LRVTwin - Ein digitaler Stadtbahnzwilling

Zum Projekt

Bei LRVTwin handelt es sich um ein Verbundvorhaben, welches im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND des BMDV gefördert wird. Das Projekt wird von Partnern aus Wirtschaft, Forschung und Verkehrsbetrieben bearbeitet und bei einem Projektvolumen von. ca. 3 Mio EUR zu einem Anteil von 74 % vom BMDV unterstützt. Zu den Partnern gehören neben der TU Dresden: Leipziger Verkehrsbetriebe GmbH, Dresdner Verkehrsbetriebe AG, Robotron Datenbank-Software GmbH, IFTEC GmbH & Co. KG, SDS Schwingungs Diagnose Service GmbH, Estino GmbH, Leichtbau-Zentrum Sachsen GmbH und das Fraunhofer Institut für Keramische Technologien und Systeme.

Inhalt

Der zuverlässige Betrieb einer Straßenbahnflotte erfordert Kenntnisse zum Zustand von Bahn und Strecke. Automatisierte Erfassungen dieser Informationen finden derzeit nicht statt. Stichprobenartige Erhebungen und fristgebundene Wartungen führen zu ungenauen Informationen und erheblichen Kostenaufwendungen. Die Auswertung dieser Informationen lässt derzeit nur unzureichende Aussagen zu, da geeignete Korrelationsmethoden und Analyseverfahren fehlen.

Im Fokus steht die Methodenentwicklung zur Rekonstruktion von Signalen mit hohem Informationsgehalt aus einfach zugänglichen Messgrößen. Maschinelles Lernen erlaubt die Herstellung solch komplexer Zusammenhänge auf Basis großer Datenmengen. Diese Daten werden durch eine Messstraßenbahn 2.0 generiert. Datenverarbeitung und Informationsbereitstellung werden adressiert. Erkenntnisse bezüglich Bahn- und Streckenzustand werden zur optimierten Flottennutzung bereitgestellt und visualisiert.

Projektziele

Ziel des Projektes ist die gesteigerte Verfügbarkeit einer Straßenbahnflotte durch Auswertung von Standardsensoren, welche in jeder Bahn verfügbar sind. Erkenntnisse zu Zustand der Bahn und Strecke ermöglichen einen zielgerichteten Flotteneinsatz und reduzieren Folgekosten bei der Instandhaltung. Die Steigerung der Bahnzuverlässigkeit erhöht die Akzeptanz des ÖPNV in der Bevölkerung. Finanzielle Vorteile entstehen für Betreiber und Nutzer.

Nutzen

Es entsteht das Best-Practice-Beispiel einer digitalisierten Straßenbahnflotte mit gesteigerter Verfügbarkeit und optimierter Instandhaltung. Reduzierte Kosten werden an Kunden weitergegeben. Eine Steigerung der Attraktivität des ÖPNV ist zu erwarten. Bahn- und Netzzustand liegen digital vor und werden von der Einzelbahn auf die digitale Flotte erweitert. Die Übertragbarkeit wird an zwei Netzen in Leipzig und Dresden demonstriert. Die Erweiterung auf weitere Städte und Verkehrsmittel wird perspektivisch erwartet.

Projektleitung

Dr.-Ing. Peter Hantschke

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Kontaktinformationen

Professur für Numerische und Experimentelle Festkörpermechanik

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Besuchsadresse:

MAR30, Zimmer 156 Marschnerstraße 30

01307 Dresden

work Tel.

Projektmitarbeiter

Dipl.-Ing. Leonhard Heindel