影像数据、高精度人口分布数据、交通路网数据和专家知识等数据,综合运用智能体模型和多准则决策方法,对城市避难所空间配置开展研究。本文设计了三类与应急疏散相关的智能体:政府智能体、避难所智能体和居民智能体,来实现应急疏散的模拟,并根据模拟结果支持应急避难所的空间选址和配置。选址方法上运用了多准则决策方法和权重敏感性分析,在选址高适宜区域内选定避难所的新建方案。以新的避难所空间布局和配置为条件,执行新一轮的应急疏散模拟过程,实现选址的循环优化,从而获得最终的避难所空间配置方案。本文以上海市静安区的应急避难所空间配置分析为案例,生成了该区域应急避难所的详细空间配置方案,该方案能帮助居民在尽少拥挤风险下尽快疏散到附近的避难所。本文提出的方法充实了中国城市避难所选址的相关理论与可操作性的技术基础,为其他地区开展避难所的配置工作提供借鉴与参考。

摘要：实施科学有效的应急疏散策略对提高城市交通应急响应能力、节约救援时间和降低灾害带来的生命财产损失具有重要的作用.疏散路线的构建和各疏散路口的路网分配问题是应急疏散问题的关键所在.在描述路网疏散问题的基础上,构建了以总疏散时间最小化为目标的疏散模型,并运用庞特里亚金最大值原理获得模型的最优解条件.设计了疏散路线构造算法和路口车辆分配算法,用于引导待疏散车辆迅速地疏散到安全区域.在疏散过程中引入反馈思想,利用实时的路网状态信息对疏散策略进行更新调整.仿真结果表明所提出的模型和算法能较好地对路网进行应急疏散.

摘要：利用情景模拟方法为被试营造了应急疏散的驾驶环境,以主观量表、心电仪等实验心理学手段从主观和客观2方面对所营造的应急疏散驾驶环境的有效性进行了验证.对驾驶模拟舱采集的数据使用灰色综合关联度进行关联分析,以后车加速度为参考序列,以被试车车速、前车车速、两车速度差、车头间距、前车加速度为比较序列计算其关联系数,最终选择前车加速度、两车速度差、前车车速指标作为神经网络的输入向量.设计BP神经网络的结构,网络输出为被试车加速度.利用实测数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,结果表明模型仿真效果良好.

摘要：基于路网应急疏散问题的实际需求,提出以路径流量为决策变量,以疏散流量最大、疏散路线最短和可靠性最高为目标的多目标优化模型,综合考虑了应急疏散的时效性、经济性和安全性,并设计自适应小生境Pareto遗传算法对模型进行求解。以某地区实际路网为例进行模拟分析,验证了算法的有效性和可行性。

摘要：为了从情绪的视角分析紧急情境下人群的疏散行为,梳理了现有情绪感染的研究工作,总结了人群紧急状况下行为特点.采用智能体描述人群个体,提出一种多智能体情绪感染模型.其主体框架分为感知层、情绪层、感染层、行为层和行动层.归纳了产生情绪感染现象的3个条件及情绪感染的3个规则,提出了情绪感染的算法,考虑个体的个性和个体间距离因素,采用情绪强度和人群紧密度来计算个体疏散速度.用C#语言编制了仿真实验,采用真实的地震疏散案例,验证了仿真疏散时间和实际观测的基本一致.通过与以往基于传染病思路的情绪感染模型对比,所提出的模型可以更好地描述情绪感染从局部到整体的过程.实验结果表明,所提出的模型可以推演情绪驱动下的群体聚集行为,有望为制定应急疏散预案提供一种可视化分析方法.

摘要：为有效解决应急疏散路线中存在的延误问题,以总体疏散费用最小为目标,以消除冲突点,减少交织点,并且以流量守恒、流量非负、节点和弧段的通行能力限制等为约束条件,提出了基于车道层面的路网模型。利用Lingo软件,分别对应用基于车道层面的疏散扩展网络流模型以及应用基于路段层面的节点-弧网络模型进行求解,并以4个交叉口网络为例进行了对比分析。计算结果表明:与应用基于路段层面的节点-弧网络模型相比,应用基于车道层面的扩展网络流模型节约了4 ***-1的出行费用,出行成本降低了25%,该模型在使疏散费用最小化的同时,减少了交织情况产生的延误,具有较高的疏散效率。