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KI-MeZIS - Gemeinschaftlicher Abschlussbericht

Winkler-Höhn, Robert und Laporte, Mathilde und Bell, James und Buhr, Alexander und Köppel, Martin und Stark, Florian und Lauer, Daniela und Herrmann, Tobias (2025) KI-MeZIS - Gemeinschaftlicher Abschlussbericht. Projektbericht. doi: 10.34657/20178.

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Offizielle URL: https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/21161

Kurzfassung

Die Digitalisierung und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) revolutionieren die Gestaltung und den Betrieb zukünftiger Schienenfahrzeuge. Schlüsselkomponenten sind Sensoren zur Zustandsüberwachung und Ereignisdetektion, deren Daten von KI analysiert werden. Aktuelle Schienenfahrzeuge sind nur rudimentär mit solchen Sensoren ausgestattet, was sich mit zunehmender Automatisierung ändern muss. Hauptanwendungsfälle für KI und zu-sätzliche Sensorik sind: Ereigniserkennung: Einschläge, Schäden, Kollisionen und Überrollungen Zustandsorientierte Instandhaltung Fahrzeugauslegung Im Rahmen dieses Projektes wurden Technologien für die Zustandserkennung entwickelt. Es wurde ein Testfahrzeug ausgestattet, welches im regulären Schienennetz unterwegs war. Somit konnte ein Technologiereifegrad von 6 erreicht werden. In dieser Dokumentation werden die Ergebnisse das Forschungsprojektes dargestellt.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/215516/
Dokumentart:Berichtsreihe (Projektbericht)
Titel:KI-MeZIS - Gemeinschaftlicher Abschlussbericht
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Winkler-Höhn, RobertRobert.Hoehn (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0003-1116-6786192603234
Laporte, MathildeMathilde.Laporte (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4620-3634192603237
Bell, JamesJames.Bell (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8319-9817NICHT SPEZIFIZIERT
Buhr, AlexanderAlexander.Buhr (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6805-2531192603238
Köppel, MartinDB InfraGO AGNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Stark, FlorianIndustial Analytics GmbHNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Lauer, DanielaDB InfraGO AGNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Herrmann, TobiasInstitut für Bahntechnik GmbHNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2025
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
DOI:10.34657/20178
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Künstliche Intelligenz, Lasten, Lastkollektive, Aerodynamische Lasten, Beschussversuche, Versuche, Fallversuche, Aufprallerkennung, Überrollerkennung
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Schienenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V SC Schienenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - RoSto - Rolling Stock
Standort: Göttingen , Stuttgart
Institute & Einrichtungen:Institut für Fahrzeugkonzepte > Fahrzeugarchitekturen und Leichtbaukonzepte
Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik > Bodengebundene Fahrzeuge
Hinterlegt von: Winkler-Höhn, Robert
Hinterlegt am:24 Sep 2025 09:20
Letzte Änderung:24 Sep 2025 09:20

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