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多场景下地铁站乘客疏散路径规划研究
| 论文题名： | 多场景下地铁站乘客疏散路径规划研究 |
| 关键词： | 地铁站;乘客疏散;路径规划;仿真技术 |
| 摘要： | 地铁具有高效、大容量、低污染和准时到达等优势，越来越多的乘客开始选择地铁作为主要出行方式之一。地铁站作为地铁系统中重要的组成节点，站内客流密集，客流组织流线复杂。一旦发生自然灾害如洪水和地震，或者人为灾难如火灾、恐怖袭击和爆炸等，站内乘客在疏散过程中受伤和死亡的程度可能是灾难性的。结合突发事件下乘客特殊的行为特征和危险源动态扩散理论，制定科学合理的疏散路径策略，这对及时有效地疏导站内密集客流具有重要的意义。本文在行人运动模型基础上，分别对清客和火灾下乘客疏散路径优化进行建模和仿真，并对多场景下乘客疏散动力学特征和疏散优化效果进行了相关探讨和分析。 (1)针对紧急清客场景，建立一种基于随机用户均衡模型的地铁站乘客疏散路径规划模型。借助道路交通网络中的车流均衡分配思想，综合考虑乘客拥挤度以及路径熟悉度对疏散效率的影响，建立基于乘客拥挤度的Fisk随机用户均衡模型，用于优化乘客疏散路径。通过比较仿真结果和实际数据，验证社会力模型和最小成本模型的合理性。将随机用户均衡模型与最小成本模型下站内客流疏散效率进行仿真实验对比，分析设施设备及出入口正常情况下疏散结果，并研究自动扶梯暂停使用和部分出入口临时关闭对疏散效率的影响。该路径规划方法充分利用随机用户均衡模型在客流均衡分配方面的优势，可提前规避疏散过程中的瓶颈区域和危险情况，同时能够显著提高站内乘客的疏散效率。 (2)针对火灾场景，建立一种基于多目标鲁棒优化的地铁站乘客疏散路径规划模型。考虑到火灾下受多危险源影响的地铁站内乘客疏散时间和路径风险的不确定性，引入鲁棒优化方法并结合多目标优化方法，建立一种乘客疏散路径多目标鲁棒优化模型，用以合理地进行疏散路径的制定。通过比较仿真结果和实际数据，验证Steering模型的合理性。将所提出的乘客疏散路径多目标鲁棒优化模型应用于所搭建的火灾场景下站内乘客疏散系统，分析不同权值下目标函数值之间的关系，研究火势蔓延情况和路径可用情况，并进行地铁疏散网络的鲁棒性分析。构建的模型充分考虑到火灾事件的特殊性以及影响的不确定性，为站内乘客疏散提供路径规划方案，可提高地铁疏散系统的高效性和安全性。 |
| 作者： | 张蕊 |
| 专业： | 交通运输 |
| 导师： | 杨晓霞 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 青岛理工大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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