【《地铁车站集散能力计算模型分析案例》2200字】

地铁车站集散能力计算模型分析案例1.1车站集散能力计算模型1.1.1模型参数假设每一个车站都需要导向标识，导向标识决定了乘客在车站的目的走向，若无标识乘客会表现的杂乱无序，移动会有盲目性，当乘客达到一定数量时，乘客盲目的数量增加，从而会导致乘客不能及时有序撤离，造成在车站的拥堵和滞留。车站设置导向标识既要经济合理（标识数量）还要实现乘客对车站方向和位置的信息认知[17]。在设置标识时可以根据元胞自动机理论，将乘客和乘客移动的空间看做元胞集合，每个元胞的长宽都是0.4m。（1）假设导向标识存在设乘客现在所在位置为（x,y），x=1,2,3...X，y=1,2,3...Y，目标元胞坐标（px,py），乘客的有效移动Ux,y则Ux,ycx,ycpx,py（2）假设导向标识不存在，乘客可以选择向周围的8个元胞移动或不移动且每个被选择的元胞概率相等，那么乘客现在的移动期望效率Ux,yUx,ytUx,yh是乘客在有导向标识存在下乘客的有效移动，Cx,yf假设标识所指的方向就是乘客所要到的方向，所以dpx,py=min（da,b），这时候标识能发挥的最大效能设乘客对车站的环境熟悉程度为Z（0≤Z≤1）Z=1时乘客熟悉所在车站及自己想要去的目的地。无引导标识下乘客的移动收益是：Ux,yg有引导标识下乘客的移动效益是：Gx,yf当z=1时，Gx,y设乘客再熟悉车站的情况下移动的会向效用最大的元胞（ex,ey）（1）此时熟悉车站的乘客移动效用是：Ux,yo（2）此时不熟悉车站的乘客对标识引导的需求是：Dx,yb乘客对车站的环境熟悉程度为Z=1时，乘客不需要标识引导，Dx,yDx,yb当导向标识指向和乘客所要到的目的地元胞位置相同时即：（px,py）=（ex,ey），导向标识就能发挥最大效用即：Gx,y无导向标识下的乘客移动：未知↖未知↑↗未知未知←元胞→未知未知↙未知↓↘未知图4-1无导向标识下的乘客移动有导向标识下的乘客移动：CCCCC→CCCC图4-2有向标识下的乘客移动导向标识建模计算：3.42.41.4321出口3.42.41.4图4-3元胞移动数据假设最中间的元胞要通过出口其他元胞与出口的距离已经给出，都是与出口最近的距离：若乘客不知道出口方向：Ux,yt若乘客知道出口方向，此时醉到移动效用就成了Ux,yb=2−1=1，另乘客熟悉程度为Z=0.5，最中心元胞的效用为：Ux,乘客在导向标识有无前后的效用的差值大小，差值越大说明导向标识发挥的效用也就越大；差值越小说明导向标识发挥效用越小。1.2以西站十字为案例用AnyLogic软件建模分析1.2.1车站设施城市轨道交通车站内部设施由交通工具服务设施、乘客服务设施和信息诱导设施3部分组成，它们相互制约、相互协调，充分发挥各自的功能和优势,使系统达到整体功能的最优化，为实现出行者乘行舒适、安全快捷的目标而服务。本文仿真研究的主要设施是交通工具服务设施和乘客服务设施如图4-4所示：图4-4车站设施设备1.2.2行人及车流参数确定行人的宏观交通行为是大量的行人在某一时段某一区域内所呈现的速度、流量、密度之间相互关系的集体特性。行人流的宏观输入参量主要包括速度、人群、来源等。在设置人群参数时按年龄段不同分为成年男性、成年女性、儿童以及老人4组人群，对应Anylogic软件里的行人流，通过设置不同速度对其进行分类。根据实地数据收集，各组行人的速度参数如表4-1所示：表4-1不同人群速度行人群成年男性成年女性儿童老人速度m/s1.391.240.941.13当行人经过扶梯或者排队进站时会不自觉地形成临时群，这时需对行人进行统一分类，也就是区别于行人在流动中的属性，而4组人群在排队处或者扶梯处所表现的特性大体没有区别，所以当4组行人流经过排队区域或扶梯区域要统一进行参数设置。针对各个工作区域的特点定义人群的停留时间分别为:售票口5s，自动售票机8s，进站闸机3s。按照不同时段的客流量确定列车间隔时间，早晚高峰6min50s,非高峰7min40s。1.2.3模块及运行流程对象类构成地铁车站模型的基本元素包括行人产生源、车流、售票系统、进站排队系统等。行人产生源主要是行人模拟的产生点，运用Anylogic中的source组件来实现，产生行人的位置在进站口及换乘口，产生客流量主要根据调查的数据来确定。系统中的资源网络模块主要用于模拟车站乘客集散过程中车站设备的利用情况；流程处理模块主要是为了模拟乘客集散的具体处理过程；动画模块则是为了直观的反应客流在车站内移动的情况。流程处理模块对车站集散系统的基本功能进行模拟，主要有行人流与列车流，行人流又包括进站流及出站流。根据资源网络模块对进出站乘客流程的分析在软件中嵌入对象如图4-5所示：图4-5进站流程图1.2.4车站人流和实际模拟将实际所测数据输入模型得到站台层和站厅层客流分布图下图4-6和4-7所示：图4-6站台层客流分布图4-7站厅层客流分布1.2.5地铁车站集散能力评估在仿真的20min，由于输入了一天平均客流，乘客分布比较均匀，客流量较大，客流疏散时间延长，