民航飛機客艙乘客應急疏散仿真模型

杜紅兵， 張慶慶， 陳 晨

（中國民航大學安全科學與工程學院，天津300300）

民航飛機客艙乘客應急疏散仿真模型

杜紅兵， 張慶慶， 陳 晨

（中國民航大學安全科學與工程學院，天津300300）

為了對我國自主研發的ARJ（advanced regional jet）支線飛機初始適航審定時的人員疏散全尺寸實驗提供輔助性驗證信息，模擬航空器內人員逃生90 s驗證實驗，基于元胞自動機理論和智能體建模思想，考慮乘客應急心理狀態，根據不同行為特征賦予其角色，建立了包括子模型民航飛機客艙模型、乘客特征模型、乘客行為模型和乘客運動模型的民航飛機客艙乘客應急疏散模型，并開發了相應的模擬軟件CabinEvacu．以100座支線飛機為例，按照《運輸類飛機適航標準》對應急演練人員年齡和性別比例的要求，進行了在設定場景下的乘客應急疏散仿真，結果表明：人員的平均逃生時間為68．7 s，與ETSIA（evacuation test simulation and investigation algorithm）模型的仿真結果具有較好的一致性．

民航飛機客艙；應急疏散；仿真模型；心理特征；元胞自動機

20世紀70年代初，美國聯邦航空局最早開發了航空器人員疏散模型GPSS（general purpose simulation system），隨后開發出的模型有STRATVAC、GA（gourary associate）、ARCEVAC、OOO（Oklaboma object orientated）、GASM（genetic algorithm based simulation model）、AvatarSim、VacateAir、DEM（discrete element method）、airEXODUS、MACEY（macey's risk assessment model）等［1］；近年又開發了ETSIA（evacuation test simulation and investigation algorithm）模型［2］和AAMAS（autonomous agent and multi-agent model）模型［3］．2008年5月中國商飛成立后開始了ARJ21和C919的研發，這些型號的民航飛機在進入商用市場之前必須通過CCAR25-R4（《運輸類飛機適航標準》第4次修訂版）中人員逃生的90 s驗證實驗，以滿足初始適航審定要求，因此，近幾年國內學者也開始了航空器內人員應急疏散仿真研究，開發了CAEESS（civil aircraft emergency evacuation simulation system）模型［4］、AESS（aircraft evacuation simulation system）模型［5］和考慮乘客物理特性的模型［6］．目前，國內外開發的應急疏散模型主要用于航空器初始適航審定人員逃生的90 s驗證實驗，但在研究乘客疏散時較少考慮個體心理特性對人員疏散行為的影響．

本文基于元胞自動機（cellular automata，CA）理論，借鑒智能體建模思想，重點考慮智能體之間、智能體與環境之間的交互作用對模型的影響［7］，民航飛機應急時，按乘客的心理狀態將其分為領導者、普通者和恐慌者3類，考慮這些不同類乘客的心理狀態對其疏散行為的影響，建立了民航飛機客艙乘客應急疏散模型（civil aircraft cabin occupant emergency evacuation model，CACOEM），并開發出仿真軟件CabinEvacu，以100座數量級的支線飛機為例，設定各種復雜環境進行重復模擬，計算出客艙內人員逃生時的總疏散時間，為分析中國商飛正在進行適航驗證的ARJ21支線飛機的人員逃生90 s驗證實驗提供參考．

1 CACOEM模型的基本假設

基于CA理論［8］，對CACOEM模型的基本要素做如下假設：

（1）網格尺寸．依據《中國成年人人體尺寸》中的數據，以及密集人流中典型人員空間分配標準，模型將每個網格的尺寸設定為0．5 m×0．5 m．

（2）網格屬性．網格狀態為“空置”或“占據”．“占據”的主體為障礙物或乘客，一個網格僅能容納一個乘客；障礙物占據的網格其狀態始終都為“占據”．乘客占據的網格，一旦乘客離開則該網格的狀態就由“占據”變為“空置”；只有“空置”狀態的網格才可以被“占據”．

（3）乘客特性．考慮乘客性別、年齡及身體強壯度，分為強壯組（青壯年）與體弱組（老年人、孩童、孕婦、殘疾人、病患）．依據乘客心理狀態將乘客分為領導者、普通者、恐慌者3類．

（4）時間步長．所有乘客位置同步變更，刷新時乘客可移動且只能移動一個網格．研究表明，人的步行速度與人流密度有關，在緊急狀態下可以達到1．5 m／s［9］．在人員密度ρ較大的區域，不考慮乘客強壯度差異，采用平均速度1 m／s．文獻［10］建立了人員疏散移動速度數學模型（式（1）），考慮了疏散時前后左右擁擠對人們啟動加速度的影響．在客艙逃生環境下，移動速度的影響因素與人員擁擠密度有關，因此其研究成果適用于本文的疏散模型．

式中：μj為考慮擁擠因素后的移動速度；

μm為不考慮擁擠因素時的移動速度；

α、β、γ分別為前后間距、左右間距以及其它影響因素對疏散速度的影響權重，參考文獻［10］有，

在仿真實驗中，設支線飛機客座率為100%，據此設處于臨界擁擠密度狀態的人員密度

采取極值方法，得出μj與μm比值的取值范圍為0．475～1．011，用0．475和1．011的平均值0．743計算時間步長，本模型中1個時間步長為

（5）可能的移動方向．由于民航飛機客艙空間狹窄，不考慮乘客斜向移動，模型在Moore型鄰域考慮乘客向前、后、左、右4個方向移動．

2 CACOEM模型

模型由民航飛機客艙、乘客特征、乘客行為、乘客運動4個子模型組成，因飛行事故后果的復雜性和多樣性，暫不考慮飛行事故發生時的場景模擬．

2．1 民航飛機客艙子模型

民航飛機客艙子模型主要考慮客艙幾何構造、可用艙門數及其位置和客艙區域劃分．

（1）客艙幾何結構．根據客艙環境布局及客艙內疏散通道的特點，將客艙平面進行均勻網格劃分，設定每個網格為0．5 m×0．5 m，客艙中每個座椅占據1個網格，洗手間及障礙物占據多個網格，主通道只能單人通行．

（2）可用艙門數及其位置．依據CCAR25-R4對乘客逃生可用艙門數的設置要求，將可用艙門數設為總艙門數的一半，所以模型可用艙門數的7種位置組合見表1．

表1 可用艙門及其位置組合Tab．1 Available hatches and their location distribution

（3）客艙區域劃分．乘客選擇逃生路徑時，會考慮自身與艙門之間的距離、自己視野范圍內的人數及障礙密度、對逃生路徑的熟悉程度．民航飛機客艙子模型依據該原則對客艙進行區域劃分．

2．2 乘客特征子模型

通過對乘客性別和年齡的設定，達到改變乘客物理屬性的目的．通過對乘客類型的設定，達到改變乘客社會屬性的目的．

將民航飛機應急疏散過程中的每位乘客看成是1個Agent，將所有Agent劃分為A、B、C三類．由于窄體單通道民航飛機中客艙機組對乘客的指揮作用并不明顯，模型把客艙機組看作具有領導者角色的乘客，而在寬體客機中需要考慮機組對乘客的疏導指揮作用．分析AASK數據庫（aircraft accident

statistics and knowledge database）的統計數據［11］和飛行事故后的乘客經歷［12］，以及心理狀態與行為關系的研究成果［13］，結合乘客年齡要素，認為體弱組群體無法成為領導者Agent，將乘客Agent細分為10類，見表2．

表2 乘客Agent類型劃分以及相關特征描述Tab．2 Classification of occupants and their characterization

在仿真實驗中，依據CCAR25-R4中關于應急演練時人員的比例要求設定疏散人員比例，參考AASK數據庫的統計數據設定乘客的角色．

2．3 乘客行為子模型

（1）客艙勢能場計算

將乘客視為客艙二維空間內一個具有質量的點，目標點（艙門、應急出口）與障礙物（客艙內壁、座椅等）之間產生了勢能場，乘客受到的吸引力F由乘客與可用艙門的距離以及人員密度造成的擁擠效應決定，

式中：Rij單元格（i，j）的靜態場強值；

q為乘客位置坐標；

L為乘客的移動距離．

（2）優先占位規則

根據占位權值確定優先級：強壯度越大的乘客占據空位的優先級越高；如果兩者強壯度相同，則根據設定的占位優先級順序決定優先級別．

（3）平均反應時間

乘客的反應時間受年齡、性別、經驗、人格特質等多種因素的影響，由于不具備實驗測定乘客反應時間的條件，本文對此進行了近似處理，選取乘客的平均反應時間進行仿真實驗．文獻［14］根據AASK數據庫中飛行事故人員年齡、性別的統計結果，對不同年齡段的男女比例及平均反應時間進行了統計．對統計結果進行加權平均處理后，得到乘客平均反應時間為1．628 s．

（4）行為對疏散速度的影響

空格占位競爭時，當空格周圍乘客數超過3個時，疏散延緩一個時間步．同時考慮乘客類型（type）變量對于疏散的影響，設定空格周圍乘客的類型值之和為TTS（type sum），臨界值為TTH（thresholds）．當TTS＝TTH時，疏散正常；TTS＞TTH時，疏散加快；TTS＜TTH時，疏散延緩．模型中設定領導者的類型值為3、普通者的類型值為2、恐慌者的類型值為1；設TTH的臨界值為6．

2．4 乘客運動子模型

（1）乘客移動條件的判定

確定乘客Agent移動位置的流程如圖1所示．

圖1 確定Agent移動位置的流程Fig．1 Flow chart of determining agent movement position

（2）乘客移動速度的設定

由式（2）可知，時間步長為0．673 s．在人員密度較大的區域，不考慮乘客強壯度的差異，采用平均速度1 m／s；在人員密度小的區域（客艙艙門位置所在的縱向主干道），考慮乘客強壯度對于疏散速度的影響．依據文獻［15］對年齡與步速關系的研究成果，得到體弱組相對強壯組步速減少的百分比為48．75%．

（3）應急出口流量對移動速度的影響

設模擬仿真的客艙座位為100座，依據FAR25．807規定，其前部和后部均為A型艙門，中部為C型應急出口．根據中國民航局適航司對應急出口尺寸的規定，選取A型艙門規格為1 100 mm× 1 900 mm，C型應急出口規格為850 mm× 1 550 mm，二者的單位面積流量比為1．586．僅考慮艙門差異情形時，近似認為中部應急出口的疏散時間是前、后部艙門疏散時間的1．5倍．

3 仿真算例及結果

3．1 仿真實例

基于CACOEM模型，應用VC＋＋6．0開發工具開發出仿真軟件CabinEvacu，仿真流程及程序結構模塊分別見圖2和3所示．

圖2 疏散仿真流程Fig．2 Flow chart of evacuation simulation

圖3 程序結構模塊Fig．3 Program structure block diagram

以窄體單通道100座支線飛機（例如CRJ900、EMB190、ARJ21等機型）的布局為仿真實例，CabinEvacu軟件的初始界面和運行界面如圖4所示．

圖4 CabinEvacu仿真軟件的初始和運行界面Fig．4 Initial and running interfaces of CabinEvacu

3．2 仿真結果

應用軟件CabinEvacu，對前、中、后各有1個艙門打開的情形（表1中E4）進行了1 000次仿真．仿真過程中乘客類型比例保持不變，乘客位置隨機變化，仿真結果見圖5．

該結果與ETSIA仿真結果［16］的對照見表3．由表3可見，CAOEM與ETSIA仿真結果的平均疏散時間基本一致，而方差相差較多，說明具有不同心理特征的乘客位置變化后對疏散結果的影響顯著．

圖5 前、中、后各1個艙門打開情形的仿真結果Fig．5 Simulation results of occupant emergency evacuation with three hatches opened in front，middle，and rear areas，respectively

表3 CAOEM與ETSIA的仿真結果對照Tab．3 Comparison of simulation results between CAOEM and ETSIA

仿真軟件可追蹤典型特定Agent的運行軌跡，研究其逃生時的一些個體特性以及少數個體形成的群體行為特征［17］．仿真過程中4個時刻的人員疏散仿真情形見圖6．

圖6 4個時刻的人員疏散仿真場景Fig．6 Four stages of occupant evacuation simulation

4 結束語

分析了民航飛機客艙乘客應急逃生時心理特征對其行為的影響，將心理狀態差異導致的行為差異體現在仿真程序中，構建了客艙人員疏散仿真模型，開發了民航飛機客艙內乘客逃生仿真軟件CabinEvacu．在保持乘客類型比例不變、乘客位置隨機變化的情形下，對100座支線飛機可用艙門的7種位置組合各進行了1 000次仿真，并與ETSIA模型的仿真結果進行了對照，表明個體心理特征對疏散結果的影響顯著．

用CACOEM模型可實現民航飛機應急人員逃生的多場景、無限次重復模擬，可與未來中國民航局適航司按照適航標準要求進行的ARJ21的人員逃生實驗進行對照分析，進而完善并提升模型的實用性，建立更可靠的航空器人員應急疏散評價體系．

［1］ 杜紅兵．航空器內人員應急疏散仿真模型研究［J］．中國安全科學學報，2010，20（7）：14-20．DU Hongbing．Study on the simulation model for occupant emergency evacuation in aircraft［J］．China Safety Science Journal，2010，20（7）：14-20．

［2］ HEDO JM，MARTINEZVAL R．Computer model for numerical simulation of emergency evacuation of transport aeroplanes［J］．The Aeronautical Journal，2010，114：737-746．

［3］ MIYOSHI T，NAKAYASU H，UENO Y，et al．Anemergency aircraft evacuation simulation considering passenger emotions［J］．Computers and Industrial Engineering，2012，62（3）：746-754．

［4］ 張玉剛，宋筆鋒，薛紅軍，等．民用客機客艙布置應急撤離影響因素仿真分析［J］．計算機仿真，2011，28（6）：62-65．ZHANG Yugang，SONG Bifeng，XUE Hongjun，et al．Simulation analysis of civil aircraft emergency evacuation impact factor［J］．Computer Simulation，2011，28（6）：62-65．

［5］ 李暉．緊急狀態下航空器內人員疏散仿真研究［D］．天津：中國民航大學，2011．

［6］ LIU Y，WANG W，HUANG H，et al．A new simulation model for assessing aircraft emergency evacuation considering passenger physical characteristics［J］．Reliability Engineering and System Safety，2014，121：187-197．

［7］ 張洪海，胡勇，楊磊，等．多機場終端區微觀交通流建模與仿真分析［J］．西南交通大學學報，2014，49（2）：368-374．ZHANG Honghai，HU Yong，YANG Lei，et al．Modeling and simulation analysis of microscopic traffic flow in multi-airport terminal airspace［J］．Journal of Southwest Jiaotong University，2014，49（2）：368-374．

［8］ 黃藝丹，姚令侃，郭沉穩．基于元胞自動機的地震觸發崩塌滑坡分布規律［J］．西南交通大學學報，2013，48（4）：609-615．HUANG Yidan，YAO Lingkan，GUO Chenwei．Distribution law of landslides triggered by earthquake based on cellular automata［J］．Journal of Southwest Jiaotong University，2013，48（4）：609-615．

［9］ 郭占軍，秦文虎，舒鑫．緊急狀態下虛擬人群行為仿真［J］．計算機技術與發展，2009，19（6）：47-50．GUO Zhanjun，QIN Wenhu，SHU Xin．Virtual crowd behavior simulation in emergency situation［J］．Computer Technology and Development，2009，19（6）：47-50．

［10］ 陸安君，方正，盧兆明，等．建筑物人員疏散逃生速度的數學模型［J］．武漢大學學報，2002，35（2）：66-70．LU Anjun，FANG Zheng，LU Zhaoming，et al．Mathematical model of evacuation speed for personnel in buildings［J］．Wuhan University Journal，2002，35（2）：66-70．

［11］ GALEA E R，FINNEY K M，DIXON A JP，et al．Aircraft accident statistics and knowledge database：analyzing passenger behavior in aviation accident［J］．Journal of Aircraft，2006，43（5）：1272．

［12］ HERN C Y，YANG Huihua．Cabin safety and emergency evacuation：passenger experience of flight CI-120 accident［J］．Accident Analysis and Prevention，2011，43（3）：1049-1055．

［13］ SOANE E，CHMIEL N．Are risk preferences consistent？the influence of decision domain and personality［J］．Personality and Individual Differences，2005，38（8）：1781-1791．

［14］ 徐進津．飛機客艙乘客緊急疏散仿真方法研究［D］．上海：上海交通大學，2011．

［15］ 肖美痕．老年人常速行走與快速行走特征的生物力學分析［D］．北京：北京體育大學，2004．

［16］ HEDO J M，MARTINEZ VAL R．Assessment of narrow-body transport airplane evacuation by numerical simulation［J］．Journal of Aircraft，2011，48（5）：1785-1794．

［17］ 杜紅兵，陳晨，王燕青．民機客艙乘客應急逃生群體行為特征研究［J］．消防科學與技術，2014，33（7）：818-821．DU Hongbing，CHEN Chen，WANG Yanqing．Research on crowds behavior characteristics of civil aircraft cabin passengers during emergency evacuation［J］．Fire Science and Technology，2014，33（7）：818-821．

（中文編輯：秦萍玲 英文編輯：蘭俊思）

Occupant Evacuation Simulation Model during Civil Aircraft Emergency

DU Hongbing， ZHANG Qingqing， CHEN Chen
（College of Safety Science and Engineering，Civil Aviation University of China，Tianjin 300300，China）

A computer simulation to verify occupant evacuation within 90 s during aircraft emergency can supply beneficial information for the full-scale evacuation experiment in the initial airworthiness certification of the advanced regional jet（ARJ）developed by China．Based on cellular automata and multi-agent theory，a civil aircraft cabin occupant emergency evacuation model（CACOEM）was established．In the model，considering their psychology in an emergency circumstance of aircraft，occupants were classified into different roles according to their distinctive features of behavior；four sub-models，i．e．，civil aircraft cabin model，occupants'characteristics model，occupants'behavior model，and occupants'movement model were involved．In addition，simulation software CabinEvacu was developed and applied to the regional commercial aircrafts with 100 seats．According to the requirements on passenger age-sex proportion in Transport Aircraft Airworthiness Standards：Transport Category Airplanes（CCAR25-R4），1000 times of occupant emergency evacuation simulations were made in a scenario where three hatches are opened in front，middle，and rear areas，respectively．The results show that the average evacuation time is68．7 s，which is consistent with the result obtained by the evacuation test simulation and investigation algorithm（ETSIA）．

aircraft cabin；emergency evacuation；simulation model；psychological characteristics；cellular automata

V223．2；X949

A

0258-2724（2016）01-0161-07

10．3969／j．issn．0258-2724．2016．01．023

2014-11-06

國家自然科學基金資助項目（51304217）

杜紅兵（1967—），男，教授，博士，研究方向為應急救援、人為因素等，電話：022-24092264，E-mail：hongbin_du＠sina．com

杜紅兵，張慶慶，陳晨．民航飛機客艙乘客應急疏散仿真模型［J］．西南交通大學學報，2016，51（1）：161-167．