火災(zāi)可見性、報警語音和個體特征對地下商業(yè)建筑人員消防疏散預(yù)動作時間的影響
【文章頁數(shù)】:11 頁
【部分圖文】:
圖1消防性能化設(shè)計中的ASET/RSET模型
預(yù)動作時間的影響因素是該領(lǐng)域研究中的一項關(guān)鍵課題[11]。研究已證實影響預(yù)動作時間的潛在因素眾多,包括火災(zāi)特征、消防管理設(shè)施、建筑類型、人員特征、室內(nèi)環(huán)境設(shè)計等,并且存在文化地域差異[4-5,12-13]。風(fēng)險感知(Riskperception)理論框架通常用來闡釋人員在火災(zāi)中....
圖2Temporalthree火災(zāi)報警信號聲模型
3)在正式場景中,每位被試者隨機(jī)參與一個試驗場景。正式場景試驗流程見圖4(b):進(jìn)入虛擬場景并出現(xiàn)在地圖A點,沿一個提示的路徑B引導(dǎo)進(jìn)行一項購物任務(wù),到達(dá)C商店(3m×6m)后,提示購買商品并結(jié)算(商店內(nèi)沒有其他虛擬人物),取得商品后發(fā)生火災(zāi),場景內(nèi)燈光關(guān)閉,僅有疏散應(yīng)急指....
圖3試驗場景分組設(shè)置
圖2Temporalthree火災(zāi)報警信號聲模型4)如5min內(nèi)未離開商店視為疏散響應(yīng)失敗,10min內(nèi)離開商店但未到達(dá)安全出口程序也結(jié)束。
圖5實驗室行動流程、測試場景與正式試驗照片
試驗前和試驗后問卷由被試自行錄入,正式場景數(shù)據(jù)由UE4引擎的腳本自動記錄被試在虛擬場景中的實時坐標(biāo)(每0.5s記錄1次),每個樣本數(shù)據(jù)單獨保存,并通過Python腳本生成路徑圖像,自動計算被試者預(yù)動作時間(精度1s)。試驗中的預(yù)動作時間計算標(biāo)準(zhǔn)為從虛擬場景中火災(zāi)報警開始到參與....
本文編號:3971999
本文鏈接:http://www.sikaile.net/jingjilunwen/jianzhujingjilunwen/3971999.html