Diplomarbeit, 2002
125 Seiten, Note: 1,0
1 Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Gliederung
2 Gepäcktransport in Flughäfen
2.1 Merkmale bestehender Gepäckförderungssysteme
2.2 Anforderungen an neue Gepäckförderungssysteme
3 Auftragsvergabe und Routenplanung in verschiedenen Anwendungsbereichen
3.1 Routing in Datennetzen
3.2 Produktionsplanung
3.3 Routenplanung in der Robotik
3.4 Routenplanung im Straßen- und Schienenverkehr
4 Dezentrale Koordination und Steuerung der DCVs’ eines Gepäckförderungssystems
4.1 Management der leeren DCVs’
4.1.1 Einfache Steuerungsalgorithmen
4.1.2 Potentialverfahren
4.1.3 Marktbasiertes Verfahren
4.2 Routenwahl
4.2.1 Hop-by-hop routing ohne Anmeldung
4.2.2 Source routing mit grober Anmeldung
4.2.3 Source routing mit verbindlichen Zeitfenstern
4.3 Zusammenfassung
5 Detaillierte Ausführung des dezentralen Steuerungskonzepts
5.1 Streckenkosten
5.2 Priorität: die Entscheidung über den Vorrang an Weichen
5.3 Wegsuche beladener DCVs’
5.4 Management der leeren DCVs’
5.5 Erkennung und Auflösung von Deadlocks
5.6 Kommunikation
5.7 Erweiterungen
5.7.1 eine Spur - zwei Richtungen
5.7.2 Richtungsumkehr von Streckenelementen
5.7.3 Überwachung
6 Simulationsmodelle
6.1 DCV Klasse
6.1.1 Fahrzeugdynamik
6.1.2 Konvoifahrten / Prioritäten
6.1.3 Bestimmung der Fahrtroute
6.1.4 Umplanung
6.2 Rail Klasse
6.3 Klassen für Streckenknoten
6.3.1 Weichenklassen switch12 und switch21
6.3.2 Beladestationsklassen LoadingSide und LoadingSideSec
6.3.3 Entladestationsklassen UnloadSide und UnloadSideSec
6.4 Momentaufnahmen während der Simulation
7 Simulationsdurchführung und –ergebnisse
7.1 Simulationsdurchführung
7.2 Simulationsergebnisse
7.2.1 Simulation des Terminalbetriebs
7.2.2 Simulation mit drei sternförmig verbundenen Terminals
8 Zusammenfassung und Ausblick
Die Arbeit konzipiert ein neuartiges, dezentrales Steuerungssystem für autonom agierende schienengebundene Gepäckförderzeuge (DCVs) in Flughäfen, um die Effizienz der Gepäcklogistik bei wachsenden Anforderungen zu steigern. Die Forschungsfrage fokussiert darauf, wie eine dezentrale Koordination ohne zentrale Instanz die Routenplanung und Auftragsvergabe unter Einhaltung knapper Kommunikationsbandbreiten bewältigen kann.
1.1 Motivation
Der Transport von Gepäckstücken ist einer der entscheidenden Erfolgsfaktoren eines modernen Flughafens. „Die Zufriedenheit des Passagiers im Flugverkehr wird wesentlich durch ein funktionierendes Gepäckhandling am Flughafen bestimmt. Hierbei spielen auf der Abflugseite die Sortiergenauigkeit, auf der Ankunftseite eine schnelle Bereitstellung des Gepäcks eine wesentliche Rolle.“[Beu98]. Darüber hinaus ist von großer Bedeutung, dass das Gepäck beim Umsteigen genügend schnell in das neue Flugzeug eingeladen werden kann. Nicht nur Passagiere sind an einem reibungslosen und möglichst schnellen Gepäckhandling interessiert, sondern auch die Airlines, da jede Minute, in der die Flugzeuge am Boden stehen, einen Verdienstausfall zur Folge hat.
Da die international bedeutenden Flughäfen heutzutage immer größer werden, müssen die Gepäckstücke über immer weitere Strecken transportiert werden. Dies führt zu dem Problem, dass herkömmlichen, auf Förderbändern basierten Lösungen die geforderten Transportzeiten nicht mehr garantieren können, weil die maximale Transportgeschwindigkeit der Förderbänder von 6 m/s relativ niedrig ist. Daher wird zunehmend auf destination coded vehicles (DCVs) zum Überbrücken großer Distanzen zurückgegriffen. Die DCVs können Maximalgeschwindigkeiten von über 10m/s erreichen und sind somit bestehenden Transportbändern überlegen.
1 Einleitung: Beschreibt die Motivation für autonome DCV-Systeme und die Zielsetzung der Diplomarbeit.
2 Gepäcktransport in Flughäfen: Analysiert Anforderungen an Gepäckförderungssysteme und vergleicht bestehende zentrale Ansätze.
3 Auftragsvergabe und Routenplanung in verschiedenen Anwendungsbereichen: Untersucht Routing-Algorithmen aus den Feldern Datennetze, Produktion und Robotik.
4 Dezentrale Koordination und Steuerung der DCVs’ eines Gepäckförderungssystems: Erörtert theoretische Ansätze zur dezentralen Steuerung und Routenwahl.
5 Detaillierte Ausführung des dezentralen Steuerungskonzepts: Spezifiziert das gewählte marktorientierte Steuerungsmodell inklusive Stauvermeidung und Deadlock-Behandlung.
6 Simulationsmodelle: Dokumentiert die technische Umsetzung des Steuerungskonzepts im Simulations-Tool eM-Plant.
7 Simulationsdurchführung und –ergebnisse: Präsentiert die Leistungsdaten der Simulation basierend auf dem Modell des Changi Flughafens.
8 Zusammenfassung und Ausblick: Führt die zentralen Erkenntnisse der dezentralen Steuerung zusammen und benennt zukünftiges Potenzial.
Gepäckförderung, autonomes System, DCV, dezentrale Steuerung, Routenplanung, Auftragsvergabe, Simulation, eM-Plant, Stauvermeidung, Deadlock-Erkennung, Flughafentechnologie, Lastprädiktion, Ressourcenmanagement, autonome Fahrzeuge, Logistikoptimierung.
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Konzeption und Simulation eines autonomen Gepäckfördersystems für Flughäfen, das auf dezentralen Steuerungsmechanismen basiert.
Die zentralen Themen sind Logistik an Flughäfen, dezentrale algorithmische Steuerung von Fahrzeugen, Routenoptimierung und die Anwendung von Simulationsmodellen zur Leistungsbewertung.
Ziel ist es, ein Steuerungssystem zu entwickeln, das eine hohe Anzahl an Fahrzeugen effizient koordiniert, ohne auf eine zentrale Kontrollinstanz angewiesen zu sein.
Es wird eine ereignisdiskrete Simulation mit dem Tool eM-Plant genutzt, um die theoretisch entwickelten Konzepte praxisnah zu validieren.
Der Hauptteil analysiert bestehende Routing-Verfahren aus Datennetzen und der Robotik, um daraus Konzepte für die Steuerung der DCVs abzuleiten.
Wichtige Begriffe sind DCV, marktbasierte Steuerung, Source Routing, Stauvermeidung und dezentrale Koordination.
Die Arbeit beschreibt Methoden zur Deadlock-Erkennung und -Auflösung, um einen Stillstand des Gesamtsystems durch zyklisch wartende DCVs zu vermeiden.
Die Simulationen zeigen, dass eine Erhöhung der Anzahl der DCVs die Wartezeiten an den Beladestationen verringern kann, indem der Zugriff auf freie Ressourcen flexibler gestaltet wird.
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