CN113536433A - 基于bim平台的建筑灾后疏散动态逃生路线优化*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于BIM平台的建筑灾后疏散动态逃生路线优化***，包括地震波数据采集***、结构健康状况数据分析***和结构安全预警反馈***；地震波数据采集***对地震波数据和结构的实时状态参数进行采集；结构健康状况数据分析***对采集到的数据进行筛选分析和结构损伤识别；结构安全预警反馈***根据结构损伤数据，依次完成结构损伤智能判断、灾情警报、最优逃生路径生成和逃生指示，结构安全预警反馈***包括BIM信息模型平台模块。本发明能够全自动实时监测、实时反馈结构安全状况和及时规划出逃生路径，可实现建筑结构监测、警报和灾后救援、修复一体化，具有智能化、时效化和准确化的特点。
Description
技术领域
本发明属于灾后应急处理领域，特别涉及了一种建筑灾后疏散动态逃生路线优化***。
背景技术
地震有突发性、破坏性、不可预测和频率较高的特点。它作为一种自然灾害，易造成各类建(构)筑物坍塌、设施设备损害、交通通讯中断以及其他生命线工程破坏，进而导致人类生命与财产的损失，土木结构工程由于地震、火灾、飓风或各种长期荷载作用下会发生损伤，导致结构发生破坏或使用性能降低,埋下严重的安全隐患，进而造成人员财产的损伤。
然而，现阶段结构健康监测对结构健康状态的评价缺乏通用有效的损伤量化指标、数据多且复杂、成本高。此外，当地震灾害发生时，缺乏有效的逃生路径指引、后期灾后救援、修复工作效率低以及未能实现监测救援数据共享。因此，如何有效提高建筑结构损伤监测、灾情警报、逃生指示一体化，对于灾后救援具有重大的意义。
发明内容
为了解决上述背景技术提到的技术问题，本发明提出了一种基于BIM平台的建筑灾后疏散动态逃生路线优化***。
为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：
一种基于BIM平台的建筑灾后疏散动态逃生路线优化***，包括地震波数据采集***、结构健康状况数据分析***和结构安全预警反馈***；所述地震波数据采集***对地震波数据和结构的实时状态参数进行采集；所述结构健康状况数据分析***对采集到的数据进行筛选分析和结构损伤识别；所述结构安全预警反馈***根据结构损伤数据，依次完成结构损伤智能判断、灾情警报、最优逃生路径生成和逃生指示，结构安全预警反馈***包括BIM信息模型平台模块，通过BIM信息模型平台模块直观地在BIM模型上显示建筑结构损伤部位，并在BIM平台上显示逃生路径。
进一步地，所述地震波数据采集***包括地声传感探头、电磁传感探头、位移传感器、加速度传感器和监视器。
进一步地，所述地震波数据采集***中的各传感器采用神经网络拓扑优化方法，建立建筑物的空间三维有限元模型，对其进行有限元模态分析，取得传感器优化布置计算所需节点的各阶振型—位移模态数据，从而实现传感器的最优化布置路径。
进一步地，所述结构健康状况数据分析***包括数据筛选分析模块和基于BP神经网络的结构探伤模块；所述数据筛选分析模块采用主成分分析法，对采集到的数据进行筛选；所述基于BP神经网络的结构探伤模块利用建立的BP神经网络对建筑结构进行损伤定位和损伤程度的识别。
进一步地，所述结构安全预警反馈***还包括逃生路径生成模块，所述逃生路径生成模块基于蚁群算法进行疏散路径规划，生成优化逃生路径。
进一步地，所述基于蚁群算法进行疏散路径规划的方法如下：
将建筑物在BIM模型中室内空间抽象为节点集V和通道集E组成G(V,E)的网络拓扑图，在节点集V中的节点分为普通节点和障碍节点，障碍节点表示不能通过的节点；通道集E中的通道Eij表示两个节点之间的有效通道；
将所有被疏散人员作为蚁群，则被疏散人员行进策略如下：
其中，
为被疏散人员k从节点i向节点j移动的概率；ak为被疏散人员k下一步允许选择的节点集合；α是信息启发因子，表示通道的相对重要性，反映了被疏散人员行进过程中所积累的信息浓度在疏散过程中的作用程度；β是期望启发因子，表示能见度的相对重要性，反映了被疏散人员行进过程中启发信息在其选择通道路径中的受重视程度；ηij(t)为启发式信息函数，表示被疏散人员从节点i向节点j转移的期望程度；Γij(t)为通道Eij上的信息素。
进一步地，所述启发式信息函数ηij(t)的表达式：
其中，dij为两个节点之间的距离。
进一步地，所述信息素更新规则如下：
Γij(t+1)＝(1-Φij)Γij(t)+ΔΓij(t)
其中，Γij(t+1)为下一时刻的信息素，Φij为信息蒸发系数，ΔΓij(t)为信息素增量。
进一步地，
其中m为蚁群规模，即被疏散人员数，
为被疏散人员k通过通道Eij时信息素的贡献量，其表达式如下：
其中，P为所有被疏散人员产生的信息浓度总量。
进一步地，所述结构安全预警反馈***还包括报警反馈模块，报警反馈模块通过网络平台与公共报警服务平台联通，当建筑结构部位发生损伤或破坏时及时通知公共报警服务平台前往现场救援和灾后定位节点损伤部位修复；报警反馈模块还将建筑结构损伤情况和生成的最优逃生路径发送至用户手机客户端。
采用上述技术方案带来的有益效果：
本发明将结构损伤数据与BIM信息模型平台准确化对应，使结构健康状况的监测更加便捷化、信息化和可视化，实现全自动监测。本发明采用主成分分析法对地震波数据采集***采集地震信息及数据进行筛选分析，进一步提高了数据信息的准确性与时效性。本发明基于蚁群算法和BIM信息模型平台，及时规划出逃生路径，更加智能化。本发明实现建筑结构监测、警报和灾后救援、修复一体化。
附图说明
图1是本发明***基本组成框图；
图2是结构健康监测结果示意图；
图3是蚁群算法流程图；
图4是四层建筑物逃生路径示意图。
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的技术方案进行详细说明。
本发明设计了一种基于BIM平台的建筑灾后疏散动态逃生路线优化***，如图1所示，包括地震波数据采集***、结构健康状况数据分析***和结构安全预警反馈***；所述地震波数据采集***对地震波数据和结构的实时状态参数进行采集；所述结构健康状况数据分析***对采集到的数据进行筛选分析和结构损伤识别；所述结构安全预警反馈***根据结构损伤数据，依次完成结构损伤智能判断、灾情警报、最优逃生路径生成和逃生指示。
一、地震波数据采集***包括：
地声传感探头、电磁传感探头：实时对临震、震时、震后的地声、电磁辐射，以及地温和地震振动数据进行采集和记录；
位移传感器、加速度传感器：建筑结构的状态参数(如变形、固有频率、振型)进行采集；
监视器：监视建筑内部动态画面；
地声传感探头、电磁传感探头、位移传感器、加速度传感器和监视器采用神经网络拓扑优化方法，建立建筑物的空间三维有限元模型，对其进行有限元模态分析，取得传感器优化布置计算所需节点的各阶振型—位移模态数据，从而实现传感器的最优化布置路径，起到降低成本作用。
二、结构健康状况数据分析***包括：
数据筛选分析模块：采用主成分分析法，对采集到的数据进行筛选，提高灾情检测和判断的准确
具体地，①计算相关系数，相关系数计算公式：
其中，rij为协方差矩阵；xki是第i层第k个指标；
为第i层所有指标的均值；xkj是第j层第k个指标；
为第i层所有指标的均值。
②特征值和特征向量的计算，解的特征方程：
|λiE-R|＝0
使用雅可比法求得特征值λi，E为单位矩阵，R为相关系数矩阵。
③计算主成分贡献率和累计贡献率，主成分的贡献率：
Qi为第k个主成分的贡献率。
第一主要组成部分的累积贡献率是：
Q为累计主成分量；取指标累计主分量大于85％的值。
④计算主分量载荷
lkj为第k层第j个指标的得分值。
之后，通过SPSS软件获得特征值、贡献率和累积贡献率，从而确定哪些参数作为综合指标。
基于BP神经网络的结构探伤模块：利用建立的BP神经网络对建筑结构进行损伤定位和损伤程度的识别,训练出相应的网络，对所训练出的网络进行数值模拟。
具体地，设BP网络输入层节点是xi(即得到的相关参数数据)，隐含层节点是
输出层节点实际输出yi；输入层与隐含层的权值和阈值分别是wi1和θi，隐含层与输出层的权值和阈值是wi2和αi。
BP网络隐含层输出为：
BP网络输出层输出为：
该模块利用采集到的状态参数，运用神经网络方法对结构损伤识别进行全面的实际操作。利用建立的BP神经网络对建筑结构进行损伤定位和损伤程度的识别,训练出相应的网络，对所训练出的网络进行数值模拟。具体结果可在BIM信息模型平台上显示，其中有标注指示结构节点处发生损伤，如图2所示。
接着计算整栋建筑的震害指数，对照《中国烈度对照表2008》，可将房屋分为5个等级：基本完好--承重和非承重构件完好，或个别非承重构件轻微损坏，不加修理可继续使用，其震害指数为0～0.1；轻微破坏--个别承重构件出现可见裂缝，非承重构件有明显裂缝，不需要修理或稍加修理即可继续使用，其震害指数为0.1-0.3；中等破坏-多数承重构件出现轻微裂缝，部分有明显裂缝，个别非承重构件破坏严重，需要一般修理后可使用，其震害指数为0.3-0.55；严重破坏--多数承重构件破坏较严重，非承重构件局部倒塌，房屋修复困难，其震害指数为0.55-0.85；毁坏--多数承重构件严重破坏，房屋濒临崩溃或已倒毁，已无修复可能，其震害指数为0.85-1。如果建筑震害指数达到严重破坏或破坏，***则会对逃生人员发出待在原位较为安全的地方(如卫生间角落，床板底下)等待救援。
三、结构安全预警反馈***包括：
逃生路径生成模块：基于蚁群算法进行疏散路径规划，生成优化逃生路径。
将建筑物在BIM模型中室内空间抽象为节点集V和通道集E组成G(V,E)的网络拓扑图，在节点集V中的节点分为普通节点和障碍节点，障碍节点表示不能通过的节点；通道集E中的通道Eij表示两个节点之间的有效通道；
将所有被疏散人员作为蚁群，则被疏散人员行进策略如下：
其中，
为被疏散人员k从节点i向节点j移动的概率；ak为被疏散人员k下一步允许选择的节点集合；α是信息启发因子，表示通道的相对重要性，反映了被疏散人员行进过程中所积累的信息浓度在疏散过程中的作用程度；β是期望启发因子，表示能见度的相对重要性，反映了被疏散人员行进过程中启发信息在其选择通道路径中的受重视程度；ηij(t)为启发式信息函数，表示被疏散人员从节点i向节点j转移的期望程度；Γij(t)为通道Eij上的信息素。
所述启发式信息函数ηij(t)的表达式：
其中，dij为两个节点之间的距离。
所述信息素更新规则如下：
Γij(t+1)＝(1-Φij)Γij(t)+ΔΓij(t)
其中，Γij(t+1)为下一时刻的信息素，Φij为信息蒸发系数，ΔΓij(t)为信息素增量，
其中m为蚁群规模，即被疏散人员数，
为被疏散人员k通过通道Eij时信息素的贡献量，其表达式如下：
其中，P为所有被疏散人员产生的信息浓度总量。
BIM信息模型平台模块：可直观的在BIM模型上显示建筑结构损伤部位，并在BIM信息平台上显示逃生路径，如图4所示，(a)-(d)依次为建筑为第4层至第1层的逃生路径示意图。
报警反馈模块：可通过网络平台与公共报警服务平台联通，当建筑结构部位发生损伤或破坏时及时通知公共报警服务平台前往现场救援和灾后定位节点损伤部位修复；此外还可将建筑结构损伤情况和生成的最优逃生路径发送至用户手机客户端。
实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于BIM平台的建筑灾后疏散动态逃生路线优化***，其特征在于：包括地震波数据采集***、结构健康状况数据分析***和结构安全预警反馈***；所述地震波数据采集***对地震波数据和结构的实时状态参数进行采集；所述结构健康状况数据分析***对采集到的数据进行筛选分析和结构损伤识别；所述结构安全预警反馈***根据结构损伤数据，依次完成结构损伤智能判断、灾情警报、最优逃生路径生成和逃生指示，结构安全预警反馈***包括BIM信息模型平台模块，通过BIM信息模型平台模块直观地在BIM模型上显示建筑结构损伤部位，并在BIM平台上显示逃生路径。
2.根据权利要求1所述基于BIM平台的建筑灾后疏散动态逃生路线优化***，其特征在于：所述地震波数据采集***包括地声传感探头、电磁传感探头、位移传感器、加速度传感器和监视器。
3.根据权利要求2所述基于BIM平台的建筑灾后疏散动态逃生路线优化***，其特征在于：所述地震波数据采集***中的各传感器采用神经网络拓扑优化方法，建立建筑物的空间三维有限元模型，对其进行有限元模态分析，取得传感器优化布置计算所需节点的各阶振型—位移模态数据，从而实现传感器的最优化布置路径。
4.根据权利要求1所述基于BIM平台的建筑灾后疏散动态逃生路线优化***，其特征在于：所述结构健康状况数据分析***包括数据筛选分析模块和基于BP神经网络的结构探伤模块；所述数据筛选分析模块采用主成分分析法，对采集到的数据进行筛选；所述基于BP神经网络的结构探伤模块利用建立的BP神经网络对建筑结构进行损伤定位和损伤程度的识别。
5.根据权利要求1所述基于BIM平台的建筑灾后疏散动态逃生路线优化***，其特征在于：所述结构安全预警反馈***还包括逃生路径生成模块，所述逃生路径生成模块基于蚁群算法进行疏散路径规划，生成优化逃生路径。
6.根据权利要求5所述基于BIM平台的建筑灾后疏散动态逃生路线优化***，其特征在于：所述基于蚁群算法进行疏散路径规划的方法如下：
将建筑物在BIM模型中室内空间抽象为节点集V和通道集E组成G(V,E)的网络拓扑图，在节点集V中的节点分为普通节点和障碍节点，障碍节点表示不能通过的节点；通道集E中的通道Eij表示两个节点之间的有效通道；
将所有被疏散人员作为蚁群，则被疏散人员行进策略如下：
其中，Pij k为被疏散人员k从节点i向节点j移动的概率；ak为被疏散人员k下一步允许选择的节点集合；α是信息启发因子，表示通道的相对重要性，反映了被疏散人员行进过程中所积累的信息浓度在疏散过程中的作用程度；β是期望启发因子，表示能见度的相对重要性，反映了被疏散人员行进过程中启发信息在其选择通道路径中的受重视程度；ηij(t)为启发式信息函数，表示被疏散人员从节点i向节点j转移的期望程度；Γij(t)为通道Eij上的信息素。
7.根据权利要求6所述基于BIM平台的建筑灾后疏散动态逃生路线优化***，其特征在于：所述启发式信息函数ηij(t)的表达式：
其中，dij为两个节点之间的距离。
8.根据权利要求6所述基于BIM平台的建筑灾后疏散动态逃生路线优化***，其特征在于：所述信息素更新规则如下：
Γij(t+1)＝(1-Φij)Γij(t)+ΔΓij(t)
其中，Γij(t+1)为下一时刻的信息素，Φij为信息蒸发系数，ΔΓij(t)为信息素增量。
9.根据权利要求8所述基于BIM平台的建筑灾后疏散动态逃生路线优化***，其特征在于：
其中m为蚁群规模，即被疏散人员数，
为被疏散人员k通过通道Eij时信息素的贡献量，其表达式如下：
其中，P为所有被疏散人员产生的信息浓度总量。
10.根据权利要求1所述基于BIM平台的建筑灾后疏散动态逃生路线优化***，其特征在于：所述结构安全预警反馈***还包括报警反馈模块，报警反馈模块通过网络平台与公共报警服务平台联通，当建筑结构部位发生损伤或破坏时及时通知公共报警服务平台前往现场救援和灾后定位节点损伤部位修复；报警反馈模块还将建筑结构损伤情况和生成的最优逃生路径发送至用户手机客户端。
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