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Soutenance de thèse d’Ektoras Chandakas : 1er avril 2014   


Date : Mardi 1er Avril 2014 à 14h30

Sujet : "Modeling Congestion in Passenger Transit Networks"

Thèse de doctorat - Spécialité Transport



Direction :

Fabien LEURENT, Professeur à l’Ecole des Ponts ParisTech


Composition du Jury :

  • M. Achille FONZONE, rapporteur, Chercheur à l’Université de Napier d’Edinbourgh
  • M. Guido GENTILE, rapporteur, Professeur à l’Université de Rome, La Sapienza
  • M. Michael FLORIAN, examinateur, Professeur émérite à l’Université de Montréal
  • M. Daniel GRAHAM, examinateur, Professeur à l’Imperial College, Londres
  • M. Eric KROESS, examinateur, Professeur associé à l’Université VU,
  • M. Jean-Patrick LEBACQUE, examinateur, Chercheur à l’IFSTTAR



Résumé


La demande sociétale pour un développement durable, le renchérissement des produits pétroliers et la congestion routière dans les grandes villes conduisent à l’augmentation de l’utilisation des transports collectifs urbains, qui sont régulièrement soumis à des flux massifs. Afin de mieux planifier les réseaux de transports il est nécessaire de disposer de modèles de prévision de trafic sensible à ses contraints.

Cette recherche propose un modèle structurel, nommé CapTA qui est capable d’appréhender les phénomènes de capacité dans un modèle d’affectation de flux de voyageurs. Les contraintes de capacité correspondent à l’interaction entre voyageurs et trafic de véhicule : la capacité en places assises d’un véhicule influence le confort à bord ; le flux de passagers en montée et descente a une incidence au temps de stationnement qui de son côté agit sur l’occupation de la voie et la fréquence de service de toutes les missions qui occupent l’infrastructure ; la fréquence de service influence la capacité de services et l’attente en plateforme. D’autres contraintes de capacité prennent en compte la qualité de circulation et d’attente dans une station.

La Région Ile-de-France fournit un champ d’application idéal pour illustrer les capacités du modèle CapTA et la finesse de l’approche de modélisation adoptée. L’affectation de trafic à l’heure de pointe du matin est caractérisée d’une charge importante en voyageurs sur les sections centrales des lignes ferroviaires qui traversent la ville. De résultats détaillés sont présentés sur le RER A, la ligne la plus chargée du réseau ferroviaire régional.



Summary


Economic and political developments, accompanied by an increased environmental awareness of the population and assisted by high oil prices and urban road congestion, result in an increase of the use of urban transit systems. Thus, these are frequently submitted to massive passenger flows. The improvement of the planning process comes from the use of passenger flow assignment models sensible to the constraints a transit system faces.

This dissertation provides a structural model, named CapTA, to capture the capacity phenomena in passenger traffic assignment to a transit network. The capacity constraints pertain to the interaction of passenger and vehicle traffic : vehicle seat capacity drives the in-vehicle comfort ; vehicle total capacity determines the in-vehicle comfort and the platform waiting ; passenger flows at vehicle alighting and boarding influence the dwell time, which in turn drives track occupancy and service frequency of any service using the track infrastructure ; the service frequency influences the service capacity and platform waiting. Additional capacity constraints address the quality of circulating and waiting in a transit station.

The Paris Metropolitan Region provides an ideal application field or illustrating the capabilities of the CapTA model and the finesse of the modelling approach. Traffic assignment at the morning peak hour is characterized by heavy passenger loads along the central parts of the railway lines. Detailed results have been provided for the RER A, the busiest commuter rail line in the transit network.


Mots-clés : Equilibre de trafic ; Affectation de trafic ; Affectation bicouche ; Capacité des transports collectifs ; Capacité en places assises ; Capacité du véhicule ; Goulot de transport ; Stock en plateforme ; Capacité de la station ; Occupation de la voie ; Modèle de ligne ; Modèle de station


Keywords : Traffic equilibrium ; Transit assignment ; Bi-layer assignment ; Transit capacity ; Seat capacity ; Vehicle capacity ; Transit bottleneck ; Platform stock ; Station capacity ; Track occupancy ; Line model ; Station model