隨著經(jīng)濟的發(fā)展,世界范圍內(nèi)大型活動越來越多,組織者面臨越來越大的挑戰(zhàn):如何管理大規(guī)模人群,使其秩序井然并保證人群的安全?大規(guī)模人群運動過程中,行人的運動方向并不統(tǒng)一,多方向的行人運動包含復雜的相互作用,人群容易失去控制,但是目前關于多方向行人流的實驗研究還比較缺乏。在本文中,我們將研究兩種典型的多方向行人流,即行人匯流和交叉流。通過可控實驗來研究多方向行人流的相互作用特征,采用mean-shift視頻跟蹤算法以及直接線性變換方法獲得每個行人在真實空間坐標系下的運動軌跡并基于此進行理論分析。第二章描述了不同匯流角度和不同進入流量下的單列行人匯流運動。我們發(fā)現(xiàn)不同匯流角度θ下行人運動基本圖相似,但是高密度時匯流下游的基本圖與匯流前（主道上游和匝道）的基本圖不一致。匯流前的速度-密度關系可以用負指數(shù)函數(shù)關系來擬合,流量在密度為0.9人/m時達到峰值1.2人/s,而匯流后的流量隨著密度的增大而增大。同時我們發(fā)現(xiàn)在入口區(qū)域放置一個合適的節(jié)拍器控制入口流量可以提高匯流的效率。綜合考慮香農(nóng)熵和平均前向時間,我們發(fā)現(xiàn)θ =120°場景中匯流效率最高。在第三章中,我們研究了匯流角度、匝道數(shù)量和匝道寬度對... 

【文章來源】：中國科學技術大學安徽省 211工程院校 985工程院校

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【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．１典型踩踏事故（ａ）?２０１５麥加踩踏地點［１］?（ｂ）２０１０愛的大游行踩踏地點［２］??

種常見的基本圖數(shù)據(jù)。??（１）?Ｗｅｉｄｍａｎｎ??圖１．２為Ｗｅｉｄｍａｎｎ學者［５］關于行人基本圖的研宄結(jié)果，左圖為速度－密度??關系，右圖為流量－密度關系�？梢钥吹阶杂伤俣葹椋保常�?ｍ／ｓ并且速度隨著密度??單調(diào)減小。當行人密度為５．４人／ｍ２時，圖１．２（ａ）中顯示速度為０，即行人在密度??大于５．４人／ｍ２時運動停滯。圖１．２（ｂ）中顯示行人流量與密度關系存在一個最大峰??值，峰值處對應的人群密度為臨界密度，在密度為５．４人／ｍ２時，流量降為０。??Ｗｅｉｄｍａｎｎ學者的研宄結(jié)果中臨界密度為１．５５人／ｍ２，最大流量為１．１５人／ｍ／ｓ。??此外，Ｗｅｉｄｍａｎｎ學者對速度－密度關系與流量－密度關系進行了公式擬合，所得??結(jié)果如公式１．１和公式１．２所示。??１．５－１?１．５－１??Ｖｗｅｉｄｍａｎｎ?ｗｅｉｄｍａｎｎ??一?ｔ——？——，——．——，——■——

⑵Ｈｅｌｂｉｎｇ等學者??Ｈｅｌｂｉｎｇ等學者［６］研宄了?２００６年發(fā)生在麥加米娜的踩踏事故并得到高密度??下行人運動基本圖，如圖１．３所示。從該基本圖中可以觀察到一些有意思的現(xiàn)象。??首先，在極高的密度下（接近１０人／ｍ２），行人的速度和流量不為０?（圖１．３ａ），??即在麥加朝圣過程中，行人在高度擁擠的條件下，仍能繼續(xù)走動，這與前人的研??宄結(jié)果很不一樣［５，?７，?８］。其次，前人的關于密度－流量關系曲線中，流量只有一??個峰值，而圖１．３ｂ顯示流量有兩個峰值，第一個峰值為１．８３人／ｍ／ｓ，相應的密??度為４．９９人／ｍ２，速度為０．４６?ｍ／ｓ。第二個峰值為０．６６人／ｍ／ｓ，相應的密度為９．２??人／ｍ２


本文編號：3462090