Es wird aufgezeigt, wie Fehler bei Vergleichsmessungen zur Beurteilung der Geräuschemission zweier oder mehrerer Gleissysteme durch die Verwendung moderner, automatisch arbeitender Bahnlärm- und Erschütterungs-Messsysteme vermieden werden können. Wichtig ist das, weil die Industrie immer mehr Produkte auf den Markt bringt, die den Vorbeifahrtpegel von Zügen senken sollen. Eine normative Festlegung, wie derartige Messungen korrekt durchgeführt werden müssen und mit welcher Wiederholgenauigkeit zu rechnen ist, existiert zur Zeit noch nicht. Für die erforderlichen Vergleichsmessungen müsste ein Messzug zur Verfügung stehen, dessen akustischer Zustand bekannt ist und der sich zwischen den einzelnen Messungen (an den unterschiedlichen Oberbauformen) auch nicht ändern darf. Ist ein Messzug nicht verfügbar und müssen daher Züge des täglichen Betriebes gemessen werden, so muss durch eine ausreichend große Stichprobe die erforderliche statistische Signifikanz herbeigeführt werden. Die Überprüfung der statistischen Signifikanz kann mittels Konfidenzintervallanalyse erfolgen. Das Konfidenzintervall einer Messreihe ist ein statistisches Hilfsmittel, welches hilft, die Qualität der gewonnenen Daten zu interpretieren. Die Anzahl der bei der Messung erfassten Züge hat deshalb große Bedeutung, weil die Streuungen zwischen gleichartigen Zügen im täglichen Betrieb durchaus +/- 5 dB betragen kann, während die untersuchten Effekte oft nur 2 bis 3 dB betragen. Mit modernen mobile Mehrkanal-Messsysteme wie acramos, mit deren Hilfe über mehrere Wochen äußerst kostengünstig eine Vielzahl von Messgrößen und Meta-Informationen wie Zugkategorie, Geschwindigkeit, Schallpegel, Spektren usw. automatisch erfasst und analysiert werden können, erhält man die für eine statistisch abgesicherte Aussage erforderlichen Daten und kann somit die akustische Wirkung von Produkten korrekt beurteilen.


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    Title :

    Beurteilung von Bahninfrastrukturkomponenten hinsichtlich Geräuschemission. Nur ein durchdachtes Messkonzept liefert die richtigen Ergebnisse und verhindert falsche Beurteilungen!


    Contributors:


    Publication date :

    2007


    Size :

    11 Seiten, 8 Bilder, 5 Quellen



    Type of media :

    Conference paper


    Type of material :

    Print


    Language :

    German





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