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KI-MeZIS - Gemeinschaftlicher Abschlussbericht

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

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

Abstract

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.

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/215516/
Document Type:Monograph (Project Report)
Title:KI-MeZIS - Gemeinschaftlicher Abschlussbericht
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthor's 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/0000-0001-8319-9817UNSPECIFIED
Buhr, AlexanderAlexander.Buhr (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6805-2531192603238
Köppel, MartinDB InfraGO AGUNSPECIFIEDUNSPECIFIED
Stark, FlorianIndustial Analytics GmbHUNSPECIFIEDUNSPECIFIED
Lauer, DanielaDB InfraGO AGUNSPECIFIEDUNSPECIFIED
Herrmann, TobiasInstitut für Bahntechnik GmbHUNSPECIFIEDUNSPECIFIED
Date:2025
Refereed publication:Yes
Open Access:No
DOI:10.34657/20178
Status:Published
Keywords:Künstliche Intelligenz, Lasten, Lastkollektive, Aerodynamische Lasten, Beschussversuche, Versuche, Fallversuche, Aufprallerkennung, Überrollerkennung
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Transport
HGF - Program Themes:Rail Transport
DLR - Research area:Transport
DLR - Program:V SC Schienenverkehr
DLR - Research theme (Project):V - RoSto - Rolling Stock
Location: Göttingen , Stuttgart
Institutes and Institutions:Institute of Vehicle Concepts > Vehicle Architectures and Lightweight Design Concepts
Institute for Aerodynamics and Flow Technology > Ground Vehicles
Deposited By: Winkler-Höhn, Robert
Deposited On:24 Sep 2025 09:20
Last Modified:24 Sep 2025 09:20

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