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基于AnyLogic的轨道交通车站内客流疏散仿真与瓶颈识别研究
| 论文题名： | 基于AnyLogic的轨道交通车站内客流疏散仿真与瓶颈识别研究 |
| 关键词： | 轨道交通车站;行人流特性;瓶颈识别;行人疏散仿真 |
| 摘要： | 城市轨道交通作为城市公共交通的骨干，具备有运量大、速度快、安全、准点等特点，轨道交通车站是客流集散的场所，乘客的行为特征较其在线路上时要复杂得多，但城市轨道交通车站一般建于地下，密闭性较高，出站可选路径有限，客流时空分布不均衡，一旦发生突发事件，在疏散过程中易导致部分设施严重拥挤、客流疏散不及时，甚至会发生行人踩踏、人员伤亡等并发事件。因此，借助一定的科学手段识别出车站的瓶颈，对瓶颈做出有效改善措施，对保障乘客疏散安全和效率具有重要意义。 本文首先展开了轨道交通车站内部设施行人流特性分析。对轨道交通车站设施功能进行分类，利用视频拍摄手段对轨道交通车站行人流数据进行调查，通过视频数据处理技术获取轨道交通车站内各设施的行人速度、流量等参数，分析行人在不同设施上的微观行为特性和速度分布规律，建立轨道交通车站不同设施上的行人流模型，得到行人在各设施上的自由流速度和最大通行能力。 通过分析轨道交通车站在疏散状态下的行人交通特性，结合轨道交通车站不同设施上的行人流模型，建立疏散状态下的设施通行能力模型。定义车站内设施的动静态瓶颈概念，在车站瓶颈特性分析的基础上，建立车站内各设施的动静态瓶颈识别模型。疏散状态下的车站静态瓶颈通过设施通行能力及其串并联关系确定；动态瓶颈通过设施通行能力与客流需求的匹配关系来确定，研究服务水平划分和行人流关系模型的对应关系，将服务水平划分为四个等级，将行人处于拥挤态和阻塞态时定义为车站的动态瓶颈，将行人在设施上的延误作为动态瓶颈的判别指标，确定行人在各级瓶颈下的延误阈值。 对AnyLogic软件功能进行了介绍，重点了软件中行人库的功能及其内置模型。结合研究目的，重点研究了软件行人库内置社会力模型的基本原理，结合国内实际情况，对社会力模型中的行人参数、期望速度、自驱力模型参数、行人间以及行人与障碍物间的模型参数进行了标定，使模型更适用于国内情况。在此基础上，搭建了基于AnyLogic轨道交通车站行人疏散仿真模型，研究了仿真建模流程，构建了疏散场景，介绍了仿真环境建模和行人行为特性建模的内容和实现过程，结合动态瓶颈识别指标确定行人通过时间仿真输出结果，并介绍了通过时间统计原理。 选取南京夫子庙地铁站为案例分析对象，在基础资料调研的基础上，通过静态瓶颈识别模型对车站静态瓶颈进行识别，构建夫子庙地铁站疏散场景，在AnyLogic中建立行人疏散仿真模型，通过动态瓶颈判别阈值与模型输出结果对比分析，识别车站动态瓶颈。 |
| 作者： | 周平山 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 任刚 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东南大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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