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Authors: Schmidt, Christine
Title: Beitrag zur experimentellen Bestimmung der Wartezeitfunktion bei Leistungsuntersuchungen im spurgeführten Verkehr
Other Titles: Work on the experimental determination of the waiting time function in railway capacity research
Issue Date: 2009
metadata.ubs.publikation.typ: Dissertation
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-39948
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/315
http://dx.doi.org/10.18419/opus-298
Abstract: Die Eisenbahnbetriebswissenschaft befasst sich unter anderem damit, den Zusammenhang zwischen Auslastung einer Infrastruktur und Betriebsqualität zu beschreiben und daraus Empfehlungen für eine optimale Auslastung abzuleiten. Zwei sehr übliche Ansätze in der Eisenbahnbetriebswissenschaft sind die Simulation und die analytischen Methoden. In der vorliegenden Arbeit wird ein Verfahren weiterentwickelt, mit dem zwischen beiden Ansätzen eine Brücke geschlagen wird: Mit Hilfe von Simulationen wird eine funktionale Beziehung zwischen Auslastung und Wartezeiten hergestellt - die Wartezeitfunktion. Aus der Wartezeitfunktion wird anschließend der optimale Leistungsbereich bestimmt wie ihn [Hertel 1992] beschreibt. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Bestimmung der Wartezeitfunktion. Es werden für die einzelnen Arbeitsschritte jeweils verschiedene Algorithmen vorgestellt, an Fallbeispielen getestet und daraus Empfehlungen für ein verbessertes Verfahren abgeleitet. Dieses Verfahren zeichnet sich durch zwei Vorteile aus: Zum einen wird durch Automatisierung einiger manuell sehr aufwändiger Schritte der Arbeitsaufwand stark gesenkt, zum anderen lassen sich nun – je nach Struktur des untersuchten Teilnetzes – sehr viel besser abgesicherte Ergebnisse erzielen. Die wichtigsten Verbesserungen sind die Folgenden: - Zur Bestimmung der maximalen Leistungsfähigkeit wird ein neuer Ansatz entwickelt, der auch für Teilnetze anwendbar ist. Er basiert darauf, bestimmte Indikatoren über einen weiten Auslastungsbereich hinweg zu beobachten. Im Bereich der maximalen Leistungsfähigkeit tritt ein charakteristisches Verhalten des jeweiligen Indikators auf. Besonders geeignet ist der Indikator "Verhältnis von Eingangs- und Ausgangsbelastung". - Die Fahrpläne sollten mit dem hier vorgestellten Algorithmus "Zufällige Fahrpläne" verdichtet werden. Dieser arbeitet mit einem Parameter (der Zeitscheibe), mit dem ein Bezug zum Variationskoeffizienten der Ankunftsverteilungen und damit der "Ordnung" des Betriebsprogramms hergestellt werden kann. Planmäßige Wartezeiten sollten bei der Fahrplanverdichtung grundsätzlich vermieden werden. - Das bisher verwendete Approximationsverfahren wird durch ein anderes Verfahren ersetzt (hier "logarithmische Approximation" genannt), das durchweg geeigneter ist und plausiblere Ergebnisse liefert. Damit hat das Verfahren zur Leistungsuntersuchung nach Hertel einen entscheidenden Schritt in Richtung Praxistauglichkeit vollzogen. Darüber hinaus werden in dieser Arbeit einige Ansätze für zukünftige Entwicklungen aufgezeigt.
The science of railway operation deals with, among other things, describing the relationship between the degree of capacity utilisation of an infrastructure and the quality of operation in order to deduce the capacity on a given infrastructure. Two common methods in railway operations for determining capacity are the simulation method and the analytic method. This paper describes the further development of a process that is based on the combination of these two methods. Through the use of simulations, a functional relationship between the degree of capacity utilisation and the waiting time is established - the waiting time function. Subsequently, the recommended area of traffic flow, as described in [Hertel 1992], is determined based on the waiting time function. The emphasis of this paper is on the estimation of the waiting time function. For each step of the estimation procedure, different algorithms are presented and tested with several case studies. The observations of these tests lead to a new process for the estimation of the waiting time function. The new process has two main advantages. The first is that the effort of some of the time-consuming manual steps is sharply reduced through automation. The second is that depending on the structure of the investigated network, much more reliable results are expected. The most important aspects of the new process are listed below: - The new process includes an approach for determining the maximum capacity, which is also applicable for sub-networks. It is based on observing certain indicators within a wide range of degrees of capacity utilisation. At the point of the maximum capacity, the indicators show a characteristic behaviour. The most important indicator is that which shows the "proportion between the amount of incoming and outgoing trains." - The new process uses only the algorithm "haphazard timetable" for the compression or thinning out of the timetables. This algorithm uses a parameter (time slice) that establishes a relationship with the variation coefficient of the arrival distribution in order to regulate the operation program. Scheduled waiting times should be, if possible, avoided when compressing the timetable. - In the new process, the method previously used for the approximation of the waiting time function has been replaced by a new method (called "logarithmic approximation" in this paper), which consistently provides more suitable and plausible results. The work and results described in this paper are an important step in the implementation of the capacity research method according to Hertel. In conclusion, this paper identifies several recommendations for the future development of capacity research.
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