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

【摘要】：大型公共場所內的人員較為密集,人群結構組成復雜,如果遇到突發(fā)事件,微小的擾動將引發(fā)嚴重的擁擠踩踏事故。密集人群的安全疏散問題已經引起了學者們的廣泛關注。通過對行人的動態(tài)運動行為特性進行研究,制定科學的應急疏散策略,對密集人群進行有效的控制和疏導,是減少事故發(fā)生、保證行人安全的關鍵。本文在現(xiàn)有典型場景行人疏散實驗研究的基礎上,設計了復雜場景的疏散實驗,對行人疏散的微觀運動行為和宏觀路徑選擇行為特性進行了定性和定量的研究�；谖⒂^運動仿真的啟發(fā)式力學模型,以及宏觀路徑選擇行為的用戶均衡準則,對密集人群疏散行為的建模方法與動態(tài)特性研究進行了深入的探討。本論文的主要研究工作如下： (1)根據現(xiàn)有典型場景的行人疏散實驗方法和研究結果,考慮路徑選擇行為特性,設計了具有多個出口和多條路徑的復雜場景的疏散實驗。實驗通過調整內部障礙物的位置和尺寸來改變各個出口和路徑的長度和寬度,從而對路徑選擇的影響因素進行實驗分析。此外,實驗通過調查問卷獲取了實驗者的基本信息以及路徑選擇結果。對采集的視頻進行處理和提取,獲得了疏散過程中各條路徑的行人數(shù)量,每個行人離開出口的時間,以及場所內各個時刻的流量分布。結果表明,行人在路徑選擇時,會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、隨機性和動態(tài)性等特性,選擇結果基本上滿足動態(tài)最優(yōu)用戶準則。 (2)基于模擬行人微觀運動的啟發(fā)式力學模型,通過分析模型的數(shù)學性質以及行人繞行前方移動障礙物的運動機理,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；當行人前方只有一個靜止障礙物阻擋時,該方法能夠得到精確解。通過運用社會力模型(SFM)、相互最優(yōu)避免接觸算法(ORCA)、枚舉算法(EA)和HDA四種方法對個體行人和大規(guī)模人群的運動過程進行數(shù)值仿真實驗、測試和驗證。結果表明,HDA的計算精度與EA算法基本相同,計算效率比EA算法提高約20%;與SFM和ORCA方法相比,HDA方法能夠得到與實際基本相符的基本圖模式�？傮w來看,HDA方法具有較高的計算效率和精度。 (3)建立了描述行人樓梯運動的啟發(fā)式力學模型,并結合經驗數(shù)據、實測數(shù)據和行為特性,對模型的有效性進行了驗證。模型考慮幾何描述和計算效率等因素,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間對樓梯運動進行描述。通過以上改進方法,模型能夠描述不同建筑尺寸、不同人群密度下,行人上下樓梯運動的差異。通過采集北京地鐵1號線換乘站樓梯處的客流數(shù)據,將仿真結果與實測數(shù)據進行對比驗證,結果表明該模型在微觀層面能夠得到較符合實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)成行排隊現(xiàn)象和樓梯運動的基本圖函數(shù),能夠估算密集人群的疏散時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,結合行人微觀運動建模方法和網絡交通流的均衡理論,建立了微觀和宏觀相結合的模型來描述復雜場景下密集人群的動態(tài)疏散行為,并且運用實驗數(shù)據對模型進行驗證。微觀層面,運用啟發(fā)式力學模型描述了微觀運動行為,并且對通道和瓶頸處的行人流進行仿真,得到了擬合的速度—密度關系式和通行能力表達式：宏觀層面,提出了滿足動態(tài)用戶最優(yōu)準則的變分不等式模型,用以描述動態(tài)出口和路徑選擇行為。微觀模型得到的個體速度和流量進行集成,得到各條路徑的平均流量和平均速度,作為下一時刻的出口和路徑選擇的依據;宏觀模型得到的出口和路徑選擇結果進行離散化,得到個體的期望速度方向,并作為微觀模型的輸入。通過仿真結果與實驗數(shù)據的對比驗證,結果表明該模型能夠重現(xiàn)密集人群的動態(tài)疏散過程,能夠得到與實際相符的路徑選擇結果,誤差約為8%。此外,該模型還運用到大型超市進行密集人群的疏散仿真,分析了突發(fā)事件對行人疏散過程的影響,提出了擁堵區(qū)域識別的方法。 (5)考慮行人信息差異對疏散過程的影響,分別建立了多用戶的動態(tài)用戶最優(yōu)宏觀模型,以及考慮從眾效應和信息傳遞過程的微觀模型。通過對行人疏散的網絡流體特性進行了分析,構建了一般條件下的疏散網絡結構,并考慮視野因素的影響對出口和路徑的可見性進行定義。宏觀層面,對行人獲取的出口信息進行分類,研究了不同類別的行人數(shù)量對疏散效率的影響。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,在疏散時安排適量的指導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致的三種典型的從眾選擇模式,分別對小團體效應、無信息交流下的從眾選擇以及信息交流下的從眾選擇進行了建模。研究結果表明,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,從眾效應會引發(fā)局部的擁堵,從一定程度上降低了疏散的效率。
【關鍵詞】：行人疏散行為特性 動態(tài)路徑選擇行為 啟發(fā)式力學模型 動態(tài)用戶最優(yōu)準則 行人疏散實驗 基本圖模式 出口能力估算
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：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 疏散動力學特性16-22
• 1.2.1 基本參數(shù)以及相互關系17-19
• 1.2.2 個體行為與群體行為19-22
• 1.3 國內外研究現(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 動態(tài)網絡均衡理論28-29
• 1.4 本文的主要工作29-32
• 2 行人疏散動力學特性的實驗研究32-48
• 2.1 典型場景的實驗研究32-39
• 2.1.1 實驗方法與結果33-38
• 2.1.2 行人流的自組織特性38-39
• 2.2 復雜場景的行人疏散實驗39-43
• 2.3 實驗結果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47-48
• 3 行人運動仿真的啟發(fā)式力學模型及求解算法48-70
• 3.1 力學模型存在的問題48-50
• 3.2 啟發(fā)式力學模型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)性和單調性57-61
• 3.4 啟發(fā)式函數(shù)的求解方法61
• 3.5 數(shù)值結果61-68
• 3.5.1 最優(yōu)方向的計算62-65
• 3.5.2 大規(guī)模行人仿真驗證65-67
• 3.5.3 基本圖驗證67-68
• 3.6 本章小結68-70
• 4 行人樓梯運動的微觀建模和動力學特性研究70-90
• 4.1 行人樓梯運動的建模方法70-72
• 4.2 數(shù)據獲取及動力學特性分析72-76
• 4.2.1 現(xiàn)有文獻的數(shù)據72-73
• 4.2.2 地鐵站的觀測數(shù)據73-76
• 4.3 描述行人樓梯運動的啟發(fā)式力學模型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 自驅動力和接觸力78-81
• 4.3.4 更新規(guī)則81-82
• 4.4 模型驗證82-85
• 4.4.1 運動速度82-83
• 4.4.2 累計流入流出曲線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 時空圖以及疏散時間86-87
• 4.5.2 樓梯通行能力的估算87-88
• 4.6 本章小結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 動態(tài)用戶最優(yōu)準則90-95
• 5.1.1 符號以及元胞劃分91-92
• 5.1.2 動態(tài)出口和路徑選擇模型92-94
• 5.1.3 路徑費用估算94-95
• 5.2 基本圖和通行能力的估算95-98
• 5.2.1 速度—密度關系95-96
• 5.2.2 通行能力96-98
• 5.3 宏觀和微觀相結合的疏散仿真模型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 模型驗證101-103
• 5.5 實例研究103-108
• 5.5.1 疏散過程仿真結果104-106
• 5.5.2 突發(fā)事件的影響106-108
• 5.6 本章小結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 多用戶的動態(tài)用戶最優(yōu)準則與建模111-112
• 6.1.2 仿真研究112-114
• 6.2 考慮從眾效應和信息傳遞的疏散仿真114-121
• 6.2.1 視野影響115
• 6.2.2 費用感知誤差115-116
• 6.2.3 從眾行為116-118
• 6.2.4 仿真結果118-121
• 6.3 本章小結121-122
• 7 結論與展望122-126
• 7.1 本文的工作總結和主要創(chuàng)新點122-124
• 7.2 未來研究展望124-126
• 參考文獻126-136
• 作者簡歷及攻讀博士學位期間取得的研究成果136-140
• 學位論文數(shù)據集140

【參考文獻】

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本文編號：382041