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AI-enhanced digital twins for real-time assessment of wheel-rail contact conditions exposed to climate change impacts

Descrizione del progetto

Le ferrovie sono sulla buona strada per la resilienza climatica

La rete ferroviaria europea è vasta e vitale e trasporta ogni anno miliardi di passeggeri e tonnellate di merci. Ma l’invecchiamento delle infrastrutture e il peggioramento dei cambiamenti climatici ne stanno mettendo a dura prova i limiti. Le condizioni meteorologiche estreme interrompono i servizi e minacciano la sicurezza, soprattutto perché l’attuale monitoraggio delle condizioni di contatto ruota-rotaia non è in grado di prevedere o prevenire i guasti. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto TwinsRail combina il monitoraggio di bordo in tempo reale, i modelli guidati dall’intelligenza artificiale e la tecnologia dei gemelli digitali. L’obiettivo è creare un sistema intelligente e dinamico che valuti continuamente le condizioni dei binari. Questa innovazione promette viaggi in treno più sicuri, più ecologici e più affidabili, riducendo al contempo i costi di manutenzione. TwinsRail offre un progetto per ferrovie resistenti al clima in tutto il mondo.

Obiettivo

Railway networks in Europe are one of the world's most developed and dense rail transport networks, spanning over 201,000 kilometers. However, as European railway infrastructure ages and the impacts of climate change become more pronounced, the challenges associated with the operations and maintenance of the infrastructure are increasing, for example, recent reports have highlighted delays and service disruptions on the rail network caused by extreme weather events such as heavy rain, snow, and heatwave. The root of these challenges lies in the monitoring and maintenance of the wheel-rail contact conditions.

TwinsRail will revolutionize the rail infrastructure operation and maintenance for climate change adaptation by uniquely integrating state-of-the-art developments in on-board & real-time monitoring solutions, advanced surrogate modelling, physics-informed AI models, and cutting-edge digital twin technologies. The Experienced Researcher (ER), Dr Ruihua Liang, will utilise his unique background in railway dynamics surrogate modelling, in combination of railway-domain expertise with experienced supervisors, to develop a digital twin framework to achieve real-time assessment of wheel-rail contact conditions (including rail adhesion, rail roughness, etc.), enhance safe, stable, comfortable, resource-efficient, and low-carbon transport for over 10 billion passengers and 400 billion tons of goods annually in the EU.

TwinsRail substantially offers a reliable solution to minimize operational failures and reduce manual inspection costs for dense rail transport networks. Furthermore, the action will serve as a scalable model for global adoption, driving innovation in the operation, management, and maintenance of infrastructure, while contributing to global efforts in climate change adaptation. Ultimately, the ER will gain unique multi-disciplinary core competencies to create actionable climate solutions and make a positive impact to the railway industry globally.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

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Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinatore

THE UNIVERSITY OF BIRMINGHAM
Contributo netto dell'UE
€ 276 187,92
Indirizzo
Edgbaston
B15 2TT Birmingham
Regno Unito
Regione
West Midlands (England) West Midlands Birmingham
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partner (2)