KI-MeZIS - KI-Methoden in der Zustandsüberwachung und bedarfsangepassten Instandhaltung von Schienenfahrzeugstrukturen; individueller Schlussbericht

Abstract

Im Schienenverkehr stellt die Instandhaltung von Fahrzeugstrukturen eine besondere Herausforderung dar. Fahrzeuge sind über lange Zeiträume im Einsatz und werden dabei sowohl dynamischen als auch außergewöhnlichen mechanischen Belastungen ausgesetzt. Eine kontinuierliche Zustandsüberwachung kann helfen, Schäden frühzeitig zu identifizieren und den Instandhaltungsbedarf präziser zu bestimmen. Genau an diesem Punkt setzt das Verbundprojekt "KI-MeZIS" an. Ziel ist es, moderne KI-Methoden für die strukturelle Zustandsüberwachung von Schienenfahrzeugen nutzbar zu machen und so die Entwicklung hin zu einer zustands- und bedarfsorientierten Instandhaltung zu fördern. Damit wird eine Brücke geschlagen zwischen klassischer Strukturüberwachung und datengestützter, intelligenter Auswertung von Betriebszuständen. Der Beitrag des Instituts für Maschinenelemente (IMA) der Universität Stuttgart liegt in der Entwicklung und Umsetzung eines Sensorkonzepts für die Frontstruktur eines Erprobungsträgers, der Durchführung physikalischer Versuche, der numerischen Analyse und der Ableitung technischer Empfehlungen. Die Arbeiten stützen sich auf reale Streckenversuche, Finite-Elemente-Analysen sowie Prüfstandversuche mit Originalbauteilen. Die daraus gewonnenen Daten dienen als Grundlage für die spätere Integration in KI-gestützte Instandhaltungskonzepte. Zudem werden auf dieser Basis Methoden zur strukturellen Schadensbewertung weiterentwickelt und mit praxisorientierten Empfehlungen verknüpft. Datei-Upload durch TIB