城市轨道交通车站对向客流内部挤压力量化方法及系统

1.本发明涉及城市轨道交通运营维护技术领域，具体涉及一种城市轨道交通车站对向客流内部挤压力量化方法及系统。


背景技术：

2.既有城市轨道交通车站客流风险研究成果中，多从密度、速度及疏散时间等指标刻画客流聚集风险，但指标的计算及阈值划分缺少量化依据，且缺少其与客流聚集风险定量关系的研究。根据城市轨道交通车站客流事故特征分析可得，高聚集客流状态下乘客间相互接触产生的挤压力是诱发乘客发生挤压、跌倒等客流事故的关键因素。乘客运动过程中，会与周边乘客及墙体等障碍物产生接触从而发生挤压，挤压力超过人体承受能力就可能会导致乘客摔倒、受伤甚至窒息死亡，即挤压力越大风险越大。
3.部分学者将颗粒离散元单元法与社会力模型相结合，从人群受力角度进行了车站客流仿真分析，但多是对单向流场景进行仿真，缺乏对向流宏观运动参数与挤压力的量化分析；其次，这些学者在研究过程中对社会力模型进行了简化，对于乘客微观行为的描述不够全面，缺乏一定说服力。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种城市轨道交通车站对向客流内部挤压力量化方法及系统，以解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题。
5.为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案：
6.一方面，本发明提供一种城市轨道交通车站对向客流内部挤压力量化方法，包括：
7.步骤s1：构建乘客物理实体模型；
8.步骤s2：将改进社会力模型与颗粒接触模型相结合，构建城轨车站对向客流乘客受力模型；
9.步骤s3：通过颗粒流仿真软件pfc实现仿真模型的构建，记录对向客流冲突区域挤压力参数值；
10.步骤s4：通过控制变量法改变双向客流初始密度与乘客数量占比，重复步骤s3，记录不同初始客流条件下挤压力参数值，通过函数拟合得到对向客流内部挤压力与客流初始密度及乘客数量占比的定量化关系。
11.优选的，构建乘客物理实体模型包括：
12.考虑乘客前后侧动态空间，将乘客抽象为二维平面上以乘客最大肩宽为直径的圆形颗粒，构建乘客个体空间模型；
13.选取接触模型中非线性刚度软球模型hertz-mindlin接触模型来模拟乘客间及乘客与墙间的接触特征。
14.优选的，城轨车站对向客流乘客受力包括自驱力，考虑乘客无法明显看到目标位置时，期望速度受期望运动方向乘客实际速度的影响，计算公式为：
[0015][0016][0017][0018][0019]
其中，为乘客个体驱动力；mi为乘客i的等效质量；τi为乘客i的反应时间；为t时刻乘客i受其他乘客影响后的期望速度；为t时刻乘客实际速度矢量；v
i0
为乘客i初始期望速度大小；为t时刻乘客期望运动方向；为乘客i的期望目标位置；为乘客i当前实际位置；为乘客i期望方向上其他乘客平均速度，通过乘客i期望方向与乘客i指向其他乘客连线方向夹角判断其他乘客是否位于乘客i期望方向上；p为乘客从众系数，p∈[0,1]，p＝0表示乘客期望速度不受周边乘客影响，p值越大，从众心理越明显；nj表示乘客i改进后影响范围内其他乘客的数量，为零则表示乘客可明显看到目标点，期望速度为初始期望速度，不为零则表示乘客期望速度受影响范围内其他乘客的影响，取值为p0。
[0020]
优选的，城轨车站对向客流乘客受力还包括乘客间作用力，所述乘客间作用力包括排斥力、避让力及接触力，排斥力、避让力通过pfc中fish语言自定义函数实现，接触力利用pfc软件内置的接触模型自动计算。
[0021]
优选的，城轨车站对向客流乘客受力还包括乘客与墙间作用力，乘客与墙间作用力包括心理排斥力与物理接触力，心理排斥力通过pfc中fish语言自定义函数实现，物理接触力利用pfc软件内置的接触模型自动计算。
[0022]
优选的，通过颗粒流仿真软件pfc实现仿真模型的构建，记录对向客流冲突区域挤压力参数值，包括：
[0023]
设定边界条件，通过生成wall实体，模拟实际车站中墙壁、扶手、栅栏等实体，构建城市轨道交通车站对向客流仿真场景；
[0024]
通过ball命令生成乘客颗粒并给定乘客相关属性；
[0025]
指定乘客颗粒间及乘客与墙体间的接触模型类型为hertz接触模型并给定相关参数；
[0026]
利用fish语言定义自驱力、乘客间排斥力、避让力及乘客与墙间排斥力函数；
[0027]
加载自驱力、排斥力、避让力函数，计算乘客所受除接触力之外的合力并赋予乘客颗粒；
[0028]
记录对向客流冲突区域挤压力参数随时间变化的值。
[0029]
第二方面，本发明提供一种城市轨道交通车站对向客流内部挤压力量化系统，包括：
[0030]
第一构建模块，用于构建乘客物理实体模型；
[0031]
第二构建模块，用于将改进社会力模型与颗粒接触模型相结合，构建城轨车站对向客流乘客受力模型；
[0032]
第三构建模块，用于通过颗粒流仿真软件pfc实现仿真模型的构建，记录对向客流冲突区域挤压力参数值；
[0033]
拟合模块，用于通过控制变量法改变双向客流初始密度与乘客数量占比，重复记录对向客流冲突区域挤压力参数值，记录不同初始客流条件下挤压力参数值，通过函数拟合得到对向客流内部挤压力与客流初始密度及乘客数量占比的定量化关系。
[0034]
第三方面，本发明提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如上所述的城市轨道交通车站对向客流内部挤压力量化方法。
[0035]
第四方面，本发明提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行时，用于实现如上所述的城市轨道交通车站对向客流内部挤压力量化方法。
[0036]
第五方面，本发明提供一种电子设备，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如上所述的城市轨道交通车站对向客流内部挤压力量化方法的指令。
[0037]
本发明有益效果：从乘客个体空间需求及接触特性两方面构建了乘客物理实体模型，从自驱力、乘客间作用力、乘客与墙间作用力三个方面细致描述对向客流中乘客受力，实现了乘客运动过程中制动、避让、接触等行为的刻画；利用专业颗粒流软件pfc2d实现城市轨道交通车站对向客流微观仿真，通过记录不同初始条件下挤压力参数值，建立了对向客流内部挤压力参数与客流初始密度及乘客数量占比的定量关系，实现了客流微观挤压力参数与宏观交通特征参数的转化，可为城市轨道交通车站对向客流风险的评估提供量化依据。
[0038]
本发明附加方面的优点，将在下述的描述部分中更加明显的给出，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
[0039]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]
图1为本发明实施例所述的城市轨道交通车站对向客流内部挤压力量化方法的实施流程图。
[0041]
图2为本发明实施例所述的乘客个体空间模型示意图。
[0042]
图3为本发明实施例所述的乘客自驱力期望速度受其他乘客影响示意图。
[0043]
图4为本发明实施例所述的乘客间排斥力作用范围示意图。
[0044]
图5为本发明实施例所述的乘客间横向距离判断示意图。
[0045]
图6为本发明实施例所述的乘客与墙间排斥力作用条件示意图。
[0046]
图7为本发明实施例所述的混行楼梯场景示意图。
[0047]
图8为本发明实施例所述的混行楼梯区域对向客流动态仿真过程截图。
具体实施方式
[0048]
下面详细叙述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
[0049]
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。
[0050]
还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
[0051]
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件和/或它们的组。
[0052]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0053]
为便于理解本发明，下面结合附图以具体实施例对本发明作进一步解释说明，且具体实施例并不构成对本发明实施例的限定。
[0054]
本领域技术人员应该理解，附图只是实施例的示意图，附图中的部件并不一定是实施本发明所必须的。
[0055]
实施例1
[0056]
本实施例1提供一种城市轨道交通车站对向客流内部挤压力量化系统，包括：
[0057]
第一构建模块，用于构建乘客物理实体模型；
[0058]
第二构建模块，用于将改进社会力模型与颗粒接触模型相结合，构建城轨车站对向客流乘客受力模型；
[0059]
第三构建模块，用于通过颗粒流仿真软件pfc实现仿真模型的构建，记录对向客流冲突区域挤压力参数值；
[0060]
拟合模块，用于通过控制变量法改变双向客流初始密度与乘客数量占比，重复记录对向客流冲突区域挤压力参数值，记录不同初始客流条件下挤压力参数值，通过函数拟合得到对向客流内部挤压力与客流初始密度及乘客数量占比的定量化关系。
[0061]
本实施例1中，利用上述的系统，实现了城市轨道交通车站对向客流内部挤压力量化方法，包括：
[0062]
步骤s1：构建乘客物理实体模型；
[0063]
步骤s2：将改进社会力模型与颗粒接触模型相结合，构建城轨车站对向客流乘客受力模型；
[0064]
步骤s3：通过颗粒流仿真软件pfc实现仿真模型的构建，记录对向客流冲突区域挤压力参数值；
[0065]
步骤s4：通过控制变量法改变双向客流初始密度与乘客数量占比，重复步骤s3，记录不同初始客流条件下挤压力参数值，通过函数拟合得到对向客流内部挤压力与客流初始密度及乘客数量占比的定量化关系。
[0066]
构建乘客物理实体模型包括：
[0067]
考虑乘客前后侧动态空间，将乘客抽象为二维平面上以乘客最大肩宽为直径的圆形颗粒，构建乘客个体空间模型；
[0068]
选取接触模型中非线性刚度软球模型hertz-mindlin接触模型来模拟乘客间及乘客与墙间的接触特征。
[0069]
城轨车站对向客流乘客受力包括自驱力，考虑乘客无法明显看到目标位置时，期望速度受期望运动方向乘客实际速度的影响，计算公式为：
[0070][0071][0072][0073][0074]
其中，为乘客个体驱动力；mi为乘客i的等效质量；τi为乘客i的反应时间；为t时刻乘客i受其他乘客影响后的期望速度；为t时刻乘客实际速度矢量；v
i0
为乘客i初始期望速度大小；为t时刻乘客期望运动方向；为乘客i的期望目标位置；为乘客i当前实际位置；为乘客i期望方向上其他乘客平均速度，通过乘客i期望方向与乘客i指向其他乘客连线方向夹角判断其他乘客是否位于乘客i期望方向上；p为乘客从众系数，p∈[0,1]，p＝0表示乘客期望速度不受周边乘客影响，p值越大，从众心理越明显；nj表示乘客i改进后影响范围内其他乘客的数量，为零则表示乘客可明显看到目标点，期望速度为初始期望速度，不为零则表示乘客期望速度受影响范围内其他乘客的影响，取值为p0。
[0075]
城轨车站对向客流乘客受力还包括乘客间作用力，所述乘客间作用力包括排斥力、避让力及接触力，排斥力、避让力通过pfc中fish语言自定义函数实现，接触力利用pfc软件内置的接触模型自动计算。
[0076]
城轨车站对向客流乘客受力还包括乘客与墙间作用力，乘客与墙间作用力包括心理排斥力与物理接触力，心理排斥力通过pfc中fish语言自定义函数实现，物理接触力利用pfc软件内置的接触模型自动计算。
[0077]
乘客与墙间排斥力：当乘客与墙的间距小于心理需求空间且可能发生碰撞时，乘客才会采取减速制动等方式保持与墙的间距，即墙对乘客产生排斥力，计算公式如下所示。
[0078][0079][0080][0081]
其中，f
iw
(t)
pr
为乘客与墙间排斥力；aw为客与墙心理排斥力强度；bw为乘客与墙排斥力作用范围；ri为乘客i半径；d
iw
为乘客i与墙的最短距离；为乘客i与墙排斥力方向，是由墙指向乘客i且垂直于墙的单位向量。v
iw
为乘客与墙相对速度差，为乘客与墙相对速度差，为乘客与墙的相对速度差值，即乘客最大速率；sw为速率差敏感系数；lw为乘客与墙心理需求空间距离；δ
iw
为乘客速度方向与乘客指向墙的方向夹角，其余弦值大于0说明乘客具有向墙方向移动的趋势，可能产生排斥力作用，反之无排斥力作用。
[0082]
通过颗粒流仿真软件pfc实现仿真模型的构建，记录对向客流冲突区域挤压力参数值，包括：
[0083]
设定边界条件，通过生成wall实体，模拟实际车站中墙壁、扶手、栅栏等实体，构建城市轨道交通车站对向客流仿真场景；
[0084]
通过ball命令生成乘客颗粒并给定乘客相关属性；
[0085]
指定乘客颗粒间及乘客与墙体间的接触模型类型为hertz接触模型并给定相关参数；
[0086]
利用fish语言定义自驱力、乘客间排斥力、避让力及乘客与墙间排斥力函数；
[0087]
加载自驱力、排斥力、避让力函数，计算乘客所受除接触力之外的合力并赋予乘客颗粒；
[0088]
记录对向客流冲突区域挤压力参数随时间变化的值。
[0089]
实施例2
[0090]
本实施例2提供了一种城市轨道交通车站对向客流内部挤压力量化方法，具体包括以下步骤：
[0091]
s1：构建乘客物理实体模型；
[0092]
s2：将改进社会力模型与颗粒接触模型相结合，构建城轨车站对向客流乘客受力模型；
[0093]
s3：通过颗粒流仿真软件pfc实现仿真模型的构建，记录对向客流冲突区域挤压力参数值；
[0094]
s4：通过控制变量法改变双向客流初始密度与乘客数量占比，重复s3，记录不同初始客流条件下挤压力参数值，通过函数拟合得到对向客流内部挤压力与客流初始密度及乘
客数量占比的定量化关系。
[0095]
所述s1具体包括：
[0096]
(1)乘客个体空间模型
[0097]
乘客运动过程中，低密度情形下，乘客前后侧具有一定行走空间；高密度情形下，乘客对左右侧接触的接受程度高于前后侧接触，倾向于通过手臂支撑维护自己的空间，因此乘客的领域范围更接近于圆形，且圆形颗粒模型计算较为简单，可以有效提高客流仿真效率。因此，考虑乘客前后侧动态空间，将乘客抽象为二维平面上以乘客最大肩宽为直径的圆形颗粒。
[0098]
(2)乘客接触模型
[0099]
实际运动中乘客受到的接触作用力具有一定限度且受力大小随挤压距离非线性增加，本发明选取接触模型中非线性刚度软球模型hertz-mindlin接触模型来模拟乘客间及乘客与墙间的接触特征。
[0100]
所述s2具体包括：
[0101]
城市轨道交通车站对向客流乘客受力可分为三方面：
[0102]
(1)自驱力
[0103]
考虑乘客无法明显看到目标位置时，期望速度受期望运动方向乘客实际速度的影响，计算公式：
[0104][0105][0106][0107][0108]
其中，为乘客个体驱动力；mi为乘客i的等效质量；τi为乘客i的反应时间；为t时刻乘客i受其他乘客影响后的期望速度；为t时刻乘客实际速度矢量；v
i0
为乘客i初始期望速度大小；为t时刻乘客期望运动方向；为乘客i的期望目标位置；为乘客i当前实际位置；为乘客i期望方向上其他乘客平均速度，通过乘客i期望方向与乘客i指向其他乘客连线方向夹角判断其他乘客是否位于乘客i期望方向上；p为乘客从众系数，p∈[0,1]，p＝0表示乘客期望速度不受周边乘客影响，p值越大，从众心理越明显；nj表示乘客i改进后影响范围内其他乘客的数量，为零则表示乘客可明显看到目标点，期望速度为初始期望速度，不为零则表示乘客期望速度受影响范围内其他乘客的影响，取值为p0。
[0109]
(2)乘客间作用力
[0110]
乘客间作用力包括排斥力、避让力及接触力三方面，其中排斥力、避让力通过pfc
中fish语言自定义函数实现，接触力利用pfc软件内置的接触模型自动计算。
[0111]
1)乘客间排斥力
[0112]
综合考虑乘客间距、位置关系以及相对速度，改进后乘客i受到乘客j的排斥力表达式如下：
[0113][0114][0115][0116][0117]
其中，为乘客j对乘客i排斥力；a为作用力强度；b为作用范围常数；ri、rj分别为乘客i与乘客j颗粒半径；d
ij
为乘客i与j质心距离；为排斥力方向，由乘客j指向乘客i的单位向量；为乘客i与j中心连线与乘客i实际速度方向的夹角；λ为各向异性形式因子，取值范围为[0,1]；为乘客i与乘客j法向速度差，为乘客i与乘客j法向速度差，为乘客i与乘客j切向速度差，其中为垂直于的单位向量；为乘客i与乘客j的最大速度差值，与乘客的最大速率有关，sn、s
t
分别为法向速度差和切向速度差敏感系数；l为乘客心理需求空间距离。
[0118]
2)避让力
[0119]
本实施例中构建的避让力主要是针对排斥力分量无法解决的乘客间“正碰”现象，实现横向距离较小甚至为零的对向乘客的有效避让。由于避让力是乘客间心理排斥力的一种补充，认为两力属于同一量纲。此外，由于两乘客横向距离较小时才会产生避让力，因此避让力大小不考虑各向异性，只考虑相对速度，具体表达式如下：
[0120][0121][0122]
[0123][0124][0125]
其中，f
ij
(t)
rp
为乘客间避让力；φ为作用强度系数，取值为[0,1]；垂直于乘客连线方向单位向量，考虑乘客走行右倾向性，其指向乘客前进方向的右侧；ρ为乘客i速度方向与乘客i指向j的质心连线方向夹角；θ为乘客i与j速度方向夹角；l
av
为对向乘客避碰距离；|l
ij
|为乘客间横向距离绝对值；γ为乘客产生避让力的横向距离阈值。
[0126]
(3)乘客与墙间作用力
[0127]
乘客与墙间作用力包括心理排斥力与物理接触力，心理排斥力通过pfc中fish语言自定义函数实现，物理接触力利用pfc软件内置的接触模型自动计算。
[0128]
乘客与墙间排斥力：当乘客与墙的间距小于心理需求空间且可能发生碰撞时，乘客才会采取减速制动等方式保持与墙的间距，即墙对乘客产生排斥力，计算公式如下所示。
[0129][0130][0131][0132]
其中，f
iw
(t)
pr
为乘客与墙间排斥力；aw为客与墙心理排斥力强度；bw为乘客与墙排斥力作用范围；ri为乘客i半径；d
iw
为乘客i与墙的最短距离；为乘客i与墙排斥力方向，是由墙指向乘客i且垂直于墙的单位向量。δv
iw
为乘客与墙相对速度差，为乘客与墙相对速度差，为乘客与墙的相对速度差值，即乘客最大速率；sw为速率差敏感系数；lw为乘客与墙心理需求空间距离；δ
iw
为乘客速度方向与乘客指向墙的方向夹角，其余弦值大于0说明乘客具有向墙方向移动的趋势，可能产生排斥力作用，反之无排斥力作用。
[0133]
所述s3具体包括：
[0134]
s31：设定边界条件，通过生成wall实体，模拟实际车站中墙壁、扶手、栅栏等实体，构建城市轨道交通车站对向客流仿真场景；
[0135]
s32：通过ball命令生成乘客颗粒并给定乘客相关属性；
[0136]
s33：指定乘客颗粒间及乘客与墙体间的接触模型类型为hertz接触模型并给定相关参数；
[0137]
s34：利用fish语言定义自驱力、乘客间排斥力、避让力及乘客与墙间排斥力函数；
[0138]
s34：加载自驱力、排斥力、避让力函数，计算乘客所受除接触力之外的合力并赋予乘客颗粒，即：
[0139][0140]
s35：记录对向客流冲突区域挤压力参数随时间变化的值。
[0141]
综上，本实施例中，从乘客个体空间需求及接触特性两方面构建了乘客物理实体模型，从自驱力、乘客间作用力、乘客与墙间作用力三个方面细致描述对向客流中乘客受力，实现乘客运动过程中制动、避让、接触等行为的刻画；利用专业颗粒流软件pfc2d实现城市轨道交通车站对向客流微观仿真，通过记录不同初始条件下挤压力参数值，建立对向客流内部挤压力参数与客流初始密度及乘客数量占比的定量关系，实现了客流微观挤压力参数与宏观交通特征参数的转化，可为城市轨道交通车站对向客流风险的评估提供量化依据。
[0142]
实施例3
[0143]
本实施例3中，提供一种城市轨道交通车站对向客流内部挤压力量化方法，参见图1，该方法包括以下步骤：
[0144]
s1：构建乘客物理实体模型；
[0145]
s2：将改进社会力模型与颗粒接触模型相结合，构建城轨车站对向客流乘客受力模型；
[0146]
s3：通过颗粒流仿真软件pfc实现仿真模型的构建，记录对向客流冲突区域挤压力参数值；
[0147]
s4：通过控制变量法改变双向客流初始密度与乘客数量占比，重复s3，记录不同初始客流条件下挤压力参数值，通过函数拟合得到对向客流内部挤压力与客流初始密度及乘客数量占比的定量化关系。
[0148]
所述s1具体包括：
[0149]
(1)乘客个体空间模型
[0150]
综合考虑乘客静态与动态空间需求，如图2所示，将乘客抽象为二维平面上以乘客最大肩宽为直径的圆形颗粒。
[0151]
(2)乘客接触模型
[0152]
实际运动中乘客受到的接触作用力具有一定限度且受力大小随挤压距离非线性增加，本发明选取接触模型中非线性刚度软球模型hertz-mindlin接触模型来模拟乘客间及乘客与墙间的接触特征。
[0153]
所述s2具体包括：
[0154]
城市轨道交通车站对向客流乘客受力可分为三方面：
[0155]
(1)自驱力
[0156]
自驱力计算步骤具体包括：
[0157]
step1：判断乘客i期望运动方向前方是否有其他乘客，设定计数变量nj＝0，遍历其他乘客位置信息，若乘客i期望方向与乘客i指向其他乘客连线方向夹角余弦值大于0，则令nj＝nj 1，否则不变；根据nj的值确定从众系数p的值，关系式为：
[0158][0159]
step2：根据乘客i期望运动方向前方其他乘客实际速度调整乘客i期望速度，如图
3所示，期望速度表达式为：
[0160][0161][0162]
step3：根据乘客i调整后的期望速度及其实际速度，计算乘客i所受驱动力，表达式为：
[0163][0164]
(2)乘客间作用力
[0165]
乘客间作用力包括排斥力、避让力及接触力三方面，其中排斥力、避让力通过pfc中fish语言自定义函数实现，接触力利用pfc软件内置的接触模型自动计算。
[0166]
1)乘客间排斥力
[0167]
乘客间排斥力计算步骤具体包括：
[0168]
step1：判断乘客j是否位于乘客心理需求空间，如图4所示，可通过乘客表面间距进行判断，判断表达式如下：
[0169][0170]
step2：考虑各向异性，计算乘客i指向j中心连线与乘客i实际速度方向的夹角余弦值，进而确定不同位置处乘客对乘客i排斥力影响系数，表达式为：
[0171][0172]
step3：考虑乘客间相对速度，计算乘客i与j法向与切向速度差，计算相对速度对乘客间排斥力影响系数，表达式为：
[0173][0174]
step4：计算乘客j对乘客i的排斥力，表达式为：
[0175][0176]
2)避让力
[0177]
乘客间避让力计算步骤具体包括：
[0178]
step1：判断乘客j是否位于乘客i前进方向，可通过乘客i速度方向与乘客i指向j质心连线方向夹角ρ判断，判断表达式如下：
[0179][0180]
step2：判断乘客j与乘客i是否为对向运动，此条件可通过乘客i与j速度方向夹角θ判断，判断表达式如下：
[0181][0182]
step3：判断乘客j是否位于乘客i避碰距离l
av
内时，判断表达式如下：
[0183][0184]
step4：判断乘客间横向距离是否小于阈值，如图5所示，判断表达式如下：
[0185][0186]
step5：计算乘客i对乘客j的避让力，具体表达式如下：
[0187][0188]
(3)乘客与墙间作用力
[0189]
乘客与墙间作用力包括心理排斥力与物理接触力，心理排斥力通过pfc中fish语言自定义函数实现，物理接触力利用pfc软件内置的接触模型自动计算。
[0190]
乘客与墙间排斥力计算具体步骤包括：
[0191]
step1：判断乘客与墙间距是否小于心理空间距离，如图6所示，判断表达如下：
[0192][0193]
step2：判断乘客是否具有向墙方向移动的趋势，如图6所示，可通过乘客速度方向与乘客指向墙的方向夹角余弦值进行判断，判断表达式如下：
[0194][0195]
step3：计算墙w对乘客i的排斥力，具体表达式如下：
[0196][0197]
所述s3具体包括：
[0198]
(1)生成wall实体，本发明实施例以混行楼梯为仿真场景，如图7所示，实现城市轨道交通车站对向客流微观仿真；
[0199]
(2)如图7所示，在两侧水平区域生成乘客颗粒，并给定乘客数量、半径、质量、分布范围、初始速度等属性；
[0200]
(3)指定乘客颗粒间及乘客与墙体间的接触模型类型为hertz接触模型，给定hertz接触模型所需参数：剪切模量、泊松比及摩擦系数；
[0201]
(4)利用fish语言定义自驱力、乘客间排斥力、避让力及乘客与墙间排斥力函数；
[0202]
(5)加载自驱力、排斥力、避让力函数，计算乘客所受除接触力之外的合力并赋予乘客颗粒，驱使乘客颗粒运动，实现混行楼梯区域对向客流动态仿真，如图8所示。
[0203]
(6)记录对向客流冲突区域挤压力参数随时间变化的值。
[0204]
所述s4具体包括：
[0205]
(1)初始客流密度
[0206]
初始客流密度是指上下行乘客总数与混行楼梯面积的比值，通过改变两水平区域乘客颗粒生成总数改变初始客流密度，当左右侧乘客数量比例为1:1时，不同初始客流密度设置方法如表1所示:
[0207]
表1混行楼梯区域初始客流密度设置
[0208][0209]
(2)双向乘客数量占比
[0210]
双向乘客数量占比是指乘客数较少一侧区域占乘客颗粒生成总数的比例，通过改变两水平区域乘客颗粒生成数目改变乘客数量占比，当乘客总数为100不变时，不同双向乘客数量占比设置方法如表2所示：
[0211]
表2混行楼梯区域乘客数量占比设置
[0212][0213]
通过控制变量法研究最大挤压力与客流聚集密度及双向乘客比例的关系，表3为部分仿真输出结果：
[0214]
表3混行楼梯区域不同初始条件下最大挤压力值(部分)
[0215][0216][0217]
通过函数拟合，得到混行楼梯区域对向客流最大挤压力f
max
与初始客流密度ρ及双向乘客数量占比σ的定量关系式如下：
[0218]fmax
＝14.9261ρ
2-1519.2793σ2 456.6433ρσ
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(34)
[0219]
拟合优度r2为0.94，拟合度较好，可用来描述最大挤压力和客流初始密度及双向乘客比例的关系。
[0220]
综上所述，本实施例依据颗粒性质与离散单元法中的接触模型构建了乘客物理实体模型，将乘客抽象为以最大肩宽为直径的刚性球体颗粒，并选取hertz-mindlin接触模型刻画乘客间接触特性；考虑周边乘客速度影响、相对速度影响等因素对基本社会力模型中力的作用范围、期望速度、心理排斥力和避让力进行了改进计算；其次，通过颗粒流仿真软件pfc实现了混行楼梯场景下对向客流风险动态仿真与挤压力参数监测；最后，通过控制变量法改变对向客流初始条件，记录不同初始客流密度及双向乘客数量占比下最大挤压力数
据，通过拟合函数得到其定量关系。
[0221]
经过实例应用分析，结果表明此方法具有一定实用价值，可为城市轨道交通车站对向客流风险评估提供量化依据。
[0222]
实施例4
[0223]
本发明实施例4提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现城市轨道交通车站对向客流内部挤压力量化方法，该方法包括：
[0224]
步骤s1：构建乘客物理实体模型；
[0225]
步骤s2：将改进社会力模型与颗粒接触模型相结合，构建城轨车站对向客流乘客受力模型；
[0226]
步骤s3：通过颗粒流仿真软件pfc实现仿真模型的构建，记录对向客流冲突区域挤压力参数值；
[0227]
步骤s4：通过控制变量法改变双向客流初始密度与乘客数量占比，重复步骤s3，记录不同初始客流条件下挤压力参数值，通过函数拟合得到对向客流内部挤压力与客流初始密度及乘客数量占比的定量化关系。
[0228]
实施例5
[0229]
本发明实施例5提供一种计算机程序(产品)，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行时，用于实现城市轨道交通车站对向客流内部挤压力量化方法，该方法包括：
[0230]
步骤s1：构建乘客物理实体模型；
[0231]
步骤s2：将改进社会力模型与颗粒接触模型相结合，构建城轨车站对向客流乘客受力模型；
[0232]
步骤s3：通过颗粒流仿真软件pfc实现仿真模型的构建，记录对向客流冲突区域挤压力参数值；
[0233]
步骤s4：通过控制变量法改变双向客流初始密度与乘客数量占比，重复步骤s3，记录不同初始客流条件下挤压力参数值，通过函数拟合得到对向客流内部挤压力与客流初始密度及乘客数量占比的定量化关系。
[0234]
实施例6
[0235]
本发明实施例6提供一种电子设备，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现城市轨道交通车站对向客流内部挤压力量化方法的指令，该方法包括：
[0236]
步骤s1：构建乘客物理实体模型；
[0237]
步骤s2：将改进社会力模型与颗粒接触模型相结合，构建城轨车站对向客流乘客受力模型；
[0238]
步骤s3：通过颗粒流仿真软件pfc实现仿真模型的构建，记录对向客流冲突区域挤压力参数值；
[0239]
步骤s4：通过控制变量法改变双向客流初始密度与乘客数量占比，重复步骤s3，记录不同初始客流条件下挤压力参数值，通过函数拟合得到对向客流内部挤压力与客流初始
密度及乘客数量占比的定量化关系。
[0240]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0241]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0242]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0243]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0244]
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明公开的技术方案的基础上，本领域技术人员在不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形，都应涵盖在本发明的保护范围之内。