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A multi-source data-driven tunnel fire source localization methodology and system integrating Bayesian estimation and multi-golden eagle optimization
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AI
DOI：10.1016/j.firesaf.2025.104469.png)
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摘要
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随着城市地下隧道的增多，消防安全已成为一个关键问题，而精确的火源定位至关重要。基于传感器阵列或视频图像的先前方法存在明显局限性。本研究提出了一种基于多源数据的隧道火源定位方法。在数据预处理后，采用贝叶斯估计构建多源数据融合模型。通过集成改进的多金雕优化算法（MGEO）优化适应度函数，以确定火源位置。最后，利用Unity 3D引擎开发了一个智能定位系统，以基于所提出方法可视化火源定位结果。通过全尺寸实验和FDS数值模拟验证了该方法的有效性，结果表明MGEO算法相比其他算法具有更高的准确性和鲁棒性。研究结果证实，所提出的方法和系统能够为隧道消防安全管理和救援行动提供可靠支持。
期刊
IF:
3.3
论文数:
3.4K
被引数:
9.6K
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Modeling longitudinal ventilation in tunnels using fire dynamics simulator.png)
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