Neues verkehrswissenschaftliches Journal - Ausgabe 11: Entwicklung einer simulationsbasierten Methodik zur ursachenbezogenen Engpassbewertung komplexer Gleisstrukturen in spurgeführten Verkehrssystemen unter Berücksichtigung stochastischer Bedingungen
Von Ullrich Martin und Xiaojun Li
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Über dieses E-Book
Ullrich Martin
Ullrich Martin war nach verschiedenen Tätigkeiten im Eisenbahnbereich und an der TU Braunschweig von 1998 bis 2001 Universitätsprofessor am Lehr- und Forschungsgebiet Verkehrsbau- und Verkehrssystemtechnik der Universität Leipzig. Seit 2001 ist er als Universitätsprofessor am Institut für Eisenbahn und Verkehrswesen und Verkehrswissenschaftliches Institut der Universität Stuttgart tätig.
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Neues verkehrswissenschaftliches Journal - Ausgabe 11 - Ullrich Martin
Vorwort
Im Jahr 2012 wurde der Antrag für eine Sachbeihilfe zu dem Thema „Entwicklung einer simulationsbasierten Methodik zur ursachenbezogenen Engpassbewertung komplexer Gleisstrukturen in spurgeführten Verkehrssystemen unter Berücksichtigung stochastischer Bedingungen" von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) bewilligt. Das Ziel des 2014 abgeschlossenen Projekts bestand in der Entwicklung eines neuen Verfahrens zur direkten Erkennung der Ursachen von Engpässen in komplexen Gleisstrukturen mit mikroskopischen Modellen zur Leistungsuntersuchung, da die tatsächlichen Ursachen der Engpässe beim gegenwärtigen Stand der Forschung in diesem Bereich aufgrund der komplexen Gleisstrukturen und Fahrtenkombinationen noch nicht trivial ermittelbar waren. Die Kenntnis der Ursachen bildet jedoch eine wichtige Voraussetzung, um geeignete Maßnahmen zur Verminderung der durch Engpässe entstehenden Wirkung ableiten zu können.
Mit den Erkenntnissen des abgeschlossenen Forschungsprojekts können Engpässe unabhängig von der Komplexität der Infrastruktur und des Betriebsprogramms bei mikroskopischer Betrachtung hinreichend genau bewertet werden. Ein im Rahmen des Projekts neu entwickeltes mikroskopisches Infrastrukturmodell bildet die Grundlade für das im Rahmen des Forschungsprojekts erarbeitete Berechnungs- und Bewertungsverfahrens zur Engpassanalyse. Basierend auf dem Infrastrukturmodell werden sowohl die wirksamen Engpässe bei einer konkreten Belastung als auch die Engpässe bei erhöhten Belastungen infrastrukturelementgenau identifiziert, so dass auch potenzielle Engpässe frühzeitig erkennbar und mit geeigneten Maßnahmen zu vermeiden sind. Die Methodik zur Ursachenfindung ermöglicht die Erkennung der tatsächlichen Ursachen der Engpässe, die durch das Zusammenspiel von sich gegenseitig behindernden Zugfahrten verursacht werden.
Die Ergebnisse aus diesem Projekt ergänzen die vorhandenen Methoden makroskopischer Leistungsuntersuchungen, so dass eine allgemeingültige Bewertung eines Untersuchungsraums innerhalb eines Bewertungsprozesses möglich ist.
Stuttgart, im März 2015
Ullrich Martin, Xiaojun Li
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
1 Einleitung
2 Engpassanalyse bei Leistungsuntersuchungen
2.1 Überblick
2.2 Grundbegriffe
2.3 Methodik bei Leistungsuntersuchungen
2.3.1 Überblick
2.3.2 Analytische Methode
2.3.3 Simulative Methode
2.4 Zielsetzung
3 Beschreibungsmodell für komplexe Gleisstrukturen
3.1 Überblick
3.2 Vorhandene Beschreibungsmodelle
3.2.1 Fahrstraßenknoten – Gleisgruppen
3.2.2 Teilfahrstraßenknoten (TFK)
3.2.3 Mikroskopisches Infrastrukturmodell nach Radtke
3.3 Zielsetzung der Infrastrukturmodellierung bei der Engpassanalyse
3.4 Das neue Beschreibungsmodell
3.4.1 Basisstruktur - ungerichtetes Belegungselement
3.4.1.1 Definition und Abgrenzung
3.4.1.2 Vergleich mit Teilfahrstraßenknoten
3.4.1.3 Vergleich mit Fahrstraßenknoten und Gleisgruppen
3.4.2 Fahrwegkomponente – gerichtetes Belegungselement
3.4.3 Infrastrukturmodellierung auf den Ebenen der Basisstrukturen und Fahrwegkomponenten
4 Simulationsbasierter Berechnungsansatz zur Ermittlung von Bewertungskenngrößen
4.1 Überblick
4.2 Kenngrößen bei Leistungsuntersuchungen
4.2.1 Leistungsbezogene Kenngrößen
4.2.2 Infrastrukturbezogene Kenngrößen
4.2.3 Qualitätsbezogene Kenngrößen
4.3 Auswahl der Kenngrößen zur Engpassanalyse
4.4 Berechnungsverfahren zur Ermittlung der Kenngrößen
4.4.1 Berechnung des Belegungsgrads
4.4.2 Berechnung des Behinderungsgrads
4.4.3 Berechnung der Engpassempfindlichkeit
4.4.4 Berechnung der Nicht erfüllbaren Belegungswünsche
4.5 Fahrplanverdichtung mit stochastischen Bedingungen
4.6 Bewertungsmaßstab - Optimaler Leistungsbereich
5 Ansätze zur ursachenbezogenen Engpassanalyse
5.1 Überblick
5.2 Algorithmus zur Lokalisierung von Engpässen
5.2.1 Konzept zur Lokalisierung von Engpässen
5.2.2 Ermittlung der Grenzwerte für die Kriterien zur Lokalisierung von Engpässen
5.2.2.1 Kriterium 1 (K1) – Engpassempfindlichkeit
5.2.2.2 Kriterium 2 (K2) – Nicht erfüllbare Belegungswünsche
5.2.2.3 Kriterium 3 (K3) – Belegungsgrad
5.2.3 Ermittlung von potenziellen Engpässen für ein grobes Betriebsprogramm
5.2.4 Erkennung von signifikanten Engpässen für eine Verdichtungsstufe
5.2.5 Ablauf zur Lokalisierung von Engpässen mit Simulationsverfahren
5.2.6 Referenzbeispiel
5.3 Algorithmus zur Lokalisierung der tatsächlichen Engpassursachen
5.3.1 Kategorisierung von Behinderungen
5.3.2 Hintergrund und Grundkonzept
5.3.3 Suchalgorithmus zur Zuordnung von Engpassursachen
5.3.4 Ablauf der Lokalisierung von Ursachen
5.4 Kategorisierung von Engpassursachen
5.4.1 Ursachen in der Infrastrukturgestaltung
5.4.2 Ursachen im Betriebsprogramm
5.5 Vorschläge für Maßnahmen zur Beseitigung der Engpässe bzw. zur Minimierung von deren Wirkung
6 Bewertungsverfahren für komplexe Gleisstrukturen
6.1 Überblick
6.2 Strukturierung einer allgemeingültigen Leistungsuntersuchung
6.3 Ablauf des Bewertungsverfahrens für komplexe Gleisstrukturen
6.4 Darstellung der Ergebnisse mit der Bewertungssoftware PULEIV
7 Zusammenfassung
Abkürzungen
Formelzeichen
Glossar
Literaturverzeichnis
Anhang I: Methoden zur Engpassanalyse bei der Infrastrukturbemessung im Schienenverkehr
Anhang II: Einfluss des Betriebsprogramms und der Infrastrukturgestaltung auf die Entstehung von Engpässen im Schienenverkehr
Anhang III: Ursachenbezogene Engpassbewertung in der Eisenbahnbetriebssimulation – DFG-Forschungsprojekt EPSUR
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 3–1: Aufteilung eines Beispielknotens in Fahrstraßenknoten und Gleisgruppe
Abbildung 3–2: Abgrenzung von TFK in einem Beispielknoten nach [Vakhtel 2002)
Abbildung 3–3: Mikroskopisches Knoten-Kanten-Modell eines Beispielbahnhofs
Abbildung 3–4: Infrastrukturmodellierung mit ungerichteten Belegungselementen – Basisstrukturen
Abbildung 3–5: Vergleich von TFK und Basisstruktur
Abbildung 3–6: Einfluss der Teilauflösung von Fahrstraßen bei der Infrastrukturmodellierung
Abbildung 3–7: Infrastrukturmodellierung mit gerichteten Belegungselementen – Fahrwegkomponenten
Abbildung 3–8: Attribute einer Fahrwegkomponente im Beispielbahnhof
Abbildung 3–9: Infrastrukturmodellierung in zwei Ebenen – Basisstrukturen und Fahrwegkomponenten
Abbildung 3–10: Schrittweise Modellierung einer Infrastruktur in zwei Ebenen – Basisstrukturen und Fahrwegkomponenten
Abbildung 4–1: Belegungszeit der Belegungselemente
Abbildung 4–2: Behinderung einer Zugfahrt auf einem Belegungselement
Abbildung 4–3: Engpassempfindlichkeit einer Fahrwegkomponente
Abbildung 4–4: Zuordnung der Fahrwegkomponenten mit Nicht erfüllbaren Belegungswünschen zu einer Basisstruktur
Abbildung 4–5: Einfluss des Behinderungsorts auf das Auftreten der behinderungsbedingten Wartezeiten (Behinderungen) – Fall A
Abbildung 4–6: Einfluss des Behinderungsorts auf das Auftreten der behinderungsbedingten Wartezeiten (Behinderungen) – Fall B
Abbildung 4–7: Verhältnis von Eingang- und Ausgangsbelastung (Quelle: [Martin et al. 2013])
Abbildung 4–8: Leistungsuntersuchung zur Ermittlung des Optimalen Leistungsbereichs (Quelle: [Chu 2014])
Abbildung 5–1: Verlauf der Engpassempfindlichkeit entlang des Fahrwegs
Abbildung 5–2: Verfahren zur Lokalisierung von Engpässen
Abbildung 5–3: Infrastruktur und Betriebsprogramm des Referenzbeispiels
Abbildung 5–4: Optimaler Leistungsbereich eines Beispielbahnhofs
Abbildung 5–5: Engpassrelevanzen und –Signifikanzen eines Beispielbahnhofs
Abbildung 5–6: Kategorisierung von Behinderungen (Quelle: eigene Darstellung in [Li & Martin 2013])
Abbildung 5–7: Behinderungen nach Häufigkeit (Quelle: Modifizierte eigene Darstellung in [Li & Martin 2013])
Abbildung 5–8: Behinderungen nach Einflussweite (Quelle: Modifizierte eigene Darstellung in [Li & Martin 2013])
Abbildung 5–9: Beispiel 1 – Ursachen befindet sich unmittelbar am Engpass (direkte Behinderung)
Abbildung 5–10: Beispiel 2 – Ursachen befindet sich unmittelbar am Engpass (indirekte Behinderung)
Abbildung 5–11: Beispiel 3 – Ursache befindet sich nicht unmittelbar an Engpässen aber verursacht die Behinderungen an Engpässen direkt
Abbildung 5–12: Beispiel 4 – Ursachen befinden sich nicht direkt an Engpässe – indirekte Behinderungen
Abbildung 5–13: Bestimmung der Art der auftretenden Behinderung
Abbildung 5–14: Bestimmung des behindernden Zugs Zbh für einen behinderten Zug Zk
Abbildung 5–15: Konflikte zweier Zugfahrten mit Soll-Sperrzeitentreppen
Abbildung 5–16: Ablauf des Suchalgorithmus
Abbildung 5–17: Ablauf der Zuordnung der belegungselementverursachten Behinderungen für eine Behinderung
Abbildung 5–18:Lokalisierung der Ursachen eines Engpasses im Beispielknoten
Abbildung 5–19: Ursachen von Engpass 1
Abbildung 6–1: Engpassanalyse bei einer Leistungsuntersuchung mit Simulationswerkzeugen (Quelle: Eigene Darstellung in [Martin et al. 2012])
Abbildung 6–2: Ablauf eines allgemeingültigen Bewertungsverfahrens
Abbildung 6–3: Datenaufbereitung der Untersuchungsvariante im Simulationswerkzeug (Quelle: Eigener Screenshot RailSys)
Abbildung 6–4: Bearbeitung des Basisfahrplans in PULEIV (Quelle: Eigener Screenshot PULEIV)
Abbildung 6–5: Generierung von Fahrplänen verschiedener Verdichtungsstufen (Belastungen) (Quelle: Eigener Screenshot PULEIV)
Abbildung 6–6: Ermittlung der durchsatzbezogenen Leistungsfähigkeit und des Optimalen Leistungsbereichs in PULEIV (Quelle: Eigener Screenshot PULEIV)
Abbildung 6–7: Ermittlung der Verspätungskoeffizienten (Quelle: Eigener Screenshot PULEIV)
Abbildung 6–8: Verspätungskoeffizienten eines Fahrplans der Verdichtungsstufe 100%
Abbildung 6–9: Darstellung der Engpassrelevanzen und – Signifikanzen in PULEIV
Abbildung 6–10: Lokalisierung der Ursachen von Engpass 1
Abbildung 6–11: Vergleich der Untersuchungsvarianten - Optimaler Leistungsbereich
Abbildung 6–12: Vergleich der Engpassrelevanzen der drei Untersuchungsvarianten
Abbildung 6–13: Engpasssignifikanzen der Untersuchungsvarianten bei der Verdichtungsstufe 100%
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Einstufung von Engpässen nach