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Modellazione e ottimizzazione delle strategie di virtual coupling nelle operazioni metropolitane: il caso di studio di Genova

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tesi36217903.pdf (7.782Mb)
Autore
Bozzo-Costa, Edoardo <2001>
Data
2025-12-18
Disponibile dal
2025-12-25
Abstract
La presente tesi analizza le tecnologie disponibili per l’ottimizzazione delle reti di trasporto ferroviario, con particolare attenzione al concetto di Virtual Coupling (VC), un paradigma avanzato di segnalamento e coordinamento che consente ai treni di operare con distanziamenti ridotti attraverso la sincronizzazione digitale dei movimenti e la formazione di convogli virtuali, garantendo al contempo la sicurezza complessiva del sistema. Il lavoro si apre con una revisione approfondita dello stato dell’arte nel campo dell’automazione metropolitana e dei sistemi di controllo treno, includendo i principi di segnalamento convenzionali, le architetture CBTC, l’integrazione dei sistemi TCMS e le tecnologie digitali abilitanti. Su questa base viene formulato un modello di ottimizzazione per la programmazione dei servizi e la formazione dei convogli in condizioni di Virtual Coupling, implementato tramite IBM ILOG CPLEX Optimization Studio. Il modello di ottimizzazione è integrato con un modello di simulazione al fine di verificarne l’efficacia in condizioni operative realistiche. MATLAB è utilizzato per il pre‐processing della domanda e la manipolazione delle matrici OD, mentre ExtendSim consente di simulare nel dettaglio le dinamiche di stazione, quali flussi di passeggeri, processi di salita e discesa, comportamenti di accoppiamento e circolazione dei treni. La metodologia proposta è applicata come caso di studio alla Metropolitana di Genova. I dati di domanda forniti da AMT Genova sono elaborati in matrici OD e adattati a diverse rappresentazioni della rete e a molteplici scenari operativi, comprendenti ore di punta standard, perturbazioni della domanda e afflussi post-evento. I risultati mostrano che il Virtual Coupling può migliorare significativamente la capacità della rete, la flessibilità operativa e l’efficienza del servizio, evidenziando inoltre l’importanza di un approccio integrato tra ottimizzazione e simulazione per valutarne l’applicabilità reale. L’anal
 
This thesis investigates technologies for the optimization of railway transport networks, with a particular focus on Virtual Coupling (VC), an advanced signaling and coordination paradigm that enables trains to operate at reduced headways by digitally synchronizing their movements and forming virtual convoys while preserving system safety. The work begins with a comprehensive review of the state of the art in metro automation and train control systems, including conventional signaling principles, CBTC architectures, TCMS integration, and enabling digital technologies. Building on this framework, an optimization model for train scheduling and convoy formation under Virtual Coupling constraints is formulated and implemented using IBM ILOG CPLEX Optimization Studio. The optimization framework is integrated with a simulation model to validate its effectiveness under realistic operating conditions. MATLAB is used for demand preprocessing and OD matrix manipulation, while ExtendSim models detailed station-level dynamics such as passenger inflow, boarding processes, coupling behavior, and train circulation. The proposed methodology is applied to the Genoa Light Metro as a case study. Passenger demand data provided by AMT Genova are processed into OD matrices and adapted to multiple network representations and operational scenarios, including standard peak hours, demand perturbations, and post-event surges. Results show that Virtual Coupling can significantly improve network capacity, operational flexibility, and service efficiency, particularly when lower-capacity rolling stock is considered. The study highlights the importance of integrating optimization and simulation approaches to assess the real-world applicability of VC, while noting that economic evaluations are outside the scope of this work.
 
Tipo
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collezioni
  • Laurea Magistrale [6789]
URI
https://unire.unige.it/handle/123456789/14511
Metadati
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