基于改进ACO算法的建筑疏散路径优化研究

针对大型公共建筑存在的结构复杂、消防疏散困难等问题,提出了用于优化疏散路径的改进蚁群算法。首先,针对基本蚁群算法(ACO)引入Dijkstra 算法,并利用Dijkstra 算法计算出全局性较好的次优路径进而对蚁群算法初始信息素分布情况进行了加强。其次,根据火灾的实时情况改进了蚁群算法的转移概率、更新规则、信息素挥发系数、启发函数等。最后,对改进的蚁群算法进行对比仿真实验。实验结果表明该算法具有较强的全局搜索能力以及较高的搜索效率,能够避免算法进入局部最优陷阱,有效提高消防疏散路径规划效率。     

大型建筑物火灾应急疏散避险系统设计

应急疏散及避险引导系统由消防监测信息采集系统、动态路径指示发布系统和数据分析处理器组成,可根据建筑物实际的火灾发生状况动态地进行多种疏散及避险方式的指示.系统应用了Zigbee无线通信技术以及Floyd—Warshall算法和避险方式智能决策方法,已有效应用于城市公共建筑防灾减灾服务平台建设及应用示范项目中.     

浅析大空间公共建筑消防疏散设计

通过分析大空间公共建筑消防疏散设计中存在的主要问题,结合某市大型科学技术馆的消防疏散设计,通过对疏散设计难点进行分析,提出采用性能化设计及评估方法,以寻求大空间公共建筑合理、可靠、实用的消防疏散设计方案.     

基于BIM的建筑消防疏散路径规划研究

总结传统的二维消防疏散方式存在的问题,如疏散引导形式单一,静态的疏散引导表达等。利用BIM技术建立建筑消防疏散模型,结合自适应蚁群算法对建筑消防疏散路径进行规划,实现了建筑消防疏散路径的三维实时动态规划。案例应用表明,该方法得到的火灾疏散路径更加智能、安全。     

大型公共建筑防火安全疏散设计探究

大型公共建筑内部人口密度高、人流量较大,一旦发生火灾事故通常会危及人民群众的生命财产安全。因此,做好大型公共建筑内部的防火安全疏散设计工作,确保在火灾发生后能够第一时间有效疏散被困人员,才能最大限度降低火灾造成的损失,有效避免重大伤亡事故的发生。通过对大型公共建筑的火灾特点和火灾原因进行逐一分析,探索大型公共建筑防火安全疏散设计的有效策略。     

浅析火灾应急照明及疏散标志灯的控制

《建筑设计防火规范》、《高层民用建筑设计防火规范》对公共建筑的封闭楼梯间、防烟楼梯及其前室、观众厅、展览厅、多功能厅、餐厅和商业厅等人员密集的场所 ,公共建筑内的疏散走道 ,应设应急照明及疏散指示标志灯作了明确规定。对应急照明及疏散指示灯的控制要求 ,在《火灾自动报警系统设计规范》第 6 .3.1.8条指出 :消防控制室在确认火灾后 ,应能切断有关部位的非消防电源 ,并接通警报装置及火灾应急照明灯和疏散标志灯。如何满足消防疏散用照明的要求 ,在高层写字楼通常根据消防疏散的需要将公共照明与事故照明结合起来 ,应急照明的电…     

超高层公共建筑消防电气设计中需解决的技术问题

在建筑出现火灾危险时,消防电气设备能够有效控制和消灭火灾问题,为人员疏散提供保障,降低火灾造成的一系列损失,而要想达到这个目标,超高层公共建筑的消防电气系统需要投入更多的资金,系统运行过程中涉及更多的设备,整体运行标准和要求较高,这就导致超高层公共建筑消防电气系统设计较为复杂。论文阐述了超高层公共建筑消防电气设计的重要性及主要内容,重点分析了消防供配电系统、火灾报警系统、应急照明系统3部分的设计情况。     

多参数耦合条件下人群疏散路径优化模型

针对火灾条件下疏散路径优化问题,通过整合经验公式、动态调整网络结构的方式综合考虑人群密度参数、通行容量参数和火灾烟气消光系数参数,建立了基于网络流理论,以最短疏散时间为目标函数,单源点、多出口疏散条件下多参数耦合的人群疏散路径优化模型,并根据最短路问题的求解方式,提出了基于Dijkstra算法的多参数耦合动态约束路径择优的算法,给出了求解步骤。通过计算实例,求解最优疏散路径组,以及每一条路径的疏散时间和疏散人数,验证模型的合理性和算法的可行性,探讨了疏散网络动态变化过程中的疏散网络节点的相对重要性问题。     

一种用于火灾疏散路径动态规划的算法

针对火灾发生时现有的疏散路径不能根据火情实时更改,可能会将逃生人员引向着火现场从而引起更大危险的问题,提出了一种用于火灾疏散路径动态规划的新型改进蚁群算法(Novel Improved Ant Colony Algorithm,NIACA)。首先通过A*算法提高初始信息素浓度,接着提出受火灾因素影响的当量距离改进启发函数,然后改进信息素更新规则来加快蚂蚁最优路径搜索速度,最后对路径进行平滑策略处理。实验结果表明,与原始蚁群算法相比,本文算法降低了算法前期盲目性,动态搜索能力强,能避免算法陷入局部最优,在火灾发生时能够快速准确地规划疏散路径,将逃生人员快速安全疏散到远离火场的安全出口。     

高层商业室内步行街消防设计分析

以某高层大型购物中心为例,运用火灾动力学模拟软件FDS,通过设置火灾场景分析其火灾烟气控制设计的难点,利用PathFinder软件开展疏散仿真,针对准室外(内天井)区域、经营区、辅助疏散系统等,从防火分隔、安全疏散、自动灭火系统、防排烟设施等多角度,提出性能化设计解决方案,并验证消防设计的可靠性,提出火灾烟气控制及人员疏散设计思路。     

孤立森林算法的灭火救援疏散路径规划方法

针对建筑火灾中人员疏散路径规划问题,提出基于孤立森林算法的灭火救援疏散路径规划的方法。运用布置在火灾现场的无线传感器网络采集火灾环境信息,构建火灾数据样本,随机分割并训练火灾数据样本,创建多个孤立二叉树组建孤立森林,识别火灾异常数据,获得着火点及障碍物位置,并以栅格法构建火灾救援环境动态地图为基础,通过更新位置节点当量距离、信息素浓度以及信息素挥发因子的改进蚁群算法,构建救援疏散路径组合优化模型,规划出最佳灭火救援疏散路径。测试结果表明：该方法可准确检测火灾中的着火点位置,可在多起点、多终点的救援疏散路径规划中更好地避开着火点和障碍物,快速、合理地规划出最佳灭火救援疏散路径。     

直角坐标机器人灭火系统研究

针对电信机房、数据存储中心等区域,设计了一种直角坐标机器人灭火系统。结合热释电传感器和摄像监视系统实现火源的精准定位,利用多目标模拟退火算法优化机器人行进路径,实现火灾的快速扑灭。在密闭机房内进行模拟实验,验证灭火系统的性能。实验结果表明：所设计的直角坐标灭火机器人在行进中不会出现位移冲突,且能够根据火源位置寻找到最优灭火路径,实现快速高效灭火。     

教学建筑室内火灾应急疏散路径寻优算法研究

为解决建筑内人员疏散模拟时间长、效率低、无法根据火灾情况改变疏散方向的问题,提出一种新型的混合路径规划算法。首先,在A*算法中加入奖惩机制并对启发函数进行改进。其次,通过改进斥力函数解决人工势场算法易陷入局部极小值的问题。最后,将两种算法组合,构成一种混合路径规划算法。通过对某教学建筑应用BIM和PyroSim软件进行建模与分析,验证混合路径规划算法的可行性。结果表明,所提算法不仅能够快速找到最优疏散路径,还可以避免疏散路径经过危险区域。与单一算法相比,混合路径规划算法遍历节点个数更少,路径平滑性与路径规划效果更好,路径规划效率更高。     

基于火灾场景的建筑物人员疏散研究

以南京某高校图书馆为例,依据“最不利影响”原则,充分考虑气象因子、建筑结构和可燃物等环境因子,利用建筑信息模型和时空分析模型模拟火灾产生因素的时空规律,构建火灾场景,剖析人员疏散时所能承受危险源的阈值,获取了4个季节建筑物内部的危险区域。结合室内路网模型和路径搜索算法,规划设计了人员疏散的生命安全保障路径,且与时间最短路径和距离最短路径进行对比分析,评估生命保障路径的疏散效果。通过上述研究,实现建筑物火灾的时空模拟和人员疏散的动态规划,为制定城市火灾应急响应的适应性措施提供理论基础和技术支持。     

基于改进的A*和人工势场算法的火灾路径规划

传统火灾疏散过程中疏散指示灯指示方向固定,无法根据火灾情况改变疏散方向,为了解决这种情况,提出改进的A*算法和人工势场算法,对火灾发生时的人群疏散路径进行规划.通过优化g值、改进OPEN列表存储结构的方法改进A*算法,通过改进引力函数、加入虚拟侧向力的方法改进人工势场算法,以达到火灾应急疏散的要求,即快速找到疏散路径的...     

基于改进蚁群算法的室内疏散路径优化

针对传统蚁群算法在解决室内疏散问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺陷问题,将火场的动态参数引入到蚁群算法中,对其路径选择策略、启发函数和信息素更新策略进行改进,为整个疏散群体求解更优的疏散路径。运用改进的蚁群算法对室内人员的疏散路径进行动态规划,考虑了路径的实时拥挤度,避免了疏散人员局部实现路径优化的瓶颈效应。将分析结果与基本蚁群算法的规划结果进行比较验证,研究结果显示,优化算法缩短了疏散时间和规划路径,提高了疏散效率和搜索速度。     

基于Floyd 的化工园区毒气泄漏人员疏散路径规划

提出基于Floyd算法的化工园区有毒气体泄漏人员疏散路径规划,利用高斯烟团模型模拟有毒气体泄漏后在大气中的动态扩散过程,在保证疏散路线安全的条件下,运用Floyd算法计算最优疏散路径。研究给出了一套针对化工园区液氨泄漏事故人员疏散路径选择的优化方案,通过案例研究表明,该模型科学合理,可为化工园区内大多数建筑提供最优疏散路径。     

基于Wi-Fi探针的火灾人员被动定位系统设计

当商场等公共区域发生火灾时,室内人员难以确定自身位置,错误判断火灾形势,造成安全疏散困难,而传统疏散示意图等标识手段仅能提供一般性意见,无法显示危险区域,安全疏散适用性较低。针对此情况,提出了基于Wi-Fi探针的火灾人员被动定位系统,系统使用Wi-Fi探针并采用被动定位方式进行区域人员定位,该系统可以生成区域人员分布热力图并标记火灾危险区域,提出WCS-KNN定位算法。结果表明：WCS-KNN算法比其他算法的定位精度最高提高了23.46%,运行时间最高缩短了10.75%,火灾人员被动定位系统能在火灾发生时确定人员分布及火灾危险区域并利用广播、区域智能疏散显示屏等手段引导人员安全疏散,并可在火灾中持续工作,该系统相较于传统疏散手段具有更好的适用性。