基于A*算法的深部地下空间火灾疏散路径动态规划
为了考虑地下空间火灾发生和发展的动态性,结合温度、CO体积分数等各类人体生理耐受性指标随着时间的变化,基于A*算法建立了一种能够考虑火灾场景演化的地下空间逃生疏散路径动态规划方法.采用Pathfinder软件、A*算法、蚁群算法分别对虚拟小尺寸模型和某地铁车站足尺模型进行逃生路径规划并对比分析,验证了A*算法在逃生疏散路径规划方面的高效性和可靠性.通过建立火灾场景关键指标的时程数据库,并根据人体耐受性指标限值识别可逃生区域,然后进行不同时刻火灾逃生场景的动态重构,采用A*算法对重构后的场景进行逃生疏散路径识别,实现了地下空间火灾疏散路径的动态规划.利用上述方法,基于某深埋地铁车站,根据火灾模拟软件提取的特定区域处温度、CO体积分数的时程数据,实时判断最优疏散路线及需要尽快撤离的区域,并给出了最大容许逃生疏散时间.该方法克服了传统静态路径规划的局限性,可为深地空间火灾疏散路径的实时动态规划和消防救援应急策略的制定提供依据.
地下空间火灾、疏散路径动态规划、Pathfinder软件、A*算法、蚁群算法、火灾模拟
47
U461;TP308(汽车工程)
国家重点研发计划2019YFC0605105
2021-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
702-709
