Entwicklung einer simulationsbasierten Methodik zur ursachenbezogenen Engpassbewertung komplexer Gleisstrukturen in spurgeführten Verkehrssystemen unter Berücksichtigung stochastischer Bedingungen

• Applicant: Professor Dr.-Ing. Ullrich Martin
• Subject Area: Traffic and Transport Systems, Intelligent and Automated Traffic
• Term: from 2012 to 2014
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 210643976

Wirtschaftswachstum und Mobilität von Menschen und Gütern werden zumeist von einer Zunahme des Verkehrs begleitet. Nach weit über hundert Jahren Entwicklung der Eisenbahn in Deutschland liegt der Schwerpunkt zurzeit nicht mehr nur auf dem Neu- und Ausbau von Strecken sondern insbesondere zunehmend auch auf der Erhöhung der Leistungsfähigkeit der vorhandenen Eisenbahninfrastruktur. Hierzu ist die Leistungsfähigkeit des Eisenbahnnetzes auch durch Prozessoptimierung mit Hilfe von innovativen Leistungsuntersuchungen und ohne größere Veränderung in die Infrastruktur zu erhöhen. Im spurgeführten Verkehrssystem werden die Betriebsqualität und Kapazität der Infrastruktur von Engpässen im bestehenden Netz stark beeinträchtigt. Die Engpässe entstehen häufig in Infrastrukturbereichen mit komplexen Gleisstrukturen und können durch ungeeignete Nutzung der Infrastruktur oder mangelhafte Dimensionierung und Ausgestaltung der Infrastruktur verursacht werden. Es gibt bereits eine Reihe von Methoden bzw. Verfahren, bei denen die Wirkungen von Engpässen in Form von Warteschlangen und Wartezeiten erkennbar und auswertbar sind. Die Infrastrukturelemente an denen die Warteschlangen entstehen, sind jedoch oftmals selbst nicht die Ursache des Engpasses. Während es bei einfachen Infrastrukturen vergleichsweise leicht ist, die verursachenden Infrastrukturelemente direkt zu bestimmen, ist dies bei komplexen Teilnetzen mit heterogenen Betriebsprogrammen auf überschaubare Weise bislang nicht möglich. Das Ziel des vorliegenden Forschungsprojektes besteht darin, komplexe Gleisstrukturen der Eisenbahninfrastruktur unter Berücksichtigung der stochastischen Bedingungen zu bewerten, um die eigentlichen Ursachen für Engpässe und Reserven der Infrastruktur zu identifizieren. Es soll ein neues Verfahren entwickelt und algorithmiert werden, um die Engpässe zielgerichtet den verursachenden Infrastrukturelementen zuzuordnen.

• DFG Programme: Research Grants