地铁
随着我们城市轨道交通的快速发展，轨道交通所承载的城市出行客流量也越来越大，在促进轨道交通快速、良性地发展同时，也带来了一些不容忽视的安全问题。
随着计算机技术的发展，计算机仿真技术、多智能技术越来越多地应用于疏散行为的研究中。通过软件仿真分析验证数据和结果，并提出合理可行的优化和改善措施。
使用Pathfinder进行地铁站乘客移动
这篇文章演示了如何使用“PathFinder”来模拟地铁站中的运动，以及火车进出该站的情况。越来越多的不专门用于疏散的功能（例如乘员来源和辅助疏散）使Pathfinder适用于范围更广的行人运动问题。
地铁站如图1所示，该图显示了上层平台上的乘客。我们的模型将模拟乘客连续进入车站以登上特定的火车，以及乘客从已经到达车站的火车离开的情况。该模型包括10列火车，其中6列到达和离开上层平台，4列到达下层平台。我们假设每列火车以10分钟的间隔到达和离开。到达时间错开了，因此每分钟一列火车到站。每列火车先卸货，然后再载200名乘客，离开车站的总流量为200人/分钟或12000人/小时（相同的人数也到达车站）。选择火车荷载时要使其与每列火车的轿厢尺寸和数量以及楼梯和自动扶梯的通行能力保持一致。
用于候车室的详细信息值得进一步说明，因为它们代表了在Pathfinder当前限制内建模队列的一种方法。如图3所示，候诊室具有单向进入门，单向退出门和延伸进入空间的分隔线。图4显示了当乘客离开地铁列车时，等候乘客如何在候车室排队。候诊室的细节共同作用以完成此动作。候车室很小，因此排队的乘客将尝试尽可能靠近房间。这具有将乘客移到队列前面的作用。分隔线是引导乘客排成队列的屏障，而不是在候车室周围形成半圆形。单向进入门可确保乘客仅使用退出门离开候车室。候车室出口门可以打开和关闭，当关闭队列时，当乘客离开候车室并登上火车时。下面的视频动态演示了这一动作。我们将使用相同的概念方法来制作更复杂的地铁模型。
图3显示了几何形状。右边的门是车站门。此门有一个附加源，可将新乘客插入模型，车站门也是离开车站的乘客的出口。在等待室在其门和分割线是利用管理探路者现有的能力队列中的一个方法。登上火车的乘客的行为会告诉他们去等候室，然后进入地铁门退出。除了是出口，地铁门有一个附加的源，可插入乘客，然后乘客前往车站的门退出。事件的时间安排如图2所示，其中连续不断的乘客进入车站排队等候，然后地铁列车使乘客下车30秒，然后候机室出口门打开60秒，乘客登上火车。然后重复该循环。
地铁模型如图5所示，它具有五个主要楼层：
1、地板0 m –这是较低的平台地板。四列火车连接到该楼层。楼梯将0 m楼层连接到3 m楼层。
2、3楼楼层 –该楼层的一侧聚集了从0楼楼层出来的乘客，并通过自动扶梯将其运送到18楼楼层。从3 m楼降到0 m楼的乘客使用3 m楼的另一侧登上火车。
3、地板15 m –这是高层平台地板。六列火车连接到该楼层。楼梯将15 m楼层连接到18 m楼层。15 m楼一侧的楼梯用于登出车站的乘客，而另一侧则用于下车的乘客。
4、楼层18 m –该楼层收集并分配了3 m和15 m楼层之间的流量。楼梯和自动扶梯将18 m楼层连接到30 m楼层。一组楼梯和自动扶梯使流量上升到30 m楼层，而一组楼梯和自动扶梯使流量从30 m楼层下降。
5、楼层30 m –这是主楼层。全部乘客均从此级别进出车站。该楼层的一侧用于火车的乘客，另一侧用于乘坐火车到达并离开车站的乘客。
楼梯和电梯被指定为向上流动或向下流动。图6显示了从18 m楼到3 m楼，再向下到较低的平台0 m楼的流量细节。红色箭头表示流动方向。在楼层3 m的另一端，流量为楼层18 m。18 m楼层通过楼梯和自动扶梯连接到主楼层。
如简单模型中所示，带有入口和出口门的候车室用于控制进入火车的乘客流量。图7显示了位于上部平台上的＃6列车末车的CAD和导航网格的组合视图。您可以看到候车室，进入和离开候车室的单向门以及火车的出入口。带有细节的相应导航网格如图8所示。
前9分钟的地铁时间表如图9所示。每列火车每10分钟一班，可搭载200名乘客。乘客在30秒内离开火车，然后排队的乘客在一分钟内进入火车，然后火车出发。需要明确的是，Pathfinder实际上并没有为火车的到达和离开设置动画，而是通过打开和关闭火车和候车室的门来模拟到达和离开。
乘客的行为取决于其个人资料（身体特征）和行为（指定的运动目标）。另外，使用源来定义乘客进入车站的流程和离开火车的乘客流程。模型中使用的配置文件，行为和源在图10中列出。
配置文件（图10）指定了步行速度和其他身体特征。分配给乘客的速度为0.7和1.5 m / s的均匀分布范围，此范围广泛涵盖了大多数人群的步行速度（IMO 3.4 Circ。1238，新和现有客船疏散分析指南，表3.4， 2007）。很简单的方法是仅使用一个配置文件定义步行速度，但是使用多个配置文件为乘客分配不同的颜色，具体取决于他们要登上的火车还是要离开车站。或者，Pathfinder框架支持为每种乘客类型定义详细的配置文件，例如，“儿童”配置文件可以使用儿童头像，并具有适合儿童的速度范围，而“年轻男性”个人资料可以使用年轻人的化身，并且具有不同的合适速度范围。该模型中采用的方法是简单方法和复杂方法之间的折衷。
行为（图10）定义了乘客的行进方式。离开火车的乘客被随机分配到两个车站出口之一。进入车站搭乘火车的乘客被随机分配去其中一列火车，因此他们进入与该火车排队相关的任何等候室，然后在等候队列出口打开时上车。
可以为每个乘员源分配不同的配置文件和不同的行为。当源创建乘员时，会从分布中为乘员随机分配一个配置文件和行为。
乘员源（图10）与离开火车的乘客的车门相关，与车站外的两个源（乘员进入车站登上火车的乘客）（图5中的两条绿色长线）相关。火车的出口流量是周期性的，如图11所示。每列火车有15门，火车的出口间隔为30秒，因此，每10分钟0.4444 pers / s的流量总共有200名乘客。与进入车站的乘客相关的源（图5中30 m处的两条绿色长线）的连续流量为每列火车0.1666 pers / s。由于有两个来源和10列火车，因此每分钟有200名乘客到达（或每10分钟每列火车200名乘客）。因此，进入车站的旅客到达总流量为12000人/小时
更详细地查看空间使用情况的方法是绘制累积的使用轮廓。图12显示了主楼层的累积使用等值线。这些轮廓为1800秒（30分钟），轮廓范围为0到500秒。
让我们更详细地看一下楼梯A和B，它们管理从火车上来的流量，以及楼梯C和D，它们管理着从火车上下来的流量。等高线表明，使用楼梯A的人数多于使用楼梯B的人。其原因是，楼梯A接近火车从3 m级起的流量，因此更多的乘客使用了更靠近楼梯的台阶。但是，由于从15 m到18的两侧也都有向上流动，因此B楼梯也得到了很大的利用。向下的流都从接近楼梯C的一侧进入，因此它比楼梯D使用更多的流量。
这在楼梯流速图中得到了证实。图13显示了在楼梯A和B中向上的流量，而图14显示了在楼梯C和D中向下的流量。为了进行比较，这些楼梯的大SFPE流量为2.4 pers / s。楼梯A和B中的向上流动是周期性的，反映了火车的到来。这些楼梯的峰值流速约为1 pers / s。由于乘客的稳定到达，楼梯C和D中的下行流量更加稳定。楼梯C显示相对恒定的流速，约为2 pers / s。
在地铁模型中，定义了旋转门，楼梯和自动扶梯的流动方向，以很大程度地减少前往火车的乘客和离开车站的乘客之间的交叉流（图6）。为了研究改变在30 m和18 m之间移动的流向的效果，运行了一种情况，其中旋转门，楼梯和自动扶梯的流向已重新布置。原始和新的流动方向如图15所示。现在，楼梯/自动扶梯右半部分的流动方向与左半部分的流动方向不同。
流向的改变意味着试图下火车的乘客（混合色）现在必须穿越离开车站的乘客流（蓝色）。主楼层楼梯出入口之间的空间相对较小，因此这种横流会导致拥挤。
Pathfinder软件助力我国地铁站火灾应急疏散仿真研究
近年来，随着我国城市化进程的快速发展，城市交通问题也越发突出。修建地铁已经成为许多城市缓解交通拥堵所选择的理想解决方案。国内大多交通大学，铁路设计院都选择Pathfiner软件来进行人员疏散的仿真模拟。 同时，也可以使用Pathfinder进行地铁乘客疏散风险量化，为合理控制人员数量，避免地铁在紧急情况下发生拥挤踩踏事故。应用Pathfinder仿真软件建立仿真模型，对人员数量及人群密度，地铁承载率模拟疏散过程。
