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随着我国经济水平的提高,大型高层建筑不断拔地而起,火灾安全问题也成为社会关注的焦点.火灾安全疏散是保证生命安全的重要手段之一,因此,制定有效的疏散方案是现今研究的重要课题.对于可能出现的火灾隐患,进行温度及烟气发展规律模拟,特别是人员疏散的模拟很有必要.本文采用数值模拟的方法,针对医院,利用BIM技术构建消防信息模型,... 相似文献
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商场消防安全疏散问题及对策 总被引:1,自引:0,他引:1
刘思明 《消防技术与产品信息》2011,(12):53-54
针对当前商场安全疏散条件存在的一些问题进行了分析,结合相关消防技术规范和实际情况,提出了相应的解决方法。 相似文献
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张文平 《消防技术与产品信息》2011,(3):13-15
通过滁州市大剧院工程防火设计中遇到的防火分隔、安全疏散、消防设备选型等一些难点,从工程的实际情况进行分析,进而阐述当前大型公共建筑防火设计的要点和难点,提出解决问题的方法。 相似文献
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越江隧道为人员密集型场所,针对火灾消防逃生的需求,系统地介绍智能消防疏散指示系统。以龙耀路越江隧道为例,从系统设置、布线、工作方式和效果等角度阐述了该系统在越江隧道中的实际应用。 相似文献
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为更好地给教学楼火灾疏散提供依据,利用BIM模型对某高校五层教学楼进行火灾模拟和人员安全疏散模拟,分析该教学楼内四个楼梯间的烟气温度分布、烟气能见度和CO浓度等变化规律,比较在不同楼梯间人员可用安全疏散时间的ASET和必需安全疏散时间RSET两者之间大小关系,并比较不同措施对疏散率的影响。研究表明,有人员引导和使用外挂楼梯都能大幅度提高疏散效率。 相似文献
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现代建筑设计趋于多样化,内部结构和功能越来越复杂,而传统疏散系统逃生指示方向固定、人员疏散时间较长,火灾发生时,不能够及时改变指示方向,易将逃生人员导向危险区域,威胁被困人员生命安全。该文提出了一种Dijkstra-ACO混合路径动态规划算法,在Dijkstra算法获得全局最优路径的基础上再采用蚁群优化(ACO)算法对每个节点进一步优化以获取最优路径,并节省算法运行时间。通过实验仿真验证了混合算法的有效性,能够根据起火点动态规划疏散路径,及时调整疏散指示方向,为火场中人员疏散逃生赢得宝贵时间。
相似文献29.
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。 相似文献
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