文摘
疏散的研究建筑空间是有限的提高疏散效率的一个重要组成部分,防止踩踏事件。建筑疏散模型提出了基于元胞自动机模拟考虑不同人群状态。不同的流量大小布局环境下具有相同的设施以及疏散效率,瓶颈区域密度,和逃生路线选择有序和无序分布条件下也被分析。结果表明,初始的无序分布状态优于有序分布状态的疏散效率指数。前者为灾民提供了最大的空间走廊和出口,与整体疏散密度低于后者。沿着中央走廊疏散提供了更多的空间比两个侧翼,这也解释了为什么疏散人员倾向于占据中心区域,空间是有限的,这是不利于移动能力。
1。介绍
疏散在有限空间一直是一个受欢迎的问题,让专业的研究。建筑疏散的目的是尽量减少疏散时间和优化疏散路线和设施布局。在特定灾害,如火灾、地震、疏散可能是一个复杂的过程,由于大量的灾民和差异化决定行为。一些文学表现出感兴趣调查这个问题与一些建筑物的安全(1,2]。由于有限的空间设施,有许多不确定因素在流动的过程中撤离,包括物理冲突导致疏散瓶颈,次生灾害,如踩踏事件频繁发生。过去的事件表明,除非适当指导,行人可以选择不合适的逃生路线,这可能导致推和挤压或践踏。是很重要的逃生路线的选择和研究设施的布局在有限的空间内,这也是一个关键因素在确保的安全疏散,建筑设施的合理布局,交通拥堵管理水平的提高。
提出了几种方法来优化和评估疏散过程。基于仿真方法的主导范式(3- - - - - -5和优化模型6,7)广泛用于优化和评估疏散计划。模拟方法通常是用来测试的疏散性能复杂的建筑和交通枢纽和评估动态疏散过程。因此,它也适用于模拟行人流量和逃避人群的行为。一些仿真工具,比如军团,VISSWALK SimWalk, AnyLogic,已经开发了适合模拟决策、人类认知和社会行为8),但人类行为的许多方面都没有得到充分了解和分析,特别是在设计方案优化和紧急情况(9,10]。模拟可以识别要点,会导致混乱和定向障碍识别穷人建筑环境的设计和应急响应系统。然而,大多数模型没有提供解决方案的优化整个疏散过程。
综合研究对现有规范建筑设施布局和逃生路线的选择仍在探索阶段。所有这些原因,相信现有的人群仿真程序的可靠性和准确性为实际设计目的仍然是有限的。
在本文中,我们提出了一个模型,基于不同人群聚集的人群疏散在有限的空间模式。在有限的建筑空间,由于疏散时间,空间,障碍布局,和其他因素,这可能使问题复杂的人类行为的异质性,不同的人可能会出现在一个特定的疏散场景。拟议的模型校准在模拟和运用于实际案例研究。
2。文献综述
许多作品在近年来进行了分析行人行为和提高建筑空间有限的安全策略(11- - - - - -13]。出口行为的分析是关键环节,确保疏散安全、优化设备布局,并保持高水平的交通拥堵管理(14,15]。人类逃避行为可以通过仿真(表现在很多方面16]。模型模拟疏散人员早些时候作为连续均匀质量行为沿着走廊(流体流动17,18),只要行人运动和旅行制造商决定而言(8,19]。这些仿真模型通常是不准确的描述行人运动(19]。人的个人行为是由自身特点和外部环境,和周围的障碍和人群之间的相互作用的影响起着非常重要的作用。微观分析主要关注人群的运动和相互作用[20.,21]。典型的微观模型包括模拟(22- - - - - -24)、社会力模型(25,26[的],元胞自动机模型27,28),多栅的模型(29日),地板流体模型(30.,粒子模型(31日]。行人可能分化水平的熟悉与建筑空间和选择他们的逃生路线,它不一定是最短路径(32,33]。
疏散的基本任务之一,建筑是代表的设施布局和人类行为之间的内在联系34,35]。行人的寻路行为在建筑和渠道主要集中在(36,37),和行为差异路径找到关于动态空间可用性被认为是(38,39]。Rogsch等人考虑的不同空间知识的构建和分析了疏散效率(12,40]。行人可能根据他们选择最优路线,并不断地判断和调整路线根据他们的生理和心理特点33]。学者们从不同的角度看这个问题,行人仿真等不同的设施40,41),调查群众行为特征分析在复杂的动作(10,42]。缺乏经验数据和行业数据的关闭这一现象的主要原因,阻碍现有模型的验证和校准(43,44]。先前的研究已经部分解决解释数据通过提供选择性数据的缺乏,在相对简单的几何图形进行实验研究,或监视的实际运动行人在人群中(45]。此外,一些学者已经从动力学的角度分析了反馈机制和不确定性理论(46- - - - - -48]。
然而,建筑的空间可达性可以变化由于过度拥挤或不确定的条件下,关于人类意识和个性化的路径选择的可预测的变化不能完全描述。的研究设施布局建设仍处于探索阶段,还有行人行为在不同方案下,一个明显的差异直接影响疏散效率。
基于相关研究和现有规范,没有考虑疏散的组织行为和个人行为的人,和研究路线选择的效用和行为是不够的。在这篇文章中,一个行人安全疏散模型建立在有限的空间,和疏散效率,瓶颈密度,和路径决策的行人在不同方案下不同的集群模式模拟和分析。
3所示。人群疏散模型基于细胞自动机的考虑到不同人群聚集模式
本节介绍了基本的行人疏散模型我们定义为调查不同人群聚集的情况。模型本质上是基于细胞自动机(CA)模型的方法;尽管如此,为了简单起见,我们将采取代理词讨论行人的行为。
本节给出了基本的行人疏散模型我们定义为研究不同人群集会。模型是基于细胞自动机(CA);然而,为了简单起见,我们将使用代理条款讨论行人的行为。
3.1。视觉区域的设置和移动方向
模型的环境是由离散广场细胞,如CA模型,其大小是40厘米×40厘米。每个细胞与其他细胞根据社区功能。在基本模型中,我们假设摩尔附近周围的单位包括所有单位考虑,即使在对角线方向。然而,我们分开的子集的邻居。
单位细胞的状态占领或空。注释的模型空间与不同的标签。这些标签米单元组C和这些单位有能力分配角色。模型假设如下:(i)的初始区域和位置(单位)行人产生一次或有一定的频率分布;(2)目的地是行人的地方想去,最终或中间。
目标与路径关联字段,这表明环境中的每个单元格之间的路径和目标。开始的地区更复杂:它们包含行人一代迹象。开始区域还包含行人必须生成的类型的信息,如目标和相关参数。每个单元可以采取不同的形式的墙,设施和流和自己的8个社区。在每个模拟步骤,实体只能进入一个相邻细胞或留在原始细胞(见图1):
3.2。战略的制定
模拟时间设置为离散。根据步长,我们设置行人的最大速度1细胞每一步。因此,我们可以计算出一个时间步的秒数(9]。基于这些假设,我们有一个3比4步每秒。为了更好地模拟高密度的人口,我们采用了一种无序的顺序更新计划激活代理的行为(49]。
除了标识符,行人特征可以确定两条信息关于他们当前和过去的位置:
当前单元格的位置是代理。oldDirection是最后的行动选择。路径是一个特定的路径字段指示行人的目的地。
3.3。功能:认知与行为
在每个时间步t,代理选择下一步的行动将通过评估所有可接受的行为的有效性 。行动通过的概率模型的计算方法与传统的CA模型不同。此外,我们单独的实用概率和行动概率,选择不同类型的行人可以实现不同的功能。
根据规则,细胞自动机的移动方向,有八细胞包括视觉领域 代表八个顺时针。例如,电池(i, j)点的方向东方视觉区域包含空细胞自动机和行人的视觉区域称为可见。例如,视觉东部地区主要包含12个细胞,其中4被占领; (见图2)。
为每个步骤,计算如下关于8方向进入但空置的细胞: 在哪里 估计之间的最优效用吗 并退出。是定向参数,而权重系数值是什么 。前者是不受时间,但疏散人员的决策能力。它依赖于两种情形:如果疏散人员完全熟悉出口方向和周围的环境 ;相反, 。 依赖于出口或标记的位置退出,这是所有灾民可能朝着的方向。当逃跑方向太拥挤,留下一个空细胞,疏散人员可能误导了视觉区域jk个性化的逃跑路线。指单位时间的移动能力,它可用来定义细胞半径的影响下的单位时间内的地区。指其相应的敏感性参数,一个出口, 。 指的是欧氏距离。基于模型,进行仿真分析在不同的环境中有一个出口和逃生路线的选择之间的冲突。当几个人同时进入相同的细胞,最优合成分布原则是:更接近细胞,可能占领它。
3.4。个性化的疏散效用函数
人群疏散过程中在有限的空间内,有一些差异至于阻力部分的判断:由于个性,有明显的响应差异。的计算 包括三个因素,即相对的服务水平、障碍阻力,和物理因素。考虑到这三个因素在一个与最优效用的线性关系方程4),也可以在实践中采用的非线性关系:
代表了不同的路径属性的效用价值。指的是相对体重,也就是说,每个因素的重要性。不是所有的重量系数模型中被观察到的行为决定体重只反映了相对重要性。反映在组织疏散人员:不同群体导致不同的出口和变体 。
3.4.1。交通拥挤程度
疏散人员可能会考虑未来道路的拥堵程度再决定哪个方向前进。交通拥堵程度主要与通道内的低密度和速度有关。指定区域之间的密度差异和未来道路的中间点应该用于判断是多么拥挤,考虑到流速度大大影响:
是evacuees-centered平均密度的我目前有限的区域内;相邻的区域内的平均流密度。相邻区域之间的密度差越大,目前有限的地区,交通拥堵指数越大。
3.4.2。障碍阻力系数
疏散过程中,有各种各样的障碍模型中的区域,如墙壁、桌子、椅子和长凳。在一定距离和方向的移动,障碍阻力效用 和距离障碍和流指单调递减函数(见图3)。在有限的空间内,由于强大的障碍阻力影响,障碍阻力系数和障碍距离应该被定义为一个指数函数(见方程6):
从方程、距离 疏散人员和障碍之间的最短和最有效的。参数 和 指barrier-affected地区和它们的值取决于障碍类型。
考虑上述各种因素,个性化在任何紧急疏散效用函数如下:
功能可以定义的实际价值。
3.5。实验方案
3.5.1。条件的初始布局建筑设施
建筑长8.4米,宽7.55米(见图4)。有41表和41椅子。通道的宽度是1.25米。门的宽度是0.8米,是41人在正常情况下的能力。
3.5.2。初步收集模式人群疏散
在初始状态,有两种人群布局:有序的分布和无序。前者指的是久坐不动的状态包括会议和讲座(见图5),后者指的是一个不安分的国家包括那些随机分布在建筑的各个部分空闲时间(见图6)。基于不同分布状态,有六种情况下最初的人群的数量是10,15日,20日,25日,30日,分别和35。
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4所示。结果与讨论
疏散人群的特性表明,疏散人员更喜欢最方便退出或通道。在相同的建筑空间,不同的采集方式和人群分布条件导致个性化疏散占据不同的地方。
4.1。不同的采集模式和基于流大小的疏散时间密度分析
有序的分布和无序分布之间的差异方面分析了疏散时间和密度。如图7,无序分布下的平均疏散时间低于下有序分布。当有35疏散人员的有序分布,需要21秒撤离,无序分布的高出9.3%。在整个疏散过程中,局部有序分布的最大流量密度达到1.2 / m2;流密度受三分之二的所有必需的时间大于1.0 /米2;流动无序分布密度明显低于有序分布,最高的密度为0.92人/ m2(见图8)。最大流量密度数据的无序和有序收集模式数据所示9和10。当疏散人员的数量是10或15在疏散,疏散密度没有显著差异的两个状态之间的门和走廊。一旦疏散人员的数量超过20,最大流量密度下有序分布在走廊里和门是显著高于无序分布。随着流大小增加,无序分布的疏散效率高于有序分布。疏散人员沿着走廊或能感觉到每一个角落,避免危险的更快。此外,随机分布的撤离者少阻碍了桌子和椅子,这破坏了移动能力。
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4.2。逃跑路线的选择根据不同的人群聚集模式和人群大小
个性化的疏散和空间利用率数据所示11和12。有明显的攻击性和竞争行为主要逃生路线的选择。不到20人的空间导致一个更小的空间利用率差距在有序和无序状态,位于出口的主要瓶颈。超过25人导致焦躁不安的状态下有序和无序分布,和片面的走廊的利用率明显高于其他站的走廊,尤其是中心走廊利用率。它表明,疏散人员在有限的空间往往占据了中心区域,这将大大影响运动能力。疏散人员有序分布下迅速离开自己的座位前涌向走廊和退出(见图12),主要疏散人员和方便地占领下无序分布,呈现流动更加平衡,且出口和通道密度低于有序分布。
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5。结论
在这一节中讨论的仿真结果表明:两种考虑收集模式影响疏散效率在有限的空间。我们的结论如下。
首先,仿真模型表明,疏散人员从最初的无序分布多于好处从有序分布(即如图所示的指标。疏散效率)。特别是在超过25人,它会导致两者之间的明显差异分布的条件。
此外,走廊的空间利用率和退出是更好的比下有序无序分布,和整体疏散密度也低于下有序分布。在不同的情况下,存在冲突有关逃生路线的选择。退出和周边地区大多是拥挤的。
最后,中央走廊利用率高于either-sided走廊,这表明有限的空间内疏散人员往往占据了中心区域,这是有害的移动能力。
在本文中,我们研究了一般开始之前有限的建筑空间研究大型体育场馆和铁路候机室。类似的研究发现本的使用对建筑设施的布局。
数据可用性
数据的补充材料。
附加分
行人的安全疏散模型提出了有限空间内。它集成了个人行为评价模型,构建个性化的疏散效用函数根据不同的因素,并分析不同位置分布的疏散效率和流量大小。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项工作是由北京未来城市设计先进的创新中心与北京大学的土木工程和建筑(UDC2019033024)和北京大学的基础研究基金土木工程和建筑(QN01)。
补充材料
补充材料包含坐标、速度和密度数据为每个模拟实体。(补充材料)