Asset integration and processing in a holistic large-scale railway infrastructure simulation system

Abstract

Eisenbahnen haben einen relativ hohen Anteil am öffentlichen Verkehr und am Güterverkehr, denn sie sorgen für klimaneutrale, geldsparende und erlebnisreiche Mobilität im Alltag. Neben ihrem Marktanteil spielen der Betrieb und die Instandhaltung der Eisenbahninfrastruktur eine wichtige Rolle bei der Aufrechterhaltung der Nachhaltigkeit der hochkomplexen und aufwendigen Eisenbahnsysteme. Zu diesem Zweck wird die Eisenbahninfrastruktur tendenziell digitalisiert, was die vorausschauende Überwachung und Wartung verschiedener Teilsysteme des Systems wie Schienenfahrzeuge, Brücken, Tunnel, Gleise und Weichen in einer virtuellen Umgebung ermöglicht. Seit einigen Jahren wird die Technologie des digitalen Zwillings (DT) als ein potenzieller Kandidat zur Verbesserung der Digitalisierungsaufgabe im Eisenbahnsektor angesehen. In diesem Fall interagiert das reale System mit seiner virtuellen Variante, wobei die beiden Systeme Modelle und Daten sowie Simulationen untereinander austauschen. Für die Eisenbahndigitalisierung sind Simulationen von enormer Bedeutung, um die realen Szenarien zu beobachten und die daraus resultierenden Ergebnisse virtuell vorherzusagen. Dies liefert viele wertvolle Einblicke in die Maßnahmen, die im Rahmen des Bahnbetriebs und der Instandhaltung in Zukunft ergriffen werden sollten. Diese Dissertation zielt darauf ab, die Lücke zwischen Eisenbahnsimulationsressourcen (Modell+Daten) und einer DT-Plattform namens Rail for Future (R4F) zu schließen, indem verschiedene Integrationsstandards, Methoden und Ansätze vorgeschlagen werden, einschließlich Open-Source- oder kommerzieller Softwaretools, Pakete, Bibliotheken, Lizenzen, Schnittstellenstandards, Codebearbeitung, Modell- und Datenverarbeitung. Durch die Verwendung der gesamten Methodik, die in dieser Arbeit vorgestellt wird, können alle Simulationsressourcen, die mit dem Eisenbahninfrastruktursystem zusammenhängen, in die Plattform integriert und verarbeitet werden. Somit können die Eisenbahninfrastrukturmanager und Zugbetreiber in Zukunft die Simulationen, die auf verschiedenen Eisenbahnanwendungsfällen basieren, in der Plattform visualisieren und steuern.

Railways have a relatively high share in public and freight transportation, because they provide climate-neutral, money-saving and adventurous mobility in daily life. Aside from their retail in the market, the railway infrastructure operation and maintenance play a significant role in keeping the sustainability of the railway systems, which is highly complex and elaborate. For this, the railway infrastructure is tended to be digitalized, which helps to predictively monitor and maintain different subsystems of the system including the rail vehicle, bridge, tunnel, track and turnout in a virtual environment. Since few years, the digital twin (DT) technology is foreseen as a high potential candidate to enhance the digitalization task for the railway sector. In this case, the real system interacts with its virtual side, where the two parties exchange model and data including simulation between each other. For the railway digitalization, simulations are enormously important to observe the real world scenarios and then to predict their consequent outputs virtually beforehand. This gives many valuable insights about actions, which should be done inside of the railway operation and maintenance in future. This dissertation aims to fill the gap between railway simulation assets (model+data) and a DT platform called Rail for Future (R4F) by suggesting to apply various integration standards, methods and approaches including open-source or commercial software tools, packages, libraries, licenses, interface standards, code editing, model and data processing. By using the entire methodology, provided from this work, all of the simulation assets, related to the railway infrastructure system, are able to be integrated and processed in the platform. Thus, the railway infrastructure managers and train operators can visualize and control the simulations, based on different railway use cases, in the platform in future.