城市建筑火灾防控理论与方法_张立宁_9787513085564

本书针对目前城市建筑火灾防控这一世界性难题，系统地介绍了城市建筑火灾风险评估（评价）、城市建筑火灾精确报警，以及城市建筑火灾应急疏散的理论与方法。本书紧扣行业前沿、理论新颖、方法全面、内容系统、理论与实证充分结合。本书共分七章，重点阐述了城市建筑火灾防控研究的现状及发展动态、高层建筑火灾风险评估、高校学生宿舍火灾风险评估、城市地下商业综合体火灾风险评估、高层建筑火灾精确报警的无线复合信号系统机理、建筑火灾应急疏散研究等。

目录１引言１.１城市建筑火灾防控研究的意义１.２研究的理论依据１.２.１建筑火灾风险评估研究现状１.２.２建筑火灾自动报警研究现状１.２.３建筑火灾应急疏散研究现状１.２.４现状分析及发展动态１.３城市建筑火灾防控的理论体系架构２高层建筑火灾风险评估指标体系构建２.１高层建筑中的火灾风险源辨识２.２高层建筑防火能力分析２.２.１建筑总图布置２.２.２建筑耐火等级２.２.３电气防火２.２.４火灾荷载２.２.５防火分区２.２.６防排烟能力２.３高层建筑灭火能力分析２.３.１建筑自身的灭火能力（即消防设施等）２.３.２消防队的灭火能力２.４高层建筑安全疏散能力分析２.４.１疏散通道２.４.２疏散和引导设施完备性２.５高层建筑安全管理水平分析２.５.１消防安全制度的建立与执行２.５.２应急预案的完善性２.５.３人员防火教育情况２.６高层建筑火灾风险评估指标体系的建立３高层建筑火灾风险未确知评估及实证分析３.１模糊评估法３.１.１模糊集合及其运算３.１.２隶属度函数３.１.３模糊评估法基本步骤３.２未确知聚类评估基本思想３.２.１未确知Ｃ均值聚类理论３.２.２未确知Ｃ均值聚类知识的获取３.２.３未确知隶属度３.２.４无监督未确知聚类评估模型３.３高层建筑火灾风险未确知聚类评估建模３.４实例分析４高校学生宿舍火灾风险评估４.１高校学生宿舍火灾风险评估指标体系构建４.１.１人的不安全行为影响因素的获取４.１.２物的不安全状态影响因素的获取４.１.３管理缺陷影响指标的获取４.１.４宿舍周边环境影响指标的获取 ! ４.２人工神经网络评估法４.２.１人工神经网络的发展４.２.２人工神经网络模型４.２.３神经网络的学习４.２.４神经网络的学习规则４.２.５ＢＰ神经网络４.３高校学生宿舍火灾风险ＰＣＡＲＢＦ评估建模４.３.１ＰＣＡ数据降维４.３.２ＲＢＦ神经网络评估４.３.３ＲＢＦ神经网络简介４.３.４ＲＢＦ神经网络学习算法４.４实例分析４.４.１建筑信息模型的构建４.４.２评价等级的确定４.４.３ＰＣＡＲＢＦ数据处理４.４.４模型的验证５城市地下商业综合体火灾风险评估５.１地下商业综合体火灾的特点５.２城市地下商业综合体火灾风险评估指标体系的建立５.２.１防火体系影响因素分析５.２.２灭火体系影响因素分析５.２.３安全疏散体系影响因素分析５.２.４消防安全管理体系影响因素分析５.３基于ＡＨＰ与未确知测度的地下商业综合体火灾风险评估模型的构建５.３.１层次分析法权重确定的基本步骤５.３.２熵权法的基本步骤５.３.３未确知测度评估法５.４实例分析５.４.１基于ＡＨＰ的指标权重计算５.４.２未确知测度综合评估６高层建筑火灾精确报警的无线复合信号系统机理６.１高层建筑火灾精确报警的无线复合信号系统的硬件设计６.１.１系统的总体方案６.１.２ＣＣ１１１０芯片简介６.１.３系统的硬件设计６.２高层建筑火灾精确报警的无线复合信号系统的软件设计６.２.１系统的工作流程６.２.２系统的信号处理６.２.３基于ＳＶＲ的火灾报警算法６.２.４报警算法的实证分析６.３系统测试及试验６.３.１系统测试６.３.２系统试验７建筑火灾应急疏散研究７.１高校学生宿舍火灾应急疏散模拟７.１.１应急疏散模拟的基本思想７.１.２Ｐａｔｈｆｉｎｄｅｒ疏散模拟软件７.１.３Ｐａｔｈｆｉｎｄｅｒ模型的搭建７.２高层建筑火灾应急疏散模拟７.３城市地下商业综合体火灾应急疏散模拟７.４城市建筑火灾应急疏散逃生设施探析７.４.１缓降绳索类逃生设施７.４.２滑道类逃生设施７.４.３升降类逃生设施７.４.４滑翔飞行类逃生设施参考文献

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