Modellierung

Bisherige Ansätze zur detailgetreuen Modellierung der Brandausbreitung in Schienenfahrzeugen sind nur mit einer Vielzahl an Experimenten, aufwendiger Optimierung und umfangreichen Variantenberechnungen möglich. In diesem Projekt werden zwei sich gegenseitig ergänzende KI-Ansätze erforscht und implementiert, welche einerseits die für die Materialparameter notwendigen Optimierungsberechnungen komplett reduzieren (KI-System Material – KIM) und parallel dazu den hohen Rechenaufwand für Variationsberechnungen des gesamten Fahrzeuges drastisch verkürzen (KI-System Brand – KIB). Mit KIM wird es möglich, allein aus den Daten weniger Tests, hier des Cone Calorimeters, die notwendigen Materialparameter zu ermitteln. Dieser Test wird bereits für den nach einer europäischen Norm (EN 45545-2) erforderlichen Brandschutznachweis aller maßgebenden Bauteile von Schienenfahrzeugen verwendet, sodass mit dem zu erforschenden KI-Ansatz in Zukunft kein zusätzlicher Aufwand für die Bemessungsbrandsimulationen erzeugt wird. Das KIB zielt auf eine schnelle Berechnung der Brandausbreitung selbst. Hier sollen die kostenintensiven herkömmlichen Modelle für die Variantenberechnung des Bemessungsbrandes ersetzt werden.

Die für das Training der KI-Systeme notwendigen Daten werden sowohl aus Experimenten im Labor- und Realmaßstab bezogen als auch synthetisch erzeugt. Diese Datenbank wird öffentlich zur Verfügung gestellt und bei jedem Einsatz der KI-Systeme um neue Daten ergänzt. So können die KI-Systeme kontinuierlich weitertrainiert werden. Zentral ist in diesem Projekt die Validierung, kombiniert mit der Bewertung der Unsicherheiten der KI-Systeme.

Die in diesem Projekt erarbeiteten Methoden werden so weit verallgemeinert werden, dass sie auch außerhalb des Schienenverkehrs weiterverwendet werden können, wie z.B. im vorbeugenden Brandschutz oder bei Waldbränden. Diese weltweit einzigartigen KI-Systeme werden ganz neue Perspektiven für den Brandschutz in der Anwendung und Forschung eröffnen.