Il presente contributo è il risultato dello studio e delle ricerche svolte durante i tre anni del Dottorato di Ricerca in “Ingegneria dei Sistemi Civili” (XXX ciclo). L’obiettivo è quello di fornire un valido strumento di supporto alla decisione per tutte le fasi di pianificazione e gestione del sistema di trasporto su ferro, da quella di timetabling a quella di dispatching e rescheduling, considerando anche la definizione di opportune politiche di energy-saving, in un’ottica di tipo passenger-oriented. Ecco, dunque, che il primo passo è stato quello di sviluppare un ambiente di micro-simulazione atto a modellare in maniera dettagliata, e quanto più realistica possibile, l’esercizio ferroviario e le sue componenti (infrastruttura, sistema di segnalamento, materiale rotabile, orario di esercizio). Lo scopo è quello di ottenere un’architettura modellistica di base robusta, così da tutelarsi dal pericolo di incorrere nel cosiddetto fenomeno del garbage-in/garbage-out. Il passo successivo vede la necessità di integrare nella simulazione dell’esercizio ferroviario quelle che sono le caratteristiche spazio-temporali della domanda di mobilità. A questo scopo, le già note tecniche di stima e previsione della domanda di mobilità sono state opportunamente customizzate alle peculiarità del sistema di trasporto ferroviario; mentre, opportuni strumenti per simulare il comportamento dei passeggeri nelle varie fasi dello spostamento (accesso ai tornelli, trasferimento dai tornelli alla banchina, attesa in banchina, processo di salita/discesa ecc.) sono stati sviluppati ad-hoc. L’ultimo filone di ricerca analizzato riguarda l’analisi delle politiche di energy-saving in ambito ferroviario. A questo scopo, è stato proposto un approccio di tipo analitico che permettesse, da un lato, una stima affidabile dei tempi operativi in gioco (tempi di recupero, tempi di inversione, tempi cuscinetto ecc.) e, dall’altro, una analisi del fenomeno di trade-off che si genera tra risparmio energetico ed incremento del costo (generalizzato) degli utenti.
Modelling of interactions between rail service and travel demand: A passenger-oriented analysis / D'Acierno, L.. - (2018).
Modelling of interactions between rail service and travel demand: A passenger-oriented analysis
D'Acierno, L.
2018
Abstract
Il presente contributo è il risultato dello studio e delle ricerche svolte durante i tre anni del Dottorato di Ricerca in “Ingegneria dei Sistemi Civili” (XXX ciclo). L’obiettivo è quello di fornire un valido strumento di supporto alla decisione per tutte le fasi di pianificazione e gestione del sistema di trasporto su ferro, da quella di timetabling a quella di dispatching e rescheduling, considerando anche la definizione di opportune politiche di energy-saving, in un’ottica di tipo passenger-oriented. Ecco, dunque, che il primo passo è stato quello di sviluppare un ambiente di micro-simulazione atto a modellare in maniera dettagliata, e quanto più realistica possibile, l’esercizio ferroviario e le sue componenti (infrastruttura, sistema di segnalamento, materiale rotabile, orario di esercizio). Lo scopo è quello di ottenere un’architettura modellistica di base robusta, così da tutelarsi dal pericolo di incorrere nel cosiddetto fenomeno del garbage-in/garbage-out. Il passo successivo vede la necessità di integrare nella simulazione dell’esercizio ferroviario quelle che sono le caratteristiche spazio-temporali della domanda di mobilità. A questo scopo, le già note tecniche di stima e previsione della domanda di mobilità sono state opportunamente customizzate alle peculiarità del sistema di trasporto ferroviario; mentre, opportuni strumenti per simulare il comportamento dei passeggeri nelle varie fasi dello spostamento (accesso ai tornelli, trasferimento dai tornelli alla banchina, attesa in banchina, processo di salita/discesa ecc.) sono stati sviluppati ad-hoc. L’ultimo filone di ricerca analizzato riguarda l’analisi delle politiche di energy-saving in ambito ferroviario. A questo scopo, è stato proposto un approccio di tipo analitico che permettesse, da un lato, una stima affidabile dei tempi operativi in gioco (tempi di recupero, tempi di inversione, tempi cuscinetto ecc.) e, dall’altro, una analisi del fenomeno di trade-off che si genera tra risparmio energetico ed incremento del costo (generalizzato) degli utenti.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
