Article
Projekt Tyre Road Noise – Data-based study of effects on controlled and real drive noise emission (de)
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Abstract:
Straßenverkehrslärm beeinträchtigt die Lebensqualität vieler Bürgerinnen und Bürger. Insbesondere bei Elektrofahrzeugen entsteht das abgestrahlte Geräusch überwiegend durch den Reifen-Fahrbahn-Kontakt. Zwischen den Gebrauchseigenschaften von Reifen und Fahrbahnen gibt es zahlreiche Zielkonflikte. Um in der Entwicklung Minderungspotenziale der Reifen-Fahrbahn-Geräusch-Emission (RFGE) erschließen zu können, werden daher genauere Vorhersagemodelle benötigt. Dazu entwickelt das Projektteam unter Leitung des Instituts für Fahrzeugsystemtechnik (FAST) des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) im Projekt Tyre Road Noise innerhalb von drei Jahren ein datenbasiertes Vorhersagemodell für RFGE. Eine herstellerübergreifende Fahrzeugflotte nimmt mit möglichst einfachen Messverfahren umfangreiche Daten zur RFGE und ihren Einflussparametern auf, KI-Methoden schätzen daraus relevante Kenngrößen und Zusammenhänge, die mittels Messungen in kontrollierten Umgebungen validiert werden. Das Modell soll es erlauben, aus geeigneter Messung auf einer spezifischen Fahrbahn auf die Emission auf anderen Strecken zu schließen sowie Minderungsmaßnahmen abzuleiten. Daten und Modelle werden öffentlich zur Verfügung gestellt. Neben den KIT-Instituten FAST und AIFB gehören zum Projektteam: Audi AG, BMW AG, Bundesanstalt für Straßenwesen (bast), Continental AG, EYYES Deutschland GmbH, Porsche AG, RA Consulting GmbH (RAC), RWTH Aachen (Institut für Straßenwesen – ISAC) und die Volkswagen AG. Der Beitrag zeigt den Forschungsbedarf auf, beschreibt die Vorgehensweise und lädt Interessierte zur projektbegleitenden Diskussion und Teilhabe an den Ergebnissen ein.