某高铁站大空间出站层消防设计

以某高铁站出站厅为例,针对高铁站内大空间出站层用作地铁站人员疏散通道的消防设计方案展开研究。结合建筑特点,提出将人员疏散"准安全区"概念用于大空间出站层的方法,将出站层作为一个防火分区设计,出站厅和出站通道划分为不同的防烟分区,其中出站厅利用上站台楼梯口自然排烟,出站通道采用机械排烟的设计方法可以满足人员安全疏散的要求,但是必须保证出站通道机械排烟的有效性。

某大型铁路站房建筑的消防排烟设计浅析

针对现代化大型铁路站房建筑中高大空间在消防排烟设计面临的问题,利用CFD模型与计算机软件疏散模拟,结合消防性能化分析,提出该建筑中此类空间的一些排烟设计基本理念。为进一步优化大型交通枢纽建筑的防火设计工作提供技术参考。

基于卷积神经网络的建筑空间改造智能辅助设计研究

针对建筑空间智能改造,提出一种基于卷积神经网络的Pointnet++方案预测模型,以对辅助建筑设计,继而实现对高铁站建筑空间进行智能改造。首先,选用点云作为数据表达形式,收集不同城市高铁站的优秀案例建立数据集,并对数据集进行增强、训练;然后阐述了卷积神经网络结构,搭建基于卷积神经网络和点云的深度网络模型——Pointnet++,并对该模型进行训练与评价;最后以上海-成都高铁换乘站为实验研究对象,采用Pointnet++网络模型对其建筑空间的改造进行预测。实验结果表明:模型对换乘站中位置稳定的功能分区分布合理且具备逻辑性,对位置不稳定且形态变化大的功能分区处理效果较差,需要增加更多数据对模型进行增强优化,同时,模型认为交通核心需要强化,因此,放大了交通核心的体量,表明Pointnet++制定的改造方案更客观与全面。