导读:本文包含了应急疏散能力论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:就近原则,应急疏散,环境熟悉度
应急疏散能力论文文献综述
李香林,孙福圆,王亚蓉[1]（2019）在《基于就近原则逃生模型的学生宿舍应急疏散能力评价》一文中研究指出通过运用就近原则逃生模型对学生宿舍楼发生火灾时人员的疏散状况进行数值模拟.在不考虑环境熟悉度和环境可见度等因素时,得出在最好情况需要6分钟,符合应急逃生规范要求,最差情况需要11分钟,不符合应急逃生规范要求.针对该宿舍楼应急逃生改进建议.(本文来源于《吕梁学院学报》期刊2019年02期）
邹碧海,张馨尹,王桂华,赵志杰[2]（2018）在《城市轨道交通应急疏散能力现状分析》一文中研究指出随着当前城市的进一步发展,交通道路体系也逐渐完善,为人们的日常出行创造了有利条件,提高了其生活质量,而除了普通的道路交通,轨道交通在城市中所占的比例也在逐渐增加。与此同时轨道交通方面的安全问题,也已经成为现阶段人们所关注的重点问题,这就需要站内工作人员在突发事件发生时,可以在第一时间将乘客快速疏散,只有这样才可以充分保证城市轨道交通安全,为人们日常出行提供根本保障。本文将结合实际情况对城市轨道交通应急疏散能力现状进行详细分析,以期为今后开展的各项工作提供宝贵经验。(本文来源于《价值工程》期刊2018年35期）
丁晓青,贺佐斌[3]（2018）在《基于M/G/c/c排队网络模型的地铁站应急疏散能力研究》一文中研究指出地铁车站的疏散能力是保证安全和高效疏散的关键,因此为了降低突发事件和超大客流下人员疏散时发生事故的概率,就需要事先对地铁车站的应急疏散能力进行评估。本文选取疏散时间、客流密度以及设施瓶颈叁个应急疏散能力评价指标,提出了分流型设施节点概率选择优化模型,以此优化地铁车站应急疏散能力评估的M/G/c/c排队网络模型,给出了基于该模型的应急疏散能力评估框架并设计实现了模型的求解算法。最后选取北京地铁建国门车站作为案例,评估其应急疏散能力。(本文来源于《创新驱动与智慧发展——2018年中国城市交通规划年会论文集》期刊2018-10-17）
梅艳兰,谢科范,刘思施,刘嘉[4]（2018）在《地铁站密集人群应急疏散能力分析模型及仿真》一文中研究指出为保障地铁站正常运营和安全,对地铁站密集人群应急疏散的目标和约束条件进行剖析,进而构建地铁站密集人群应急疏散能力分析模型;然后运用Pathfinder软件构建地铁站密集人群应急疏散能力仿真系统,并以武汉A地铁站为例进行实景再现仿真,分析武汉A地铁站密集人群应急疏散能力和瓶颈。仿真结果表明,A地铁站疏散时间远超过最佳逃生时间360s,存在疏散能力不匹配、疏散设备不足、疏散不均衡等问题。针对A地铁站缺陷,提出相应的改进措施,并进行相同初始条件下的仿真验证。(本文来源于《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》期刊2018年04期）
Godron,Alexandre[5]（2018）在《基于ANYLOGIC的地铁车站服务能力与应急疏散仿真》一文中研究指出计算机技术的全球发展使得人们和研究人员能够很容易地使用高效复杂的数值工具来设计逼真的模拟。因此,可以有效地分析建筑物中的人流,而不仅仅只依赖于实际的实验。在这一背景下,本文将重点研究哈尔滨地铁网络站。本文的首个研究重点是地铁车站的应急疏散,其次是日常非紧急情况。有了这些研究,就有可能在未来使用地铁网络的人口增加时,对车站服务的改善进行总结。更重要的是在出现问题之前做出反应。本论文主要集中在对叁个主要信息站的现状的研究。首先,对车站的结构进行了研究。其次,研究不同人群的流动情况。最后,对车站不同的数据进行了分析。本文在对车站现状数据进行研究的基础上,重点阐述了在紧急疏散情况下,使用这些工具来解释和理解需要采取的不同决策。一方面,状态图更侧重于表示:在车站中提供不同服务的顺序决定和疏散车站人员的流动。另一方面,社会力量模型和基于智能体的模型有助于了解人员在疏散过程中的行为,并制定安全疏散人员的计划。在找到了解工作站工作方式所需的所有信息和撤离过程中作出的重要决定之后,已经就已经为软件Anylogic设置了工作站的第一个模型。在对系统进行了全面设计和修正后,本文对车站人数的限制进行了研究。为了找到这一限制,本文重点研究了紧急疏散的情况,事实上,设置这一限制的最重要的规则是,在紧急情况下,站内人员必须在不到5分钟的时间内撤离。最后,本论文的最后一部分致力于研究增加行人使用量时车站服务能力的提高。本研究的第一部分关注的是只有当车站的人数逐渐增加时才需要改进。本研究的第二部分重点在于增加车站人数,直到达到前一章所述的安全极限为止。最后,研究了车站列车速度调整对列车运行速度的影响。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
王威,吴风英,刘畅,刘晓然[6]（2018）在《基于随机模拟评价的城市道路应急疏散能力研究》一文中研究指出基于经典综合评价理论和Monte-Carlo模拟技术,以速度、时间负荷裕度、空间负荷裕度、畅通可靠度、行程时间可靠度等5个因素作为评价指标,建立了城市道路应急疏散能力随机模拟综合评价模型.该算法通过自主优势量矩阵和优势权向量计算,利用随机模拟技术求解被评价对象之间优劣关系的优胜度矩阵,从而得到被评价对象的综合评价向量.研究表明,在评价结果一致的前提下以优胜度矩阵形式表示的评价结果比其他常规方法,提供的信息更加丰富,充分反映了受多种因素综合影响的城市道路应急疏散能力评价的客观实际情况,研究结果可为城市道路应急疏散能力安全运行和升级改造提供决策依据.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2018年07期）
林秋怡,汪洁[7]（2018）在《基于粒子群优化小波神经网络的大型商场应急疏散能力评价仿真分析》一文中研究指出为了能够提高大型商场应急疏散能力评价的准确性,确保大型商场的安全性,将改进粒子群算法优化的小波神经网络应用于大型商场应急疏散能力评价中。文章研究了小波神经网络的基本理论,确定了小波神经网络的数学模型;设计了改进粒子群算法的模型,并且提出了改进粒子群算法的优化模型;最后以10个大型商场为研究对象,利用所提出的方法对其应急疏散能力进行评价,评价结果表明,粒子群优化的小波神经网络能够快速地、准确地获得大型商场应急疏散能力的实际状况。(本文来源于《辽宁科技学院学报》期刊2018年01期）
王起全,杜艳洋,王维先[8]（2016）在《基于人工神经网络的地铁运营应急疏散能力评估》一文中研究指出从地铁安全问题出发,以北京某地铁线路各站点为研究对象,建立火灾预警能力指标、电力系统预警能力等14个指标构成的指标体系,运用神经网络模型对分析实例的地铁运营应急疏散能力进行定量模拟训练评估。评估结果显示,研究实例整体应急疏散能力一般,在分析研究实例建设时间早,技术水平相对陈旧,投入运营时间长,沿线中枢性换乘站数量多、全年客流量大等特点的基础上,提出增加现有地铁站特别是换乘地铁站以及疏散能力较弱地铁站的疏散通道、安全出口数量的建议,为提升地铁应急疏散能力提供参考借鉴。(本文来源于《中国职业安全健康协会2016年学术年会论文集（上册）》期刊2016-10-25）
丁晓青[9]（2016）在《基于排队网络模型及行人仿真的车站应急疏散能力研究》一文中研究指出随着国民经济的快速发展和城市化进程的不断推进,城市交通需求日益旺盛,由此引发了交通拥堵等一系列城市交通问题。地铁因其运量大、速度快、环保等优点,逐渐成为解决城市地面交通问题的一个重要措施。然而,由于地铁封闭式的结构特征,当发生火灾、爆炸等事故或因大型活动产生超大客流时,人员疏散更容易产生潜在的安全问题。由于地铁车站的疏散能力是保证安全和高效疏散的关键,因此为了降低突发事件和超大客流下人员疏散时发生事故的概率,就需要事先对地铁车站的应急疏散能力进行评估。地铁疏散能力不仅与车站内部走行设施(楼梯、扶梯和通道等)的几何属性有关,也与设施间的空间连接结构有关,影响因素十分复杂。如何对地铁车站疏散能力进行科学评估,以识别疏散瓶颈,并提出解决方案是一个具有重要理论价值和实践意义的难题。本文首先采用M/G/c/c排队网络模型计算与评估地铁车站应急疏散能力,识别出站内走行设施的瓶颈,然后运用Pathfinder软件进行仿真实验,并对两种方法的计算结果进行对比分析,最后提出了提高疏散能力的措施建议。具体的研究内容如下：(1)研究和梳理了地铁应急疏散能力的基础理论。首先,结合《地铁设计规范》对地铁车站疏散时间、疏散能力等概念进行了明确,指出了既有计算方法的局限性。其次,分析了车站应急能力的影响因素,主要包括走行设施的几何属性、空间连接结构以及行人疏散特性等。最后,提出了应急疏散能力评价的叁个指标,分别为疏散时间、客流密度以及设施瓶颈。(2)构建了地铁车站应急疏散能力评估的M/G/c/c排队网络模型。基于排队论相关基础理论,首先构建了地铁车站内单设施的M/G/c/c排队模型。然后,在车站物理网络拓扑结构的基础上分析了行人疏散路径,并在此基础上建立了地铁车站应急疏散能力评估的M/G/c/c排队网络模型。最后,给出了基于该模型的应急疏散能力评估框架并设计和实现了模型的求解算法。(3)构建了行人在分流型设施处的概率选择优化模型。首先分析了应急疏散情况下的行人在节点处对下行设施的选择的影响因素,其次对车站内设施之间的连接关系进行了总结,分析了不同连接关系下的到达率传递关系。再次,针对分流型设施,构建了概率选择的非线性规划模型。模型的目标是最大化下行设施的总输出率。最后,设计一个小规模算例验证了该模型的有效性。该模型是对M/G/c/c的排队网络模型的进一步的完善,使得模型计算结果与实际情况更为符合。(4)完成了基于改进的M/G/c/c排队网络模型的地铁应急疏散能力评估案例分析。选取北京地铁建国门车站作为案例背景,通过实地调研获得车站的几何空间结构、车站设施几何参数以及行人宏观运动特性(速度-密度函数),在此基础上规划出在应急情况下的乘客疏散路径；然后通过编程实现模型计算,并得到应急情况下建国门车站的相关设施的排队长度、排队时间及输出率以及疏散时间等指标,以此得到建国门车站的疏散能力的评估结论。(5)运用Pathfinder软件对建国门地铁站进行疏散仿真试验。利用调研获取的数据(包括行人的性别和年龄比例等)搭建了仿真环境,并在此基础上进行了实验。仿真软件可以输出疏散时间、客流密度等疏散能力评价指标,针对这些指标,对排队网络模型的计算结果和仿真计算结果进行了对比分析,验证了MIG/c/c排队网络模型在地铁车站应急疏散能力评估方面的有效性。最后,基于以上两种方法的建国门站疏散能力评估结果,提出了提高车站疏散能力的措施和建议。(本文来源于《北京交通大学》期刊2016-05-01）
陈宝,张永志,于鑫[10]（2016）在《城市地铁(轻轨)区间疏散应急能力分析》一文中研究指出应急能力分析是城市地铁(轻轨)突发事件应急管理的重要内容。本文结合近期我国城市地铁(轻轨)发生的关于区间疏散的应急事件,运用应急管理理论对我国城市地铁(轻轨)区间疏散应急能力进行了探索。城市轨道交通区间清客、疏散质量的优劣受人、物、环境和管理这四要素的影响,因此本文通过对人、物、环境和管理这四要素进行分析,总结出可能对区间疏散造成影响的危险有害因素,并针对相应的危险有害因素,梳理出对应的疏散应急备品,从而希望能为地铁(轻轨)区间疏散提供参考,以期达到地铁(轻轨)发生意外进行区间疏散时"故障仍安全"的最终目标。(本文来源于《智慧城市与轨道交通2016》期刊2016-04-19）
应急疏散能力论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着当前城市的进一步发展,交通道路体系也逐渐完善,为人们的日常出行创造了有利条件,提高了其生活质量,而除了普通的道路交通,轨道交通在城市中所占的比例也在逐渐增加。与此同时轨道交通方面的安全问题,也已经成为现阶段人们所关注的重点问题,这就需要站内工作人员在突发事件发生时,可以在第一时间将乘客快速疏散,只有这样才可以充分保证城市轨道交通安全,为人们日常出行提供根本保障。本文将结合实际情况对城市轨道交通应急疏散能力现状进行详细分析,以期为今后开展的各项工作提供宝贵经验。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
应急疏散能力论文参考文献
[1].李香林,孙福圆,王亚蓉.基于就近原则逃生模型的学生宿舍应急疏散能力评价[J].吕梁学院学报.2019
[2].邹碧海,张馨尹,王桂华,赵志杰.城市轨道交通应急疏散能力现状分析[J].价值工程.2018
[3].丁晓青,贺佐斌.基于M/G/c/c排队网络模型的地铁站应急疏散能力研究[C].创新驱动与智慧发展——2018年中国城市交通规划年会论文集.2018
[4].梅艳兰,谢科范,刘思施,刘嘉.地铁站密集人群应急疏散能力分析模型及仿真[J].武汉理工大学学报(信息与管理工程版).2018
[5].Godron,Alexandre.基于ANYLOGIC的地铁车站服务能力与应急疏散仿真[D].哈尔滨工业大学.2018
[6].王威,吴风英,刘畅,刘晓然.基于随机模拟评价的城市道路应急疏散能力研究[J].数学的实践与认识.2018
[7].林秋怡,汪洁.基于粒子群优化小波神经网络的大型商场应急疏散能力评价仿真分析[J].辽宁科技学院学报.2018
[8].王起全,杜艳洋,王维先.基于人工神经网络的地铁运营应急疏散能力评估[C].中国职业安全健康协会2016年学术年会论文集（上册）.2016
[9].丁晓青.基于排队网络模型及行人仿真的车站应急疏散能力研究[D].北京交通大学.2016
[10].陈宝,张永志,于鑫.城市地铁(轻轨)区间疏散应急能力分析[C].智慧城市与轨道交通2016.2016