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Im Rahmen des Forschungsprojekts "Artificial Intelligence for Rail Inspection" (AIFRI) wird ein KI-Algorithmus entwickelt, um die Fehlererkennung und Bewertung bei der Auswertung von Schienenprüfungen mittels Ultraschall- und Wirbelstromprüfverfahren zu verbessern. Je nach Prüfverfahren werden relevante Schienenschädigungen (z. B. Head Checks) und Artefakte (z. B. Bohrungen) entsprechend analysiert und in einem parametrisierbaren digitalen Zwilling abgebildet, um anschließend die KI-Algorithmen trainieren zu können. Mit der Simulation können Prüffahrten virtuell durchgeführt und Schadensbilder für das KI-Training erzeugt werden, die das Verhalten komplexer Systeme reproduzieren, ohne dass das reale System benötigt wird. Die Modellannahmen sind dabei von erheblicher Bedeutung, denn unzureichende Modellannahmen führen leicht zu falschen Simulationsergebnissen. Um die Ergebnisse einer Simulation ordnungsgemäß darstellen zu können, ist das Simulationsmodell selbst zu überprüfen.
Die Vollständigkeit, Richtigkeit und Genauigkeit der Simulationsergebnisse werden anhand von realen Prüfungen verifiziert. Für die Verifikation der Ultraschallsimulation werden hier Stegbohrungen als Referenzreflektoren herangezogen. Als Testkörper stehen Schienensegmente mit unterschiedlichen Profiltypen sowie speziell angefertigte Testkörper mit schienenähnlicher Geometrie zur Verfügung. In den Testkörpern befinden sich künstliche und reale Schädigungen in Kopf-, Steg- und Fußbereich, sowie Bohrungen mit Nuten. Die Validierung der Wirbelstromsimulation erfolgt an Testkörpern, die aus Schienenköpfen gefertigt sind. Dabei werden die Signale für unterschiedliche Nuttiefen und Nutenpaare mit unterschiedlichen Abständen untersucht.
Für die Modellierung der Simulationsergebnisse verweisen wir auf das ebenfalls eingereichte Poster „Simulation von Ultraschall- und Wirbelstromprüfdaten für die Schienenprüfung“.
Das Projekt AIFRI wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Artificial Intelligence for Rail Inspection" (AIFRI) wird ein KI-Algorithmus entwickelt, um die Fehlererkennung und Bewertung bei der Auswertung von Schienenprüfungen mittels Ultraschall- und Wirbelstromprüfverfahren zu verbessern. Die Bandbreite möglicher Defekte und die Menge an Einflussgrößen auf die Schienenprüfung ist sehr groß, aber die Prüfdaten aus dem Feld bilden diese Bandbreite nicht balanciert ab und sind unzureichend gelabelt. Durch Simulationen werden große Mengen detailliert gelabelter Daten für relevante Schienenschädigungen und Artefakte bereitgestellt. Aus diesen Daten werden wiederum virtuellen Prüffahrten erstellt, die für das Training und die Validierung der KI genutzt werden können.
In unserem Poster stellen wir die Simulation dieser Ultraschall- und Wirbelstromprüfdaten vor. Dabei gehen wir im Detail auf die Themen CAD-Modellierung, Modellparameter, Simulationssoftware und Signalverarbeitung ein. Wir stellen ausgewählt die Simulation von Head Checks für Wirbelstromprüfverfahren und Bohrungsanrissen für Ultraschallprüfverfahren dar, da das Erkennen dieser Schädigungstypen bei der Schienenprüfung hohe Priorität innehat.
Für die Verifikation der Simulationsergebnisse verweisen wir auf den ebenfalls eingereichten Vortrag „Verifikation von Ultraschall- und Wirbelstromsimulationen bei der Schienenprüfung“.
Das Projekt AIFRI wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Artificial Intelligence for Rail Inspection" (AIFRI) wird ein KI-Algorithmus entwickelt, um die Fehlererkennung bei der Auswertung von Schienenprüfungen zu verbessern. Der Prozess der mechanisierten Schienenprüfung wird analysiert und die Schienenfehler sowie Artefakte werden in einem digitalen Zwilling abgebildet, um in einem weiteren Schritt die automatische Fehlererkennung und Klassifizierung mit KI-Algorithmen trainieren zu können. Zu diesem Zweck werden Ultraschalldatensätze auf der Grundlage der Regelwerke und Informationen aus der Instandhaltung mit einer Simulationssoftware erstellt, die Anzeigen der verschiedenen Schienenschädigungen und Artefakte enthalten.
Die Schienenfehler werden bei der Auswertung in Fehlerklassen eingeordnet, für das KI-Training priorisiert und auf Basis der von der DB Netz AG ausgewählten Informationen untersucht. Hierfür werden die Schienenfehler nach den für das KI-Training relevanten Merkmalen zerlegt und die Konfiguration der Parameter der Simulation entsprechend abgestimmt.
Für die Grundstruktur des Datensatzes wird ein Schienenmodell mit einer Länge von einem Meter für die Simulation eingesetzt, auf dessen Basis alle bei der Schienenprüfung zu verwendenden Prüfköpfe für den jeweiligen Reflektortyp betrachtet werden. Die simulierten Daten werden auf einer Testschiene im Labormaßstab validiert. Mögliche Einflussparameter wie z. B. der Signal-Rausch-Abstand sowie die Fahrgeschwindigkeit werden in den Datensätzen herangezogen. Die Zusammenstellung eines Testdatensatzes mit lokal veränderlichen Einflussgrößen erfolgt aus den simulierten Daten unter Verwendung der skriptbasierten Programmierumgebung Python und Matlab.
Das Projekt AIFRI wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.
Structural Health Monitoring (SHM) mittels geführter Ultraschallwellen ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung komplexer Bauteile und liefert umfangreiche Informationen über deren strukturelle Integrität. Die aufgezeichneten Signale sind jedoch komplex und werden daher zunehmend mittels KI verarbeitet, um Anomalien in der Systemintegrität automatisch zu erkennen. Eine Herausforderung dabei ist jedoch das Trainieren solcher KI-Modelle, da dafür große Mengen an Trainingsdaten inklusive diverser Schadensfälle benötigt werden, um eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Experimentelle Generierung dieser Daten ist wegen des enormen Zeit- und Kostenaufwands nicht möglich.
Eine Alternative hierfür bieten die numerischen Simulationen, da dadurch Trainingsdaten für beliebige Anzahl an Schadenskonfigurationen erzeugt werden können. Das Hauptproblem dabei ist jedoch die Abweichung zwischen den experimentellen und simulierten Daten (durch z.B. Abweichungen bei der Geometrie, Randbedingungen oder Materialparameter). Um diese Abweichungen zu reduzieren bzw. zu eliminieren, wird ein KI-Modell mit einer Autoencoder-Decoder Architektur vorgestellt, die mittels eines Experiments kalibriert werden kann und anschließend in der Lage ist, die Genauigkeit der Simulationsergebnisse nachträglich zu erhöhen.
The present work is part of the AIFRI project (Artificial Intelligence For Rail Inspection), where we and our project partners train a neural network for defect detection and classification. Our goal at BAM is to generate artificial ultrasound and eddy current training data for the A.I. This paper has an exploratory nature, where we focus on the simulation of eddy current signals for head check cracks, one of the most important rail surface defects. The goal of this paper is twofold. On the one hand, we present our general simulation setup. This includes geometric models for head check cracks with features like branching and direction change, a model for the HC10 rail testing probe, and the configuration of the Faraday simulation software.
On the other hand, we use the Faraday software to simulate eddy current testing signals with a strong focus on the influence of the damage depth on the signal, while differentiating between different crack geometries. Here, we observe an early saturation effect of the test signal at a damage depth of 2 mm (at a crack angle of 25◦ to the surface). That is about 2 mm earlier than we would expect from measurements at a crack angle of 90◦. This behavior will be investigated further in a future paper. Finally, we interpolate the simulated signals in a two-step curve fitting process. With these interpolations we may generate eddy current test signals for any damage depth within the simulated range.
The present work is part of the AIFRI project (Artificial Intelligence For Rail Inspection), where we and our project partners train a neural network for defect detection and classification. Our goal at BAM is to generate artificial ultrasound and eddy current training data for the A.I. This paper has an exploratory nature, where we focus on the simulation of eddy current signals for head check cracks, one of the most important rail surface defects. The goal of this paper is twofold. On the one hand, we present our general simulation setup. This includes geometric models for head check cracks with features like branching and direction change, a model for the HC10 rail testing probe, and the configuration of the Faraday simulation software.
On the other hand, we use the Faraday software to simulate eddy current testing signals with a strong focus on the influence of the damage depth on the signal, while differentiating between different crack geometries. Here, we observe an early saturation effect of the test signal at a damage depth of 2 mm (at a crack angle of 25◦ to the surface). That is about 2 mm earlier than we would expect from measurements at a crack angle of 90◦. This behavior will be investigated further in a future paper. Finally, we interpolate the simulated signals in a two-step curve fitting process. With these interpolations we may generate eddy current test signals for any damage depth within the simulated range.
Im Rahmen des Forschungsvorhabens AIFRI „Arteficial Intelligence for Rail Inspection“ wird der Prozess der mechanisierten Schienenprüfung in einem digitalen Zwilling abgebildet, um in einem zweiten Schritt mit KI-Algorithmen eine automatisierte Defekterkennung und -klassifizierung trainieren zu können. Hierzu werden relevante Schienenschädigungen und in der Schiene vorhandene Artefakte analysiert und in skalierbare Modelle übertragen.
Die Norm DIN EN 16729-1 „Bahnanwendungen - Infrastruktur - Zerstörungsfreie Prüfung an Schienen im Gleis - Teil 1: Anforderungen an Ultraschallprüfungen und Bewertungsgrundlagen“ gilt für die Prüfausrüstung von Schienenprüffahrzeugen und handgeführten Rollgeräten und legt die Anforderungen an die Prüfgrundsätze und -systeme bei der Prüfung verlegter Eisenbahnschienen fest, um vergleichbare Ergebnisse in Bezug auf Lage, Art und Größe der Unregelmäßigkeiten in den Schienen zu erhalten.
Um die Performance von Prüfsystemen in der Simulation zu evaluieren, wurden die in den Anhängen der DIN EN 16729-1 angegebenen Bezugsreflektoren als künstliche Reflektoren (nach Anhang A) und simulierte Reflektoren (nach Anhang B) in einem digitalen Zwilling mit einem Schienenprofil 54E4 nach DIN EN 13674-1 sowie mit vereinfachter Geometrie als virtuelle Testschienen abgebildet.
Die Simulationen wurden mit den in den Tabellen 3 und 4 nach DIN EN 16729-1 definierten Prüfkopfwinkeln durchgeführt. Die Rechnungen wurden im Labormaßstab an Testkörpern verifiziert und die Signal-Rausch-Abstände für Untersuchungen im Feld ermittelt.
Ergebnisse der Untersuchungen und Möglichkeiten der Anwendung werden vorgestellt.
Das Forschungsvorhaben wird durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) im Rahmen von mFund unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 gefördert.
The rails of modern railways face an enormous wear and tear from ever increasing train speeds and loads. This necessitates diligent non-destructive testing for defects of the entire railway system.
Non-destructive testing of rail tracks is carried out by rail inspection trains equipped with ultrasonic and eddy current test devices. However, the evaluation of the gathered data is mainly done manually with a strong focus on ultrasonic data, and defects are checked on-site using hand-held testing equipment. Maintenance measures are derived based on these on-site findings.
The aim of the AIFRI project (Artificial Intelligence For Rail Inspection) is to
- increase the degree of automation of the inspection process, from the evaluation of the data to the planning of maintenance measures,
- increase the accuracy of defect detection,
- automatically classify detected indications into risk classes.
These aims will be achieved by training a neural network for defect detection and classification. Since the current testing data is unbalanced, insufficiently labeled and largely unverified we will supplement fused, simulated eddy current and ultrasonic testing data in form of a configurable digital twin.
Non-destructive testing of rail tracks is carried out by using rail inspection cars equipped with ultrasonic and eddy current measurement. The evaluation of test data is mainly done manually, supported by a software tool which pre-selects relevant indications shown to the evaluators. The resulting indications have to be checked on-site using hand-held testing equipment. Maintenance interventions are then derived on the basis of these on-site findings.
Overall aim of the AIFRI (Artificial Intelligence For Rail Inspection) project - funded by the German Federal Ministry of Digital and Transport (BMDV) as part of the mFUND programme under funding code 19FS2014 – is to increase the degree of automation of the inspection process from the evaluation of the data to the planning of maintenance interventions. The accuracy of defect detection shall be increased by applying AI methods in order to enable an automated classification of detected indications into risk classes. For this purpose, data from both eddy current inspections and ultrasonic inspections will be used in combination.
Within the framework of this data-driven project, relevant defect patterns and artefacts present in the rail are analysed and implemented into a configurable digital twin. With the help of this digital twin virtual defects can be generated and used to train AI algorithms for detection and classification. With the help of reliability assessment trained AI algorithms will be evaluated with regard to the resulting quality in defect detection and characterisation.
A particular aspect of the development of AI methods is the data fusion of different NDT data sources: Thereby, synergies are used that arise from linking eddy current and ultrasonic inspection data in a combined model.
In the course of the project a demonstrator consisting of the developed IT-tool and an asset management system will be implemented and tested in the field using real-world data.
Seit beinahe 50 Jahren werden Zuverlässigkeitsbewertungen zerstörungsfreier Prüfverfahren erfolgreich in unterschiedlichen Industriebranchen eingesetzt. Dennoch gibt es weiterhin viele Vorbehalte, da die Bewertungsgrundlage nicht standardisiert ist und konkrete Handlungsanweisungen fehlen. Dem gegenüber steht die Anerkennung in der ZfP-Community. Es ist bisher nur Wenigen bekannt, dass dem Wissen über die Zuverlässigkeit eines zerstörungsfreien Prüfverfahren eineSchlüsselfunktion für die ZfP 4.0 zukommt.
Im Vortrag wird die Notwendigkeit für eine Norm oder eine Richtlinie zum Thema Zuverlässigkeitsbewertungen aufgezeigt. Es wird darauf eingegangen, warum es bisher (in Deutschland) noch keine Richtlinie gab und gibt und was der:die Anwender:innen aus einer Richtlinie zur Zuverlässigkeitsbewertung von ZfP-Prüfverfahren erwarten kann.
Es werden konkrete Schritte und Vorgehensweisen zur Bewertung der Zuverlässigkeit eines Verfahrens aufgezeigt; von der Definition eines Anwendungsfalls, über die Herstellung geeigneter Testkörper bis hin zur Durchführung und Bewertung von Prüfungen unter Einbeziehung von menschlichen Einflüssen. Die Beispiele umfassen sowohl Anwendungen aus dem Bauwesen als auch aus dem Maschinen- und Anlagenbau.
Der Vortrag fasst die bisherigen und geplanten Arbeiten in dem WIPANO Projekt „Normung für die probabilistische Bewertung der Zuverlässigkeit für zerstörungsfreie Prüfverfahren“ zusammen.
Bei der simulationsunterstützten Planung kritischer Ultraschallprüfaufgaben ist die detaillierte Kenntnis der Parameter der eingesetzten Prüfköpfe von entscheidender Bedeutung. Durch die, in den Regelwerken (DIN EN ISO 22232-2) zugelassenen Toleranzen bei der Herstellung der Prüfköpfe sind einige Prüfkopfparameter nur ungefähr bekannt. Durch die Alterung von Prüfköpfen und Verschleiß können auch Parameter variieren, die nicht vollständig durch die erforderliche Justierung ausgeglichen werden können. Daher sind zusätzlichen Vorversuche oft unvermeidlich. In dieser Arbeit wurden nach einer statistischen Versuchsplanung (DoE) Untersuchungen zur relativen Echo-Empfindlichkeit von konventionellen Prüfköpfen durchgeführt. Die Auswertung wurde für prüfkopfbezogene und personenbezogene Stichproben durchgeführt. Es wird gezeigt, wie weit die Daten um den Zentralwert herum verteilt sind bzw. wie sehr sich das Testobjekt im untersuchten Merkmal unterscheidet. Gerade in Hinblick auf die Beurteilung der intrinsischen Fähigkeit von Prüfverfahren und der Human Factors wird das POD-Analysekonzept zur quantitativen Bewertung der Zuverlässigkeit weiterentwickelt. Die HF-Quantifizierung bezieht sich auf verschiedene Faktoren und Methoden, die in der Veröffentlichung von M. Bertovic et al. [1] ausführlich beschrieben wurden. Die Schritte, die für das Bewertungsverfahren zur POD-Analyse erforderlich sind, werden in der Veröffentlichung von D. Kanzler et al. [2] detailliert dargestellt. Die grundlegenden Anforderungen an die Testkörpersätze für die POD-Analyse wurden in der Publikation von A. Jüngert et al. [3] zusammengefasst. Diesbezüglich wurden mit Hilfe von Simulationsrechnungen die möglichen Abweichungen an Beispielen der im Projekt norm- POD ausgewählten Prüfanordnungen dargestellt. Die Ergebnisse wurden Messungen an Testkörpern gegenübergestellt.
Zur Simulation des Schallfeldes von beliebig geformten konventionellen Schallquellen existieren viele Ansätze (EFIT, GPSS). Sie alle basieren auf der Annahme eines monochromatischen akustischen Signals, was meist eine gültige Annäherung darstellt. Allerdings sind bei thermoakustischen Quellen aufgrund ihrer Funktionsweise und der hohen Bandbreite viele der existierenden Ansätze nicht direkt anwendbar und können Beobachtungen bei der Vermessung von thermoakustischen Wandlern nicht vollständig abbilden und erklären.
In diesem Beitrag wurde die bekannte Methode der generalisierten Punktquellensynthese (GPSS) für die Berechnung von Schallfeldern von thermoakustischen Schallquellen angewendet. Dabei gehen zahlreiche Parameter wie die Dicke und Geometrie der leitfähigen Schicht, Krümmung des Substrats, sowie die Signalform der Anregung in die Simulation ein. Neu an dem präsentierten Ansatz ist die Abweichung von der üblichen monochromatischen Annäherung und die Berücksichtigung der großen Bandbreite von thermoakustischen Wandlern. Für die Validierung der Simulationen wurden Schallfelder von Quellen mit bekannter Anregung und Geometrie breitbandig durch ein optisches Mikrofon vermessen.
Rail inspection performed by ultrasonic rail inspection trains is a complex and challenging process. A large number of variables and parameters given by the environment, the track and the testing-system have an influence on the overall performance of the inspection and the inspection result. Typically the parameter vary in a combination depending on the track condition.
To evaluate the individual influence of each relevant variable, simulation tools can be used. Therefore the entire inspection process has to be transferred into a model using combined modelling techniques.
The goal of this work is to model an instrumented ultrasonic test run with a rail inspection train with the parameters varied by a script over a virtually driven distance.
Rail inspection performed by ultrasonic rail inspection trains is a complex and challenging process. A large number of variables and parameters given by the environment, the track and the testing-system have an influence on the overall performance of the inspection and the inspection result. Typically the parameter vary in a combination depending on the track condition.
To evaluate the individual influence of each relevant variable, simulation tools can be used. Therefore the entire inspection process has to be transferred into a model using combined modelling techniques.
The goal of this work is to model an instrumented ultrasonic test run with a rail inspection train with the parameters varied by a script over a virtually driven distance.
In diesem Vortrag werden die aktuellen Techniken für die angewandte mechanisierte Schienenprüfung dargestellt und Perspektiven für die Zukunft der handgeführten und fahrzeuggeführten Prüftechnik aufgezeigt. Insbesondere wird hier die bildhafte Darstellung, der zusätzliche Nutzen von Arraysensoren sowie die Möglichkeiten der Simulation von Schienenfehlern vorgestellt.
Bei der mechanisierten Prüfung von verlegten Eisenbahnschienen mit Schienenprüfzügen werden große Prüfdatenmengen mit einer komplexen Prüfkopfanordnung in kurzer Zeit bei hohen Prüfgeschwindigkeiten aufgenommen. Der Typ und der Zustand des Gleises kann während der Prüfung in schnellem Wechsel streckenabhängig variieren, z.B. unterschiedliche Schienentypen oder Abnutzung sowie beim Durchfahren von Weichenstraßen. Der logistische Aufwand diese Prüfung insgesamt durchzuführen ist dabei sehr hoch und eine Wiederholung der Prüfung in einem kurzen Zeitintervall nicht möglich.
Es werden während der Prüfdatenaufnahme bereits Datenreduktionsverfahren, Rekonstruktionsverfahren und Online-Parametervariationen eingesetzt, um die Ergebnisdaten zum einen in Ihrer Menge zu begrenzen zum anderen auf die lokalen Geometrie- und Zustandsänderungen des Prüfobjektes Schiene zu reagieren.
Im Regelwerk EN 16729-1 „Zerstörungsfreie Prüfung an Schienen im Gleis -Teil 1: Anforderungen an Ultraschallprüfungen und Bewertungsgrundlagen“ werden Bezugsreflektoren definiert, um die Leistung automatisierter Ultraschallsysteme für die Schienenprüfung zu verifizieren.
Um die Einflüsse der komplexen Randbedingungen der mechanisierten Schienenprüfung auf das Prüfergebnis evaluieren zu können, wurde ein Softwarewerkzeug erarbeitet, mit dem eine Prüffahrt auf einer Schiene simuliert werden kann. Basierend auf der Datenaufnahme mit dem Glassy-Rail-Diagramm können alle relevanten Prüfparameter und Artefakte in Schienen sowie Störeinflüsse bei der Simulation berücksichtigt werden.
Die Simulation von Ultraschallausbreitung ist ein wesentliches Hilfsmittel zur Optimierung von Prüfanordnungen und wird zunehmend in der Prüfvorbereitung eingesetzt. Eisenbahnschienen sind Bauteile mit komplexer Geometrie und im eingebauten Zustand eingeschränkter Zugänglichkeit. Bei der Prüfung im Feld entstehen aus der Schienengeometrie komplexe Echosignale mit Formanzeigen, die schwer zu interpretieren sind.
Für das bessere Verständnis der Schallausbreitung in der Eisenbahnschiene wird diese in einem ersten Schritt mit Hilfe verschiedener Ansätze modelliert. Hierbei werden Finite Elemente Methoden und semi-analytischen Modelle verwendet. In einem zweiten Schritt werden die Ergebnisse der Simulationsmodelle einander gegenübergestellt und mit Messungen an realen Schienen verglichen.
Ziel dieser Untersuchungen ist die Validierung von Simulationsverfahren mit Hilfe von Messdatensätzen und Überprüfung der Anwendbarkeit bei der Bewertung von Ergebnissen der Schienenprüfung.
Die Simulation von Ultraschallausbreitung ist ein wesentliches Hilfsmittel zur Optimierung von Prüfanordnungen und wird zunehmend in der Prüfvorbereitung eingesetzt.
Eisenbahnschienen sind Bauteile mit komplexer Geometrie und im eingebauten Zustand eingeschränkter Zugänglichkeit. Bei der Prüfung im Feld entstehen aus der Schienengeometrie komplexe Echosignale mit Formanzeigen, die schwer zu interpretieren sind.
Für das bessere Verständnis der Schallausbreitung in der Eisenbahnschiene wird diese in einem ersten Schritt mit Hilfe verschiedener Ansätze modelliert. Hierbei werden Finite Elemente Methoden und semi-analytischen Modelle verwendet. In einem zweiten Schritt werden die Ergebnisse der Simulationsmodelle einander gegenübergestellt und mit Messungen an realen Schienen verglichen.
Ziel dieser Untersuchungen ist die Validierung von Simulationsverfahren mit Hilfe von Messdatensätzen und Überprüfung der Anwendbarkeit bei der Bewertung von Ergebnissen der Schienenprüfung.
Die Simulation von Ultraschallausbreitung ist ein wesentliches Hilfsmittel zur Optimierung von Prüfanordnungen und wird zunehmend in der Prüfvorbereitung eingesetzt. Eisenbahnschienen sind Bauteile mit komplexer Geometrie und im eingebauten Zustand eingeschränkter Zugänglichkeit. Bei der Prüfung im Feld entstehen aus der Schienengeometrie komplexe Echosignale mit Formanzeigen, die schwer zu interpretieren sind.
Für das bessere Verständnis der Schallausbreitung in der Eisenbahnschiene wird diese in einem ersten Schritt mit Hilfe verschiedener Ansätze modelliert. Hierbei werden Finite Elemente Methoden und semi-analytischen Modelle verwendet. In einem zweiten Schritt werden die Ergebnisse der Simulationsmodelle einander gegenübergestellt und mit Messungen an realen Schienen verglichen.
Ziel dieser Untersuchungen ist die Validierung von Simulationsverfahren mit Hilfe von Messdatensätzen und Überprüfung der Anwendbarkeit bei der Bewertung von Ergebnissen der Schienenprüfung.