Browsing by Author "Li, Xiaojun"
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Item Open Access Mikroskopische Engpassanalyse bei eisenbahnbetriebswissenschaftlichen Leistungsuntersuchungen(2015) Li, Xiaojun; Martin, Ullrich (Prof. Dr.-Ing.)Die Engpassanalyse ist eine der wichtigsten Aufgaben bei eisenbahnbetriebswissenschaftlichen Leistungsuntersuchungen in allen Planungsphasen, weil die Betriebsqualität und Kapazität der Infrastruktur durch Engpässe im Eisenbahnnetz stark beeinflusst werden können. Da Engpässe häufig in Infrastrukturbereichen mit komplexen Gleisstrukturen entstehen, beschränkt die hiermit verbundene hohe Berechnungskomplexität die Entwicklung in diesem Forschungsgebiet seit längerer Zeit. Mit Unterstützung der modernen Rechentechnik heutzutage kann die Beschränkung durch die Anwendung von passenden Werkzeugen und innovativen Bewertungsansätzen überwunden werden. In der vorliegenden Arbeit wurde die simulative Methode zur mikroskopischen Engpassanalyse basierend auf einem neuen mikroskopischen Infrastrukturmodell entwickelt, die umfangreiche Aussagen über Engpässe und deren Ursachen unabhängig von der Komplexität der Infrastruktur und des Betriebsprogramms liefert. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der mikroskopischen Lokalisierung von Engpässen und Bestimmung von deren Ursachen bei der Nutzung der simulativen Methode. Es wird der Zusammenhang von lokalen Engpässen im Untersuchungsraum und dem globalen Leistungsverhalten aus vorhandenen Forschungsbeiträgen diskutiert und darüber hinaus die Korrelation der Wirkung von Engpässen und den mutmaßlichen Ursachen untersucht. Um die tatsächlichen Ursachen von Engpässen festzustellen, wird die Wirkung der Behinderungsfortpflanzung infolge des Zusammenwirkens von Infrastrukturabschnitten und Zugfahrten in dieser Arbeit berücksichtigt. Dabei wurden wichtige neue Erkenntnisse gewonnen: Zur präzisen Lokalisierung von Engpässen wurde ein neuer Ansatz entwickelt, der auf einem mikroskopischen Infrastrukturmodell basiert, das insbesondere für die simulative Methode geeignet ist. Bei diesem Ansatz zur Lokalisierung von Engpässen wird der Einfluss der zunehmenden Behinderungen an einzelnen Infrastrukturabschnitten auf das Leistungsverhalten des gesamten Untersuchungsraums berücksichtigt. Die Behinderungen an Engpässen werden mit der Kenngröße „Nicht erfüllbare Belegungswünsche“ (NEB) und deren Zuwachs mit der neuen Kenngröße „NEB-Zuwachsrate“ (Zuwachsrate der Nicht erfüllbaren Belegungswünsche) dargestellt. Die beiden Kenngrößen werden als Kriterien für die Lokalisierung von Engpässen in der vorliegenden Arbeit verwendet. Mit dem Ansatz werden nicht nur wirksame, sondern auch potenzielle Engpässe im Untersuchungsraum identifiziert. Darüber hinaus wird der maßgebende Engpass mit einer hohen, für die praktische Anwendung hinreichenden Wahrscheinlichkeit bestimmt. Um zu beantworten, durch welche Ursachen die lokalisierten Engpässe ausgelöst werden, wird die Fortpflanzung von Behinderungen anhand der Wechselwirkung von Zugfahrten und Infrastrukturabschnitten untersucht. Darauf basierend wurde ein Suchalgorithmus entwickelt, mit dem die tatsächlichen Ursachen der Engpässe entlang der Fahrwege lokalisiert werden können. Auf diese Weise wird festgestellt, wo sich die Ursachen genau befinden und, ob diese durch eine ungeeignete Nutzung der Infrastruktur oder einer mangelhaften Dimensionierung bzw. Gestaltung der Infrastruktur begründet sind. Die Einflussfaktoren auf die Entstehung von Engpässen werden zusammengestellt, und es können geeignete Maßnahmen zur Entschärfung der Engpässe abgeleitet werden. In der vorliegenden Arbeit, die im Kontext des DFG-Forschungsprojekts „Entwicklung einer simulationsbasierten Methodik zur ursachenbezogenen Engpassbewertung komplexer Gleisstrukturen in spurgeführten Verkehrssystemen unter Berücksichtigung stochastischer Bedingungen“ entstanden ist, wird die vorhandene makroskopische Bewertung bei Leistungsuntersuchungen mit der neu entwickelten mikroskopischen Engpassanalyse ergänzt, so dass eine allgemeingültige umfassende Leistungsuntersuchung innerhalb eines Bewertungsprozesses möglich ist.