结合地铁安全门报警的实际情况,研究了基于人工神经网络的智能化报警模型,并将其应用到地铁安全门报警系统。通过数值实验证明,该地铁安全门的神经网络报警模型可实现对报警类型、报警等级、报警联动动作等的预测和判断,对地铁工作人员及时准确地判断报警信息具有重要指导意义。
搭建了安装全高安全门系统的双层岛式地铁车站1∶8模型实验台,通过比例模型实验,重点研究了轨道区一端发生火灾,烟气在站台轨道区以及站台公共区的流动特性.结果表明,在火灾的增长阶段,如果机械排烟系统不开启,轨道区烟气会通过全高安全门顶端空隙扩散到站台公共区,并阻断距火源较近的楼梯口的疏散通道;当机械排烟系统开启时,烟气向站台公共区的扩散速度得到明显控制,但由于站台轨顶各排烟口排烟特性的不均匀性,远离排烟风机的火源附近,烟气通过全高安全门顶端空隙扩散到了站台公共区.如果能使各排烟口排风量均匀,则将提高控制烟气向站台公共区扩散的效果.
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