如何使用Pathfinder軟件來模擬地鐵站的運動

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這篇文章演示了如何使用Pathfinder來模擬地鐵站的運動，火車到達和離開地鐵站。越來越多的非特定于疏散的特征，例如乘客來源和輔助疏散，使得尋路器適用于更廣泛的行人移動問題。

地鐵站如圖所示圖1顯示了上層站臺的乘客。我們的模型將模擬乘客連續進入車站登上特定的列車，以及乘客從已經到達車站的列車上離開。該模型包括10列火車，6列在上站臺到達和離開，4列在下站臺。我們假設每列火車每隔10分鐘到達和離開一次。到達時間是錯開的，因此每分鐘有一列火車到達。每列火車卸載然后裝載200名乘客，給出離開車站的總流量200人/分鐘或者12000人/小時(同樣的號碼也到達車站)。選擇的列車荷載應與每列列車的車廂大小和數量以及樓梯和自動扶梯的通行能力一致。

 

圖1.地鐵模型顯示乘客乘火車到達和離開的站臺

 

地鐵計算機輔助設計模型。該CAD模型在Revit中繪制，并使用FBX導入功能和提取地板工具導入到路徑查找器中。它不代表真實世界的位置。

 

2.概念模型

在描述地鐵模型之前，用一個小的概念模型來演示這個方法是很有用的。圖2顯示火車時刻表。火車每隔3分鐘開出一班，卸貨30秒，裝貨60秒。乘客以100%的速度連續進入車站12次/分鐘并以以下流速離開列車1.2秒/秒30秒。

 

圖2.乘客出站、登機和列車發車的順序。進入車站的客流是連續的

 

圖3顯示了幾何圖形。右邊的門是車站門。這個門有一個附加的來源，將新的乘客插入模型，車站門也是離開車站的乘客的出口。這等候室利用它的門和分割線是一種利用當前的Pathfinder能力管理隊列的方法。將登上火車的乘客有一個行為這告訴他們去等候室，然后到地鐵門口下車。除了作為出口之外地鐵門有一個附加的來源，插入乘客然后前往車站門退出。事件的時間如所示圖2連續不斷的乘客進入車站排隊時，地鐵列車會讓乘客下車30秒鐘，然后候車室的出口門會打開60秒鐘，乘客就會登上列車。然后循環重復。

 

圖3.用于說明乘客到達和離開的概念模型

 

等候室使用的細節值得進一步解釋，因為它們代表了一種在當前的尋路器約束下對隊列建模的方法。如所示圖3等候室有一個單向入口門、一個單向出口門和一條延伸入口空間的分隔線。圖4顯示當乘客離開地鐵列車時，等候的乘客如何在候車室排隊。等候室的細節共同完成了這一運動。候車室很小，所以排隊的乘客會盡量靠近房間。這具有將乘客移動到隊列前面的效果。分隔線是引導乘客排隊的屏障，而不是在候車室周圍形成半圓。單向入口門確保乘客只能通過出口門離開等候室。其次，候車室出口門可以打開和關閉，當關閉時形成一個隊列，當打開時乘客離開候車室并登上火車。下面的視頻動態演示了這一運動。我們將使用同樣的概念方法來制作更復雜的地鐵模型。

圖4.乘客下車(藍色)，等候的乘客排隊(紅色)

 

3.地鐵模型

地鐵模型如圖5所示，有五個主要樓層：

• 樓層0米–這是下層站臺。四列火車連接到這層。樓梯連接0米到3米的樓層
• 樓層3米–該層的一側聚集從0米層離開的乘客，并通過自動扶梯將他們運送到18米層。3米層的另一側供從18米層下降到0米層的乘客使用，以登上列車。
• 樓層15米–這是上層站臺。六列火車連接到這層。樓梯連接15層至18層。15層一側的樓梯用于乘客上下車，另一側用于乘客下火車。
• 樓層18米–該樓層匯集并分配從3米層和15米層流入的全數流量。樓梯和自動扶梯將18米層連接到30米層。一組樓梯和自動扶梯將流量提升到30米層，一組將流量從30米層降低
• 樓層30米–這是主樓層。全數乘客從這一層進出車站。這一層的一邊是給上火車的乘客，另一邊是給乘火車到達并離開車站的乘客。
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圖5.地鐵模型導航網格

 

樓梯和電梯被指定為向上流動或向下流動。圖6顯示了從樓層18米下降，通過樓層3米，然后下降到較低的平臺，樓層0米的流動細節。紅色箭頭顯示了流動方向。在樓層3米的另一端，流量達到樓層18米。樓層18米通過樓梯和自動扶梯連接到主樓層。

 

圖6.流向地下0米。紅色箭頭表示流向

 

如簡單模型所示，帶有入口和出口門的候車室用于控制進入列車的乘客流量。圖7顯示了位于上部平臺上的6號列車末端車廂的組合計算機輔助設計和導航網格視圖。你可以看到候車室，進出候車室的單行道，以及火車的出口/入口。中顯示了相應的導航網格及其詳細信息圖8。

 

圖7.上層平臺上6號列車端車的計算機輔助設計和導航網格視圖

 

圖8.顯示6號列車的導航網格細節，帶有入口/出口門和相關的候車室

 

前15分鐘的地鐵時刻表如所示圖9。每列火車每10分鐘到達一次，運送200名乘客。乘客在30秒內離開火車，然后排隊的乘客在一分鐘內進入火車，火車離開。需要說明的是，Pathfinder實際上并沒有設置火車到達和離開的動畫，到達和離開是通過打開和關閉火車和候車室的門來模擬的。

 

圖9.每列火車的地鐵時刻表。每列火車每10分鐘卸載一次

 

乘客的行為由他們的概況(身體特征)和行為(特定的運動目標)決定。此外，來源用于定義乘客進入車站的流量和乘客離開列車的流量。中列出了模型中使用的配置文件、行為和來源圖10。

中顯示的配置文件圖10指定行走速度和其他身體特征。全數乘客都被分配了一個速度，該速度來自一個界限為0.7米/秒和1.5米/秒，該范圍涵蓋了大多數人群的步行速度(海事組織2007)。較簡單的方法是使用一個輪廓來定義步行速度，但是多個輪廓被用來為乘客分配不同的顏色，這取決于他們要登上的列車或者他們是否要離開車站。或者，尋路器框架支持為每種乘客類型定義詳細的簡檔，例如，“兒童”簡檔可以使用兒童化身并且具有適合于兒童的速度范圍，而“年輕男性”簡檔可以使用年輕人的化身并且具有不同的適當速度范圍。該模型中采用的方法是簡單方法和復雜方法的折衷。

中顯示的行為圖10定義乘客將如何移動。離開列車的乘客被隨機分配到兩個車站出口中的一個。進入車站登上列車的乘客被隨機分配到其中一輛列車上，因此他們先進入與該列車排隊相關的任何候車室，然后在等候隊列出口門打開時登上列車。

每個占用者源可以被分配不同簡檔和不同行為的分布。當一個占用者由源創建時，占用者被從分布中隨機分配一個簡檔和行為。

乘客來源，如所示圖10，與離開列車的乘客的列車車門和車站外的兩個源(中的兩條綠色長線圖5)供進入車站登車的乘客使用。列車的出口流是周期性的，如所示圖11.每列火車有15個門，離開火車的時間間隔為30秒，因此流量為0.4444 pers/s每10分鐘就有200名乘客。與進入車站的乘客相關的來源(30層上的兩條綠色長線圖5)有連續的流動0.1666秒/秒每列火車。由于有兩個來源和10列火車，這使得每分鐘有200名乘客到達(或每列火車每10分鐘有200名乘客)。因此，進入車站的旅客總到達流量為12000 pers/hr，這與列車流出車站的總流量相匹配。

 

圖10.地鐵模型中使用的配置文件、行為和來源的列表

 

圖11.一號列車出口門的來源。流量以0.444秒/秒的速率周期性變化，每10分鐘持續30秒

 

4.結果

地鐵模擬視頻提供了結果概述。這顯示了模擬開始后從510秒到660秒的移動。

更詳細地觀察空間使用的一種方法是繪制累積使用輪廓。圖12顯示主樓層的累計使用情況。這些輪廓為1800秒(30分鐘)，輪廓范圍為0到500秒。

 

圖12.累計使用的輪廓(空間被占用的綜合時間)

 

讓我們更詳細地看一下樓梯A和B，它們管理從列車向上的流動，以及樓梯C和D，它們管理向下的流動以登上列車。等高線顯示，A樓梯比B樓梯使用得多。原因是A樓梯鄰近列車從3層向上的氣流，所以更多的乘客使用更近的樓梯。但是因為從15層到18層的兩側都有向上的水流，所以樓梯B也有很大的用途。向下的水流都全數從靠近樓梯C的一側進入，所以它比樓梯d使用得多

這在樓梯的流速圖中得到證實。圖13顯示了樓梯A和B的上升氣流，同時圖14顯示了樓梯C和D的向下流量。為了比較，這些樓梯的SFPE流量峰值為2.4次/秒。樓梯A和B的向上流動是循環的，反映了列車的到達。這些樓梯上的峰值流速大約是1次/秒。由于乘客的穩定到達，C和D樓梯的向下流動更加穩定。樓梯C顯示相對恒定的流速約為2次/秒。

 

圖13.樓梯A和B的向上流速(見圖12對于樓梯標簽)

圖14.樓梯C和D至列車的流速(見圖12用于樓梯標簽的定義)

 

5.改變流向會導致擁堵

在地鐵模型中，旋轉柵門、樓梯和自動扶梯的流動方向被定義為較小化前往列車的乘客和離開車站的乘客之間的交叉流動圖6。為了觀察在30米和18米之間改變流動方向的效果，運行了一個案例，其中旋轉柵門、樓梯和自動扶梯的流動方向被重新安排。原始和新的流動方向如所示圖15.現在，樓梯/自動扶梯的右半部分與左半部分的流向不同。

流向的改變意味著試圖下火車的乘客(混合顏色)現在必須穿過離開車站的乘客流(藍色)。主樓層樓梯入口/出口之間的空間相對較小，因此這種交叉流動會導致擁擠。

 

圖15.改變流動方向以說明在狹窄空間內混合流動的困難

 

Pathfinder中的移動計算針對疏散進行了優化，在疏散中通常不會出現逆流和橫流。Pathfinder的逆流能力記錄在驗證和驗證手冊。Pathfinder中的移動算法確實包括一些車道形成能力，但是一般來說，預計Pathfinder將會增強交叉流條件下的擁塞。交叉流的實驗數據很少，因此很難嚴格評估模擬。在某種意義上，增強的擁塞也可以被認為是一種資產，因為這意味著Pathfinder的結果是保守的。

 

6.總結和征求意見

在這篇文章中，我們演示了如何使用Pathfinder來模擬地鐵站的運動。模型和結果顯示:

• 源的使用使得模擬乘客在指定的時間間隔離開列車成為可能。消息來源還支持乘客連續進入車站。
• 乘客流量以及樓梯和自動扶梯的使用符合預期行為。
• 樓梯上的峰值流速接近預期的SFPE較大流速。
• Pathfinder使得研究由不充分或不良的設計選擇導致的擁塞成為可能。

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