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Wenn KI auf reale Brandversuche trifft – BESKID bei RST
Realitätsnahe Brandversuche als Schlüssel zur validierten Brandsimulation
Wie lassen sich Brandverläufe in Schienenfahrzeugen zuverlässig simulieren – ohne für jede Fragestellung aufwendige Einzelversuche durchführen zu müssen? Genau an dieser Schnittstelle zwischen Experiment und künstlicher Intelligenz setzt das Forschungsprojekt BESKID an.
Beim letzten Projektpartnertreffen kamen die beteiligten Institutionen bei RST zusammen, um im Brandlabor eine zentrale Projektphase umzusetzen: umfangreiche, realitätsnahe Brandversuche zur Validierung KI-basierter Bemessungsbrandsimulationen.
Brandversuche unter praxisnahen Bedingungen
Im Fokus standen Versuche zur Brandausbreitung an Polymethylmethacrylat (PMMA) – besser bekannt als Acrylglas. Der Werkstoff eignet sich aufgrund seines definierten Brandverhaltens besonders gut für reproduzierbare Untersuchungen und die Ableitung belastbarer Simulationsdaten.
Untersucht wurden zwei anspruchsvolle Szenarien:
- Room-Corner-Anordnung (Ecksituation),
- Lateral Flame Spread (seitliche Flammenausbreitung).
Diese Versuchsanordnungen ermöglichen es, komplexe Flammenausbreitungen unter kontrollierten, aber realitätsnahen Bedingungen zu analysieren und mit numerischen Modellen abzugleichen.
Beitrag von RST: Prüfen, messen, validieren
RST unterstützt das Projekt BESKID maßgeblich bei der Validierung der entwickelten KI-Systeme. Die großmaßstäblichen Brandversuche liefern die experimentellen Daten, die notwendig sind, um die Prognosefähigkeit der KI-Modelle zu bewerten und weiter zu verbessern.
Die im Projekt gewonnenen Ergebnisse aus Experimenten, Simulationen und Literaturrecherchen werden in einer zentralen Datenbank zusammengeführt. Diese Datenbasis soll künftig auch anderen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern für weiterführende Forschungsarbeiten zur Verfügung stehen.
BESKID – KI-gestützte Bemessungsbrandsimulation für Schienenfahrzeuge
BESKID steht für Bemessungsbrandsimulation in Schienenfahrzeugen mittels KI-basierter Daten. Ziel des Projekts ist es, Prüf- und Zulassungsprozesse im Brandschutz effizienter zu gestalten, ohne Abstriche bei der Sicherheit zu machen.
Insbesondere für innovative, leichtere oder nachhaltigere Materialien sind bisher umfangreiche experimentelle Nachweise erforderlich. Die im Projekt entwickelten KI-Systeme sollen die Anzahl notwendiger Versuche reduzieren und gleichzeitig die Berechnungszeiten komplexer Brandszenarien deutlich verkürzen.
Nach Projektende werden die KI-Werkzeuge frei verfügbar sein und können von Prüfstellen, Ingenieurbüros und Herstellern zur allgemeinen Bewertung von Brandszenarien eingesetzt werden. Damit leistet BESKID einen wichtigen Beitrag zur Erhöhung der Sicherheit von Fahrgästen und Personal sowie zur Weiterentwicklung des vorbeugenden Brandschutzes
Projektpartner
Das Forschungsprojekt BESKID wird gemeinsam umgesetzt von:
- Bergische Universität Wuppertal – Fakultät für Architektur und Bauingenieurwesen (Verbundkoordination)
- Brandschutz-Consult Ingenieurgesellschaft mbH, Leipzig
- Forschungszentrum Jülich GmbH – Institute for Advanced Simulation, Jülich
- TÜV SÜD Rail GmbH, München
Förderung
Das Projekt BESKID wird im Rahmen der zivilen Sicherheitsforschung durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.
Weiteführende Links
Zum BESKID-Projekt: https://www.beskid-projekt.de/de
ZUM RST-Brandlabor: https://www.rst-labs.com/brandlabor/