基于Agent的井下透水事故逃生模型研究

为探讨井下发生透水事故时矿工逃生的可能性和成功逃生的比率,帮助矿工在复杂的井下环境和突发事故中准确选择逃生路线,建立了基于Agent的井下透水事故逃生模型。通过对井下人员在灾害中的生理和心理的需求进行分析,提取出了模型的运行规则。利用RePast软件建模仿真矿工的逃生行为,随机地生成逃生路线。模型运行结果表明：在井下发生透水事故时,利用模型生成的逃生路线能够有效降低井下人员的死亡率,帮助Agent安全逃生。     

基于 Agent 的井下透水事故逃生模型研究

为探讨井下发生透水事故时矿工逃生的可能性和成功逃生的比率,帮助矿工在复杂的井下环境和突发事故中准确选择逃生路线,建立了基于 Agent 的井下透水事故逃生模型.通过对井下人员在灾害中的生理和心理的需求进行分析,提取出了模型的运行规则.利用 RePast 软件建模仿真矿工的逃生行为,随机地生成逃生路线.模型运行结果表明:在井下发生透水事故时,利用模型生成的逃生路线能够有效降低井下人员的死亡率,帮助 Agent 安全逃生.     

煤矿井下避灾模型研究

为了研究井下矿工面对灾害时的避灾情况,利用基于Agent的建模仿真方法在RePast仿真平台上建立了煤矿井下避灾模型,并根据井下矿工的实际情况抽象出了Agent的种类.通过对井下矿工面对灾害时的行为模式进行分析,提取出了Agent在面对灾害时的行为决策.通过将Agent的行为决策进行量化,在仿真平台上对矿工的避灾路线实现了仿真.仿真结果表明：该模型能够实时动态地显示矿工的避灾情况,灾害发生时,利用该模型生成的避灾路线能够提高Agent避灾成功的比例.     

基于多Agent的井下逃生仿真模型

利用基于多Agent的建模仿真方法对井下工作人员在遭遇瓦斯爆炸时如何逃生进行研究,采用基于Java的Eclipse开发平台和RePast建模仿真软件构建模型的运行平台,建立了基于多Agent的井下逃生仿真模型。模型仿真井下瓦斯爆炸时矿工的逃生过程。结果表明,利用这一模型能够较好地实现逃生仿真。     

井下火灾中逃生人员健康度评价模型

在井下火灾逃生过程中,矿井人员在有害环境影响下的身体状况对其逃生的成功与否具有决定性作用。提出了井下火灾中逃生人员健康度的概念,综合分析了热辐射、有毒气体、烟尘颗粒及缺氧等危害因素对井下人员健康度的影响。基于模糊综合评价方法,建立了上述危害因素对逃生人员健康度的影响评价模型,并建立了人员在逃生过程中的健康度的动态评价方法。利用火灾模拟软件FDS对井下火灾实例进行了简单模拟,模拟结果验证了该评价方法的实用性和有效性。人员健康度能够对复杂灾害环境中的逃生人员状态进行综合评价,为井下灾害中的逃生路径决策提供量化的标准。     

基于社会力的井下逃生矿工疏散模型研究

针对井下逃生人流的特性,运用博弈理论模拟矿工逃生人流间的复杂交互关系,并通过社会力方程,给出了自驱动力、矿工与矿工群体的相互作用力、矿工和障碍物的相互作用力方程,进而量化了收益矩阵,引入了损益比、视野概念,建立了井下矿工逃生模型,并进行模拟分析。该模型的提出和研究结果,将为进一步完善井下逃生人流疏散研究以及相关研究起到积极的作用。     

紧急逃生的虚拟实训系统的研究

随着计算机技术的发展,虚拟现实系统成为研究人在火灾情况下紧急逃生问题的有效工具。综合考虑技术创新与应用的可行性,笔者设计和开发了一种用于各种危险突发情况下紧急逃生的虚拟实训系统,并且分析了紧急逃生的虚拟实训系统地技术路线和主要构成。该系统可应用于人员疏散演练、各种灾害条件下人们疏散行为研究等各个方面,具有较为广泛的应用前景。     

水下机器人最优逃生线路规划研究与仿真

水下机器人最优逃生路线规划方法在海洋资源探测方面发挥巨大作用;水下环境较为复杂,机器人在逃生过程中规划逃生路线需要考虑复杂的水下环境,建立过多的约束条件;传统的机器人路径规划模型应用到水下时,会导致建模较慢,规划耗时;为了避免上述缺陷,提出基于贪婪遗传算法的水下机器人最优逃生线路规划方法;将自适应遗传算法与贪婪算法相结合,针对水下机器人最优逃生路线规划问题求解,获取最合理的逃生线路,保证水下机器人的安全运行;实验结果表明,利用改进算法进行水下机器人最优逃生路线规划,能够在大量的逃生路线中选取满足逃生约束条件的最优路线,缩短逃生时间,保证逃生效率,最终保证水下机器人的安全逃生。     

洪水逃生最优路线决策方法研究与仿真

研究洪灾中避难路线的准确决策问题.洪水的行动路线带有很强的随机性,行动方向极易发生随机性改变,造成建立的路径选择决策模型很难根据洪水的突发变化进行随机调整,导致逃生路线选择模型的残差过大而发生崩溃.传统的逃生模型都没有考虑随机性突发状况对模型干扰因素,过大的决策模型残差导致洪水中避难路径的准确性不高.为解决上述问题,提出了一种采用特征筛选数据挖掘路径优化模型.选取洪水区域在撤退过程中的路线特征加入到模型中拥有残差决策,利用聚类方法对路线特征进行筛选,建立优化数据挖掘决策模型,从而选取洪水逃生路线.实验结果表明,提出的算法能够提高洪灾中避难路线选择的准确性.     

基于健康度的虚拟火灾逃生行为控制研究

虚拟角色的行为控制是虚拟火灾逃生系统的重要组成部分。在逃生过程中，火灾环境中的各种危害因素会对逃生人员的身体健康产生严重影响，而健康状况又会对逃生人员的逃生行为和速度产生重要影响。为了使虚拟角色的行为控制更加符合这一实际情况，引入了健康度的概念，分析了火灾环境中热辐射、温度、有毒烟气、“贫氧”状况等主要因素对健康状况的影响，以及健康状况对逃生行为的影响，建立了基于健康度的虚拟火灾逃生行为控制模型。实验结果表明，该模型能较真实地模拟火灾逃生行为，有效地提高了虚拟火灾逃生训练的真实感。