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Hafenbetriebsoptimierung durch vorausschauende eingebettete Zustandsüberwachung der Gleisinfrastruktur (HavenZuG) : BMVI-Förderprogramm IHATEC : gemeinsamer Schlussbericht der Verbundpartner

Baasch, Benjamin und Groos, Jörn Christoffer und Heusel, Judith und Jahan, Kanwal und Riedler, Wolfgang und Roth, Michael und Schulz, Sebastian und Hohls, Jens und Seliger, Kirstin und Hilt, Britta und Diest, K. v. und Gelzhäuser, Roman (2022) Hafenbetriebsoptimierung durch vorausschauende eingebettete Zustandsüberwachung der Gleisinfrastruktur (HavenZuG) : BMVI-Förderprogramm IHATEC : gemeinsamer Schlussbericht der Verbundpartner. Projektbericht. 114 S. doi: 10.2314/KXP:1859247458.

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Offizielle URL: https://www.tib.eu/de/suchen/id/TIBKAT:1859247458

Kurzfassung

In diesem Bericht werden die im Projekt HavenZuG durch die Verbundpartner erreichten Ergebnisse nach Arbeitspaketen gegliedert zusammengefasst. Dieser Bericht ergänzt die individuellen Schlussberichte der beteiligten Projektpartner. Nach einer knappen Projektübersicht erfolgt die Darstellung der Ergebnisse aus den Arbeitspaketen 1 bis 5 in den entsprechenden Abschnitten. Das in diesem Bericht nicht tiefergehend dargestellte sechste Arbeitspaket diente der Projektkoordination in Form von regelmäßigen Konsortialtreffen und Workshops.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/221559/
Dokumentart:Berichtsreihe (Projektbericht)
Titel:Hafenbetriebsoptimierung durch vorausschauende eingebettete Zustandsüberwachung der Gleisinfrastruktur (HavenZuG) : BMVI-Förderprogramm IHATEC : gemeinsamer Schlussbericht der Verbundpartner
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Baasch, BenjaminBenjamin.Baasch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1970-3964NICHT SPEZIFIZIERT
Groos, Jörn ChristofferJoern.Groos (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-3871-0756202124820
Heusel, JudithJudith.Heusel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0007-7573-6652NICHT SPEZIFIZIERT
Jahan, KanwalKanwal.Jahan (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0000-6977-239XNICHT SPEZIFIZIERT
Riedler, WolfgangWolfgang.Riedler (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Roth, MichaelM.Roth (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4812-346XNICHT SPEZIFIZIERT
Schulz, SebastianS.Schulz (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hohls, JensNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Seliger, KirstinNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hilt, BrittaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Diest, K. v.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gelzhäuser, RomanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
DOI:10.2314/KXP:1859247458
Seitenanzahl:114
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Tiefes neuronales Netz, Prädiktive Instandhaltung, Hafenbahn, Schienenverkehr, Zustandsüberwachung, Gleis, Hafenwirtschaft, Zustandsüberwachung
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 - CaRe4Rail - Capacity and Resilience 4 Rail
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrssystemtechnik > Informationsgewinnung und Modellierung, BS
Hinterlegt von: Groos, Jörn Christoffer
Hinterlegt am:12 Jan 2026 09:29
Letzte Änderung:12 Jan 2026 09:29

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