Розробка організаційно-технічного метод формування ресурсного забезпечення реагування на надзвичайні ситуації

 

Новожилова Марина Володимирівна

Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова

http://orcid.org/0000-0002-9977-7375

 

Михайловська Юлія Валеріївна

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0003-1090-5033

 

DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.4400160

 

Ключові слова: надзвичайна ситуація внаслідок вибухів боєприпасів, оптимізація ресурсного забезпечення, ліквідація надзвичайних ситуацій, прогнозування, мобільний центр допомоги

 

Анотація

 

Розроблено організаційно-технічний метод формування ресурсного забезпечення реагування на надзвичайні ситуації техногенного характеру регіонального рівня, зокрема, що виника-ють внаслідок вибухів боєприпасів на арсеналах та складах. Новий науковий результат полягає в низці математичних моделей, що створені в рамках застосування ідеології сценарного підходу до прогнозування обсягів ресурсного забезпечення реагування на надзвичайні ситуації внаслідок вибухів боєприпасів з урахуванням невизначеності їх параметрів на етапі стратегічного плану-вання, що здійснюється заздалегідь у повсякденному режимі функціонування територіальних підрозділів Державної служби України з надзвичайних ситуацій. Запропоновано та введено до розгляду поняття мобільного центру допомоги, яке розширює поняття пересувних пунктів управління, що уможливлює розвиток організаційних засад щодо заходів з реагування на надзвичайні ситуації внаслідок вибухів боєприпасів. Складовими організаційно-технічного методу, що розглядається, є методика визначення параметрів ураженої зони можливої надзвичайної ситуації регіонального рівня внаслідок вибухів боєприпасів, що дозволяє врахувати просторову розподіленість її наслідків, формування потреби в ресурсах життєзабезпечення для населення ураженої зони, визначення шляхів евакуації постраждалих з урахуванням стану транспортної інфраструктури зони надзвичайної ситуації. Показано, що при побудові стратегічного плану реагування на надзвичайну ситуацію регіонального рівня внаслідок вибухів боєприпасів, на основі дослідження наявних статистичних даних, шляхом прийняття оперативних управлінських рішень можливо обґрунтоване формування характеристик розподілу параметрів можливої надзвичайної ситуації, що є вхідною інформацією реалізації формалізованого сценарного підходу. В роботі побудоване інформаційне середовище та наведені результати чисельних експериментів щодо ви-значення множини сценаріїв на прикладі надзвичайної ситуації внаслідок вибухів боєприпасів на військовому арсеналі боєприпасів у м. Балаклія Харківської області 23 березня 2017 р.

 

Посилання

  1. Lyubinsky, A. (2015). Current state and prospects of modernization of the civil defense system of Ukraine. Efficiency of public administration, 43, 104–109.
  2. Sebatli, А., Cavdur, F., Kose-Kucuk, M. (2017). Determination of relief supplies demands and allocation of temporary disaster response facilities. Transportation Re-search Procedia, 22, 245–254.
  3. Brito, I. Jr., Leiras, A., Yoshizaki, H. (2015). Stochastic optimization applied to the pre-positioning of disaster relief supplies in Brazil. Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, Porto de Galinhas, PE. https://www.researchgate.net/publication/ 303939071
  4. Ozdamar, L., Demir, O. A. (2012). hierarchical clustering and routing proce-dure for large scale disaster relief logistics planning. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 48(3), 591–602.
  5. Xiang, Li, Yongjian, Li. (2012). A Model on Emergency Resource Dispatch under Random Demand and Unreliable Transportation Systems. Engineering Procedia, 5. 248–253.
  6. Wang, W., Huang, L., Guo, Z. (2017). Optimization of emergency material dis-patch from multiple depot locations to multiple disaster sites. Sustainability, 9, 1978–1991.
  7. Zheng, Y.-J., Ling, H.-F. (2012). Emergency transportation planning in disaster relief supply chain management: a cooperative fuzzy optimization approach. Soft Com-puting, 17(7), 1301–1314.
  8. Salman, F. S., Gul, S. (2014). Deployment of field hospitals in mass casualty incidents. Computers & Industrial Engineering, 74, 37–51.
  9. Gormez, N., Koksalan, M., Salman, F. S. (2011). Locating disaster response fa-cilities in Istanbul. Journal of the Operational Research Society, 62(7), 1239–1252.
  10. Zhang, M.-X., Zhang, B., Zheng, Yu-J. (2014). Bio-Inspired Meta-Heuristics for Emergency. Transportation Problems Algorithms, 7. 15–31.
  11. Yu-Jun, Zheng, Sheng-Yong, Chen, Hai-Feng, Ling. (2015). Evolutionary optimi-zation for disaster relief operations: A survey. Applied Soft Computing, 27, 553–566.
  12. 12 Chiyoshi, F., Iannoni, A. P., Morabito, R. A tutorial on hypercube queueing models and some practical applications in Emergency Service Systems. Pesquisa Operacional, 2011, 31(2), 271–299.
  13. Levterov, O. A., Shevchenko, R. I. (2019). Hardware and software implemen-tation of modern approaches to the prevention of natural emergencies. Problems of emergencies, 1(29), 47–61.
  14. Guojun, Ji, Caihong, Zhu. (2012). A Study on Emergency Supply Chain and Risk Based on Urgent Relief Service in Disasters. Systems Engineering Procedia, 5, 313–325.
  15. Novozhilova, M. V., Chub, O. I., Mykhailovska, Y. V., Gudak, R. V, Melezhik, R. S. (2019). Development of a hierarchical strategy to increase the level of man-made safety of the territory. Problems of emergencies, 30, 164–177.

Оцінювання вогнезахисної здатності реактивних покриттів стале-вих конструкцій

 

Ковальов Андрій Іванович

Черкаський інститут пожежної безпеки імені Героїв Чорнобиля НУЦЗ України

https://orcid.org/0000-0002-6525-7558

 

Отрош Юрій Анатоліцович

Національний університет цивільного захисту України

https://orcid.org/0000-0003-0698-2888

 

Томенко Віталій Іванович

Черкаський інститут пожежної безпеки імені Героїв Чорнобиля НУЦЗ України

https://orcid.org/0000-0001-7139-9141

 

Данілін Олександр Миколайович

Національний університет цивільного захисту України

https://orcid.org/0000-0003-4940-1430

 

Безугла Юлія Сергіївна

Національний університет цивільного захисту України

https://orcid.org/0000-0003-4022-2807

 

Карпець Костянтин Михайлович

Національний університет цивільного захисту України

https://orcid.org/0000-0001-6388-7647

 

DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.4400152

 

Ключові слова: вогнестійкість, стандартний температурний режим, стальні конструкції, вогнезахист, вогнезахисна здатність, скінченна модель, програмний комплекс ANSYS

 

Анотація

Проведено експериментальні дослідження з визначення температури з необігрівної поверхні сталевих пластин з мінімальним та максимальним значеннями товщини досліджуваного вогнезахисного покриття в умовах їх випробувань за стандартного температурного режиму пожежі. Проаналізовані результати експериментального визначення температури з необігрівної поверхні стале-вих пластин з вогнезахисним покриттям в умовах вогневого впливу за стандартного температурного режиму пожежі (температура в печі, температура у визначених місцях на поверхні сталевих пластин, поведінка досліджуваного вогнезахисного покриття). Досліджено вплив коефіцієнту тепло-віддачі конвекцією та тепловою радіацією на необігрівній поверхні сталевої пластини з вогнезахи-сним покриттям на точність моделювання теплових процесів, що відбуваються при вогневому впливові за стандартного температурного режиму пожежі. Побудовано розрахункову скінчено-елементну модель системи «сталева пластинавогнезахисне покриття» для моделювання нестаціо-нарного прогріву такої системи в програмному комплексі ANSYS. Проведено моделювання неста-ціонарного прогріву системи «сталева пластина вогнезахисне покриття» з однаковою товщиною (5 мм) та різних товщинах вогнезахисного покриття (0,248 мм та 1,288 мм) при стандартному температурному режимові пожежі в програмному комплексі ANSYS. Проведено порівняння отриманих розрахункових даних (температура з необігрівної поверхні сталевої пластини з вогнезахисним покриттям) з результатами експериментального дослідження прогріву таких пластин при їх випробуваннях у вогневій печі при стандартному температурному режимові пожежі. Зроблено висновок про адекватність побудованої скінчено-елементної моделі в програмному комплексі ANSYS для системи «сталева пластинавогнезахисне покриття» при моделюванні нестаціонарного прогріву такої системи.

 

Посилання

  1. Cirpici, B. K., Wang, Y. C., & Rogers, B. (2016). Assessment of the thermal conductivity of intumescent coatings in fire. Fire Safety Journal, 81, 74–84.
  2. Džolev, I., Cvetkovska, M., Radonjanin, V., Lađinović, Đ., & Laban, M. Modelling approach of structural fire performance. In book of proceedings, 17.
  3. Džolev, I., Radujković, A., Cvetkovska, M., Lađinović, Đ., & Radon-janin, V. (2016, April). Fire analysis of a simply supported steel beam using Opensees and Ansys Workbench. In 4th International Conference Contemporary Achievements in Civil Engineering, Subotica, 22, 315–322.
  4. Li, G. Q., Han, J., Lou, G. B., & Wang, Y. C. (2016). Predicting intumes-cent coating protected steel temperature in fire using constant thermal conductivi-ty. Thin-Walled Structures, 98, 177184.
  5. Xu, Q., Li, G. Q., Jiang, J., & Wang, Y. C. (2018). Experimental study of the influence of topcoat on insulation performance of intumescent coatings for steel structures. Fire Safety Journal, 101, 2538.
  6. de Silva, D., Bilotta, A., & Nigro, E. (2019). Experimental investigation on steel elements protected with intumescent coating. Construction and Building Materials, 205, 232–244.
  7. Łukomski, M., Turkowski, P., Roszkowski, P., & Papis, B. (2017). Fire resistance of unprotected steel beams–comparison between fire tests and calcula-tion models. Procedia Engineering, 172, 665672.
  8. Novak, S., Drizhd, V., Dobrostan, O., & Maladykа, L. (2019). Influence of testing samples' parameters on the results of evaluating the fire-protective ca-pability of materials. Восточно-Европейский журнал передовых технологий, 2(10), 3542.
  9. Kovalov, A., Otrosh, Y, Vedula, S., Danilin, О., & Kovalevska, Т. (2019). Pa-rameters of fire-retardant coatings of steel constructions under the influence of climat-ic factors. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 3, 46–53.
  10. Kovalov, A., Slovinskyi, V., Udianskyi, M., Ponomarenko, I., & Anszczak, M. (2020). Research of fireproof capability of coating for metal con-structions using calculation-experimental method. In Materials Science Forum, 1006, 310). Trans Tech Publications Ltd.
  11. Code, P. (2007). Eurocode 3: Design of Steel Structures-Part 1-2: Gen-eral Rules-Structural Fire Design. London: European Committee for Standardisa-tion

Осциляційність характерних температур н-алканів внаслідок кластерної будови речовини

 

Трегубов Дмитро Георгійович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0003-1821-822X

 

Тарахно Олена Віталіївна

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0001-9385-9874

 

Соколов Дмитро Львович

Національний університет цивільного захисту України

https://orcid.org/0000-0002-7772-6577

 

DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.4400135

 

Ключові слова: кластеризація, кут взаємодії, будова речовини, характерні температури, осциляційність, алкани, електронні ефекти

 

Анотація

Розглянуто положення, які застосовують для описування надмолекулярних утворень. Обрано у якості узагальнюючого терміну для таких форм будови речовини поняття «кластер». Звернуто увагу на осциляційний характер залежності зміни властивостей речовини у гомологічних рядах органічних сполук на прикладі н-алканів. Показано, що зростання температур плавлення у ряду н-алканів має декілька рівнів періодичності значень, що, головним чином, пов’язано з «парністю-непарністю» мо-лекул за кількістю атомів карбону. Виявлення даних відхилень проведено також за параметрами швидкості та прискорення зростання означених температур. Показано, що для температур кипіння відповідний ефект осциляційності слабший, що свідчить про різний принцип будови речовини у твердому та рідкому станах. З’ясовано лінійний характер взаємозв’язку між температурами плавлення та кипіння н-алканів, який теж характеризується осциляційністю. Встановлено низький рівень коре-ляції між означеними характерними температурами та температурою самоспалахування речовини. Запропоновано емпіричні залежності для характеристики зростання температур плавлення в ряду н-алканів на підставі значень кількості атомів карбону у молекулі або її молярної маси, які опосередко-вано враховують ефект різного кластероутворення «парних» та «непарних» молекул з коефіцієнтом кореляції 0,9997. Пояснено відмінність характерних температур н-алканів наявністю або відсутністю індукційного ефекту та різним проявом «квазімезомерного» ефекту для «парних» та «непарних» мо-лекул. Відмічено, що для молекул н-алканів з більшою довжиною карбонового ланцюга характерно згортання у глобули зі зменшенням впливу «парності-непарності» молекул. Акцентовано увагу на необхідності пошуку більш чітких принципів для математичного врахування «парності-непарності» молекул та інших ефектів у межах характеристики температури кипіння н-алканів.

 

Посилання

  1. Shapovalov, S. A. (2012). The association processes of protolytic forms of dyes in solutions. Self-association. Kharkiv: NТU, 218.
  2. Litinskii, G. B. (2008). Statistical thermodynamics of mixtures of polar liquids in the model of hindered rotation of molecules. Journal of Physical Chemistry, 82, 9, 1475–1479.
  3. Alonso, J. A. (2011). Structure and Properties of Atomic Nanoclusters. Imperial College Press, 492.
  4. Bernstein, E. R. (1996). Chemical Reactions in Clusters. New York: Oxford University, 272.
  5. Gálvez-Nogales, E. (2010). Agro-based clusters in developing countries: staying competitive in a globalized economy. Rome, FAO UN, 60.
  6. Saublens, C. (2010). Regional research intensive clusters and science parks. Belgium: EC, 102.
  7. Batagan, L., Boja, C. & Cristian, I. (2011). Intelligent educational systems, support for an education cluster. Proceedings of the 5th european computing conference (Paris, France, april 28-30, 2011), WSEAS, 468–473.
  8. Saito, T. (2014). Inorganic Chemistry. CSIPP, 2014, 194.
  9. Toikka, A. M., Toikka, M. A., Pisarenko, Y. A. & Serafimov, L. A. (2009). Vapor-liquid equilibria in systems with esterification reaction. Theoretical Foundations of Chemical Engineering, 43, 2, 129–142.
  10. Piana, M., Stecher, K., Ogrodnik, А. & Kämmerer, P. (2016). Laboratory сourse in рhysical сhemistry for fundamental studies. Munchen: Technische Universität, 500.
  11. Doroshenko, I. Yu. (2017). Spectroscopic study of cluster structure of n-hexanol trapped in an argon matrix. Low Temperature Physics, 43, 6, 919–926.
  12. Reichardt, C. & Welton, T. (2011). Solvents and solvent effects in organic chemistry. Wiley-VCH, 711.
  13. Schmidt, R. & Griesbaum, K. (2014). Нydrocarbons. Wiley-VCH, 64.
  14. Shykov, A. A., Garkushin, I. K., Boeva, M. K. & Agafonov, I. A. (2010). Analytical and graphic interrelation of n-alkanes melting and boiling temperatures. BChJ, 17, 2, 50–53.
  15. Hao P., Dong Z., Xiang L. & Yulong D. (2018). n-Alkanes phase change materials and their microencapsulation for thermal energy storage: a critical review. Energy Fuels, 32, 7262−7293.
  16. Fingas, M. (2012). Studies on the evaporation regulation mechanisms of crude oil and petroleum products. Advances in Chemical Engineering and Science. V.2. №2. P. 246–255.
  17. Gun’ko V.M., Nasiri R., Sazhin S.S. (2014). A study of the evaporation and condensation of n-alkane clusters and nanodroplets using quantum chemical methods // Scientific Reports. Fluid Phase Equilibria, 366, 99–107.
  18. Kireyev, A. A., Tregubov, D. G. & Leshcheva, V. A. (2020). Issledovaniye tusheniya spirtov sukhim i smochennym granulirovannym penosteklom. Problemy PB, 47, 35–44. URL: http://repositsc.nuczu.edu.ua/handle/123456789/10942.
  19. Tregubov, D. G., Tarakhno, O. V. & Kyreev, O. O. (2018). Vplyv klasternoyi budovy tekhnichnykh sumishey ridyn na znachennya kharakternykh temperatur. Problemy nadzvychaynykh sytuatsiy, 28, 99–110.
  20. Tarakhno, O. V., Tregubov, D. G. & Zhernokl'ov, K. V. (2010). Teoríya rozvitku ta pripinennya gorínnya. Praktikum, ch.I. Kharkiv, Mís'ka drukarnya, 309.

Риск нарушение нормальных условий жизнедеятельности человека при техногенных чрезвычайных ситуациях

 

Поспелов Борис Борисович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0002-0957-3839

 

Рыбка Евгений Алексеевич

Національний університет цивільного захисту України

https://orcid.org/0000-0002-5396-5151

 

Мелещенко Руслан Геннадьевич

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0001-5411-2030

 

Самойлов Михайло Олександрович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0002-8924-7944

 

Бородич Павло Юрійович

Національний університет цивільного захисту України

https://orcid.org/0000-0001-9933-8498

 

Мироненко Анастасія Анатоліївна

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0003-0060-4229

 

DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.4400139

 

Ключові слова: надзвичайна ситуація, атмосферне забруднення, ризик порушення життє-діяльності, здоров'я людини, максимальна разова гранично допустима концентрація

 

Анотація

Виконано аналіз існуючої в Україні класифікації надзвичайних ситуацій внаслідок забруднення атмосферного повітря шкідливими речовинами, понад гранично допустимі концентрації. Встановлено, що ознаки наявності таких надзвичайних ситуацій визначаються заданими рівнями перевищення гранично допустимих концентрацій з урахуванням часу їх дії. Класифікаційні ознаки обмежуються граничними дозами шкідливих речовин без урахування їх небезпеки. Порогові дози, зазначені в прийнятій класифікації надзвичайних ситуацій, не дають ніякої інформації про те, наскільки впливають атмосферні забруднення на життєдіяльність і здоров'я людини. Зроблено оцінку ризику здоров'ю, що наноситься забрудненнями атмосферного повітря. Викона-но порівняння отриманого ризику для встановлених ознак класифікації надзвичайних ситуацій внаслідок наявності в атмосферному повітрі забруднюючих речовин, що перевищують гранично допустимі концентрації. Для розрахунку ризику запропоновано співвідношення, яке відрізняється від відомих виразів використанням максимальної разової концентрації, що дозволяє визначати ризик порушення життєдіяльності і здоров'я для індивідуума з урахуванням часових параметрів ознак класифікації. Результати оцінки ризику свідчать, що при нормативних ознаках класифікації ризик порушення життєдіяльності і здоров'я для індивідуума на порядок і більше перевищує рівень недопустимого індивідуального ризику, прийнятого в світовій практиці. Це означає, що прийняті нормативні ознаки виявляються суттєво завищеними з точки зору ризику життєдіяльності та здоров'я людини, а прийнята класифікація надзвичайних ситуацій не є достовірною. З метою забезпечення достовірної класифікації надзвичайних ситуацій внаслідок наявності в атмо-сферному повітрі забруднюючих речовин пропонується враховувати клас небезпеки і тип речовин, що забруднюють атмосферне повітря. Крім цього існуючі ознаки наявності надзвичайної ситуації повинні доповнені і величиною ризику порушення життєдіяльності і здоров'я людини.

 

Посилання

  1. Chen, Wang-Kun (2012). Managing Emergency Response of Air Pollution by the Expert System. Air pollution – a comprehensive perspective, 319–336. doi: 10.5772/50080
  2. World Health Organization (WHO) (2017). Ambient (outdoor) air quality and health. Available online: http://www.who.int/mediacentre/ factsheets/fs313/en
  3. Landrigan, P. J., Fuller, R., Acosta, N. J. R., Adeyi, O., Arnold, R., Basu, N., Baldé, A. B., Bertollini, R., Bose-O’Reilly, S., Boufford, J.I. (2017). The Lancet Com-mission on pollution and health. The lancet, 391 (10119), 462–512.
  4. Mladjan, D., Cvetković, V. M. (2013). Classification of emergency situations. In Thematic Proceedings of International Scientific Conference «Archibald Reiss Days», 275–291.
  5. Cairncross, E. K., John, J., Zunckel, M. (2007). A novel air pollution index based on the relative risk of daily mortality associated with short-term exposure to common air pollutants. Atmospheric environment, 41(38), 8442–8454.
  6. Madia, F., Worth, A., Whelan, M., Corvi, R. (2019). Carcinogenicity assessment: addressing the challenges of cancer and chemicals in the environment. Environment international, 128, 417–429.
  7. Fiore, M., Oliveri Conti, G., Caltabiano, R., Buffone, A., Zuccarello, P., Cormaci, L., Ferrante, M. (2019). Role of emerging environmental risk factors in thyroid cancer: a brief review. International journal of environmental research and public health, 16(7), 1185.
  8. Argyropoulos, C. D., Ashraf, A. M., Markatos, N. C., Kakosimos, K. E. (2017). Mathematical modelling and computer simulation of toxic gas building infiltration. Process Safety and Environmental Protection, 111, 687–700.
  9. Sorek-Hamer, M., Chatfield, R., Liu, Y. (2020). Strategies for using satellite-based products in modeling PM2.5 and short-term pollution episodes. Environment International, 144, 106057.
  10. Zou, B., Wilson, J. G., Zhan, F. B., Zeng, Y. (2009). Air pollution exposure assessment methods utilized in epidemiological studies. Journal of Environmental Monitoring, 11(3), 475–490.
  11. Beckx, C., Panis, L. I., Arentze, T., Janssens, D., Torfs, R., Broekx, S., Wets, G. (2009). A dynamic activity-based population modelling approach to evaluate exposure to air pollution: methods and application to a Dutch urban area. Environmental Impact Assessment Review, 29(3), 179–185.
  12. Bell, M. L., Ebisu, K., Belanger, K. (2007). Ambient air pollution and low birth weight in Connecticut and Massachusetts. Environmental health perspectives, 115(7), 1118–1124.
  13. Ballester, F., Saez, M., Perez-Hoyos, S., Iñíguez, C., Gandarillas, A., Tobias, A., Alonso, E. (2002). The EMECAM project: a multicentre study on air pollution and mortality in Spain: combined results for particulates and for sulfur dioxide. Occupational and Environmental Medicine, 59(5), 300–308.
  14. World Health Organization (WHO) (2019). Air Pollution. Available online: http://www.who.int/mediacentre/ factsheets/fs313/en
  15. Holdovskaya, L. F. (2007). Khimiya navkolyshnʹoho seredovyshcha, 295.
  16. Attfield, M., Castranova, V., Hale, J. M., Suarthana, E., Thomas, K. C., Wang, M. L. (2011). Coal mine dust exposures and associated health outcomes; a review of information published since 1995.
  17. ISO/IEC Guide 51. (1999). Safety aspects-Guidelines for their inclusion in standards.
  18. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Krainiukov, O., Maksymenko, N., Meleshchenko, R., Bezuhla, Yu., Hrachova, I., Nesterenko, R., Shumilova, А. (2020). Mathematical model of determining a risk to the human health along with the detection of hazardous states of urban atmosphere pollution based on measuring the current con-centrations of pollutants. Eastern-European Journal of Enterprise, 4/10 (106), 37–44.

Моделювання активного руху людей при евакуації з будівель

 

Комяк Валентина Михайлівна

Національний університет цивільного захисту України

https://orcid.org/0000-0002-9840-2635

 

Кязімов Кязім Тахір огли

Академія Міністерства з надзвичайних ситуацій Азербайджанської Республіки

http://orcid.org/0000-0003-0790-9770

 

Данілін Олександр Миколайович

Національний університет цивільного захисту України

https://orcid.org/0000-0003-4940-1430

 

DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.4400131

 

Ключові слова: безпека людини, евакуація, неоднорідні потоки, моделювання, оптимізація, активний рух з можливими силовими діями, природні деформації людського тіла

 

Анотація

Розглядаються такі категорії рухів: комфортні, спокійні, активні, з високою активністю. Коли категорія руху людей стає  активною з можливими силовими діями, постає задача моделювання їх активного руху із урахуванням природних деформацій людських тіл. Проаналізовані антропологічні характеристики людини з точки зору фізичних обмежень на взаємне положення частин тіла при їх активному русі з силовими діями. Враховуючи  властивості фізичних обмежень тіла людини, запропонована трикомпонентна математична модель горизонтальної проекції людини, яка враховує  умови склеювання компонент моделі в єдиний складний об'єкт та обмеження на співвідношення кутів обертання компонент. Модель тіла людини представлено об’єднанням трьох еліпсів: основного і двох допоміжних. Основний може неперервно обертатись в рамках маневреності руху, а допоміжні – в рамках кутів, що витікають із антропологічних вла-стивостей людини.  Запропоновані змістовна постановка задачі моделювання активного руху людей з урахуванням природних деформацій тіл та модифіковано алгоритм моделювання. Модифікація полягає в урахуванні природних деформацій тіла людини шляхом моделювання зміни просторової форми  трикомпонентної моделі тіла людини. Для розглянутих складних об’єктів отримані аналітичні вирази умов їх не перетинання та розміщення в областях, що дозволить в подальшому представити задачу, як класичну задачу нелінійного програмування та використати існуючи пакети оптимізації. Шляхом комп’ютерного моделювання показана діє спроможність  запропонованого алгоритму моделювання руху людей та обмежень задачі, для яких отримано в роботі аналітичні вирази. Слід зазначити, що розглянуті в роботі обмеження як на кількість компонент  об’єкту переміщення, так і на його форму не є принциповими. Моделі і алгоритм дозво-ляють внести зміни як в кількість компонент об’єкта, так і в їх просторові форми, що приведе тільки до підвищення трудомісткості алгоритмів розв’язання задачі.

 

Посилання

  1. Donald, Mott Mac. (2015). Evacuation modeling. Retrieved from http://www.mottmac.com (date of the application 10.03.2015).
  2. Schadschneider, W., Klingsch, H., Kretz T., Rogsch C., Seyfried A. (2009). Evacuation Dynamics: Empirical Results, Modeling and applications: Encyclopedia of Complexity and System Science. Springer.
  3. Tarantsev, А. А. (2002). Pro audney zavdannya modeluvent evacuation z vikoristannyam theory masovogo obslugovannya: Pozezna bezpeka, 23(3), 56–65.
  4. Varas, A., Cornejo, M. D., Mainemer, D., Toledo, B., Rogan, J., Munoz, V. (2007). Cellular automata model for evacuation process with obstacles: Physica A, 382, 631–642.
  5. Zhao, D. L., Yang, L. Z., Li, J. (2006). Exit dynamics of occupant evacuation in an emergency: Physica A, 363, 501–512.
  6. Holshchevnikov, V. V., Samoshin, D. A. (2009). Evacuation and behavior of people on fires: a textbook. M: Academy of Ministry of Emergency Situations Ministry of Emergency Situations of Russia.
  7. Karkin, I. N., Parfenenko, A. P. (2011). Floiwtech VD – computer-simulation method from evacuation calculation: International Scientific and Technical Con-ference Emergency Evacuation of People from Buildings. Warsaw, 111–118.
  8. Kholshchevnikov, V. V., Parfenenko, A. P. (2015). Comparison of various models of the movement of human flows and the results of software and computer complexes: Fire and explosion safety, 24, 68–74.
  9. Komyak, V., Komyak, V., Danilin, A. A. (2017). Study of ellipse packing in the high-dimensionality problems: Eastern-European Journal of Enterprise Technolo-gies, 1 / 4 (85), 17–23.
  10. Pankratov, А., Komyak, V., Kyazimov, K., Komyak, V., Naydysh, A., Danilin, A., Kosse, A., Virchenko, G., Martynov, V. (2020). Development of models for the rational choice and accommodation of people in mobile technical vehicles when evacuating from buildings: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4/4 (106), 29-36. DOI: 10.15587/1729-4061.2020.209256
  11. Danilin, A. N., Komyak, V. V., Komyak, V. M, Pankratov, A. V. (2016). Upakovka ellipsov v pryamougol'nik minimal'nykh razmerov: USiM, 5–9.