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Master universitario di II livello inIngegneria delle Infrastrutture e dei Sistemi Ferroviari
Anno Accademico 2010/2011
Modulo didatticoCultura d’impresa, valutazione degli
interventi e impatto ambientale
prof. ing. Eugenio BorgiaLezione n. 3
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Master IISF 2010/2011 – Modulo CIAEugenio Borgia, Lezione n. 3
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Sistema – Aspetti funzionali
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Dimensionamento del sistema (1/2)
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Dimensionamento del sistema (2/2)
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5
Tipo di approccio (deterministico o probabilistico)
Il tipo di approccio dipende:
•Dal tipo di fenomeno e quindi dal numero di cause indipendenti,
•Dal grado di dettaglio con cui vogliamo esaminarlo
Se uno degli input è espresso in termini di funzione di probabilità il risultato sarà in termini di funzione di probabilità
ESEMPIO
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6
Alcune definizioni
Velocità:Commerciale(block speed)MediaIstantanea
(Volume di) Flusso(unità di veicoli, passeggeri, tonnellate, treni, …)
Ф = 1 / Dt = V / Dsp
Dsp = V * Dt (con i veicoli tutti con velocità V)
Flusso massimo = Capacità
Distanziamentospaziale
Intervallo temporale
Impianti lineari
A guida non vincolata
A guida vincolata
Discontinuo(di tipo ferroviario)
Continuo(teleferica)
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7
Deflusso
tgα = V media
tgβ = V istantanea
V = 100 km/hDsp = 25 km
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Deflusso a guida vincolata e continuo
A guida vincolata
e continuo
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Deflusso a guida vincolata discontinuo (1/2)
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Deflusso a guida vincolata discontinuo (2/2)
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Curva di deflusso
Maggior numero di convogli a parità di
tonnellate trasportate
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Fattori che influenzano la capacità
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Deflusso a guida libera (1/4)
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Deflusso a guida libera (2/4)
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Deflusso a guida libera (3/4) – trasporto su strada
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Deflusso a guida libera (4/4) – trasporto su strada
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Concetto di livello di servizio
Può essere fuorviante!Necessaria una verifica in termini di efficienza
economica
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Il problema delle file d’attesa (1/2)
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Il problema delle file d’attesa (2/2)
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Variabili aleatorie (1/12)
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Variabili aleatorie (2/12)
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Variabili aleatorie (3/12)
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Variabili aleatorie (4/12)
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Variabili aleatorie (5/12)
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Variabili aleatorie (6/12)
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Variabili aleatorie (7/12)
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Variabili aleatorie (8/12)
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Variabili aleatorie (9/12)
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Variabili aleatorie (10/12)
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Variabili aleatorie (11/12)
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Variabili aleatorie (12/12)
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Probabilità semplice o composta
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Legge di Poisson (1/4)
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Legge di Poisson (2/4)
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35
Legge di Poisson (3/4)
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Legge di Poisson (4/4)
Da apprezzare
la semplicità dei rilievi
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37
Arrivi alla Poisson (1/2)
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38
Arrivi alla Poisson (2/2)
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39
Legge dei tempi di servizio (occupazione)
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40
Intensità di traffico
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41
Teoria delle code (1/5)
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Teoria delle code (2/5)
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Teoria delle code (3/5)
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Teoria delle code (4/5)
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Teoria delle code (5/5
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Esempio di applicazione della teoria delle code (1/2)
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Esempio di applicazione della teoria delle code (2/2)
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48
Normalizzazione della curva di Gauss (1/2)
Master IISF 2010/2011 – Modulo CIAEugenio Borgia, Lezione n. 3
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49
Normalizzazione della curva di Gauss (2/2)
Master IISF 2010/2011 – Modulo CIAEugenio Borgia, Lezione n. 3
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50
Processi di simulazione – arrivi frequenti
Master IISF 2010/2011 – Modulo CIAEugenio Borgia, Lezione n. 3
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51
Processi di simulazione – arrivi rari
Master IISF 2010/2011 – Modulo CIAEugenio Borgia, Lezione n. 3
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52
Esempio 1
Master IISF 2010/2011 – Modulo CIAEugenio Borgia, Lezione n. 3
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53
Esempio 2
Master IISF 2010/2011 – Modulo CIAEugenio Borgia, Lezione n. 3
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54
Rete di trasporto – Grafo e Matrice di adiacenza
Master IISF 2010/2011 – Modulo CIAEugenio Borgia, Lezione n. 3
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55
Rete di trasporto
Master IISF 2010/2011 – Modulo CIAEugenio Borgia, Lezione n. 3
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56
Percorsi minimi (1/2)
Percorso minimo da 1 a 4
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57
Percorsi minimi (2/2)
1, 2, 3 ,4Oppure1, 5, 4
Master IISF 2010/2011 – Modulo CIAEugenio Borgia, Lezione n. 3