Diss. Univ. Konstanz, 2008/2009.

Der stetig steigende Flugverkehr führt zu Kapazitätsengpässen an vielen Großflughäfen. Die Möglichkeit des Ausbaus ist häufig aufgrund von Arealmangel und Widerstand aus der Bevölkerung (zumeist durch Umweltgesichtspunkte motiviert) nicht realisierbar. Ein Ausweg bietet hier die Kooperation mehrerer Flughäfen. So kann ein in der Nähe eines Großflughafens angesiedelter Regionalflughafen als zusätzliche Runwaygenutzt werden. Ausschlaggebend hierbei sind die landseitigen Anbindungen beider Flughäfen. Beide müssen zusammen annähernd wie ein Flughafen operieren. Der Optimierung dieses Systems kooperierender Flughäfen widmet sich die vorliegende Arbeit. Es werden zwei Szenarien näher untersucht und bewertet: Konventionelle S-Bahn-Verbindung unter Ausnutzung der vorhandenen Infrastruktur und mit einem fixen Fahrplan (traditioneller Betrieb) Verbindung unter Nutzung einer vollautomatischen Bahn mit bedarfsabhängiger Anpassung der Taktrate Die Modellierung erfolgt hierbei durch eine makroskopische Simulation auf der Basis des SYSTEM DYNAMICS Zugangs nach Forrester. Dieser zeichnet sich besonders durch seine prozessnahe Darstellung aus. In dieser Arbeit wird die Anwendbarkeit von SYSTEM DYNAMICS auf die Modellierung von Passagierströmen an Verkehrsknoten nachgewiesen, die Passagierverzögerung bei der Verknüpfung von Flughäfen ermittelt und der Ressourcenverbrauch, d.h. der Bedarf an Betriebsmitteln für die Verbindung bestimmt. / Steadily increasing air traffic leads to capacity problems at many major airports. In most cases it is not possible to enlarge the airport due to lack of area or resistance of the population (mainly motivated by environmental aspects). One way out is the cooperation of airports. It can be possible to use a smaller airport in the vicinity of a major airport as an additional runway. In this case the land-side connections between both airports are very important. The two airports have to operate like one big airport. This work deals with the optimization of the system of cooperating airports. Two scenarios are analyzed and rated in more detail: Conventional railway connection with utilization of existing infrastructure and with a fixed time table (traditional operational regime) Connection with an automated people mover with demand control schedule For macroscopic modeling the SYSTEM DYNAMICS approach by Forrester is used. The main feature is a very good real world representation. This work shows the applicability of SYSTEM DYNAMICS for modeling passenger flows at traffic junctions, calculates the passenger delay, which occurs between connected airports and specifies the consumption of resources, i.e. equipment necessary for the connection.

Der stetig steigende Flugverkehr führt zu Kapazitätsengpässen an vielen Großflughäfen. Die Möglichkeit des Ausbaus ist häufig aufgrund von Arealmangel und Widerstand aus der Bevölkerung (zumeist durch Umweltgesichtspunkte motiviert) nicht realisierbar. Ein Ausweg bietet hier die Kooperation mehrerer Flughäfen. So kann ein in der Nähe eines Großflughafens angesiedelter Regionalflughafen als zusätzliche Runwaygenutzt werden. Ausschlaggebend hierbei sind die landseitigen Anbindungen beider Flughäfen. Beide müssen zusammen annähernd wie ein Flughafen operieren. Der Optimierung dieses Systems kooperierender Flughäfen widmet sich die vorliegende Arbeit. Es werden zwei Szenarien näher untersucht und bewertet: Konventionelle S-Bahn-Verbindung unter Ausnutzung der vorhandenen Infrastruktur und mit einem fixen Fahrplan (traditioneller Betrieb) Verbindung unter Nutzung einer vollautomatischen Bahn mit bedarfsabhängiger Anpassung der Taktrate Die Modellierung erfolgt hierbei durch eine makroskopische Simulation auf der Basis des SYSTEM DYNAMICS Zugangs nach Forrester. Dieser zeichnet sich besonders durch seine prozessnahe Darstellung aus. In dieser Arbeit wird die Anwendbarkeit von SYSTEM DYNAMICS auf die Modellierung von Passagierströmen an Verkehrsknoten nachgewiesen, die Passagierverzögerung bei der Verknüpfung von Flughäfen ermittelt und der Ressourcenverbrauch, d.h. der Bedarf an Betriebsmitteln für die Verbindung bestimmt. / Steadily increasing air traffic leads to capacity problems at many major airports. In most cases it is not possible to enlarge the airport due to lack of area or resistance of the population (mainly motivated by environmental aspects). One way out is the cooperation of airports. It can be possible to use a smaller airport in the vicinity of a major airport as an additional runway. In this case the land-side connections between both airports are very important. The two airports have to operate like one big airport. This work deals with the optimization of the system of cooperating airports. Two scenarios are analyzed and rated in more detail: Conventional railway connection with utilization of existing infrastructure and with a fixed time table (traditional operational regime) Connection with an automated people mover with demand control schedule For macroscopic modeling the SYSTEM DYNAMICS approach by Forrester is used. The main feature is a very good real world representation. This work shows the applicability of SYSTEM DYNAMICS for modeling passenger flows at traffic junctions, calculates the passenger delay, which occurs between connected airports and specifies the consumption of resources, i.e. equipment necessary for the connection.

Mit der Entwicklung eines stochastischen Modells zur Abbildung des Bewegungsverhaltens von Passagieren wird die Basis für eine virtuelle Anwendungsumgebung geschaffen, mit der die Passagierabfertigungsprozesse im Flughafenterminal und die hierfür notwendigen Infrastrukturen modelliert, implementiert, untersucht und gezielt optimiert werden können. Es werden vorhandene wissenschaftliche Modellansätze zur mikroskopischen Agentensimulation kritisch gewürdigt und Anforderungen an das zu entwickelnde Bewegungsmodell abgeleitet. Das eigens entwickelte stochastische Bewegungsmodell stellt die Erweiterung eines räumlich diskreten mikroskopischen Modells auf Basis eines zellularen Automaten dar, wobei Defizite aufgrund der verwendeten diskreten Gitterstruktur bereits auf Modellebene kompensiert werden. Zu den Erweiterungen zählen die autonome Umgebungsanalyse und die Routenplanung des Agenten, die Abbildung weitreichender Wechselwirkungen zwischen den Agenten und die Berücksichtigung von gruppendynamischen Entscheidungen. Durch die Validierung des stochastischen Bewegungsmodells anhand des Fundamentaldiagramms für Fußgänger kann gezeigt werden, dass das Modell in der Lage ist, den charakteristischen Verlauf der Geschwindigkeit in Relation zur Agentendichte quantitativ abzubilden. Auch typische, in der Realität beobachtbare Selbstorganisationseffekte können durch das Modell reproduziert werden. Für die Anwendung des stochastischen Modells zur Abbildung des Bewegungsverhaltens von Passagieren im Flughafenterminal wird das Modell durch empirisch erhobene Passagierbewegungsdaten kalibriert. Die Datenerhebung erfolgt am Flughafen Dresden unter Verwendung eines entwickelten videogestützten Bewegungsverfolgungssystems und erlaubt eine gezielte Kalibrierung hinsichtlich der Passagierparameter: Geschlecht, Reisemotivation (privat oder geschäftlich), Gruppengröße sowie Gepäckart und -anzahl. Für die Erstellung der virtuellen Terminalumgebung werden die Passagierabfertigungsprozesse eingehend analysiert und die Prozesszeiten der jeweiligen Abfertigungsstationen durch spezifische Wahrscheinlichkeitsverteilungen modelliert. Hierfür stehen empirische Datenerhebungen am Flughafen Stuttgart zur Verfügung, die eine detaillierte Prozessanalyse hinsichtlich der Passagierparameter und der Prozessparameter (Erfahrung des Personals, Reaktionszeiten bei Störungen) erlauben. Im Anschluss an die Kalibrierung des stochastischen Bewegungsmodells und die Modellierung der Passagierabfertigungsprozesse erfolgt die Entwicklung einer Anwendungsumgebung für die Implementierung des virtuellen Flughafens. Durch den modularen Aufbau der Anwendungsumgebung ist eine effiziente Implementierung der Flughafenstrukturen (Grundriss, Flugplan, Personaleinsatz), der Abfertigungsprozesse und des stochastischen Bewegungsmodells möglich. Die Anwendungsumgebung stellt dabei einen übergeordneten Rahmen dar, durch den eine allgemeine Nutzerschnittstelle (Konfigurationsumgebung), eine grafische Ergebnisaufbereitung und die dreidimensionale Abbildung des Bewegungsverhaltens der Passagiere zur Verfügung steht. Die Anwendung des entwickelten stochastischen Bewegungsmodells erfolgt für die Validierung der Passagierabfertigungsprozesse (Check-In und Sicherheitskontrolle), für die Entwicklung einer passagierbezogener Prozessbewertung und für die vollständige Abbildung der Terminalprozesse (Abflug) am Beispiel des Flughafens Dresden. Durch die Analyse des Einstiegsverhaltens der Passagiere in ein Verkehrsflugzeug werden die Notwendigkeit des Einsatzes stochastischer Bewegungsmodelle und das Potential mikroskopischer Modellierungsansätze verdeutlicht. Das entwickelte stochastische Bewegungsmodell kann das Passagierverhalten auch in komplexen Umgebungen umfänglich widerspiegeln und die entwickelte Anwendungsumgebung stellt einen idealen Rahmen für die Modellanwendung und -weiterentwicklung dar. Durch die anwendungsorientierten Implementierungen steht eine Vielzahl von geeigneten Detaillösungen zur Verfügung, um den zukünftigen wissenschaftlichen und praxisrelevanten Herausforderungen der Personendynamik zu begegnen. / The development of a stochastic motion model allows for using a virtual application environment, to reproduce passenger motion behavior and handling processes at airport terminals. Based on the introduced scientific approaches for microscopic agent simulation, requirements for an application-oriented motion model are derived. The developed model is a substantial extension of a stochastic cellular automata approach, where the deficiencies due to the discrete grid structure are compensated on a fundamental level. The model development is completed by adding agent-oriented environment analysis, route planning, and mid-range agent interaction. The stochastic motion model proves its capabilities for a quantitative reproduction of the characteristic shape of the common fundamental diagram of pedestrian dynamics. Moreover, generic self-organization effects are reproduced by the model. For the application of the stochastic approach for modeling the motion behavior of passengers inside an airport terminal, a comprehensive acqusition of data at Dresden International Airport provides a solid basis. A video-supported tracking environment allows for an efficient categorization of passengers and analysis of their motion behavior regarding to their gender, travel purpose (private or business), group size, and baggage types and quantities. In addition to the passenger-related data, the process time of passenger handling at each station at Stuttgart Airport is analyzed in detail and transformed to statistic probabilities by functional data fitting. Finally, the calibrated stochastic motion model is prepared for passenger dynamics at airport terminals. After the successful development and calibration, the implementation of the motion model in a virtual application environment is accomplished. To implement the terminal structure, the passenger handling processes, and the individual passenger motion behavior common programming interfaces are used as well as specific components for linking model and animation requirements. The application of the stochastic motion models aims at the validation of passenger handling process on the basis of empirical data from Stuttgart airport and at the development of a passenger-oriented process evaluation using Dresden Airport environment. The simulation of passenger dynamics at airport terminals points out that the stochastic motion model reproduces the motion behavior of passengers close to reality. Due to the application-oriented implementation a variety of appropriate solutions are available for future scientific and operational challenges related to passenger dynamics.

Zweck - In dieser Bachelorarbeit werden die öffentlich nicht zugänglichen Technologieparameter von Passagierflugzeugen näherungsweise bestimmt. Das sind maximaler Auftriebsbeiwert bei Start und Landung, maximale Gleitzahl und spezifischer Kraftstoffverbrauch im Reiseflug. Folgende Flugzeuge werden paarweise untersucht und verglichen: A340-300 und IL-96-300, Boeing 727-200 Advanced und TU-154M, Fokker 100 und MD-82, A319-100 und An-72. --- Methodik - Die Berechnung erfolgt mit dem Excel-basierten Werkzeug "Passenger Jet Reverse Engineering" (PJRE). Grundlage der Berechnung ist die aus dem Flugzeugentwurf bekannte Dimensionierung mit dem Entwurfsdiagramm. Für die ausgewählten Passagierflugzeuge werden die erforderlichen Eingangsparameter recherchiert. Die zunächst unbekannten Technologieparameter werden dann mit PRJE sowohl ermittelt als auch verifiziert. --- Ergebnisse - Die Ergebnisse aus dem Reverse Engineering stimmen recht gut überein mit den Werten aus der Verifikation. Lediglich die Werte der maximalen Gleitzahl im Reiseflug sind berechnet aus der Verifikation oft deutlich höher als berechnet aus dem Reverse Engineering. Der spezifische Kraftstoffverbrauch im Reiseflug hat sich über die Jahrzehnte der Flugzeugentwicklung stark verringert. --- Bedeutung für die Praxis - Durch die Konkurrenzsituation der Flugzeughersteller können viele Flugzeugparameter nicht öffentlich zur Verfügung gestellt werden. Die Anwendung von PJRE zeigt, wie diese Parameter trotzdem näherungsweise ermittelt werden können. --- Soziale Bedeutung - Eine detaillierte Diskussion über Flugkosten, Ticketpreise und die Umweltverträglichkeit des Flugverkehrs setzt detaillierte Kenntnisse über die Flugzeuge voraus. Durch ein Reverse Engineering können Verbraucher diese Diskussion mit der Industrie auf Augenhöhe führen. --- Originalität / Wert - Nach der Entwicklung von PJRE wird die Methode hier zum ersten Mal angewandt.

Purpose - This bachelor thesis compares high-speed rail (HSR) transport with air transport. The investigation considers physical fundamentals, energy consumption, environmental impact, infrastructure and investment, market situations, passenger's selection criteria to choose transportation options, and overall economics. --- Methodology - The thesis combines an investigation of physical principles with a literature review. --- Findings - Steel wheels on steel rails show by far less rolling resistance to support the train's weight than drag due to lift (induced drag) to support the aircraft's weight. This leads to less energy consumption. HSR trains use electricity from an overhead line. Hence, the environmental impact of HSR also depends much on how the electricity is produced. Airplanes only need an air traffic control environment to connect airports. In contrast, HSR needs infrastructure to connect stations. The amount of necessary infrastructure depends on the geological conditions. For example, crossing mountains means high investment. Longer passages over water are infeasible for HSR. High-speed rail is superior to air transport when connecting megacities because the trains have higher transport capacity, offer higher service frequencies and mission reliability, shorter total travel time, shorter access time to stations, shorter unproductive waiting time in stations and potentially lower travel costs. HSR is a strong competitor to airline services and has replaced some short range flights. A comparison of HSR in different world regions shows differences in the market situation and in passenger's selection criteria for transportation options. --- Research limitations - The potential of high-speed rail was investigated mainly on busy routes with high service frequencies. A comprehensive network comparison between high-speed trains and airplanes was not done and could lead to somewhat different results. --- Practical implications - The report tries to contribute arguments to the discussion about alternatives to air travel. --- Social implications - With more knowledge people can make an educated choice between transport options, can vote with their feet, and can take a firm position in the public discussion. --- Originality/value - A general comparison of HSR and air transport from physical fundamentals to economics seemed to be missing.

Mit der Entwicklung eines stochastischen Modells zur Abbildung des Bewegungsverhaltens von Passagieren wird die Basis für eine virtuelle Anwendungsumgebung geschaffen, mit der die Passagierabfertigungsprozesse im Flughafenterminal und die hierfür notwendigen Infrastrukturen modelliert, implementiert, untersucht und gezielt optimiert werden können. Es werden vorhandene wissenschaftliche Modellansätze zur mikroskopischen Agentensimulation kritisch gewürdigt und Anforderungen an das zu entwickelnde Bewegungsmodell abgeleitet. Das eigens entwickelte stochastische Bewegungsmodell stellt die Erweiterung eines räumlich diskreten mikroskopischen Modells auf Basis eines zellularen Automaten dar, wobei Defizite aufgrund der verwendeten diskreten Gitterstruktur bereits auf Modellebene kompensiert werden. Zu den Erweiterungen zählen die autonome Umgebungsanalyse und die Routenplanung des Agenten, die Abbildung weitreichender Wechselwirkungen zwischen den Agenten und die Berücksichtigung von gruppendynamischen Entscheidungen. Durch die Validierung des stochastischen Bewegungsmodells anhand des Fundamentaldiagramms für Fußgänger kann gezeigt werden, dass das Modell in der Lage ist, den charakteristischen Verlauf der Geschwindigkeit in Relation zur Agentendichte quantitativ abzubilden. Auch typische, in der Realität beobachtbare Selbstorganisationseffekte können durch das Modell reproduziert werden. Für die Anwendung des stochastischen Modells zur Abbildung des Bewegungsverhaltens von Passagieren im Flughafenterminal wird das Modell durch empirisch erhobene Passagierbewegungsdaten kalibriert. Die Datenerhebung erfolgt am Flughafen Dresden unter Verwendung eines entwickelten videogestützten Bewegungsverfolgungssystems und erlaubt eine gezielte Kalibrierung hinsichtlich der Passagierparameter: Geschlecht, Reisemotivation (privat oder geschäftlich), Gruppengröße sowie Gepäckart und -anzahl. Für die Erstellung der virtuellen Terminalumgebung werden die Passagierabfertigungsprozesse eingehend analysiert und die Prozesszeiten der jeweiligen Abfertigungsstationen durch spezifische Wahrscheinlichkeitsverteilungen modelliert. Hierfür stehen empirische Datenerhebungen am Flughafen Stuttgart zur Verfügung, die eine detaillierte Prozessanalyse hinsichtlich der Passagierparameter und der Prozessparameter (Erfahrung des Personals, Reaktionszeiten bei Störungen) erlauben. Im Anschluss an die Kalibrierung des stochastischen Bewegungsmodells und die Modellierung der Passagierabfertigungsprozesse erfolgt die Entwicklung einer Anwendungsumgebung für die Implementierung des virtuellen Flughafens. Durch den modularen Aufbau der Anwendungsumgebung ist eine effiziente Implementierung der Flughafenstrukturen (Grundriss, Flugplan, Personaleinsatz), der Abfertigungsprozesse und des stochastischen Bewegungsmodells möglich. Die Anwendungsumgebung stellt dabei einen übergeordneten Rahmen dar, durch den eine allgemeine Nutzerschnittstelle (Konfigurationsumgebung), eine grafische Ergebnisaufbereitung und die dreidimensionale Abbildung des Bewegungsverhaltens der Passagiere zur Verfügung steht. Die Anwendung des entwickelten stochastischen Bewegungsmodells erfolgt für die Validierung der Passagierabfertigungsprozesse (Check-In und Sicherheitskontrolle), für die Entwicklung einer passagierbezogener Prozessbewertung und für die vollständige Abbildung der Terminalprozesse (Abflug) am Beispiel des Flughafens Dresden. Durch die Analyse des Einstiegsverhaltens der Passagiere in ein Verkehrsflugzeug werden die Notwendigkeit des Einsatzes stochastischer Bewegungsmodelle und das Potential mikroskopischer Modellierungsansätze verdeutlicht. Das entwickelte stochastische Bewegungsmodell kann das Passagierverhalten auch in komplexen Umgebungen umfänglich widerspiegeln und die entwickelte Anwendungsumgebung stellt einen idealen Rahmen für die Modellanwendung und -weiterentwicklung dar. Durch die anwendungsorientierten Implementierungen steht eine Vielzahl von geeigneten Detaillösungen zur Verfügung, um den zukünftigen wissenschaftlichen und praxisrelevanten Herausforderungen der Personendynamik zu begegnen.:1. Methodische Konzeption 1.1. Motivation 1.2. Modell und Simulation 1.2.1. Modellierung 1.2.2. Computerbasierte Simulation 1.3. Modellansätze zur Abbildung individueller Verhaltensweisen 1.3.1. Kollektive Phänomene 1.3.2. Modellierung individueller Verhaltensweisen 1.3.3. Modell der sozialen Kräfte 1.3.4. Modell unter Verwendung von zellularen Automaten 1.3.5. Modell der diskreten Entscheidungen 1.4. Passagierabfertigungsprozesse im Flughafenterminal 1.5. Anforderungen an ein applikationsorientiertes Modell 2. Individuenbasiertes Bewegungsmodell 2.1. Eindimensionale Modellansätze 2.1.1. Random walk 2.1.2. Asymmetric simple exclusion process (ASEP) 2.2. Zweidimensionaler zellularer Automat 2.2.1. Gitterabhängigkeiten - Geschwindigkeit und Varianz 2.2.2. Implementierung - Testumgebung 2.2.3. Kalibrierung - Fundamentaldiagramm 2.3. Umgebungsanalyse zur Richtungsbestimmung 2.3.1. Geometrischer Ansatz 2.3.2. Diskreter Ansatz unter Nutzung eines regulären Gitters 2.4. Interaktionsmodellierung 3. Datenerhebung im Flughafenterminal 3.1. Videogestützte Personenverfolgung 3.1.1. Rechtliche Rahmenbedingungen 3.1.2. Methodische Umsetzung 3.1.3. Datenerhebung im Terminal des Flughafens Dresden 3.2. Erhebung passagierbezogener Daten 3.2.1. Indirekte Geschwindigkeitsindikation - Altersstruktur 3.2.2. Geschwindigkeitsverteilung - Geschlechtsspezifisch 3.2.3. Geschwindigkeitsverteilung - Reisemotivation 3.2.4. Geschwindigkeitsverteilung - Gruppengröße 3.2.5. Geschwindigkeitsverteilung - Gepäckanzahl 3.3. Allgemeines Bewegungsverhalten im Terminal 3.4. Erhebung prozessbezogener Daten 3.4.1. Ankunftsverteilung 3.4.2. Check-In 3.4.3. Sicherheitskontrolle 3.4.4. Pass- und Bordkartenkontrolle 4. Anwendungen 4.1. Entwicklung/Implementierung einer Anwendungsumgebung 4.1.1. Entwicklung eines Software-Prototyps 4.1.2. Modellimplementierung 4.2. Eindimensionaler Simulationsansatz - Boarding eines Verkehrsflugzeuges 4.2.1. Modellbeschreibung 4.2.2. Simulationsergebnisse 4.3. Anwendungsgebiet Flughafenterminal 4.3.1. Validierung der Passagierabfertigungsprozesse 4.3.2. Passagierbezogene Prozessbewertung 4.3.3. Abfertigungsprozesse am Flughafen Dresden (Abflug) 5. Schlussbetrachtungen A. Anhang Literaturverzeichnis Danksagung / The development of a stochastic motion model allows for using a virtual application environment, to reproduce passenger motion behavior and handling processes at airport terminals. Based on the introduced scientific approaches for microscopic agent simulation, requirements for an application-oriented motion model are derived. The developed model is a substantial extension of a stochastic cellular automata approach, where the deficiencies due to the discrete grid structure are compensated on a fundamental level. The model development is completed by adding agent-oriented environment analysis, route planning, and mid-range agent interaction. The stochastic motion model proves its capabilities for a quantitative reproduction of the characteristic shape of the common fundamental diagram of pedestrian dynamics. Moreover, generic self-organization effects are reproduced by the model. For the application of the stochastic approach for modeling the motion behavior of passengers inside an airport terminal, a comprehensive acqusition of data at Dresden International Airport provides a solid basis. A video-supported tracking environment allows for an efficient categorization of passengers and analysis of their motion behavior regarding to their gender, travel purpose (private or business), group size, and baggage types and quantities. In addition to the passenger-related data, the process time of passenger handling at each station at Stuttgart Airport is analyzed in detail and transformed to statistic probabilities by functional data fitting. Finally, the calibrated stochastic motion model is prepared for passenger dynamics at airport terminals. After the successful development and calibration, the implementation of the motion model in a virtual application environment is accomplished. To implement the terminal structure, the passenger handling processes, and the individual passenger motion behavior common programming interfaces are used as well as specific components for linking model and animation requirements. The application of the stochastic motion models aims at the validation of passenger handling process on the basis of empirical data from Stuttgart airport and at the development of a passenger-oriented process evaluation using Dresden Airport environment. The simulation of passenger dynamics at airport terminals points out that the stochastic motion model reproduces the motion behavior of passengers close to reality. Due to the application-oriented implementation a variety of appropriate solutions are available for future scientific and operational challenges related to passenger dynamics.:1. Methodische Konzeption 1.1. Motivation 1.2. Modell und Simulation 1.2.1. Modellierung 1.2.2. Computerbasierte Simulation 1.3. Modellansätze zur Abbildung individueller Verhaltensweisen 1.3.1. Kollektive Phänomene 1.3.2. Modellierung individueller Verhaltensweisen 1.3.3. Modell der sozialen Kräfte 1.3.4. Modell unter Verwendung von zellularen Automaten 1.3.5. Modell der diskreten Entscheidungen 1.4. Passagierabfertigungsprozesse im Flughafenterminal 1.5. Anforderungen an ein applikationsorientiertes Modell 2. Individuenbasiertes Bewegungsmodell 2.1. Eindimensionale Modellansätze 2.1.1. Random walk 2.1.2. Asymmetric simple exclusion process (ASEP) 2.2. Zweidimensionaler zellularer Automat 2.2.1. Gitterabhängigkeiten - Geschwindigkeit und Varianz 2.2.2. Implementierung - Testumgebung 2.2.3. Kalibrierung - Fundamentaldiagramm 2.3. Umgebungsanalyse zur Richtungsbestimmung 2.3.1. Geometrischer Ansatz 2.3.2. Diskreter Ansatz unter Nutzung eines regulären Gitters 2.4. Interaktionsmodellierung 3. Datenerhebung im Flughafenterminal 3.1. Videogestützte Personenverfolgung 3.1.1. Rechtliche Rahmenbedingungen 3.1.2. Methodische Umsetzung 3.1.3. Datenerhebung im Terminal des Flughafens Dresden 3.2. Erhebung passagierbezogener Daten 3.2.1. Indirekte Geschwindigkeitsindikation - Altersstruktur 3.2.2. Geschwindigkeitsverteilung - Geschlechtsspezifisch 3.2.3. Geschwindigkeitsverteilung - Reisemotivation 3.2.4. Geschwindigkeitsverteilung - Gruppengröße 3.2.5. Geschwindigkeitsverteilung - Gepäckanzahl 3.3. Allgemeines Bewegungsverhalten im Terminal 3.4. Erhebung prozessbezogener Daten 3.4.1. Ankunftsverteilung 3.4.2. Check-In 3.4.3. Sicherheitskontrolle 3.4.4. Pass- und Bordkartenkontrolle 4. Anwendungen 4.1. Entwicklung/Implementierung einer Anwendungsumgebung 4.1.1. Entwicklung eines Software-Prototyps 4.1.2. Modellimplementierung 4.2. Eindimensionaler Simulationsansatz - Boarding eines Verkehrsflugzeuges 4.2.1. Modellbeschreibung 4.2.2. Simulationsergebnisse 4.3. Anwendungsgebiet Flughafenterminal 4.3.1. Validierung der Passagierabfertigungsprozesse 4.3.2. Passagierbezogene Prozessbewertung 4.3.3. Abfertigungsprozesse am Flughafen Dresden (Abflug) 5. Schlussbetrachtungen A. Anhang Literaturverzeichnis Danksagung

This thesis explains how the classified design parameters of existing passenger jets can be determined. The classified design parameters are; the maximum lift coefficient for landing and take-off, the maximum aerodynamic efficiency and the specific fuel consumption. The entire concept is based on the preliminary sizing of jet powered civil aeroplanes. This preliminary sizing is explained in detail because it is the foundation of the final result. The preliminary sizing is combined using reverse engineering which is not a strict method. Therefore, only the basics are explained. By applying reverse engineering on the preliminary sizing and aiming for the classified design parameters as output, formulas are derived to calculate the maximum lift coefficients, the maximum aerodynamic efficiency and the specific fuel consumption. The goal is to calculate these parameters, using only aircraft specifications that are made public by the manufacturer. The calculations are complex with mutual relations, iterative processes and optimizations. Therefore, it is interesting to integrate everything in a tool. The tool is built in Microsoft Excel and explained in detail adding operating instructions. The program is executed for miscellaneous aeroplanes, supported with the necessary comments. Investigated aeroplanes are: Caravelle 10B (Sud-Aviation), Boeing 707-320C, BAe 146-200 (British Aerospance), A320-200 (Airbus), "The Rebel" (based on A320), Boeing SUGAR High, Boeing 747-400, Blended Wing Body VELA 2 (VELA) and Dassault Falcon 8X.

Purpose - This master thesis evaluates the hybrid-electric aircraft project E-Fan X with respect to its economical and environmental performance in comparison to its reference aircraft, the BAe 146-100. The E-Fan X is replacing one of the four jet engines of the reference aircraft by an electric motor and a fan. A turboshaft engine in the cargo compartment drives a generator to power the electric motor. --- Methodology - The evaluation of this project is based on standard aircraft design equations. Economics are based on Direct Operating Costs (DOC), which are calculated with the method of the Association of European Airlines (AEA) from 1989, inflated to 2019 values. Environmental impact is assessed based on local air quality (NOx, Ozone and Particulate Matter), climate impact (CO2, NOx, Aircraft-Induced Cloudiness known as AIC) and noise pollution estimated with fundamental acoustic equations. --- Findings - The battery on board the E-Fan X it is not necessary. In order to improve the proposed design, the battery was eliminated. Nevertheless, due to additional parts required in the new configuration, the aircraft is 902 kg heavier. The turboshaft engine saves only 59 kg of fuel. The additional mass has to be compensated by a payload reduced by 9 passengers. The DOC per seat-mile are up by more than 10% and equivalent CO2 per seat-mile are more than 16% up in the new aircraft. --- Research limitations - Results are limited in accuracy by the underlying standard aircraft design calculations. The results are also limited in accuracy by the lack of knowledge of some data of the project. --- Practical implications - The report contributes arguments to the discussion about electric flight. --- Social implications - Results show that unconditional praise given to the environmental characteristics of this industry project are not justified.