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J-GLOBAL ID:202202286180250182   整理番号:22A0925222

カスケード故障下の都市鉄道輸送のネットワーク脆弱性のモデル化:結合写像格子アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Modeling network vulnerability of urban rail transit under cascading failures: A Coupled Map Lattices approach
著者 (5件):
資料名:
巻: 221  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: D0980B  ISSN: 0951-8320  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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都市鉄道輸送ネットワーク脆弱性に関して,ほとんどの研究は,ネットワーク性能に関するカスケード故障の影響を無視する間,破壊事象の下でネットワークトポロジーと機能特性の変化に集中した。本研究では,レール輸送ネットワーク上のカスケード故障の進展過程に対処するために,改良結合マップ格子モデルを提案した。特に,このモデルは,定量的故障拡散モード,ステーションの抗リスク能力,および摂動指数を統合するカスケード故障の重要因子を定量化する。次に,鉄道輸送ネットワーク脆弱性を,故障したステーションの数,影響を受けた乗客の程度,およびカスケード故障の結果としての乗客旅行時間の喪失に,モデル化する。方法論を中国の上海の地下鉄ネットワークに適用した。結果は,ネットワークカスケード故障の伝播が,駅の反リスク能力,地理的位置,および隣接ステーションのタイプに依存することを示した。都市中心地域に位置する観測所は,隣接ステーションの故障により敏感である。さらに,より高い影響を受けた乗客体積と駅結合強度は,故障のより重大で急速な広がりにつながり,従って地下鉄システムのより脆弱になる。しかし,ステーションの抗リスク能力は,初期段階の故障の広がりに効果的に抵抗し,より高いトポロジー冗長性を有するステーションは,より強い抗リスク能力を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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