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High performance computing techniques applied to the design of complex railway infrastructures

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2016-10
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2016-11-02
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In this work we will focus on overhead air switches design problem. The design of railway infrastructures is an important problem in the railway world, non-optimal designs cause limitations in the train speed and, most important, malfunctions and breakages. Most railway companies have regulations for the design of these elements. Those regulations have been defined by the experience, but, as far as we know, there are no computerized software tools that assist with the task of designing and testing optimal solutions for overhead switches. The aim of this thesis is the design, implementation, and evaluation of a simulator that that facilitates the exploration of all possible solutions space, looking for the set of optimal solutions in the shortest time and at the lowest possible cost. Simulators are frequently used in the world of rail infrastructure. Many of them only focus on simulated scenarios predefined by the users, analyzing the feasibility or otherwise of the proposed design. Throughout this thesis, we will propose a framework to design a complete simulator that be able to propose, simulate and evaluate multiple solutions. This framework is based on four pillars: compromise between simulation accuracy and complexity, automatic generation of possible solutions (automatic exploration of the solution space), consideration of all the actors involved in the design process (standards, additional restrictions, etc.), and finally, the expert’s knowledge and integration of optimization metrics. Once we defined the framework different deployment proposes are presented, one to be run in a single node, and one in a distributed system. In the first paradigm, one thread per CPU available in the system is launched. All the simulators are designed around this paradigm of parallelism. The second simulation approach will be designed to be deploy in a cluster with several nodes, MPI will be used for that purpose. Finally, after the implementation of each of the approaches, we will proceed to evaluate the performance of each of them, carrying out a comparison of time and cost. Two examples of real scenarios will be used.
El diseño de agujas aéreas es un problema bastante complejo y critico dentro del proceso de diseño de sistemas ferroviarios. Un diseño no óptimo puede provocar limitaciones en el servicio, como menor velocidad de tránsito, y lo que es más importante, puede ser la causa principal de accidentes y averías. La mayoría de las compañías ferroviarias disponen de regulaciones para el diseño correcto de estas agujas aéreas. Todas estas regulaciones han sido definidas bajo décadas de experiencia, pero hasta donde sé, no existen aplicaciones software que ayuden en la tarea de diseñar y probar soluciones óptimas. Es en este punto donde se centra el objetivo de la tesis, el diseño, implementación y evaluación de un simulador capaz de explorar todo el posible espacio de soluciones buscando el conjunto de soluciones óptimas en el menor tiempo y con el menor coste posible. Los simuladores son utilizados frecuentemente en el mundo de la infraestructura ferroviaria. Muchos de ellos solo se centran en la simulación de escenarios preestablecidos por el usuario, analizando la viabilidad o no del diseño propuesto. A lo largo de esta tesis, se propondrá un framework que permita al simulador final ser capaz de proponer, simular y evaluar múltiples soluciones. El framework se basa en 4 pilares fundamentales, compromiso entre precisión en la simulación y la complejidad del simulador; generación automática de posibles soluciones (exploración automática del espacio de soluciones), consideración de todos los agentes que intervienen en el proceso de diseño (normativa, restricciones adicionales, etc.) y por último, el conocimiento del experto y la integración de métricas de optimización. Una vez definido el framework se presentaran varias opciones de implementación del simulador, en la primera de ellas se diseñará e implementara una versión con hilos pura. Se lanzara un hilo por cada CPU disponible en el sistema. Todo el simulador se diseñará en torno a este paradigma de paralelismo. En un segundo simulador, se aplicará un paradigma mucho más pensado para su despliegue en un cluster y no en un único nodo (como el paradigma inicial), para ello se empleara MPI. Con esta versión se podrá adaptar el simulador al cluster en el que se va a ejecutar. Por último, se va a emplear un paradigma basado en cloud computing. Para ello, según las necesidades del escenario a simular, se emplearán más o menos máquinas virtuales. Finalmente, tras la implementación de cada uno de los simuladores, se procederá a evaluar el rendimiento de cada uno de ellos, realizando para ello una comparativa de tiempo y coste. Se empleara para ello dos ejemplos de escenarios reales.
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Railway infrastructures, Air switches design, Simulator
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