本文關(guān)鍵詞：密集人群疏散行為建模與動(dòng)態(tài)特性研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：大型公共場所內(nèi)的人員較為密集,人群結(jié)構(gòu)組成復(fù)雜,如果遇到突發(fā)事件,微小的擾動(dòng)將引發(fā)嚴(yán)重的擁擠踩踏事故。密集人群的安全疏散問題已經(jīng)引起了學(xué)者們的廣泛關(guān)注。通過對(duì)行人的動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)行為特性進(jìn)行研究,制定科學(xué)的應(yīng)急疏散策略,對(duì)密集人群進(jìn)行有效的控制和疏導(dǎo),是減少事故發(fā)生、保證行人安全的關(guān)鍵。本文在現(xiàn)有典型場景行人疏散實(shí)驗(yàn)研究的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了復(fù)雜場景的疏散實(shí)驗(yàn),對(duì)行人疏散的微觀運(yùn)動(dòng)行為和宏觀路徑選擇行為特性進(jìn)行了定性和定量的研究�；谖⒂^運(yùn)動(dòng)仿真的啟發(fā)式力學(xué)模型,以及宏觀路徑選擇行為的用戶均衡準(zhǔn)則,對(duì)密集人群疏散行為的建模方法與動(dòng)態(tài)特性研究進(jìn)行了深入的探討。本論文的主要研究工作如下： (1)根據(jù)現(xiàn)有典型場景的行人疏散實(shí)驗(yàn)方法和研究結(jié)果,考慮路徑選擇行為特性,設(shè)計(jì)了具有多個(gè)出口和多條路徑的復(fù)雜場景的疏散實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)通過調(diào)整內(nèi)部障礙物的位置和尺寸來改變各個(gè)出口和路徑的長度和寬度,從而對(duì)路徑選擇的影響因素進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。此外,實(shí)驗(yàn)通過調(diào)查問卷獲取了實(shí)驗(yàn)者的基本信息以及路徑選擇結(jié)果。對(duì)采集的視頻進(jìn)行處理和提取,獲得了疏散過程中各條路徑的行人數(shù)量,每個(gè)行人離開出口的時(shí)間,以及場所內(nèi)各個(gè)時(shí)刻的流量分布。結(jié)果表明,行人在路徑選擇時(shí),會(huì)考慮初始位置與出口的距離、路徑和出口的寬度以及路徑的動(dòng)態(tài)流量分布等因素的影響。行人的路徑選擇行為具有區(qū)域性、隨機(jī)性和動(dòng)態(tài)性等特性,選擇結(jié)果基本上滿足動(dòng)態(tài)最優(yōu)用戶準(zhǔn)則。 (2)基于模擬行人微觀運(yùn)動(dòng)的啟發(fā)式力學(xué)模型,通過分析模型的數(shù)學(xué)性質(zhì)以及行人繞行前方移動(dòng)障礙物的運(yùn)動(dòng)機(jī)理,提出啟發(fā)式繞行算法(HDA)用以快速有效的求解非線性、不連續(xù)的啟發(fā)式函數(shù)。通常情況下,該方法能夠得到啟發(fā)式函數(shù)的近似解；當(dāng)行人前方只有一個(gè)靜止障礙物阻擋時(shí),該方法能夠得到精確解。通過運(yùn)用社會(huì)力模型(SFM)、相互最優(yōu)避免接觸算法(ORCA)、枚舉算法(EA)和HDA四種方法對(duì)個(gè)體行人和大規(guī)模人群的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)、測試和驗(yàn)證。結(jié)果表明,HDA的計(jì)算精度與EA算法基本相同,計(jì)算效率比EA算法提高約20%;與SFM和ORCA方法相比,HDA方法能夠得到與實(shí)際基本相符的基本圖模式。總體來看,HDA方法具有較高的計(jì)算效率和精度。 (3)建立了描述行人樓梯運(yùn)動(dòng)的啟發(fā)式力學(xué)模型,并結(jié)合經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)、實(shí)測數(shù)據(jù)和行為特性,對(duì)模型的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。模型考慮幾何描述和計(jì)算效率等因素,采用三圓形作為行人的幾何形狀,并且給出了基于三圓形的最優(yōu)期望速度方向的求解方法。模型還考慮了行人的步長受身體特性、重力作用和樓梯建筑尺寸的影響,引入線性的可變松弛時(shí)間對(duì)樓梯運(yùn)動(dòng)進(jìn)行描述。通過以上改進(jìn)方法,模型能夠描述不同建筑尺寸、不同人群密度下,行人上下樓梯運(yùn)動(dòng)的差異。通過采集北京地鐵1號(hào)線換乘站樓梯處的客流數(shù)據(jù),將仿真結(jié)果與實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,結(jié)果表明該模型在微觀層面能夠得到較符合實(shí)際的走行速度和流入流出曲線,誤差約為7.26%：在宏觀層面能夠重現(xiàn)成行排隊(duì)現(xiàn)象和樓梯運(yùn)動(dòng)的基本圖函數(shù),能夠估算密集人群的疏散時(shí)間和樓梯的通行能力。 (4)考慮行人疏散行為的微觀和宏觀特性,結(jié)合行人微觀運(yùn)動(dòng)建模方法和網(wǎng)絡(luò)交通流的均衡理論,建立了微觀和宏觀相結(jié)合的模型來描述復(fù)雜場景下密集人群的動(dòng)態(tài)疏散行為,并且運(yùn)用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。微觀層面,運(yùn)用啟發(fā)式力學(xué)模型描述了微觀運(yùn)動(dòng)行為,并且對(duì)通道和瓶頸處的行人流進(jìn)行仿真,得到了擬合的速度—密度關(guān)系式和通行能力表達(dá)式：宏觀層面,提出了滿足動(dòng)態(tài)用戶最優(yōu)準(zhǔn)則的變分不等式模型,用以描述動(dòng)態(tài)出口和路徑選擇行為。微觀模型得到的個(gè)體速度和流量進(jìn)行集成,得到各條路徑的平均流量和平均速度,作為下一時(shí)刻的出口和路徑選擇的依據(jù);宏觀模型得到的出口和路徑選擇結(jié)果進(jìn)行離散化,得到個(gè)體的期望速度方向,并作為微觀模型的輸入。通過仿真結(jié)果與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的對(duì)比驗(yàn)證,結(jié)果表明該模型能夠重現(xiàn)密集人群的動(dòng)態(tài)疏散過程,能夠得到與實(shí)際相符的路徑選擇結(jié)果,誤差約為8%。此外,該模型還運(yùn)用到大型超市進(jìn)行密集人群的疏散仿真,分析了突發(fā)事件對(duì)行人疏散過程的影響,提出了擁堵區(qū)域識(shí)別的方法。 (5)考慮行人信息差異對(duì)疏散過程的影響,分別建立了多用戶的動(dòng)態(tài)用戶最優(yōu)宏觀模型,以及考慮從眾效應(yīng)和信息傳遞過程的微觀模型。通過對(duì)行人疏散的網(wǎng)絡(luò)流體特性進(jìn)行了分析,構(gòu)建了一般條件下的疏散網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并考慮視野因素的影響對(duì)出口和路徑的可見性進(jìn)行定義。宏觀層面,對(duì)行人獲取的出口信息進(jìn)行分類,研究了不同類別的行人數(shù)量對(duì)疏散效率的影響。研究發(fā)現(xiàn),具有完全信息的行人可以提高行人疏散的效率,在疏散時(shí)安排適量的指導(dǎo)人員可以減少擁堵現(xiàn)象的發(fā)生。微觀層面,分析了由于信息差異導(dǎo)致的三種典型的從眾選擇模式,分別對(duì)小團(tuán)體效應(yīng)、無信息交流下的從眾選擇以及信息交流下的從眾選擇進(jìn)行了建模。研究結(jié)果表明,低密度情況下,從眾行為能夠讓信息不完全的行人更快的找到路徑,從而能夠較大幅度的提高疏散效率：在高密度情況下,從眾效應(yīng)會(huì)引發(fā)局部的擁堵,從一定程度上降低了疏散的效率。
【關(guān)鍵詞】：行人疏散行為特性 動(dòng)態(tài)路徑選擇行為 啟發(fā)式力學(xué)模型 動(dòng)態(tài)用戶最優(yōu)準(zhǔn)則 行人疏散實(shí)驗(yàn) 基本圖模式 出口能力估算
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-14
• 1 引言14-32
• 1.1 研究的背景和意義14-16
• 1.2 疏散動(dòng)力學(xué)特性16-22
• 1.2.1 基本參數(shù)以及相互關(guān)系17-19
• 1.2.2 個(gè)體行為與群體行為19-22
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀22-29
• 1.3.1 微觀模型22-26
• 1.3.2 宏觀模型26-28
• 1.3.3 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)均衡理論28-29
• 1.4 本文的主要工作29-32
• 2 行人疏散動(dòng)力學(xué)特性的實(shí)驗(yàn)研究32-48
• 2.1 典型場景的實(shí)驗(yàn)研究32-39
• 2.1.1 實(shí)驗(yàn)方法與結(jié)果33-38
• 2.1.2 行人流的自組織特性38-39
• 2.2 復(fù)雜場景的行人疏散實(shí)驗(yàn)39-43
• 2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果43-47
• 2.3.1 出口選擇特性45-46
• 2.3.2 路徑選擇特性46-47
• 2.4 本章小結(jié)47-48
• 3 行人運(yùn)動(dòng)仿真的啟發(fā)式力學(xué)模型及求解算法48-70
• 3.1 力學(xué)模型存在的問題48-50
• 3.2 啟發(fā)式力學(xué)模型50-56
• 3.2.1 啟發(fā)式函數(shù)52-53
• 3.2.2 最優(yōu)速度方向53-54
• 3.2.3 期望速度大小54-56
• 3.3 啟發(fā)式函數(shù)的性質(zhì)56-61
• 3.3.1 阻擋條件和臨界角度56-57
• 3.3.2 連續(xù)性和單調(diào)性57-61
• 3.4 啟發(fā)式函數(shù)的求解方法61
• 3.5 數(shù)值結(jié)果61-68
• 3.5.1 最優(yōu)方向的計(jì)算62-65
• 3.5.2 大規(guī)模行人仿真驗(yàn)證65-67
• 3.5.3 基本圖驗(yàn)證67-68
• 3.6 本章小結(jié)68-70
• 4 行人樓梯運(yùn)動(dòng)的微觀建模和動(dòng)力學(xué)特性研究70-90
• 4.1 行人樓梯運(yùn)動(dòng)的建模方法70-72
• 4.2 數(shù)據(jù)獲取及動(dòng)力學(xué)特性分析72-76
• 4.2.1 現(xiàn)有文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)72-73
• 4.2.2 地鐵站的觀測數(shù)據(jù)73-76
• 4.3 描述行人樓梯運(yùn)動(dòng)的啟發(fā)式力學(xué)模型76-82
• 4.3.1 模型框架76-77
• 4.3.2 最優(yōu)方向的選擇77-78
• 4.3.3 自驅(qū)動(dòng)力和接觸力78-81
• 4.3.4 更新規(guī)則81-82
• 4.4 模型驗(yàn)證82-85
• 4.4.1 運(yùn)動(dòng)速度82-83
• 4.4.2 累計(jì)流入流出曲線83
• 4.4.3 流體特性83-85
• 4.5 密集人群的疏散仿真85-88
• 4.5.1 時(shí)空圖以及疏散時(shí)間86-87
• 4.5.2 樓梯通行能力的估算87-88
• 4.6 本章小結(jié)88-90
• 5 大型公共場所的密集人群疏散建模與仿真90-110
• 5.1 動(dòng)態(tài)用戶最優(yōu)準(zhǔn)則90-95
• 5.1.1 符號(hào)以及元胞劃分91-92
• 5.1.2 動(dòng)態(tài)出口和路徑選擇模型92-94
• 5.1.3 路徑費(fèi)用估算94-95
• 5.2 基本圖和通行能力的估算95-98
• 5.2.1 速度—密度關(guān)系95-96
• 5.2.2 通行能力96-98
• 5.3 宏觀和微觀相結(jié)合的疏散仿真模型98-101
• 5.3.1 模型框架98-99
• 5.3.2 宏觀模型求解方法99-100
• 5.3.3 仿真算法100-101
• 5.4 模型驗(yàn)證101-103
• 5.5 實(shí)例研究103-108
• 5.5.1 疏散過程仿真結(jié)果104-106
• 5.5.2 突發(fā)事件的影響106-108
• 5.6 本章小結(jié)108-110
• 6 考慮行人信息差異的疏散過程建模與仿真110-122
• 6.1 考慮出口信息差異的宏觀模型110-114
• 6.1.1 多用戶的動(dòng)態(tài)用戶最優(yōu)準(zhǔn)則與建模111-112
• 6.1.2 仿真研究112-114
• 6.2 考慮從眾效應(yīng)和信息傳遞的疏散仿真114-121
• 6.2.1 視野影響115
• 6.2.2 費(fèi)用感知誤差115-116
• 6.2.3 從眾行為116-118
• 6.2.4 仿真結(jié)果118-121
• 6.3 本章小結(jié)121-122
• 7 結(jié)論與展望122-126
• 7.1 本文的工作總結(jié)和主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)122-124
• 7.2 未來研究展望124-126
• 參考文獻(xiàn)126-136
• 作者簡歷及攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果136-140
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集140

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：382041