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RailDefControl

Entwicklung einer Hohllagendetektion bei Eisenbahnschienen durch Messung der Beschleunigung der Schienendeformation bei Zugüberfahrten

STB_KI_Zug

Projektbeschreibung

Ziel von RailDefControl ist ein robustes Mess- und Monitoringsystem, das Gleisabschnitte im Regelbetrieb überwacht und Schienenhohllagen nahezu in Echtzeit erkennt. Dafür werden Beschleunigungen der Schienenbewegung bei Zugüberfahrten gemessen, sensornah gefiltert und integriert, um daraus Verformungswege zu bestimmen und automatisiert zu bewerten (inkl. Ampelsystem und Alarmierung). Ergänzend werden numerische Modelle entwickelt, um Umgebungs- und Untergrund­einflüsse (feste Fahrbahn / Schotter, Temperatur usw.) abzubilden und die Zuverlässigkeit der Detektion zu erhöhen.

Schwerpunkte des Projekts

  • Entwicklung eines witterungsbeständigen Beschleunigungsmesssystems für den dauerhaften Gleiseinsatz.

  • In-situ-Datenverarbeitung: Filterung, Detrending und zweifache numerische Integration; Datenreduktion 90 % vor Upload.

  • Zugklassifikation (Geschwindigkeit, Achsabstände, Achslasten) für eine zugklassen-individuelle Bewertung.

  • Alarmierung & Prognose: Grenzwertprüfung, Trendanalyse und vorausschauende Warnung.

  • Numerische Simulationen (u. a. FE-Modelle) zur Untersuchung von Einflussfaktoren und Kalibrierung.

Alles auf einen Blick

  • Icon Kalender

    Laufzeit
    01.06.2023 - 31.05.2025

  • Icon Tag

    Forschungsbereich
    Structural Health Monitoring, Infrastruktur, Schienendeformation

  • Icon Abzeichen Euro

    Finanzierung
    Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK): 216.757€

  • handshake

    Projektpartner
    Gantner Instruments Test & Measurement GmbH

 

Forschungsmethoden & Vorgehen

1

Standardisierte Befragung von Lehrkräften

Die Datenerhebung erfolgt mittels Fragebogen unter Fachkonferenzvorsitzenden, um deren Wahrnehmungen, Einstellungen und Erwartungen systematisch zu erfassen.

2

Operationalisierung zentraler Implementationsdimensionen

Die Wahrnehmung der Reform wird anhand etablierter Dimensionen wie Vorteil, Passung, Komplexität und Umsetzbarkeit differenziert analysiert.

3

Faktoren- und Clusteranalyse zur Typenbildung

Durch Hauptkomponenten- und Clusteranalysen werden unterschiedliche Lehrkräftetypen identifiziert, die sich in ihren fachlichen und didaktischen Orientierungen unterscheiden.

4

Zugklassifikation

Bestimmung von Geschwindigkeit, Achsabständen und-lasten aus den Messdaten; Abgleich mit Zugklassen.

5

Alarmierung & Prognose

Grenzwertprüfung (DB-Richtlinien), Trend-/Zeitreihenanalyse und Benachrichtigung (E-Mail/SMS).

6

Numerische Modelle

FE-Modelle für Stützpunkt (nichtlineare Feder-/Dämpferkennlinien) und Schiene; Simulation von Untergrund/Temperatur/Rate; Kalibrierung an Messdaten.

7

Validierung & Optimierung

Funktionstests, Parameterstudien (Samplingrate/Filter), Feintuning der Algorithmen.

Das Projektteam

stb_daniel_sahm_v2

AR Dr.-Ing. Daniel Sahm

Akademische*r Rat*Rätin auf Zeit

Leiter Arbeitsgruppe Metallkunde und technische Physik im Ingenieurwesen

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Sebastian Korte M.Sc.

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in

Doktorand

Fördermittelgeber und Kooperationspartner

Förderung: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK), Programm ZIM – FuE-Kooperationsprojekt

 

Industriepartner: Gantner Instruments Test & Measurement GmbH