XLI. Internationales μ-Symposium – Bremsen-Fachtagung

doi:10.51202/9783186821126

XLI. Internationales μ-Symposium – Bremsen-Fachtagung

XLI International μ-Symposium - Brake Conference

Series: Verkehrstechnik/Fahrzeugtechnik

Volume 821 1. Edition 2024

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doi.org/10.51202/9783186821126
ISBN print: 978-3-18-382112-9
ISBN online: 978-3-18-682112-6
VDI Verlag, Düsseldorf VDI Verlag, Düsseldorf

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Zusammenfassung

Das µ-Symposium ist ein seit mehr als 40 Jahren etabliertes Forum für den fachlichen Austausch von Forschern und Entwicklern aus Wirtschaft und Institutionen auf dem Gebiet der Bremsentechnik. Die Konferenz startet mit dem Thema der Wirksamkeit von Metallsulfiden in Bremsbelägen (Tribotecc). Der mittlere Abschnitt ist verschiedenen Ansätzen in der Methodik gewidmet: kennfeldbasierte Vorhersage von Nfz-Bremspartikelemissionen (Link Engineering) und digital unterstützte Produktentwicklung von feinstauboptimierten Bremssystemen am Beispiel ICE und BEV (HPL Technologies). Der Einsatz von KI in der visuellen Zustandsüberwachung erlaubt uns einen Einblick in den Bereich Schienenfahrzeugtechnik (DB Cargo). Forschungsthemen bilden den letzten Vortragsblock: Partikelverstärkte Aluminiummatrix-Werkstoffe als alternative Reibbeläge (TU Chemnitz) sowie Data Science und Bremsenmodelle (SiDyS). Inhaltsverzeichnis / Content Wirkmechanismen von Metallsulfiden in Bremsbelägen ........1 Lars Hensgen, Fabian Hofmann Kennfeldbasierte Vorhersage von Nfz-Bremspartikelemissionen .......................10 Hartmut Niemann, Maximilian Hense Digital unterstützte Produktentwicklung von feinstaubo...

Schlagworte

Bremsbeläge Metallsulfide Bremspartikel Bremsstaub Güterwagen Schienenfahrzeuge KI Aluminiummatrix-Werkstoffe Data Science Brake linings metal sulphides brake emissions brake dust freight wagon railed vehicles AI aluminium matrix composites data science

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I–VI Titelei/Inhaltsverzeichnis I–VI
1–9 Wirkmechanismen von Metallsulfiden in Bremsbelägen Lars Hensgen, Fabian Hofmann Lars Hensgen, Fabian Hofmann 1–9
10–20 Kennfeldbasierte Vorhersage von Nfz-Bremspartikelemissionen Hartmut Niemann, Maximilian Hense Hartmut Niemann, Maximilian Hense 10–20
21–43 Digital unterstützte Produktentwicklung von feinstauboptimierten Bremssystemen am Beispiel von ICE und BEV Tobias Phillip Utsch, Simon Storms Tobias Phillip Utsch, Simon Storms 21–43
44–51 Einsatz von KI in der visuellen Zustandsüberwachung von Güterwagen bei DB Cargo Vitali Rjasanzew-Frey Vitali Rjasanzew-Frey 44–51
52–68 Partikelverstärkte Aluminiummatrix-Werkstoffe als alternative Reibbelage Christiane Wächtler Christiane Wächtler 52–68
69–87 Data Science und Bremsenmodelle Georg P. Ostermeyer Georg P. Ostermeyer 69–87
88–95 Reaction Mechanisms of Metal Sulfides in Brake Pads Lars Hensgen, Fabian Hofmann Lars Hensgen, Fabian Hofmann 88–95
96–105 Map-based prediction of commercial vehicle brake emissions Hartmut Niemann, Maximilian Hense Hartmut Niemann, Maximilian Hense 96–105
106–127 Digitally supported engineering of fine dust-optimised brake systems using the example of ICE and BEV Tobias Phillip Utsch, Simon Storms Tobias Phillip Utsch, Simon Storms 106–127
128–136 Use of AI in the Visual Condition Monitoring of Freight Wagons at DB Cargo Vitali Rjasanzew-Frey Vitali Rjasanzew-Frey 128–136
137–152 Particle-reinforced aluminium matrix composites as alternative brake linings Christiane Wächtler Christiane Wächtler 137–152
153–174 Data Science and Brake Models Georg P. Ostermeyer Georg P. Ostermeyer 153–174

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