Physikalische Maßstäbe zur Beurteilung des Leistungsverhaltens von Eisenbahnstrecken

Oetting, Antje; Schwanhäußer, Wulf

doi:HT014912607

Physikalische Maßstäbe zur Beurteilung des Leistungsverhaltens von Eisenbahnstrecken = Physical Valuation Functions for the Assessment of the Load of Railway Lines

Oetting, Antje (Author)

2005 & 2006

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Antje Oetting

ImpressumAachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University 2005

Umfang290 S. : graph. Darst.

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2005

Prüfungsjahr: 2005. - Publikationsjahr: 2006

Genehmigende Fakultät
Fak03

Hauptberichter/Gutachter
Schwanhäußer, Wulf (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2005-11-04

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-16439
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/61482/files/Oetting_Antje.pdf

Einrichtungen

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Ingenieurwissenschaften (frei) ; Bewertung Angebotsqualität (frei) ; physikalische Maßstäbe (frei) ; Nennleistung (frei) ; Kapazität (frei) ; capacity (frei) ; practical capacity (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Zur Beurteilung der Auslastung und zur Bestimmung der optimalen Zuganzahl auf einer Eisenbahnstrecke ist ein Maßstab erforderlich, der die Auslastung auf der Grundlage der Fahrplan- und Betriebsqualität bewertet. Als betriebwirtschaftliche Größen werden bspw. die Produktivität oder der Gewinn verwendet. Diese Größen haben den Vorteil, eine unternehmerische Bewertung zu ermöglichen. Sie lassen sich aufgrund der vorhandenen Datenlage bei den Eisenbahnunternehmen jedoch nur schwer und grob ermitteln. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist, einen leicht zu bestimmenden, physikalischen Bewertungsmaßstab auf der Basis betriebswirtschaftlicher Kenngrößen zu schaffen. Zunächst wird eine Übertragung der betriebswirtschaftlichen in die physikalischen Größen anhand von Analogieschlüssen vorgenommen. Daran schließt sich eine mathematische Überprüfung der gewonnenen Erkenntnisse an. Der erste Weg umfasst die Prüfung physikalischer Basisgrößen auf ihre prinzipielle Eignung, Eigenschaften von Verkehrsabläufen auf Eisenbahnstrecken zu beschreiben. Durch die geeignete Kombination der Basisgrößen zu abgeleiteten physikalischen Größen ergeben sich Kenngrößen für den gesuchten Maßstab. Danach werden Einflüsse auf die verschiedenen Kostenarten und die Erlöse einer Eisenbahnstrecke identifiziert und für die wesentlichen Parameter die funktionalen Zusammenhänge anhand von physikalischen Basisgrößen beschrieben. Die Kosten hängen demnach neben dem Laufweg wesentlich von der Beförderungszeit ab. Daher wurde die Summe der gewichteten Beförderungszeiten, die die Kosten in Abhängigkeit von der Auslastung einer Eisenbahnstrecke widerspiegelt, als physikalische Größe gewählt. In diese Größe fließen zusätzlich zur Fahrzeit und zur Masse die Wartezeiten im Fahrplan und die Verspätungen ein. Die Untersuchung der Erlöse ergab, dass sich die Menge durch die Masse und die Reaktion der Nachfrage gegenüber einem Ausgangszustand durch den Reziprokwert der Beförderungszeit beschreiben lassen. Die Erlöse als Produkt aus der durchschnittlichen Verkehrsleistung und der Nachfragereaktion auf Qualitätsveränderungen lassen sich somit als multiplikative Verknüpfung dieser beiden physikalischen Basisgrößen durch den Transportimpuls beschreiben. Die Bewertung der Auslastung einer Eisenbahnstrecke ließe sich bei Verwendung von betriebswirtschaftlichen Größen sowohl durch die Produktivität als auch durch den Gewinn beschreiben. Die Produktivität, als Quotient aus Erlösen und Kosten, lässt sich in eine physikalische Größe, die im Weiteren die Bezeichnung Transportkraft hat, übertragen. Die physikalische Größe für den Gewinn ergibt sich als Differenz aus den beiden entwickelten physikalischen Größen für die Erlöse und die Kosten und wird als Transportimpulsdifferenz bezeichnet. Des Weiteren konnten die entwickelten Ansätze für die Kosten, Erlöse, Produktivität und den Gewinn theoretisch auf Plausibilität überprüft werden, in dem ihr Funktionsverlauf dem der korrespondierenden betriebswirtschaftlichen Größen sowohl bezüglich der Grenzwerte an den Rändern des Definitionsbereichs als auch hinsichtlich des Verlaufs dazwischen gegenübergestellt wurden. Der neue Ansatz konnte anhand verschiedener Beispieluntersuchungen bestätigt werden. Der Vergleich der mit dem physikalischen Ansatz erzielten Ergebnisse mit Ergebnissen von in der Praxis anerkannten Modellen ergab, dass die beiden physikalischen Größen „Transportkraft“ und „Transportimpulsdifferenz“ geringfügig größere optimale Belegungsgrade ergeben. Mit dem neuen Ansatz steht ein Bewertungsmaßstab zur Verfügung, der es ermöglich, sowohl die Auswirkungen von Infrastrukturmaßnahmen als auch die Veränderungen der Infrastrukturnutzung beziehungsweise des Betriebsprogramms auf die Leistungsfähigkeit einer Eisenbahnstrecke mit vergleichsweise geringem Aufwand zuverlässig und schnell zu berechnen.

The assessment of the load of a railway line and the determination of the optimal number of trains (called “practical capacity”) require a valuation function which limits the load-dependant waiting times of trains. If a line section is considered, waiting times arise before trains enter the section and also along their course through the section, including stations and junctions along the way. Waiting times may be delays (operational) or scheduled. Existing attempts to measure operational quality on railway lines as an effect of the level of waiting times have relied on the subjective assessment of quality by operation professionals; more recently, economic approaches have been tried. In principle, productivity or profit parameters can be used for the microeconomic assessment. However, results can often be estimated only roughly and with difficulties due to the poor general availability of business data. Therefore, a new approach is taken in this thesis: the development of an easily applicable valuation function using parameters derived from physics (“physical parameters”) that are based on economic ones. The first way of developing the new valuation functions consists of testing the basic physical parameters towards their appropriateness for modelling the operation of railway lines in terms of quality and quantity. Through adequate combination of the appropriate basic parameters the physical parameters for the new valuation functions are derived. The second way starts with identifying the parameters that influence costs and revenues and assessing their relevance. Physical parameters are then used to describe the functional form of those economic parameters. The investigation shows that the costs mainly depend on the length of the line and the transport time. The transport time includes the scheduled transport time as well as operational waiting times (delays), which depend on the load of the line. In order to take account for the fact that different train types have different relevance for the total cost, the transport time of a train category is weighted by the sum of the masses of all trains of this category per time unit. The derived physical quantity is the weighted sum of transport times. The revenues mainly depend on the transport length, the transport volume and the reaction of transport demand relative to a base scenario. The transport volume is modelled by the train mass, and the changes in demand are represented by the reciprocal value of the transport time. The physical parameter for the revenues is therefore the product of mass and velocity, which is a momentum. While the weighting factors for each train category are taken into account, the momentums of all trains are added up. The resulting quantity is called transport momentum. Central parameters of the economic assessment of the load of a railway line are the profit and the productivity. The physical parameter describing the productivity is the quotient of the transport momentum and the weighted sum of transport times, called transport force. The physical parameter for modelling the profit is the difference between the physical quantities of revenues and costs and is called transport momentum difference. In order to validate the new approach, the functional form of each physical quantity was compared with the functional form of the corresponding economic quantity. Both the convergence at the limits of the domain and the shape of the curves in between were examined. Finally, the new approach was applied to several examples. The examples show that the new approach leads to values for the practical capacity which are slightly higher than those obtained by existing models, which tend to underestimate optimal train volumes. The new valuation algorithm is therefore suitable for assessing the impacts that changes in the infrastructure and of scheduled train programmes exert on capacity.

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