Leich, Andreas und Kornfeld, Nils und Niemeijer, Joshua und Kaiser, Max und Jäckle, Marcel (2023) Erkennung von Rissen mittels maschinellen Lernens. EI - Der Eisenbahningenieur, Seiten 38-43. Tetzlaff Verlag. ISSN 0013-2810.
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Kurzfassung
Instandhaltung ist eines der zentralen Themen für den Betreiber eines Schienennetzes. Um einen planmäßigen Schienenverkehr sicherzustellen, muss die zugrunde liegende Infrastruktur betriebsbereit gehalten werden. Dies geschieht, indem der momentane technische bzw. betriebliche Zustand der Infrastruktur bestimmt wird und Schäden, wie z. B. Risse in Schwellen, rechtzeitig erkannt werden. Vor diesem Hintergrund wird in diesem Beitrag dargestellt, wie ein modernes Verfahren des maschinellen Lernens für die Erkennung von Rissen in Bahnschwellen in das bestehende Erfassungssystem eines Messzuges der DB Netz AG (DB Netz) integriert worden ist.
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/201068/ | ||||||||||||
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Dokumentart: | Zeitschriftenbeitrag | ||||||||||||
Titel: | Erkennung von Rissen mittels maschinellen Lernens | ||||||||||||
Autoren: |
*DLR corresponding author | ||||||||||||
Datum: | März 2023 | ||||||||||||
Erschienen in: | EI - Der Eisenbahningenieur | ||||||||||||
Open Access: | Ja | ||||||||||||
In SCOPUS: | Nein | ||||||||||||
In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||||||
Seitenbereich: | Seiten 38-43 | ||||||||||||
Verlag: | Tetzlaff Verlag | ||||||||||||
ISSN: | 0013-2810 | ||||||||||||
Stichwörter: | Risserkennung, Instandhaltung, Machine Learning | ||||||||||||
DLR - Schwerpunkt: | Verkehr | ||||||||||||
DLR - Forschungsgebiet: | V SC Schienenverkehr | ||||||||||||
Standort: | Berlin-Adlershof , Braunschweig | ||||||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Verkehrssystemtechnik Institut für Verkehrssystemtechnik > Informationsgewinnung und Modellierung, BA Institut für Verkehrssystemtechnik > Kooperative Systeme, BS Institut für Verkehrssystemtechnik > Informationsgewinnung und Modellierung, BS |
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