客运专线通过能力分析

客运专线通过能力分析

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1、西南交通大学学位论文创新性声明本人郑重申明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下独立进行研究所得的成果,除文中已经注明引用的内容外,本文不包括任何其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中作了明确的说明。本人完全意识到本申明的法律结果由本人承担。本论文的创新性包括以下内容:本文引用越行组模型对客运专线通过能力进行了分析,推导出越行组模型下中速列车扣除系数、高速列车通过能力、中速列车通过能力的计算公式。并以郑西客运专线为例,利用越行组模型对其通过能力进行了计算分析。学位敝作者签名:卅锨日期:脚年6月坯日西南交通大学硕士研究生学位论文第1页

2、第1章绪论1.1研究背景随着经济的迅速发展、社会的不断进步以及人民生活水平的提高,人们对旅行的质量有了更高的要求,作为交通运输体系的骨干,承担国民经济主要运输任务的铁路如今面临着严峻的市场挑战。我国铁路原有的客货共线的运输模式造成了铁路运输能力与运输需求的不均衡、运输质量的提高受到制约、客运和货运在线路使用上相冲突、客运高速和货运重载相冲突等诸多问题。因此,在繁忙干线建设客运专线,是我国铁路适应国民经济和社会发展需要的必然选择。在连接经济发达地区或大城市的客货运输繁忙通道上,建设客运专线,实行客货分线运输,将大大提高铁路的运输能力和服务质量,满足高增长的运输需求,推动铁路向更高水

3、平发展,并且使城市间的沟通与交流更便捷,促进城市的发展。近半个世纪以来高速铁路有了飞速发展,而客运专线则是向专业化发展的产物。由于客运专线具有速度快、运量大、效能高、社会经济效益显著、更安全可靠以及污染少等优点,使得建设客运专线,实行客货分线运输,成为当今世界铁路发展的主要方向之一。到目前为止,世界上正在修建和规划修建高速铁路的国家和地区达20多个。高速地面交通系统已成为许多国家发展交通运输的重点选择,21世纪将是高速铁路大发展的世纪。我国自20世纪80年代以来,在高速铁路建设和运营管理方面作了大量的研究和实践,广深准高速铁路、秦沈客运专线和六次大提速,从根本上改变了我国铁路运输

4、速度慢、技术落后、管理水平低的面貌。但是,我们也应看到,面对国民经济持续快速增长和人民生活水平的不断提高,我国铁路运输仍远远不能满足日益增长的市场需求。目前,京津城际客运专线、武广客运专线、西郑客运专线等已进入施工建设阶段,客运专线的技术消化吸收和技术攻关工作已全面展开,适合我国同情的客运专线运输组织理论和方法的研究正在不断深入。高速客运专线的修建是为了解决铁路既有线路通过能力紧张问题,形成有较高运输能力的铁路客运通道,提高铁路客货列车旅行速度,增强铁路参与市场竞争的能力。客运专线的全高速运输组织模式是我国客运专线运输组织的发展方向。然而我国的国情决定了高速客运专线在初近期应采用

5、多种速度旅客列车共线运行的运行组织模式,多种速度旅客列车共线运西南交通大学硕士研究生学位论文第2页行势必对客运专线的通过能力造成较大影响。为了合理安全地组织好多种速度列车运行,有必要对高速客运专线的通过能力影响因素进行分析研究,了解低速列车在客运专线上运行对通过能力的影响程度,从而根据实际情况制订高速铁路的运输组织模式及列车开行方案,最大限度地发挥高速铁路的运输能力。铁路区间通过能力计算方法的研究,对于铁路运输事业的发展有着重要作用。计算方法的偏差,可能引起通过能力计算结果的偏大或偏小,这将影响国民经济对铁路运输的需求,或者影响铁路建设资金的投入时机。因此,要求客运专线通过能力计

6、算方法能科学地反映客观实际,计算结果应具有相当的准确度,并在此基础上,力求直观、简便和实用。1.2客运专线发展概况1.2.1国外高速铁路(客运专线)发展现状1964年,日本第一条高速铁路东海道新干线的建成标志着世界铁路开始进入高速化时代。高速铁路以其快速、便捷、安全和舒适等特点而受到世界各国的青睐。据统计,截止到2004年1月末,世界高速干线的总长合计5891km,其中日本为2050km,法国为1542km,德国为905km,意大利为236km,西班牙为952km,比利时为132km,美国为74km。在各国高速铁路中,比较有代表性的是日本的新干线,法国的TGV,德国的ICE和英国

7、的APT,这些国家高速铁路因各自国情的不同有着不同的特点。1.日本新干线全部修建新线,旅客列车专用;日本的高速铁路是准轨铁路,而既有铁路是窄轨铁路,两者不能联网。所以普通列车不可能上高速铁路,新干线上只开行高速列车。日本是世界上最早建成高速铁路的国家。20世纪50年代初,日本国铁在高速公路和航空运输的竞争下,铁路客运萎靡,连年亏损。东海道新干线投入运营后,使东京.大阪之间的运行时间由7h左右缩短至3h10min,再加上票价比飞机便宜,从而吸引了大量客流,使客运由亏损变成盈余。随着

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