Vorstellungsvortrag im Seminar Meteorologie im

Vorstellungsvortrag im Seminar

Meteorologie im Verkehrswesen im SS 2021

“Reibwert und Trajektorienanalyse”

Claudia Leschik (claudia.leschik@dlr.de)

Institut für Verkehrssystemtechnik (TS), Braunschweig / Berlin

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR)

https://www.dlr.de/ts/

18.05.2021

2 | Claudia Leschik | Reibwert und Trajektorienanalyse | 18.05.2021

Hintergrund

2010 Abitur in Lübben, Spreewald

2010 - 2016 Bachelor of Science, Meteorologie (FU Berlin)

2014 - 2019 Studentische Hilfskraft (TU Berlin, Fachgebiet: Kraftfahrzeuge)

2016 - 2020 Master of Science, Meteorologie (FU Berlin)

seit Mai 2020 Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Doktorandin (DLR)

(Berlin / Braunschweig)

Abbildung 1: (v.l.n.r) Bienenkasten im Botanischen Garten Berlin, Messfahrzeug KFZB in Linthe, KNN Reibwertschätzung eigene MA

Teil 1:

“Unfallvermeidung durch Reibwertprognosen”

an der TU Berlin, Fachbereich Kraftfahrzeuge08.2014 – 09.2019

• Maßgeblicher Einfluss auf den Reibwert:

• Reifeneigenschaften (Mischung, Laufstreifen, …)

• Fahrbahneigenschaften (Geometrie, Fahrbahndecke, …)

• Fahrzeugeigenschaften (Geschwindigkeit, Radstellung, …)

• Zwischenmedium (Zwischenschichtzustand, Schichtdicke, …)

Abbildung 2: VZ 114

"Schleudergefahr"

Unfallvermeidung durch ReibwertprognoseReibwertpotentialschätzung

Unfallvermeidung durch ReibwertprognoseKurzer Exkurs: Reibung / Reibwert – Coulombsche Reibung

𝑣 = 0

՜𝐹𝑁 = −

՜𝐹𝐺՜

𝐹𝑁

՜𝐹𝐺

՜𝐹𝑁 . . . Normalkraft

՜𝐹𝐺 . . . Gewichtskraft

Gravitations- und Normalkraft

՜𝐹𝑁

՜𝐹𝐺

՜𝐹𝑅

՜𝐹

՜𝐹𝑅 . . . Reibungskraft

՜𝐹 . . . Kraft

Haftreibungskraft

՜𝐹𝑁

՜𝐹𝐺

՜𝐹𝑅𝐻

՜𝐹

՜𝐹𝑅𝐻 . . . Haftreibungskraft

՜𝐹 . . . Kraft

𝑣 = 0

՜𝐹 =

՜𝐹𝑅𝐻

՜𝐹𝐺

՜𝐹𝑁

Haftreibungskraft

Beispiele für Haftreibungskoeffizienten (Richtwerte):

՜𝐹𝑁

՜𝐹 𝐺

՜𝐹 𝑅𝐻

՜𝐹 • liegt vor, wenn beide Körper sich zueinander in

Ruhe befinden (v = 0)

• ist der angreifenden Kraft entgegen gerichtet

՜𝐹𝑅𝐻 < 𝜇𝐻

՜𝐹𝑁

՜𝐹𝑅𝐻𝑚𝑎𝑥

= 𝜇𝐻՜𝐹𝑁

Stoff FRH, trocken

Stahl auf Stahl 0,2

Stein auf Holz 0,9

Stahl auf Eis 0,03

… …

(Haftung) (Grenzhaftung)

𝜇𝑅𝐻

Gleitreibungskraft

՜𝐹𝑁

՜𝐹𝐺

՜𝐹𝑅𝐺

՜𝐹

՜𝐹𝑅𝐻 . . . Haftreibungskraft

՜𝐹 . . . Kraft

՜𝐹𝐺

՜𝐹𝑁

𝑣 ≠ 0

Gleitreibungskraft

Beispiele für Haftreibungskoeffizienten (Richtwerte):

՜𝐹𝑁

՜𝐹 𝐺

՜𝐹 𝑅𝐺

՜𝐹 • liegt vor, wenn ein Körper auf einen anderen

gleitet (v ≠ 0)

• ist der angreifenden Kraft entgegen gerichtet

𝜇𝑅𝐻

Stoff FRG, trocken

Stahl auf Stahl 0,1

Stein auf Holz 0,7

Stahl auf Eis 0,01

… …

՜𝐹𝑅𝐺 = 𝜇𝐺

՜𝐹𝑁

𝐹𝑅 = 𝜇𝑅 𝐹𝑁

Reibungskraft (nach Coulomb):

՜𝐹𝑅𝐻 ≤ 𝜇𝐻

՜𝐹𝑁

Haftreibung:

𝑣 = 0

՜𝐹𝑅𝐺 ≤ 𝜇𝐺

՜𝐹𝑁

Gleitreibung:

𝑣 ≠ 0

՜𝐹𝑅𝑅 ≤ 𝜇𝑅

՜𝐹𝑁

Rollreibung:

𝑣 ≠ 0

՜𝐹𝑁

՜𝐹𝐺

՜𝐹𝑅

՜𝐹𝐺

՜𝐹𝑁 ՜

՜𝐹𝑅𝐻𝑚𝑎𝑥

= 𝜇𝐻՜𝐹𝑁

՜𝐹 >

՜𝐹𝑅𝐺

՜𝐹 >

՜𝐹𝑅𝑅

՜𝐹𝐻 =

՜𝐹𝐺 ⋅ sin 𝛼 = 𝑚𝑔 ⋅ sin 𝛼

՜𝐹𝑁 =

՜𝐹𝐺 ⋅ cos 𝛼

՜𝐹𝐻 . . . Hangabtriebskraft

՜𝐹𝐺 = 𝑚𝑔

• Körper beginnt zu rutschen, wenn:

𝜇𝑅𝐻 = tan𝛼

• Bestimmung des Haftreibungskoeffizienten:

՜𝐹𝐺 ⋅ sin 𝛼 = 𝜇𝑅𝐻

՜𝐹𝐺 cos𝛼

՜𝐹𝐺

𝛼՜𝐹𝑁

՜𝐹𝐻

՜𝐹𝑅

Schiefe Ebene

Unfallvermeidung durch ReibwertprognoseKurzer Exkurs: Reibung / Reibwert – Stokesche Reibung

Stokesche Reibung

Beispiele:

• Kugel in Öl

• Aquaplaning

• …

՜𝐹𝑉𝑅 = −6𝜋𝑟𝜂՜𝑣

՜𝑣 . . . Geschwindigkeit 𝑟. . . Kugelradius 𝜂. . . dyn.Viskosität

Viskose Reibungskraft

Unfallvermeidung durch ReibwertprognoseKurzer Exkurs: Reibung / Reibwert – Newtonsche Reibung

Newton-Reibung

Beispiele:

• schnell fahrendes Fahrzeug

• Freier Fall (v = groß)

• …

՜𝐹𝑁𝑅 = Τ1 2 𝑐𝑊𝜌𝐴𝑣²

𝑐𝑊. . .Widerstandskoeffizient 𝜌. . . Dichte(Fluid)

𝐴. . . Flächeninhalt(Körper) 𝑣. . . Geschwindigkeit(Körper)

Unfallvermeidung durch ReibwertprognoseKurzer Exkurs: Reibung / Reibwert – Coulombsche Reibung / Gummireibung

Haftreibungskraft• stehende Objekte

Rollreibungskraft• während der Fahrt

Gleitreibungskraft• rutschende/gleitende Objekte

• stehendes Objekt mit durchdrehenden Reifen

Abbildung 3: Messfahrzeug (v.l.n.r) vor Glättemeldeanlage Fahlhorst, in Schweden auf Testgelände, in Schweden auf Fahrbahn

Unfallvermeidung durch Reibwertprognose

Kurzer Exkurs: Gummireibungstheorie

Adhäsion

Reibungstheorie zwischen Gummi und Fahrbahnoberfläche (molekularer bis

mikroskopischer Bereich)

Hysterese

Unebenheiten der Fahrbahn führen zu einer Verformung des Gummis

(mikroskopischer Bereich)

Viskose Reibung

Tritt auf, wenn sich ein Zwischenmedium zw. Reifen und Fahrbahn befindet

(Sand, Wasser…)

Kohäsion

Risse im Gummi, Verschleiß

Verzahnung

Verkantung zw. Reifenprofil und Rauheit der Straße

Unfallvermeidung durch ReibwertprognoseKurzer Exkurs: Reibung / Reibwert

Erwünschte Reibung: Unerwünschte Reibung:

✓• Laufen ist möglich

• Schraubverbindungen halten

• Bremsen vom Auto

• …

• teilweise in Maschinen (werden geölt)

• Reibung erzeugt Wärme → Geräte

müssen gekühlt werden

• Wintersport mindert Reibung die

Geschwindigkeit

• …

• Maßgeblicher Einfluss auf den Reibwert:

• Reifeneigenschaften (Mischung, Laufstreifen, …)

• Fahrbahneigenschaften (Geometrie, Fahrbahndecke, …)

• Fahrzeugeigenschaften (Geschwindigkeit, Radstellung, …)

• Zwischenmedium (Zwischenschichtzustand, Schichtdicke, …)

Unfallvermeidung durch ReibwertprognoseReibwertpotentialschätzung

Abbildung 2: VZ 114

"Schleudergefahr"

• Der Zwischenschichtzustand gibt Auskunft darüber, ob

die Straßenoberfläche (Asphalt, Beton, Kopfsteinpflaster)

trocken, feucht, nass oder verschneit/vereist ist.

Abbildung 4: Reifenprofil, Zwischenschicht und Fahrbahn

Zwischenschichtzustand hat einen großen Einfluss auf den

Reibwert und muss bekannt sein bzw. gut geschätzt werden.

Unfallvermeidung durch ReibwertprognoseZwischenschichtzustand

Autonomes Fahren

Abbildung 5: Beispiel für autonomes Fahren

Erstellen von Karten mit

hinterlegter Information zum

- Zwischenschichtzustand

- Reibwert

Abbildung 6: Geschätztes Reibwertpotenzial in Berlin

Unfallvermeidung durch ReibwertprognoseNutzen

3-Ebenen Logistische Regression

Trefferquote: 87,5 % (TUB)

0 50 100relative Luftfeuchtigkeit in %

LogReg

Messwerte (n = 1.468)

hkeit Z

Künstlich Neuronales Netz

Trefferquote: ?

Abbildung 7: Anlernkurve Logistische Regression Abbildung 8: Beispielaufbau für ein KNN

Unfallvermeidung durch ReibwertprognoseZwischenschichtschätzung

Unfallvermeidung durch ReibwertprognoseÜberblick / Erhebung

Ziel: Entwicklung eines ursachenbasierten

Schätzverfahrens für die Abschätzung

von Bereichen oder Grenzen für den

maximalen Reibwert unterhalb des

Fahrzeugs (ohne und mit zusätzliche(r)

Fahrzeugsensorik)

• Projektlaufzeit: 2014 – 2019

• 5.909 erhobene Bremsungen (inkl. Schweden)

• Geldgeber FAT und BASt

Abbildung 9: Messtrecke

DatengrundlageEingangsgrößen

Fahrzeugintern

• Außenlufttemperatur

• Wischergeschwindigkeit

Externe Quellen

Wetterstationen

• Relative Luftfeuchtigkeit

• Taupunkt(differenz)

• Straßenzustand

niederschlagsradar.deAbbildung 10-13: v.o.l.n.u.r: Messfahrzeug;

Wetterstation im Botanischen Garten, Berlin;

Glättemeldeanlage Fahlhorst, Berlin;

Wetterkarte

DatengrundlageZwischenschichtzustände

TROCKEN FEUCHT

NASS VERSCHNEIT

Abbildung 14-17: Bremspunkte entlang der Messtrecke (Friedrich-Krause-Ufer, Berlin) und A10

Einschichtiges Künstlich

Neuronales Netz(ohne Hidden Layer)

Input Output

ො𝑦Σ

𝑤𝑛

𝑥2𝑥3

ො𝑦

AxonDendriten

Nukleus

Synapse

Weight Neuron

Abbildung 18: Schematischer Vergleich zwischen einem

Neuronalen Netz in der Biologie und einem Künstlich

Neuronalen Netz

Künstlich Neuronales NetzAufbau: Biologie und Einschichtiges KNN

Verteidigung der Masterarbeit - Claudia Leschik

Abbildung 19:

Schematischer

Aufbau des

Zweischichtigen

Künstlich

Neuronalen

Netzes

Künstlich Neuronales NetzAufbau: Zweischichtiges KNN

Künstlich Neuronales NetzNeuronenanzahl

Abbildung 20: Korrelation zwischen Output und Target für eine Variation der Neuronenanzahl von 1 bis 200

Künstlich Neuronales NetzAufbau: Zweischichtiges KNN

Abbildung 21:

Schematischer

Aufbau des

Künstlich

Neuronalen

Netzes

Künstlich Neuronales NetzAktivierungsfunktion

Abbildung 22: Beispiele für drei mögliche Aktivierungsfunktionen für ein Künstlich Neuronales Netz

𝑦 = 𝑥𝑦 =2

1 + 𝑒(−2𝑥)− 1𝑦 =

1 + 𝑒𝑥

Logistische Sigmoid

Aktivierungsfunktion

Hyperbolische Tangens

Sigmoid

Lineare

Abbildung 23:

Beispieldarstellung

für den Lernvorgang

und den

Trainingsabbruch

Künstlich

Neuronalen Netzes

Künstlich Neuronales NetzLernvorgang und Trainingsabbruch

• Einschichtiges KNN

• Zweischichtiges KNN

• 1-Ebene Logistische Regression

• L.Reg_gleich

• L.Reg_verschieden

Vollständiger Datensatz

(n = 1.836), ohne NaN

• ohne Regenradar

• mit Regenradar

Unvollständiger Datensatz

(n = 4.502), mit NaN

ErgebnisseÜbersicht

Einschichtiges KNN

(n = 1.836), ohne NaN

Regenradar

100 % 80,22 % 85,02 % 93,03 % 93,46 %

Regenradar

1-Ebene Logistische Regression

ohne Regenradar mit Regenradar

L.Reg_gleich L.Reg_gleich L.Reg_verschiedenL.Reg_verschieden

100 % 73,97 % 75,16 % 74,07 % 76,85 %

3-Ebenen Logistische Regression (TUB, n = 3.716): 87,46 %

Regenradar

Zweischichtiges KNN

Regenradar

ErgebnisseÜbersicht

Zweischichtiges KNN

(n = 1.836)

Unvollständiger Datensatz

(n = 4.502)

Trefferquote 100 %

Trefferquote 15 %

93,46 %

91,30 %

92,83 %

89,65 %

Logistische Regression

Vollständiger Datensatz Unvollständiger Datensatz

Trefferquote 100 %

1-Ebene

(n = 1.836)

1-Ebene

(n = 4.502)

3-Ebenen

(n = 3.716)

76,85 % 76,68 % 87,50 %

Vollständiger Datensatz: ohne NaN; Unvollständiger Datensatz: mit NaN

ErgebnisseEinschichtiges und Zweischichtiges KNN: Vergleich

• Anlernen des KNN mit weiteren Eingangsgrößen

• Anlernen des KNN auf 3-Ebenen

• Anwenden binominaler Logistischer Regression

• Nutzung zusätzlicher Informationen zur

Verbesserung der Zwischenschichtschätzung

• Akustik

• Kameradaten

• Anpassen des Modells an andere Klimazonen

• Qualität frei verfügbarer Wetterstationen

Abbildung 24-26: Messfahrt

Versuchsgelände Linthe, Seitenstraße

und Hauptstraße in Schweden

ZusammenfassungFazit und Ausblick

Kontakt:

Claudia Leschik

TS-IGM-MOV BS - Informationsgewinnung und Modellierung BS

Claudia.Leschik@dlr.de

+49 30 67055 8006

Vielen Dank für eure Aufmerksamkeit!

Soweit nicht weiter angegeben, handelt es sich bei Abbildungen/Tabellen ohne Quelle, um eigene Abbildungen/Tabellen.

Abbildung 2: HKL BAUMASCHINEN GmbH. Verkehrszeichen VZ 114

"Schleudergefahr„.

https://www.hkl-baushop.de/Produkte/Absperrtechnik/Verkehrszeichen-und-

Schilder/Dreiecke/Verkehrszeichen-VZ-114-Schleudergefahr.html; geprüft am 15.01.2020

Abbildung 4: Interpneu Handelsgesellschaft mbH. Reifen-Check: Sicher in Richtung Winterurlaub.

https://www.reifen1plus.de/fileadmin/_processed_/3/f/csm_PLATIN-3mm_35338367d3.jpg;

geprüft am: 10.01.2020

Abbildung 5: Twist Zeitschriften Verlag GmbH. Das fahrerlose Auto: Was die Zukunft bringt und was es jetzt schon

https://www.kosmo.at/das-fahrerlose-auto-was-die-zukunft-bringt-und-was-es-jetzt-schon-gibt/;

geprüft am 10.01.2020

Abbildung 6: Müller, G. ; Leschik, C. ; Gregull, V. ; Sieron, N. ; Müller, S: Unfallvermeidung durch Reibwertprognosen

- Umsetzung und Anwendung. In: FAT-Schriftenreihe (2019), Nr. 322, S. 101

Abbildung 13: The Meteo Company BV: Niederschlagsradar.de, Archiv. https://www.niederschlagsradar.de/hist.aspx;

geprüft am 11.01.2020

Abbildungen 1 (Mitte), 3, 7, 9-12, 14-17, 24-26: Fachgebiet Kraftfahrzeuge der TU Berlin

Abbildung der Abschlussfolie: DLR TS IGM-MOV

Abbildungsverzeichnis

Vorstellungsvortrag im Seminar Meteorologie im

Documents

· PDF file17003 Sommerfeld Theory Colloquium (ASC), Seminar, 2-stündig, 14-tägl. Mi 16-18 Uhr c.t., Theresienstr. 37, A 348, ... Meteorologie Physik (Bachelor)

Bachelor-Studiengang Meteorologie€¦ · Modulhandbuch für den Bachelor-Studiengang Meteorologie Institut für Meteorologie und Klimaforschung Modulhandbuch Bachelor-Studiengang

Modulhandbuch M.Sc. Physikalische Ozeanographie · PDF fileGemeinsame Seminar ist die Plattform des Instituts für die Master- und Doktorandenvorträge. Unter ... (z.B. Meteorologie,

Erstsemesterinformation - Fachschaft Physik Meteorologie · PDF filealternativ aus einem Seminar oder Tutorium ... Fachschaft Physik/Meteorologie Erstsemesterinformation. Wilkommen

Veranstaltungen der Fakultät für Physik · PDF fileDas Seminar soll Studenten einen Einblick in die vielfälti- ... Meteorologie und Mathematik nach dem Vordiplom Vorkenntnisse:

METEOROLOGIE PARTIE 5

Zentralanstalt für Meteorologie und · PDF fileZentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik Meteorologische Methoden im Krisenfall Dr. Gerhard Wotawa, M.A. (Intern. Rel.) ZAMG/DMM,

Turbulenzparametrisierung in · PDF fileJan ina Körper Institut für Meteorologie Turbulenzparametrisierung in FOOT3D Seminar zur Planetarischen Grenzschicht 20.12.2006 Janina Körper

Ordnung - uni-mainz.de · PDF fileFür das konsekutive Studium der Meteorologie bildet ... Nebenfach/Fachübergreifende Inhalte 15 LP, Seminar 3 LP, Ba-chelorarbeit 12 LP. Davon entfallen:

MUSE - Modelluntersuchungen zu · PDF fileBork, Koziar, Müller-Navarra 9. KFKI - Seminar, 3.11.04 35 Jahr Art Meteorologie Modell Autor/Quelle Maximaler Wasserstand 1825 Beobachtung

Modulhandbuch r den BachelorStudiengang · PDF fileMeteorologie V 5 Pfl 2 Seminar zur Angewandten Meteorologie S 5 Pfl 1 4

Meteorologie 3.1 Grundlagen met3.1 Unterricht 2007/08 3 Meteorologie meteoros (griech.) in der Luft schwebend logos (griech.) das Wort, die Lehre Meteorologie

Physik/Meteorologie Erstsemesterinfo SoSe2014 · PDF filePhysik/Meteorologie Erstsemesterinfo SoSe2014 Fachschaft Physik/Meteorologie Homepage unter Fragen an fs-physik@uni-mainz.de

Folie 1 von 21 Einfache Klima-Modelle Kurzvortrag von Sven Eiermann im Seminar zur Vorlesung Theoretische Meteorologie III-2 (Atmosphärische Strahlung

Physik/Meteorologie Erstsemesterinfo WiSe2015/16 · PDF filePhysik/Meteorologie Erstsemesterinfo WiSe2015/16 Fachschaft Physik/Meteorologie Homepage unter Fragen an fs-physik@uni-mainz.de

Meteorologie - KIT · PDF file1 Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) 1 2 Physik und Meteorologie in Karlsruhe 2 3 Meteorologie: Disziplin und Beruf 4 3.1 Was ist Meteorologie?

Meteorologie - imk-tro.kit. · PDF file3 2 Physik und Meteorologie in Karlsruhe Die Physik ist seit der Gründung der damals noch Polytechnischen Hochschule im Jahr 1825 in Karlsruhe

met3.3 Unterricht 2007/08 2 Meteorologie 3.3 Synoptische Meteorologie

ein Vortrag im Rahmen des Seminars ”Meteorologie und ... · PDF fileSonnenaktivit¨at ein Vortrag im Rahmen des Seminars ”Meteorologie und Klimatologie” Universit¨at Regensburg

Meteorologie und Klimatologie - unr.uni-freiburg.de · NF Meteorologie und Klimatologie Information für Erstsemester 2017 Prof. Dr. Andreas Christen Was ist Meteorologie und Klimatologie