系统工程结课论文 火灾疏散模拟仿真.docx
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系统工程结课论文火灾疏散模拟仿真
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论文（报告、案例分析）
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学生姓名
学号
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年月日
基于anylogic的北京物资学院第二教学楼紧急疏散的模拟仿真
物流管理专业学生杨琨学号0794071133
物流管理专业学生陈鑫学号0794071118
关键词：
模拟仿真；疏散；Anylogic
一、绪论
（一）课题来源和研究意义
2007年10月11日，被小崔老师揶揄为“教学楼数量增长100%”的北京物资学院第二教学楼工程正式奠基。
08年12月，二教在老师同学们的翘首企盼下，终于建成投入使用。
不久，许多不便的反映纷至沓来。
像“教室全都不向阳”，“转了那么多圈怎么才2楼”，“主教去二教方向的楼梯只能上到2层”等等。
有了这么多的问题，自然也就激发出了我研究一番的兴趣。
正好我在学习Anylogic软件的使用，学以致用，此为这个研究课题的产生过程。
其实我觉得本课题的研究没有什么实质性的意义，因为就算我们发现了二教有这啊那啊的问题，我们也不能把二教炸了重新建。
但是通过本课题的研究，我不仅丰富了我本专业的知识，而且让我了解很多其他方面的知识，如疏散运动时间的计算，社会特质对疏散时间的影响等等。
最为重要的是，我学习并掌握了也许是现今世界上最为强大的仿真软件Anylogic的部分功能。
这将为今后的学习和工作带来不可估量的好处。
（二）主要思路和技术创新
通过实地测量第二教学楼，并参考二教结构图，绘制出更为准确的二教结构图，将之在Anylogic中建立相应模型。
然后，将受灾后紧急疏散的行为过程编写入程序，进行第一次模拟。
分析模拟的结果，找出阻碍疏散速度的瓶颈所在，将模型优化修改后，进行第二次模拟。
分析对比一二次数据，参考国内外先进的方案思想，继续进行优化，经过数次优化后，对比几次的数据，得出结论。
运用了2009年8月4日最新推出的Anylogicversion6.4.1professional，其中广泛应用于世界各地广场，运动场，地铁站等人群密集地的PedestrianLibrary（行人库）进行模拟。
在人员疏散运动时间上，采用了日本学者Togawa的经验公式。
在人员密度对速度的影响，楼梯疏散速度和通行流量的确定方面，也都参考了西安科技大学张云明的硕士研究生学位论文中拟合的公式。
二、研究过程
（一）北京物资学院第二教学楼概况
北京物资学院第二教学楼于2007年10月11日上午举行奠基仪式，2008年12月竣工投入使用。
北京物资学院第二教学楼建筑面积12945㎡，建筑高度：
30m投资额：
4474万元。
第二教学楼采用了“回形结构”的设计样式，所有教室均位于其四周，如此便增强了楼道及室内的采光度，加上中空设计，使整幢楼显得宽敞而通透。
（二）国内外相关研究成果的利用
计算疏散经验时间的公式很多，被广泛接受和应用的是日本学者Togawa的经验公式，
是区域内待疏散总人数，w是输出口有效总宽度，n是输出口通行系数（人/m*s），
是疏散人员距离出口的距离，V是疏散时人员的平均速度。
根据张云明对西安火车站连接候车大厅和各站台的西走廊观察统计，用Boltzmann曲线拟合得到水平通道疏散速度，
是水平通道的通行速度，ρ是通道内的人员密度。
用Gauss曲线拟合得到水平通道的通行流量：
，
是水平通道的流量，ρ是通道内的人员密度。
同样，用Boltzmann曲线和二次多项式对楼梯内疏散速度和通行流量进行拟合，得到：
（三）为简化研究所做出的一些假设
忽略待疏散人员的一切个体特征，如性别，年龄，性格，认知水平，担任职务等等。
五层模拟不易实现，简化为一层模拟，即所有人员都从几个楼梯口出现（source），向外疏散。
所有待疏散人员都非常理性，能够清楚判断哪个出口最近，且不论该出口是否拥挤，都会挑选距离最近的出口。
待疏散人员数量根据各教室门上课表、教室座位数及预期到课率决定。
文中所有的长度，距离等的单位是格，即二教的一块地板砖的长度。
所有数据都是我们实地测量获得（附图2）。
三、仿真及改进过程
（一）Anylogic软件简介
AnyLogic是一个专业虚拟原型环境，用于设计包括离散，连续和混合行为的复杂系统。
AnyLogic所有的建模技术都是以UML-RT，Java和微分方程（若用户想要为连续行为建模）为基础的，这些也是目前大多数先进用户所熟悉的技术。
AnyLogic也提供一系列针对不同领域的专业库。
AnyLogic的动态仿真具有独创的结构，用户可以通过模型的层次结构，以模块化的方式快速地构建复杂交互式动态仿真。
AnyLogic的动态仿真是100%Java的，因此可以通过Internet访问并在Web页上显示。
AnyLogic强大而灵活，并提供多种建模方法：
基于UML语言的面向对象的建模方法，基于方图的流程图建模方法，Statecharts（状态机），分为普通的和混合的，微分和代数方程，用Java建模，AnyLogic的建模语言是UML-RT的扩展。
UML-RT在许多复杂大系统的建模设计中被证明是一组最佳设计方法的集合。
构建AnyLogic模型的主要方图是活动对象。
更多关于Anylogic行人库的介绍，见附件1。
本次仿真主要应用的是pedestrianlibrary，下面介绍一下主要用到的组件。
Pedsource是产生ped的组件，ped可以用来模拟人，车，飞机轮船等一系列动态实体。
本文中用来模拟待疏散的人员。
Pedsink是用来回收ped的组件，与Pedsource配套使用。
因为产生了很多ped在模型中，如果仿真过程结束而不回收的话，会增大计算机负担，导致计算机崩溃。
本文中用来表示待疏散人员安全疏散。
Pedgoto是指引ped前进方向的组件。
通过它没能够更改ped的目的地。
Pedselectoutput是在目的地有多个时，用来设置ped的优先选择路径的组件。
通过编写不同的语句，能够使ped应用不同的规则去选择目的地。
Pedconfiguration是设定各项参数的组件，如比例尺，时间轴，ped形状等。
Pedground是设定ped各项运行环境的组件。
本文中用来定义墙壁。
Slider是一个滑块，可以控制各种变量。
本文中用来控制待疏散人数。
（二）仿真模型的建立
在各个时段对二教进行了较为充分细致的观察，及利用上文中所提到的一系列公式，我们得出了以下数据：
i.可能待疏散人数：
0～1620
ii.教室有课率：
62.5%～89.3%
iii.预期到课率：
90%（80%出勤+10%自习）
iv.最可能的待疏散总人数
为800人
v.由于只有东侧和东南门开，输出口有效总宽度为：
3
vi.待疏散人员距离出口的最近距离为32
vii.疏散时人员的平均速度为1.313
viii.疏散经验时间为224.3s
（三）第一次仿真过程及结果分析
模型建立为图3。
经过多次模拟实验得到平均疏散时间为17.3分钟。
这和我们计算出的疏散经验时间实在是相去甚远。
通过观察模拟过程，我们看出，由于只有两个出口（东门和东南门），而且东南门非常偏僻，所以所有待疏散人员全都聚集在东门，导致了严重的拥挤情况，致使疏散工作的低效进行。
（四）
模型的改进
根据公式我们不难发现，要想缩短疏散时间，只能加大输出口的有效宽度。
原本二教设计的有东，东南，北，南共四个出口，现在仅仅开了东，和东南两个出口，而且并没有全开（输出口有效宽度没到最大），大大限制了疏散能力。
另外，二教回形设计的中间空地，也是疏散的大好去处之一。
所以将模型优化为图4。
（五）改进后的仿真结果
同样经过多次模拟实验，我们得到了改进后的平均疏散时间为12.4分钟。
这比第一次模拟时有了大大的降低。
但是，与疏散经验时间还是有不小差距。
对这个问题我们讨论之后分析得出：
疏散经验公式所假设的情况过于理想。
它不仅将待疏散人员的所有差异都忽略了，而且疏散的地理环境也全忽略了。
待疏散人员处在怎么样的空间里，是否有狭窄通道阻碍，人与人之间的社会力（详见附件1）等等。
所以经验公式毕竟是经验公式，仅供参考。
（六）比较与总结
由两次模拟不难发现，多开几个安全通道能够非常有效的降低疏散时间。
而且我国消防安全法规定，大于60平米的娱乐场所至少开启两条安全通道，更何况偌大的一个教学楼。
其实我们也尝试了很多别的法子，例如将回形结构的内圈缩小以获得更大的通道宽度，又如指定疏散路线及疏散出口（模拟接受过疏散训练的情形）等，都收到了非常好的效果，平均疏散时间降到了9分钟左右。
但是由于不太成体系，加上篇幅有限，没有详细阐述。
相信经过一系列的改进加上几次的疏散演习，真正需要紧急疏散的时候一定能够达到要求。
四、本文总结与展望
这个问题是当时和陈鑫同学闲聊时无意引出的，我俩对这个都很感兴趣，正好我又在学习Anylogic软件，同时为了应付课程的论文作业，顺水推舟成此文。
在前期的设想中，我们有非常多很好的想法，比如设置突发事件（一定概率发生踩踏），比如设置恐慌状态（恐慌后目的地不明确，而且会传染），再比如设置智能疏散（待疏散人员在观察到出口1拥挤程度过高的情况后，会自动转向下一出口）等等。
但是真正到了实际操作层面，却因为软件限制（试用版）和编程语言太过复杂等原因只得作罢。
所以，本文中的仿真，距离真正意义上的仿真还有不小差距。
不过，这个问题还确实是个问题。
虽然我们对建筑结构方面和紧急疏散方面的知识相当匮乏，仅仅进行了一次优化（增加出口），但是问题却很明显的摆了出来。
对于这个问题我们也向第二教学楼的相关管理人员询问了。
二教目前只有一名管理人员，虽然有多个出口，却不好管理，所以一般只开东门。
在问到如果发生失火等突发事件，只开一个门同学们来不及疏散的问题时，他笑了笑说，咱物院这么多年也没着过火……
这其实是人的天性之一。
也许可以提升到“防火意识淡漠”，“忧患意识不强”这样的高度，但是那不是本文讨论的范围了。
Anylogic这个软件着实很强大，本文应用的仅仅是其中一个库，而且还没有融会贯通。
现在又有好多好的想法冒在我的脑中，如三食堂的模拟（库存，取货），学校布局优化的模拟等等。
寒假，我还打算深入父亲所在的企业，看看有什么发现，没准毕业论文就出来了。
最后，再次感谢张老师对我们的教导。
由于课程少，间隔长，加上自己不怎么努力，系统工程的东西其实没有学进去什么，但是您对于做学问的严谨态度深深的影响了我们。
谢谢！
参考文献
[一]《大型商业建筑火灾疏散性能化分析方法研究》，张云明，中国优秀硕士学位论文数据库
[二]《建筑物火灾疏散中人员的行为可靠性研究》，宋译，中国优秀硕士学位论文数据库
[三]《Anylogic6用户手册》，
[四]《Anylogic行人库教程》，
附件目录：
1）Anylogic介绍--（社会力）行人疏散方面》
2）图2第二教学楼各项参数
3）图3原始模型
4）图4改进后模型
PS：
老师如果想要本文的模型，或anylogic的其他资料，请发email到yangjunkun@，我给您发过去
附件1
仿真软件
建模方法
AnyLogic®行人和运输库使你能够从详细的“物理空间”层次对行人和车辆进行建模：
每个对象的大小，对象的加速和减速能力，对象的视野范围，墙壁，障碍物，楼梯，驾驶规则，优先次序等等，都得以计入考虑。
借助于这个库，你可以对被建模的系统有更深入的理解，能够更精确地对系统进行测量和优化，能够发现系统中的瓶颈所在，并预测可能出现的危险情况，而若没有这个库则很难发现这些危险；你也可以生成最为真实的动画。
AnyLogic®行人和运输库采用了流程图的方式来创建你的模型，你可以轻松的实现你想实现的任意的逻辑，只需要点击鼠标来连接模块并且对模块填入属性。
图1Anylogic的行人建模方式：
流程图
社会力算法
Anylogic的行人库底层采用社会力模型算法，精确的模拟了人的心理对行动的影响。
◆通过几个连续的拐角证明了行人不会单纯的取最短路径从而造成内弯拥挤而外弯几乎没有人的状况
◆在一个狭窄的通道中有一处稍宽一点的地方，在宽的地方的时候行人间的排斥力会加大，并且行人会试图去超越其他行人
◆通过两个相向而行的人流来观察行人之间的吸引力在例子当中我们会看到行人会形成一股一股的小的人流，后面的人会跟随前面而行
◆通过两个出口来验证人群的半圆型拥挤，同时验证人群的从众性
只有你想不到的，没有你做不到的！
！
行人库在紧急情况中的应用很广，因为其直接支持java，所以具有很强的扩展型，可以模拟出生命值，疲劳值，老人小孩，等等。
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一系列的参数，只有你想不到，没有你做不到。
比如下面如果希望实现在通常状态下的滑动门，可以使用其中的叫做Area的模块的Access功能和基本模块里面的Events实现。
还可以实现诸如毒气源或是某危险区域（外星人攻击？
）接触到某个区域的人会在1--1.5左右停止活动（dead），并且对于后面逃生的人会有阻碍：
上面模型看动态的效果会更好，如果你看的是电子文档，你可以在附件中看到几个文件夹，这些模型分别在几个文件夹，点击网页文件即可运行，第一次运行的时候需要联网，因为虽然直接可以使用网页运行，但是java会需要去下载一个运行它的Applet小程序的插件。
另外，anylogic集成系统动力学和agent。
实际上也就是说现在国际上几个比较权威的紧急疏散的建模方式都可以用anylogic来实现。
系统动力学模块可以实现动力学模型和数学模型，而agent可以实现格子气模型。
AnyLogicTM是一种创新的建模工具，它是基于过去十年内建模科学和信息技术中出现的最新进展而创建的。
使用AnyLogic进行建模能为你带来远远超出传统工具的收益，这都源于AnyLogic能够：
✧更快速地创建可视化的，灵活的，可扩展的，可复用的活动对象，这些活动对象可以为标准对象或自定义对象，也可以是JavaTM对象。
✧通过使用多重建模方法，能够更精确地建模和捕捉更多的事件，并针对你所面临的特定问题对这些事件进行联合和调整。
✧在建模环境中可以直接使用一组优秀的分析和优化工具。
✧轻松有效地将AnyLogic开放式体系结构模型与办公或企业软件，包括电子表格，数据库，ERP和CRM系统等集成起来，或将模型直接嵌入到实时运行环境中。
灵巧的可于网络上运行的模型
只要AnyLogicTM模型（包括仿真引擎和动画）是100%的JavaTM程序，它们就可以运行在任何可以使用JavaTM的平台上（例如Windows，Solaris，Linux，MacOS等），甚至可以被当作Java小程序而放在网站上。
这一独特的能力可以让远端的客户能够直接通过网络浏览器运行全功能的可交互模型，而不需要安装任何运行用或观察用版本。
这是与其他人交流你的模型的最好的方法。
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