民航飞机客舱乘客应急疏散仿真模型

杜红兵， 张庆庆， 陈 晨

（中国民航大学安全科学与工程学院，天津300300）

民航飞机客舱乘客应急疏散仿真模型

杜红兵， 张庆庆， 陈 晨

（中国民航大学安全科学与工程学院，天津300300）

为了对我国自主研发的ARJ（advanced regional jet）支线飞机初始适航审定时的人员疏散全尺寸实验提供辅助性验证信息，模拟航空器内人员逃生90 s验证实验，基于元胞自动机理论和智能体建模思想，考虑乘客应急心理状态，根据不同行为特征赋予其角色，建立了包括子模型民航飞机客舱模型、乘客特征模型、乘客行为模型和乘客运动模型的民航飞机客舱乘客应急疏散模型，并开发了相应的模拟软件CabinEvacu．以100座支线飞机为例，按照《运输类飞机适航标准》对应急演练人员年龄和性别比例的要求，进行了在设定场景下的乘客应急疏散仿真，结果表明：人员的平均逃生时间为68．7 s，与ETSIA（evacuation test simulation and investigation algorithm）模型的仿真结果具有较好的一致性．

民航飞机客舱；应急疏散；仿真模型；心理特征；元胞自动机

20世纪70年代初，美国联邦航空局最早开发了航空器人员疏散模型GPSS（general purpose simulation system），随后开发出的模型有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］；近年又开发了ETSIA（evacuation test simulation and investigation algorithm）模型［2］和AAMAS（autonomous agent and multi-agent model）模型［3］．2008年5月中国商飞成立后开始了ARJ21和C919的研发，这些型号的民航飞机在进入商用市场之前必须通过CCAR25-R4（《运输类飞机适航标准》第4次修订版）中人员逃生的90 s验证实验，以满足初始适航审定要求，因此，近几年国内学者也开始了航空器内人员应急疏散仿真研究，开发了CAEESS（civil aircraft emergency evacuation simulation system）模型［4］、AESS（aircraft evacuation simulation system）模型［5］和考虑乘客物理特性的模型［6］．目前，国内外开发的应急疏散模型主要用于航空器初始适航审定人员逃生的90 s验证实验，但在研究乘客疏散时较少考虑个体心理特性对人员疏散行为的影响．

本文基于元胞自动机（cellular automata，CA）理论，借鉴智能体建模思想，重点考虑智能体之间、智能体与环境之间的交互作用对模型的影响［7］，民航飞机应急时，按乘客的心理状态将其分为领导者、普通者和恐慌者3类，考虑这些不同类乘客的心理状态对其疏散行为的影响，建立了民航飞机客舱乘客应急疏散模型（civil aircraft cabin occupant emergency evacuation model，CACOEM），并开发出仿真软件CabinEvacu，以100座数量级的支线飞机为例，设定各种复杂环境进行重复模拟，计算出客舱内人员逃生时的总疏散时间，为分析中国商飞正在进行适航验证的ARJ21支线飞机的人员逃生90 s验证实验提供参考．

1 CACOEM模型的基本假设

基于CA理论［8］，对CACOEM模型的基本要素做如下假设：

（1）网格尺寸．依据《中国成年人人体尺寸》中的数据，以及密集人流中典型人员空间分配标准，模型将每个网格的尺寸设定为0．5 m×0．5 m．

（2）网格属性．网格状态为“空置”或“占据”．“占据”的主体为障碍物或乘客，一个网格仅能容纳一个乘客；障碍物占据的网格其状态始终都为“占据”．乘客占据的网格，一旦乘客离开则该网格的状态就由“占据”变为“空置”；只有“空置”状态的网格才可以被“占据”．

（3）乘客特性．考虑乘客性别、年龄及身体强壮度，分为强壮组（青壮年）与体弱组（老年人、孩童、孕妇、残疾人、病患）．依据乘客心理状态将乘客分为领导者、普通者、恐慌者3类．

（4）时间步长．所有乘客位置同步变更，刷新时乘客可移动且只能移动一个网格．研究表明，人的步行速度与人流密度有关，在紧急状态下可以达到1．5 m／s［9］．在人员密度ρ较大的区域，不考虑乘客强壮度差异，采用平均速度1 m／s．文献［10］建立了人员疏散移动速度数学模型（式（1）），考虑了疏散时前后左右拥挤对人们启动加速度的影响．在客舱逃生环境下，移动速度的影响因素与人员拥挤密度有关，因此其研究成果适用于本文的疏散模型．

式中：μj为考虑拥挤因素后的移动速度；

μm为不考虑拥挤因素时的移动速度；

α、β、γ分别为前后间距、左右间距以及其它影响因素对疏散速度的影响权重，参考文献［10］有，

在仿真实验中，设支线飞机客座率为100%，据此设处于临界拥挤密度状态的人员密度

采取极值方法，得出μj与μm比值的取值范围为0．475～1．011，用0．475和1．011的平均值0．743计算时间步长，本模型中1个时间步长为

（5）可能的移动方向．由于民航飞机客舱空间狭窄，不考虑乘客斜向移动，模型在Moore型邻域考虑乘客向前、后、左、右4个方向移动．

2 CACOEM模型

模型由民航飞机客舱、乘客特征、乘客行为、乘客运动4个子模型组成，因飞行事故后果的复杂性和多样性，暂不考虑飞行事故发生时的场景模拟．

2．1 民航飞机客舱子模型

民航飞机客舱子模型主要考虑客舱几何构造、可用舱门数及其位置和客舱区域划分．

（1）客舱几何结构．根据客舱环境布局及客舱内疏散通道的特点，将客舱平面进行均匀网格划分，设定每个网格为0．5 m×0．5 m，客舱中每个座椅占据1个网格，洗手间及障碍物占据多个网格，主通道只能单人通行．

（2）可用舱门数及其位置．依据CCAR25-R4对乘客逃生可用舱门数的设置要求，将可用舱门数设为总舱门数的一半，所以模型可用舱门数的7种位置组合见表1．

表1 可用舱门及其位置组合Tab．1 Available hatches and their location distribution

（3）客舱区域划分．乘客选择逃生路径时，会考虑自身与舱门之间的距离、自己视野范围内的人数及障碍密度、对逃生路径的熟悉程度．民航飞机客舱子模型依据该原则对客舱进行区域划分．

2．2 乘客特征子模型

通过对乘客性别和年龄的设定，达到改变乘客物理属性的目的．通过对乘客类型的设定，达到改变乘客社会属性的目的．

将民航飞机应急疏散过程中的每位乘客看成是1个Agent，将所有Agent划分为A、B、C三类．由于窄体单通道民航飞机中客舱机组对乘客的指挥作用并不明显，模型把客舱机组看作具有领导者角色的乘客，而在宽体客机中需要考虑机组对乘客的疏导指挥作用．分析AASK数据库（aircraft accident

statistics and knowledge database）的统计数据［11］和飞行事故后的乘客经历［12］，以及心理状态与行为关系的研究成果［13］，结合乘客年龄要素，认为体弱组群体无法成为领导者Agent，将乘客Agent细分为10类，见表2．

表2 乘客Agent类型划分以及相关特征描述Tab．2 Classification of occupants and their characterization

在仿真实验中，依据CCAR25-R4中关于应急演练时人员的比例要求设定疏散人员比例，参考AASK数据库的统计数据设定乘客的角色．

2．3 乘客行为子模型

（1）客舱势能场计算

将乘客视为客舱二维空间内一个具有质量的点，目标点（舱门、应急出口）与障碍物（客舱内壁、座椅等）之间产生了势能场，乘客受到的吸引力F由乘客与可用舱门的距离以及人员密度造成的拥挤效应决定，

式中：Rij单元格（i，j）的静态场强值；

q为乘客位置坐标；

L为乘客的移动距离．

（2）优先占位规则

根据占位权值确定优先级：强壮度越大的乘客占据空位的优先级越高；如果两者强壮度相同，则根据设定的占位优先级顺序决定优先级别．

（3）平均反应时间

乘客的反应时间受年龄、性别、经验、人格特质等多种因素的影响，由于不具备实验测定乘客反应时间的条件，本文对此进行了近似处理，选取乘客的平均反应时间进行仿真实验．文献［14］根据AASK数据库中飞行事故人员年龄、性别的统计结果，对不同年龄段的男女比例及平均反应时间进行了统计．对统计结果进行加权平均处理后，得到乘客平均反应时间为1．628 s．

（4）行为对疏散速度的影响

空格占位竞争时，当空格周围乘客数超过3个时，疏散延缓一个时间步．同时考虑乘客类型（type）变量对于疏散的影响，设定空格周围乘客的类型值之和为TTS（type sum），临界值为TTH（thresholds）．当TTS＝TTH时，疏散正常；TTS＞TTH时，疏散加快；TTS＜TTH时，疏散延缓．模型中设定领导者的类型值为3、普通者的类型值为2、恐慌者的类型值为1；设TTH的临界值为6．

2．4 乘客运动子模型

（1）乘客移动条件的判定

确定乘客Agent移动位置的流程如图1所示．

图1 确定Agent移动位置的流程Fig．1 Flow chart of determining agent movement position

（2）乘客移动速度的设定

由式（2）可知，时间步长为0．673 s．在人员密度较大的区域，不考虑乘客强壮度的差异，采用平均速度1 m／s；在人员密度小的区域（客舱舱门位置所在的纵向主干道），考虑乘客强壮度对于疏散速度的影响．依据文献［15］对年龄与步速关系的研究成果，得到体弱组相对强壮组步速减少的百分比为48．75%．

（3）应急出口流量对移动速度的影响

设模拟仿真的客舱座位为100座，依据FAR25．807规定，其前部和后部均为A型舱门，中部为C型应急出口．根据中国民航局适航司对应急出口尺寸的规定，选取A型舱门规格为1 100 mm× 1 900 mm，C型应急出口规格为850 mm× 1 550 mm，二者的单位面积流量比为1．586．仅考虑舱门差异情形时，近似认为中部应急出口的疏散时间是前、后部舱门疏散时间的1．5倍．

3 仿真算例及结果

3．1 仿真实例

基于CACOEM模型，应用VC＋＋6．0开发工具开发出仿真软件CabinEvacu，仿真流程及程序结构模块分别见图2和3所示．

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

图3 程序结构模块Fig．3 Program structure block diagram

以窄体单通道100座支线飞机（例如CRJ900、EMB190、ARJ21等机型）的布局为仿真实例，CabinEvacu软件的初始界面和运行界面如图4所示．

图4 CabinEvacu仿真软件的初始和运行界面Fig．4 Initial and running interfaces of CabinEvacu

3．2 仿真结果

应用软件CabinEvacu，对前、中、后各有1个舱门打开的情形（表1中E4）进行了1 000次仿真．仿真过程中乘客类型比例保持不变，乘客位置随机变化，仿真结果见图5．

该结果与ETSIA仿真结果［16］的对照见表3．由表3可见，CAOEM与ETSIA仿真结果的平均疏散时间基本一致，而方差相差较多，说明具有不同心理特征的乘客位置变化后对疏散结果的影响显著．

图5 前、中、后各1个舱门打开情形的仿真结果Fig．5 Simulation results of occupant emergency evacuation with three hatches opened in front，middle，and rear areas，respectively

表3 CAOEM与ETSIA的仿真结果对照Tab．3 Comparison of simulation results between CAOEM and ETSIA

仿真软件可追踪典型特定Agent的运行轨迹，研究其逃生时的一些个体特性以及少数个体形成的群体行为特征［17］．仿真过程中4个时刻的人员疏散仿真情形见图6．

图6 4个时刻的人员疏散仿真场景Fig．6 Four stages of occupant evacuation simulation

4 结束语

分析了民航飞机客舱乘客应急逃生时心理特征对其行为的影响，将心理状态差异导致的行为差异体现在仿真程序中，构建了客舱人员疏散仿真模型，开发了民航飞机客舱内乘客逃生仿真软件CabinEvacu．在保持乘客类型比例不变、乘客位置随机变化的情形下，对100座支线飞机可用舱门的7种位置组合各进行了1 000次仿真，并与ETSIA模型的仿真结果进行了对照，表明个体心理特征对疏散结果的影响显著．

用CACOEM模型可实现民航飞机应急人员逃生的多场景、无限次重复模拟，可与未来中国民航局适航司按照适航标准要求进行的ARJ21的人员逃生实验进行对照分析，进而完善并提升模型的实用性，建立更可靠的航空器人员应急疏散评价体系．

［1］ 杜红兵．航空器内人员应急疏散仿真模型研究［J］．中国安全科学学报，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］ 张玉刚，宋笔锋，薛红军，等．民用客机客舱布置应急撤离影响因素仿真分析［J］．计算机仿真，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］ 李晖．紧急状态下航空器内人员疏散仿真研究［D］．天津：中国民航大学，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］ 张洪海，胡勇，杨磊，等．多机场终端区微观交通流建模与仿真分析［J］．西南交通大学学报，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］ 黄艺丹，姚令侃，郭沉稳．基于元胞自动机的地震触发崩塌滑坡分布规律［J］．西南交通大学学报，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］ 郭占军，秦文虎，舒鑫．紧急状态下虚拟人群行为仿真［J］．计算机技术与发展，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］ 陆安君，方正，卢兆明，等．建筑物人员疏散逃生速度的数学模型［J］．武汉大学学报，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］ 徐进津．飞机客舱乘客紧急疏散仿真方法研究［D］．上海：上海交通大学，2011．

［15］ 肖美痕．老年人常速行走与快速行走特征的生物力学分析［D］．北京：北京体育大学，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］ 杜红兵，陈晨，王燕青．民机客舱乘客应急逃生群体行为特征研究［J］．消防科学与技术，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．

（中文编辑：秦萍玲 英文编辑：兰俊思）

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

国家自然科学基金资助项目（51304217）

杜红兵（1967—），男，教授，博士，研究方向为应急救援、人为因素等，电话：022-24092264，E-mail：hongbin_du＠sina．com

杜红兵，张庆庆，陈晨．民航飞机客舱乘客应急疏散仿真模型［J］．西南交通大学学报，2016，51（1）：161-167．