基于元胞自动机的应急疏散系统仿真研究

分析了紧急情况下人员疏散的难点,提出了应急系统人员疏散策略,设计了一种基于CA的人员疏散模型.通过模型仿真,分析模型中相关参数对疏散效果的影响,在此基础上对人员疏散模型中地场方法进行改进,模拟结果表明,基于CA的应急疏散仿真能够很好的模拟建筑内人员应急疏散行为及紧急事件的发展情况.同时该仿真方法具有直观性、灵活性和可扩展性,为应急管理研究提供了一个很好的研究思路.     

隧道火灾疏散模型实时仿真算法的实现

由于隧道火灾的人员疏散难题,提出一种基于网格选择的隧道火灾人员疏散模型算法,设计了人员类型、奔跑速度、奔跑方向、人员所在环境等疏散属性参数,建立基于网格化离散场变量和坐标值的仿真模型。该算法克服了常用的元胞自动机算法计算量大,实时仿真比较困难的缺点。最后,利用Open Inventor进行了计算机仿真,并应用该仿真模型进行了分析,从逃生通道对疏散时间的影响及诱导标志设计对疏散时间的影响两方面验证了模型的有效性,并可直观地为安全疏散设计提供理论依据。     

大型场馆人员疏散仿真预测的研究

针对上海世界博览会的客流引导系统中的人员疏散问题提出了基于智能体思想的疏散仿真预测模型.基于智能体的仿真为研究疏散仿真预测提供了一种微观仿真的方法,该方法采用折线步行路径算法实现人员对障碍物的有效规避,考虑人的多种属性,进行了在突发事件下有疏导提示和无疏导提示的人员疏散模拟,以及在疏散过程中人与人之间相互作用可能造成的影响.通过构建某地铁车站的人员疏散模型,对仿真预测得到的结果进行了分析研究,验证了该方法的可行性,利用该结果可提高预案制定的针对性和准确性.同时该方法也可为突发公共事件应急平台提供智能决策支持.     

基于FDS的火灾仿真研究

研究火灾中人员优化疏散、减少损失问题,为获取各种火灾数据,克服实际火灾数据获取困难及体现疏散过程中人员的个体差异性,研究了在公共火灾中的疏散方法,并构建了具有个体差异性的人员疏散模型.研究了火灾仿真软件及基本控制方程.利用FDS( Fire Dynamics Simulator)火灾研究工具软件可较为准确快速地分析复杂的三维火灾问题.以某KTV场所为应用实例,研究FDS的具体应用方法.根据FDS火灾数据,在Java环境下实现了上述模型,并进行了相应的仿真验证.结果表明可为火灾研究和人员疏散提供手段,并对建筑物的布局设计具有一定的指导意义.     

大型建筑物人员疏散仿真系统及实现

人员疏散仿真的关键是模型的选择,为了使仿真结果更加接近实际,基于元胞自动机模型,改进和优化了人员疏散仿真算法,设计了目标元胞选择算法,提出个体竞争力的定义和计算方法,在疏散仿真模型中引入环境熟悉程度和运动方向等因子,设计并实现了疏散仿真系统,实验结果表明,系统能够更加真实地仿真紧急状况下人员疏散的全过程.     

基于Agent的应急疏散模型研究

根据突发事件出现的等级,选择安全区域,并采用适当的疏散方式,选择受灾区域的周边安全区域作为避难所;通过分析影响应急情况下人员选择目的地的因素,对人员疏散行为直观分析并结合人机功效评估,对疏散行为规范,建立基于Agent的应急疏散人员避难所选择模型。通过设定可能影响人员疏散的多种可能因素,该模型能够比较真实地模拟紧急情况下的人员疏散状态。仿真过程与实际情况相似,方法可广泛用于人员应急疏散过程分析研究。     

船舶多出口房间疏散问题研究

为了提高船舶人员疏散效率,针对船舶火灾情况下多出口房间的人员疏散,提出了结合博弈论和社会力模型的疏散优化模型.模型考虑了人员之间的相互作用、人员到出口的距离和出口大小对人员选择出口的影响,用博弈理论得出多出口条件下人员个体的最优决策路线,并对社会力模型中人员动力学进行修正,作为新模型中人员运动的动力学基础.用新模型对多出口无障碍房间进行人员疏散仿真,结果显示,上述模型可以仿真出人员在多出口房间中对出口的优化选择,并能改善基础社会力模型中存在的不足.仿真结果表明,上述模型能有效缩短人员逃离房间的时间,并能模拟多出口条件下人员疏散的场景,为规划和管理多出口房间的疏散提供参考.     

基于物理的真实感火灾疏散仿真

人员的疏散是目前防火防灾研究的热点,但是传统的人员疏散研究多集中于人群疏散的离散仿真及可视化显示,无法逼真地表现个体的疏散行为.从火灾时人员疏散的物理特点出发,考虑不同人在火灾情况下的行为特征,采取几何连续的疏散空间,可较准确地计算人员安全疏散的时间及路径;建立了建筑物、火焰和角色动画的三维模型,动态交互地模拟火灾疏散过程,仿真效果逼真.     

基于Agent的人员疏散系统设计与实现

通过分析Agent与社会力模型在人员疏散方面的应用及疏散模拟中人和建筑物对象的存储方式,利用Agent技术结合人员疏散的动力学模型、改进的路径规划算法和人员在一般情况下的心理因素以及建筑物的不同特点,建立能够正确反映疏散时人员行为的Agent模型,运用C++语言实现基于Agent的人员疏散模拟系统。疏散结果显示,该系统能够较真实地模拟人员疏散过程。     

基于社会力模型的人员逆流行为

为真实地再现人员疏散场景,针对人员疏散过程中的逆流行为问题,提出一种基于社会力模型的人员逆流行为仿真模型,研究在场馆内人员疏散过程中的逆流行为及其对疏散结果的影响。根据社会力模型建立人员疏散模型,采用主从个体之间的吸引力对从个体行动方向的决策作用来描述逆流行为。在有逆流行为情形下的单出口和多出口场馆进行仿真,仿真结果表明,该模型有效且具有可行性,能够模拟出人员疏散过程中的逆流行为,随着逆流个体的增多疏散时间呈非线性增加,在相同情况下主原地等待行为比主不原地等待行为的影响更明显。     

建筑物火灾中的人群疏散研究

建筑物火灾是我国频发的安全事故,所以应研究建筑物火灾人群安全疏散问题。由于在建筑物火灾中,人群疏散时出现拥堵,存在不安全因素,造成人员伤亡。针对在现有的研究中未考虑人员行为的影响,提出了智能体(Agent)的人群行为建模技术在建筑物火灾中的人群疏散仿真中的应用方法。仿真结果显示基于Agent的行为模型可以仿真出人员特性及决策过程对人群疏散的影响,弥补现有的人群疏散模型的不足。仿真结果证明,Agent的行为建模技术具有仿真火灾全过程中人员疏散行为的功能,适用于建筑物火灾中的人群优化疏散策略。     

复杂条件下多层建筑人员协作疏散仿真

研究具有复杂多层协作过程条件下的人员疏散控制系统,就能够比较准确地模拟突发情况下人员的疏散情况。本文对元胞自动机进行了改进,综合人员个体特征和从众心理等各种复杂因素,对具有复杂障碍物的多层建筑中人员疏散过程进行了计算机仿真分析,并给出了人员疏散效率与人员的从众系数、障碍物及出口位置等因素的关系。该仿真能够很好地模拟大型公共场所发生突发事件时人员疏散的情况,对在复杂地理环境及人员特性条件下的多层建筑突发事件疏散策略制定具有一定的实际参考意义。     

基于人机社会力模型的人群疏散算法

针对公共场合紧急情况下人群疏散困难和效果有限的问题,提出一种基于人机社会力模型的机器人疏散人群的方法。首先,基于原始社会力模型提出了一种新的人机社会力模型,该模型在原始社会力模型的基础上加入了机器人对人作用的人机作用力;然后,基于人机社会力模型提出一种新的利用机器人疏散人群的方法,该方法在人群疏散场景中加入运动机器人,通过机器人自身的运动,利用人机作用力影响周围行人的运动状态,减小行人之间的压力,从而达到加快人群运动速度、提高人群疏散效率的目的。在室内封闭场景人群逃生、两群行人交错这两种典型的疏散场景中分别进行仿真实验,并将实验结果与未加入机器人的人群疏散结果进行对比分析,实验结果表明,基于人机社会力模型的机器人疏散人群的方法能够明显加快人群的运动,提高人群的疏散效率。     

人群应急疏散可视仿真研究进展和问题

人群应急疏散可视仿真是用智能体来模拟具有自主感知、情绪和行为能力的人群个体,并采用3维可视的方式来直观呈现人群应急疏散情景,可以为制定人群应急预案提供形象直观的分析方法。本文从人群仿真数据的来源、人群导航模型的构建、人群行为模型、人群情绪感染、人群渲染5个方面概述目前研究的进展,然后从仿真模型的可验证性、人群疏散导航模型的构建、人与环境的物理模型、动物逃生实验与仿真、疏散中的社会行为表现以及人群情绪的可视计算6个角度讨论需要进一步研究的问题。针对需要深入研究的问题,指出借助于紧急事件的视频监控分析和虚拟人群情景的用户调查,有助于完善人群仿真模型。结合物理模型,可以更准确地描述人群应急疏散场景。开展动物逃生实验分析,有助于完善人群运动导航算法。建立人群社会行为模型,可以更详细描述疏散中人群行为的多样性。构建基于多通道感知的人群情绪感染计算方法,可以详尽描述情绪感染的过程。人群应急疏散行为的可视仿真研究在城市的安全管理方面具有重要的应用前景,但其研究仍存在很多亟待解决的问题,综合地运用多学科知识,完善实验手段是进一步推动研究的关键所在。     

基于ACP方法的高层建筑火灾中人员疏散策略研究

高层建筑结构规模巨大、人员众多,而疏散出口数量有限,如何有效安排疏散出口人员分布,提高疏散效率,是火灾应急管理的重要研究内容. 以人为中心的疏散系统是典型的复杂系统,具有难以真实实验分析的困难. 本文基于ACP（人工系统、计算实验、平行执行）方法,以智能体技术为核心建立了人工疏散系统,基于火灾场景,利用计算实验对疏散策略进行了验证、评估,给出了实际疏散系统与人工疏散系统的平行执行实现思想. 最后,通过案例验证了方法的可行性.     

基于GPU的大规模人群疏散模拟*

基于中央处理器(CPU)串行的人群疏散传统方法对于人群规模较少的场景,可以得到良好的疏散模拟效果,但在人群密度较高的场景中,难以达到实时模拟的要求。为了克服上述问题,实现了一种基于图形处理器(GPU)的人群疏散模拟的方法。该方法通过对个体寻径算法的优化,不仅能使个体快速准确地智能寻径,而且将个体寻径独立性与图形处理器高性能计算特性进行结合,充分利用了图形处理器强大的并行计算能力,从而大幅度提高了人群疏散模拟的人群规模,使人群疏散模拟的实时性得到增强。     

人群应急疏散中一种多智能体情绪感染仿真模型

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.     

基于DI-Guy的校园消防训练仿真

针对高校人口密度大、难以高效组织消防训练、缺乏处理应急事件经验等问题,提出一种基于DI-Guy软件的虚拟仿真训练方法。首先利用MultiGen Creator软件建立校园三维模型并加载到DI-Guy的可视化窗口中进行构建,然后模拟火灾发生场景和消防疏散过程,最后对人群疏散方案效果进行数据分析,同时对仿真模拟过程中的一些关键技术,包括利用自定义模型建立、特效实现、人物的行为控制和碰撞检测等进行研究和应用。仿真结果表明,所提出的仿真模型能够合理地反映人群疏散情况,起到良好的展示作用,为校园应急事件在DI-Guy平台的仿真提供可行性方案。