【摘 要】
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地下商场建筑结构特殊、人员密集、火灾荷载大,火灾风险性大,发生火灾时逃生和扑救难度大,为确保人员和财产安全,需要定期对其进行现状评价。但目前我国还没有针对地下商场这类特
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地下商场建筑结构特殊、人员密集、火灾荷载大,火灾风险性大,发生火灾时逃生和扑救难度大,为确保人员和财产安全,需要定期对其进行现状评价。但目前我国还没有针对地下商场这类特殊场所的火灾风险评价方法。基于上述原因,本课题选择地下商场火灾风险现状评价方法进行研究,将对于公共建筑火灾风险评价以及性能化设计具有重要意义。 首先根据地下商场现有状况和各种建筑规范以及火灾原因统计分析结果,通过对建筑火灾发生、发展过程的研究,对地下商场火灾风险因素进行了全面分析。在遵循安全评价的原则前提下,运用因果分析法建立了适于地下商场火灾风险现状评价的评价指标体系,使指标体系充分反映地下商场火灾风险三类危险源主要影响因素。 针对遗传算法与神经网络优缺点互补的特点,探讨了GA(遗传算法)与ANN(人工神经网络)结合的必要性与可行性,将其结合与完善,建立了能充分发挥遗传算法与神经网络优势的混合GANN模型;选择简单、高效、开放的Matlab语言实现了混合GANN模型。 由于我国对地下商场火灾风险评价仍处于初始阶段,对于训练遗传神经网络的样本,本文在收集资料和专家意见的基础上,采用了适用样本不足的灰色聚类方法来实现。然后设计了具体的遗传神经网络各项参数,网络运行后收敛,能够对实际地下商场火灾风险进行评价。 最后利用一典型实例来对本方法进行验证,根据此地下商场火灾风险的各项评价指标值,输入已经训练好的网络进行模拟,网络输出结果和对照规范及综合评价结果吻合,证明了该方法在用于地下商场火灾风险评价时的简便有效性。由于遗传神经网络的灵活性以及Matlab语言的开放性,此方法具有一定的通用性,为其他方面的评价提供了一种新的思路和方法。
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