Seit Beginn der Entwicklung der Eisenbahn vor 200 Jahren bis heute sind Bau, Instandhaltung und Weiterentwicklung von Schieneninfrastruktur zentrale Aufgaben eines Eisenbahnunternehmens. Wegen ihrer Langlebigkeit und der großen Dauer von Planungsverfahren muss dabei besondere Sorgfalt und Weitsicht walten. Im Zuge der erfolgreichen Entwicklung moderner Computer und Software haben sich rechnergestützte Simulationsmodelle als Hilfsmittel zur Unterstützung langfristiger Eisenbahninfrastrukturplanung etabliert. Ein solches ist das am IVE der Uni Hannover entwickelte Netz-Evaluations-Modell NEMO. Wegen des meist ausgedehnten Untersuchungsraums und der damit verbundenen umfangreichen Datenmengen basiert das Modell auf dem makroskopischen Ansatz der Aggregation von Daten. Die Infrastruktur wird als Netzwerk aus Knoten und Kanten repräsentiert. Um dabei den besonderen Gegebenheiten im Eisenbahnwesen gerecht zu werden, wird in dieser Arbeit die Technik des invertierten Graphen entwickelt. Auf Basis von Prognosedaten zum Güteraufkommen erfolgt modellintern eine Wagen- und Zugbildung, wobei die Züge des Personenverkehrs als Grundbelastung übernommen werden. Aus den so errechneten Zugzahlen im Netz werden mittlere Betriebsprogramme abgeleitet. Anband einer Leistungsuntersuchung lassen sich darauf aufbauend Engpassbereiche identifizieren. Im Rahmen dieser Arbeit werden zwei Verfahren zur anschließenden Engpassbehandlung entwickelt. Ziel der Engpassauflösung ist, möglichst viele der identifizierten Engpässe durch Umlegung von Zügen auf alternative Laufwege zu entlasten. Als Konsequenz des identifizierten Entwicklungspotenzials dieses Verfahrens wird das Verfahren der gleichmäßigen Lastverteilung eingeführt, welches als primäres Ziel eine möglichst homogene Belastung des Netzwerkes hat. Beide Verfahren werden im Zusammenspiel mit der Technik des invertierten Graphen anhand aufwendiger Beispielrechnungen überprüft. Die resultierende prognostizierte Belastung der Infrastruktur erscheint realistisch, wobei die resultierenden Trassen der Züge so attraktiv sind, dass eine marktgerechte Umsetzung möglich ist. Das in dieser Arbeit vorgestellte Simulationsmodell und die entwickelten Verfahren unterstützen den erfahrenen Anwender und sind ihm ein zuverlässiges Hilfsmittel bei der langfristigen Infrastrukturplanung im Eisenbahnwesen.
From the historical beginning of the railways 200 years ago until today, the construction, maintenance and enhancement of track infrastructure have been the main tasks of railway companies. Due to the long life-cycle and high costs of infrastructure, one has to exercise care and farsightedness during the long design process period. In the course of the successful development of modern computers and software, computer-aided simulation models were established to support long-term rail infrastructure planning. The Network-Evaluation-Model NEMO is such a tool, developed at IVE, University of Hannover. Because the model area is usually extensive and the a large amount of data is to be handled, the model is based on the macroscopic approach of data aggregation. The infrastructure is modelled as network containing nodes and links. To fulfil the special conditions of railway modelling, the inverse rail graph representation technique has been developed. Wagon and train composition is based on a forecasted amount of freight. Passenger trains are inherited as base load. Based on the calculated train numbers the average mix of trains is calculated. In the next step, capacity bottlenecks can be identified by means of a capacity analysis. Within the scope of this thesis, two methods for subsequent bottleneck treatment are developed. The main goal of the so called 'Bottleneck Dissolution' is to resolve as many identified bottlenecks as possible by allocating trains to alternative train run paths. As a consequence of the identified potential for development of this process, the 'Process of load balancing' has been established. The main objective of this is to achieve the most homogeneous load of the rail network as possible. Extensive sample calculations have been done to verify both methods in combination with the inverse rail graph representation. The model-forecasted load of the rail infrastructure would appear to be realistic enough to assume that the resulting train paths are attractive and meet market requirements. The simulation model and the developed methods for bottleneck treatment presented in this thesis support the experienced user. Consequently, NEMO is a reliable tool for use during long-term rail infrastructure planning.
Netz-Evaluation und Engpassbehandlung mit makroskopischen Modellen des Eisenbahnbetriebs
2005
167 Seiten, 66 Bilder, 11 Tabellen, Quellen
Hochschulschrift
Deutsch
neuronales Netzwerk , Auswertung , Stau , Modellsimulation , Eisenbahn , Schienenverkehr , Instandhaltung , Trend (Entwicklung) , Lebensdauer , Planungsmethode , rechnerunterstützte Simulation , Simulationsmodell , Vorhersagetheorie , Güterverkehr , Personenverkehr , Lastverteiler , Infrastruktur , Anwenderprogramm