基于优化设计的高速铁路客运论文.doc

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1、学无止境基于优化设计的高速铁路客运论文1“空间句法”理论是由英国伦敦大学的比尔•希列尔（BillHillier）教授及其领导的小组，经过近20年的不断探索和研究，在20世纪70年代末形成的一套完整的空间型态构成分析技术。空间句法理论结合相关软件进行分析，可以得到空间深层的句法特征值，用于评价空间组织的合理性。空间句法可以运用构形关系分析所有空间元素，包括点、线、凸空间和视域范围。以一套普通住宅户型平面分析为例，空间句法模型的建立流程可以简述为以下三步：（a）将平面进行空间尺度划分与空间分割；（b）建立小尺度空间连接图；

2、（c）形态分析变量计算（通常将集成度通过颜色分级显示，颜色越深的线所代表的空间集成度越高）。空间句法中包含有多种分析变量，其中最基本的有五种分别是：空间的连接值，控制值，深度值，集成度，以及智能值。2空间句法理论在高速铁路客运站内部空间组织研究中的适用性高速铁路客运站的内部空间巨大，功能多样，人流混杂，设计者在处理这类大型交通建筑时，通常只能依靠前人的成功案例和自身的实践经验，遵循规范进行设计，由于在人流组织和空间组构的合理性方面缺乏足够的经验，势必会造成一些误差。将空间句法理论应用于高速铁路客运站内部空间组织的分析时

3、，从五个形态变量中提炼出集成度和智能值这两个主要指标，用以量化评价空间的可达性和可理解性：集成度越大，说明各空间的紧密程度越高，空间布局越紧凑，使用者来往其中就越方便；智能值越高，说明空间易于被认知和理解，使用者在空间系统中就不易迷失方向。空间句法的分析方法，通过对空间的可达性和可理解性的量化解析，加之其自身具有的实证性与预测性，应用于已建成的高速铁路客运站中，可以总结经验指导此后类似的设计；应用于方案分析阶段，可以帮助认知空间组织的合理性，预测方案的实际效应，避免客运站建成后无法弥补的设计偏差。3基于空间句法理论的高

4、速铁路客运站内空间组织分析方法3学海无涯学无止境本文运用空间句法的分析方法对高速铁路客运站内部空间旅客流线进行分析，由于空间句法只适用于分析同一平面上的连续空间，因此只对建筑主体的站房部分进行分析。具体分析过程如下：（1）将各层平面图简化，留下墙体与空间的图底关系；（2）由于分析的对象是客运站内部空间的流线，故运用轴线分割法将各层平面进行空间尺度划分；（3）结合GIS软件计算出各轴线的连接值和集成度，再运用SPSS统计软件得到空间系统的Rn-Cn关联图（集成度integrationvalue和连接值connectivi

5、tyvalue的关联图）及智能值；（4）根据上述结果，重点对进、出站旅客流线，以及进站厅、出站厅、候车厅和售票处等主要功能空间的集成度和智能值等进行分析，最后归纳出高速铁路客运站优化后的空间组织模式。4实例分析——以广州南站为例广州南站为华南地区的高速铁路综合客运站，包含有地铁、公交车、私家车、出租车以及城际巴士等多种交通转换方式的到达站点，城市人口规模大，日均旅客流量达到74000人次，空间的立体式布局亦具有全国站性客运中心的代表性，故本文以广州南站为例，通过空间句法的方法对其空间组织进行分析。4.1广州南站空间组织

6、现状分析由于本文篇幅有限，本文只选择高架层作为案例进行分析。以空间轴线为基本要素，遵循空间句法理论用最少且最长的轴线覆盖整个空间系统，并且穿越每个凸状空间的原则，将广州南站的高架层平面分别进行空间分割，高架层平面分割为75条轴线。通过平面轴线分割图的图面分析，结合GIS软件计算出各轴线的连接值和集成度，得到高架层平面的空间轴线特征值。将数据导入SPSS统计软件，得出空间系统的Rn-Cn关联图（集成度integrationvalue和连接值connectivityvalue的关联图）及智能值。可以发现：高架层的智能值只有

7、0.330，由于安检口将候车厅和东西出入口完全分隔开，导致进入高架层的人流被阻隔，影响了本层空间整体的智能值。但是候车厅内部开敞的大空间中，各轴线连接值与集成度的正比关系较强，即连接值大的空间集成度也大，因此候车厅内的连接性较好。3学海无涯学无止境4.2广州南站空间组织优化设计与验证根据上述分析，对广州南站的高架层进行优化调整，为了加强入口空间和候车厅之间的联系，将安检口的数量增加，并与候车厅的主要通道对应设置，减少由入口区到安检口的空间转折，有效提高了入口区域的集成度，优化后，东入口的主要轴线由边缘单元变为中间单元，

8、并使整层空间的集成度和智能值都得到了提高。优化设计后空间轴线的平均连接值由3.41上升为3.48，平均集成度由1.64上升为2.08，平均智能值由0.33上升为0.362，这说明各方面的指标都有了显著地提升，优化设计取得了良好的效果。5结语本文通过理论研究与实例分析相结合的方法，对高速铁路客运站的内部空间组织进行研究：首先，通过对