GreenLight 3 - Weiterführung Zugintegrität - Zug-Messfahrt 2020 Arbeitspakete WP2 & WP3

WP2: Analyse der Messunsicherheit und Voraussetzungs-Spezifikation:

Basierend auf der Messunsicherheits-Analyse werden verschiedene Typen von Referenzsystemen vorgeschlagen bzw. ausgewählt, welche die Genauigkeitsansprüche einhalten und im Bahnumfeld eingesetzt werden können. Die Auswahl/Klassifikation der in Frage kommenden Referenzsysteme erfolgt anhand von Definitionen und Kriterien, die in diversen Standards festgeschrieben sind. Ein wichtiger Indikator für die Einteilung/Klassifikation ist dabei die Anzahl bzw. Qualität der verfügbaren Sensoren.

WP3: Statistische Evaluierung und Testdefinition:

Zur Vorbereitung der durchzuführenden Tests werden die Spezifikationen statistisch analysiert. Hierbei wird z.B. eine Konfidenzanalyse durchgeführt, um eine Abschätzung der erwartbaren Konfidenzlevels der Testergebnisse zu erhalten. Abhängig davon, und auch von Resultaten aus vorrangehenden Arbeitspaketen, wird ein Ziel-Konfidenzlevel für jeden Test festgelegt. Hierbei werden ebenfalls die sensorspezifischen Fehler statistisch betrachtet. Weiterhin wird untersucht, wie man das aktuelle Setup zusätzlich statistisch unterstützten kann. Dies kann z.B. durch eine Stichprobenanalyse geschehen, im Zuge derer die Testsetup, Systeme und Sensoren unter Berücksichtigung verschiedener Parameter, wie z.B. des Stichproben-Intervall oder Testdauer, verglichen werden. Auch andere statistische Methoden (beschrieben in Standards und Regularien, wie z.B. der ISO 5725-Serie) werden auf ihre Integration in das Projekt untersucht. Basierend auf der statistischen Analyse und den Ergebnissen der vorhergehenden Arbeitspakete werden Vorgaben für testbeeinflussende Faktoren wie Umweltfaktoren, Teststandort, Testsetup und Testmethodik definiert. Auf Basis dieser Identifizierung und der vorhergehenden statistischen Evaluierung wird das Testdesign unter Berücksichtigung der existierenden NavCert-QM Prozeduren und basierend auf ISO 17025 für Testsetups definiert.

 

 

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