This paper presents development of train performance simulation(TPS) program to analyze traction performance, braking performance and energy consumption for Korea high speed railway system. The conventional TPS program have some inconveniences such as DOS-based platform, user interface and limited function. The simulation technique model using scenario menu, various analysis function and object-oriented design/programming is presented. This simulation result have been compared with Alstom's for the Seoul-Pusan High Speed Rail Project.
TPS (Train Performance Simulation) based on ATO (Automatic Train Operation) is required for driverless LRT (Light Rail Transit) operation plan instead of typical TPS based on driver operation. In this paper, new TPS model using ATO pattern is proposed and compared with the automatic train operation result in a test line of Seoul Metro Line 6 and in a whole line of Busan-Gimhae LRT. The actual ATO pattern can be very accurately simulated by new TPS model with the introduction of 4 parameters such as commercial braking rate, jerk, station stop profile and grade converted distance. The commercial scheduled time for driverless automatic train operation can be proposed to have "Fast" mode TPS trip time plus 3 seconds/km margin recommended by Korean standard LRT specification in this paper.
Automatic Operation based on ATO (Automatic Train Operation) is necessary for driverless Light Rail Transit business. When this kind of driverless LRT operation plan is made, TPS (Train Performance Simulation) is traditionally simulated at all-out mode and coasting mode based on manual operation. Commercial schedule speed equals to all-out speed minus $9{\sim}15%$ make-up margin. Coasting mode TPS simulation is also run at commercial schedule speed to calculate run time and energy consumption. But TPS based on manual operation should make an improvement on accuracy in case of driverless LRT operation Plan. In this paper, new fast mode TPS simulation using ATO pattern is proposed and show near actual ATO result. The actual ATO pattern can be accurately simulated with the introduction of 4 parameters such as commercial braking rate, jerk, station stop profile and grade converted distance. Normal mode TPS simulation for commercial schedule speed can be designed to have fast mode trip time plus 3 seconds/km margin recommended by korean standard LRT specification.
In this work, the characteristics and the improving method of train performance of Korean rubber-tired AGT system(K-AGT) and Urban MAGLEV system are evaluated by using Train Performance Simulation(TPS). The train performance characteristics of K-AGT were analysed according to the change of maximum running speed and those of Urban MAGLEV were evaluated according to a vehicle weight variation. In the result of simulation in virtual line, the scheduled speed and the running time of K-AGT system have no difference with Urban MAGLEV system if the maximum running speed is equal. But the energy consumption of Urban MAGLEV system is more than that of K-AGT system. The analyses showed that in case of a 20 percent vehicle weight reduction of Urban MAGLEV system, the energy consumption per person is similar with the K-AGT system. The Urban MAGLEV system is more efficient in long travel distance condition than in short running distance condition in the aspect of train performance.
In this work, the characteristics of train performance of Korean rubber-tired AGT system(K-AGT) are evaluated by using TPS(Train Performance Simulation) and these results are compared to those of other LRT(Light Rail Transit) systems. The performance characteristics of K-AGT was analyzed by comparing the scheduled speed and the energy consumption in case of station interval change and rail track condition change in, the scheduled construction line. In the scheduled construction line, scheduled speed of K-AGT was no difference with other systems and energy consumption was less than other LRT's. In case station intervals are increased, scheduled speed of K-AGT shows similar increasing rate and in curved and graded track conditions K-AGT has no difference in scheduled speed with other systems. As a simulation result by track condition change, when the track which is smaller than curved line of 250m dominates more than $50\%$ in whole track, K-AGT is similar to other systems to the point of scheduled speed and there is advantage in energy consumption.
This paper presents TPS(Train Performance Simulation) which identified the condition of train operationing in short time. Using the program, the location of train, maximum current, metering power and regenerating of train, could be identified. This is an important part for Power Simulation. It is supposed that the grade, the curve, the limit speed and the current speed be constant within the time step in the conventional papers. In addition, the errors of the grade and the curve in each station interval are neglected. This paper will introduce improvement method the problem of TPS.
A multi-train operation simulation software is under development, in this G7 Project for a High Speed Train System, to simulate the running performance, power consumption, signalling and operation. In the first stage, a Train Performance Simulation (TPS) software is introduced in this paper. This is a core module of whole system and gives some parameters of a train, e.g., its position, speed traction and braking power and electric power system state, etc. In this paper, calculation technique was used for voltage drop at the train's positions and major posts along the catenary line. The final program will be used as an evaluation tool for system performance in constructing a new line or introducing a new train system.
Kim, Hyun Ki;Kim, Sung Jin;Choi, Chan Yong;Hwang, Soo Beom
Journal of the Korean Society for Railway
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v.17
no.2
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pp.106-113
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2014
In this study, a practical evaluation technique to detect the deterioration of railroad lines by means of train performance and track geometry measures is suggested. A train that has a specific performance and is running the straight line can make minimum travel time (ideal time). But the actual travel time will be increased by the track geometry and various speed limitations. By comparing these travel times, we can easily define the degree of line deterioration. This method does not require complex vehicle performance measures and/or specifications that exceed those of typical Train Performance Simulations (TPS). For this reason, ease of use is ensured and the results are similar to those obtained by running a TPS for practical evaluations.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.1
s.173
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pp.134-143
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2000
A train performance simulation (TPS) software is a computer program that simulates the operation of a train system over a specified railway route and it is widely used in railroad operation and research applications. Numerical and graphical results from the simulation software, which is developed in this study, provide information on such performance variables as travel time. running speed, energy consumption at a specific time interval and in overall service time as the train moves along the route. Three types of input data are required for a computer simulation: track information, train information, and running conditions. The simulation of train performance starts with several simple mathematical models including train configuration. traction efforts, running resistance. and braking requirements. Based on the basic specifications of Korean High Speed Railway, System. this study, puts a focus on the estimation and assessment of train performance comparing. the specific train configurations of KEST20/11. CPLE20/10. PROP20/10, which are proposed from the previous G7 projects.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.10
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pp.1816-1822
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2010
In this research TPS (Train Performance Simulation) blocks are designed using Simulink and applied to generate speed profiles for energy-efficient train operation. With a train operation mode of maximum powering, coasting, and maximum breaking, a breaking point is calculated from forward-backward running profiles. Then, GA (Genetic Algorithm) is used to solve a running time constraint, and a coasting point is produced from the searching process of GA. With the breaking point and the coasting point a speed profile is plotted. Train performance under a speed limit and gradient variations is simulated and resultant speed profiles are analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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