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 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.
Про автора
Xiaojun Li ist seit 2006 als akademische Mitarbeiterin am Institut für Eisenbahn- und Verkehrswesen der Universität Stuttgart mit Schwerpunkt Leistungsuntersuchungen im spurgeführten Verkehr tätig. Sie studierte an der Universität Stuttgart die Fachrichtung Informatik mit dem Abschluss Diplom-Informatik und wurde 2015 an der Universität Stuttgart zum Dr.-Ingenieur zum Thema „Mikroskopische Engpassanalyse bei eisenbahnbetriebswissenschaftlichen Leistungsuntersuchungen“ promoviert.
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