基于VR平臺的消防場景仿真神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算分析

喬昱亞

(福建師范大學福清分校，福建福州 350300)

虛擬現(xiàn)實技術(shù)是多種技術(shù)集合而成的一項功能性仿真技術(shù)，當前已經(jīng)被應(yīng)用到多個領(lǐng)域，并發(fā)揮重要作用。虛擬現(xiàn)實技術(shù)主要包括計算機圖形集成技術(shù)，當前國際上針對該技術(shù)的研究主要表現(xiàn)在對于現(xiàn)實的感知、用戶界面操作、人機交互過程、后臺運行過程管控等。隨著虛擬現(xiàn)實技術(shù)的智能性進一步增強，在實際應(yīng)用過程中可實現(xiàn)在線實時管控，并可感知外界事物變化，根據(jù)外界情況做出相應(yīng)的調(diào)整。由于該項技術(shù)已經(jīng)實現(xiàn)實時智能控制，因此可以被用于多個領(lǐng)域。在消防火災(zāi)應(yīng)用中可結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行信息處理，并結(jié)合虛擬現(xiàn)實技術(shù)實現(xiàn)仿真，對消防演練以及消防策略有重要輔助作用[1]。

1 基于VR平臺的消防場景仿真

1.1 VR消防概述

VR平臺是在建筑項目中對建筑消防進行分析，得出建筑物的立體模型，通過建立空間三維坐標再配合時間坐標便可構(gòu)建出基于建筑項目的4D模型，通過該4D模型便可展開對消防項目的有效管理。在實際應(yīng)用過程中可通過VR軟件將建筑消防真實表達出來，并結(jié)合實際情況進行綜合性分析，根據(jù)模擬情況結(jié)合實際情況進行預(yù)判，之后便可得出優(yōu)化后的結(jié)果，提高建筑消防的安全性和可靠性。VR技術(shù)主要是對消防場景現(xiàn)場進行模擬再現(xiàn)，消除可能存在的安全隱患，在此基礎(chǔ)上對消防項目進行有效分析，降低消防成本[2]。

1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于微觀結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)形式，屬于對人腦進行仿真的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備與人類思維較為相似的邏輯能力，并具備非線性及線性處理能力、聯(lián)想記憶和自適應(yīng)能力。從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)來看可將其劃分為人工智能的一個分支，在構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程中通過大量節(jié)點和信息流以及相關(guān)因素互相作用來完成數(shù)據(jù)分析及傳遞過程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可改變信息節(jié)點連接方式，通過多個節(jié)點及網(wǎng)絡(luò)層共同構(gòu)成不同形式的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并通過特殊算法得出最優(yōu)化結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基本結(jié)構(gòu)見圖1。

圖1中，X=(x1,x2,…,xj,…,xN)T∈Rn表示人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，wji表示該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對應(yīng)編號為i和j的神經(jīng)元之間的連接權(quán)值，θi表示神經(jīng)元閾值，yi表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終輸出，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基本原理及數(shù)據(jù)處理過程，可將yi表達為式(1)。其中，f表示激勵函數(shù)，常用激勵函數(shù)有閾值函數(shù)以及Sigmoid函數(shù)，表達式分別見式(2)和式(3)。網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、激勵函數(shù)等均和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接方式有一定關(guān)系[3]。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基本結(jié)構(gòu)

(1)

(2)

(3)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種以誤差反向傳播算法為基本原理的多層次網(wǎng)絡(luò)，層數(shù)一般3層以上，主要包括輸入層、隱藏層、輸出層幾個部分[12]，標準結(jié)構(gòu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型見圖2。模型結(jié)構(gòu)中的隱藏層包含多個神經(jīng)元，該部分并未與外部直接相連，但其自身狀態(tài)會直接影響到數(shù)據(jù)輸出過程，進而影響到網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)構(gòu)，即隱藏層可間接影響整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理及傳輸能力。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行充分研究，結(jié)合該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的隱藏層神經(jīng)元數(shù)量，根據(jù)實際情況設(shè)置相關(guān)條件。對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言,可通過連續(xù)函數(shù)進行數(shù)據(jù)處理，設(shè)置數(shù)據(jù)精度，本文就常見的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)展開研究，并將其作為基礎(chǔ)建立故障檢測模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有一定學習能力，該算法中包含多種元素，主要有輸入及輸出元素、連接權(quán)值、閾值等，通過這些元素相互作用進行相應(yīng)調(diào)整，使得實際輸出無限接近于期望值，最終得出較為準確的數(shù)據(jù)處理結(jié)果[4]。

2 基于VR平臺的消防場景仿真神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算

該研究主要針對構(gòu)建出消防場景的需求分析進行計算，通過VR平臺模擬出對應(yīng)場景，在進行消防場景的煙霧計算等過程中主要通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展開。

2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算模型

在進行消防場景的仿真神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算分析時，主要考慮的因素為補風口和排煙口，其中補風口部分僅考慮自然風情況，即在設(shè)置自然風基礎(chǔ)上考慮補風口的位置分布。補風口總面積、補風口高度，在其大空間一側(cè)開設(shè)單側(cè)對稱補風口，在多面?zhèn)葔ι祥_設(shè)近似對稱補風口。結(jié)合實際研究發(fā)現(xiàn)，當排煙口位于頂部時，在排出一定體積煙量時排煙口位置變化對其結(jié)算結(jié)構(gòu)基本無影響，因此可忽略排煙口數(shù)量、大小和方位。因此在實際計算過程中只需要考慮其排煙體積流量大小及其啟用時間。

P=[T1,T2,T3,…,Tn;Ve1,Ve2,Ve3,…,Ven;H1,H2,H3,…,Hn;S1,S2,S3,…,Sn;K1,K2,K3,…,Kn].

(4)

Z=[Zt0-1,Zt0-2,…,Zt0-n,…,Zt16-1,Zt16-2,…,Zt16-n].

(5)

2.2 訓練樣本

在實際研究中，為了通過最少數(shù)量的樣本作為代表學習到最有效的知識即規(guī)律，本研究以計算機模擬火災(zāi)場景為基礎(chǔ)，得出如表1所示的15組數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練樣本，其中前13組數(shù)據(jù)主要用于樣本學習，后兩組作為驗證數(shù)據(jù)，在試驗?zāi)M過程中設(shè)定數(shù)值試驗。具體考慮排風機啟動時間、排煙口體積流量、補風口高度、補風口面積和補風口位置作為主要因素，研究其對煙層高度的影響，在此基礎(chǔ)上通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行計算分析得出數(shù)據(jù)結(jié)果，見表1。

表1 計算表的樣本算例

表1中，K表示的是補風口位置對稱性參數(shù)，其運算結(jié)果為對稱補風口數(shù)與總補風口數(shù)的比值。則在以上分析基礎(chǔ)上得出網(wǎng)絡(luò)訓練樣本集，見表2。

表2 網(wǎng)絡(luò)訓練樣本集

2.3 結(jié)果分析

通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型隱含層神經(jīng)元和網(wǎng)絡(luò)傳遞函數(shù)進行多次嘗試，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值矩陣以及閾值向量的輸出向量與目標向量誤差均小于設(shè)定值，或者促使訓練樣本的相對誤差小于設(shè)定值，在經(jīng)過一系列調(diào)試好后確定其神經(jīng)元數(shù)目為13，對其樣本進行網(wǎng)絡(luò)訓練，將測試數(shù)據(jù)輸入以上模型，最終得出預(yù)測值與實際值的比較結(jié)果，見表3[6]。

表3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果

對大空間場景區(qū)域進行仿真計算，通過FDS軟件進行計算分析，以本研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建ANN模型，設(shè)定目標值曲線為CFAST，得出統(tǒng)計圖見圖3。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測值與目標值之對比

本研究構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可精確地計算出煙氣層隨時間變化的趨勢，在所有預(yù)測點中最小相對誤差為0.00047，最大為0.116，達到消防工程精度需求，若輸入的樣本數(shù)足夠多，則訓練結(jié)果更加準確。本研究結(jié)果可有效地反映出火災(zāi)發(fā)生時的現(xiàn)場環(huán)境。

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