Die große Mehrheit fühlt sich von Verkehrslärm belästigt.
Insbesondere in den Nachtzeiten kann der von stark frequentierten
Straßen ausgehende Lärmpegel zu Schlafstörungen bei den Anwohnern
führen.
Eine aktuelle Studie im Auftrag des Umweltbundesamtes zeigt, dass
durch eine Zunahme des Straßenlärms um 10 Dezibel auch das Risiko
steigt, an einer Depression zu erkranken.
Jetzt könnte man denken, dass sich das Problem mit der allmählichen
Zunahme der elektrisch angetriebenen Fahrzeuge auf absehbarer Zeit
ganz von allein erledigen wird, denn Elektromotoren arbeiten ja
ohnehin im Flüstermodus.
Aber unglücklicherweise gibt es da noch die Reifen, mit denen ein
Fahrzeug Kontakt zur Straße hält.
Das Abrollgeräusch der Reifen ist bei Geschwindigkeiten über 30
Stundenkilometer lauter als die Lärmentwicklung von
Verbrennungsmotoren und kann schnell die Grenze von 80 Dezibel
überschreiten.
Ein Forschungsprojekt am Karlsruher Institut für Technologie
entwickelt deshalb eine KI-gestützte Computersimulation, mit der
technische Maßnahmen zur Minderung des Abrollgeräusches der Reifen
schnell und kostengünstig ausprobiert werden können.
Es gibt verschiedene Entstehungsmechanismen für das
Vorbeifahrtgeräusch, unter anderem eben der Antrieb, also die
Antriebsgeräusche aus dem konventionellen Verbrennungsmotor, den wir
kennen.
Dann gibt es natürlich noch die Aerodynamik, die hören wir
insbesondere auch bei höheren Geschwindigkeiten.
Das kennt auch jeder, wenn er im Auto sitzt.
Auf der Autobahn, da hört man dann das Luftgeräusch, auch im
Fahrgastinnenraum sehr deutlich.
Und das kann man eben auch außerhalb dann sehr deutlich vernehmen.
Aber ein zusätzlicher Entstehungsmechanismus, der vielen gar nicht so
bewusst ist, ist der Reifen-Fahrbahn-Kontakt.
Also in der Wechselwirkung zwischen dem abrollenden Reifen und der
Fahrbahn, der Straße, entsteht eben auch durch verschiedene
Entstehungsmechanismen, die sich im Reifen und zwischen den Brillen im
Reifen abspielen, Schallwellen.
Und insbesondere, wenn wir nun in die Zukunft schauen, uns moderne
Fahrzeuge anschauen mit Elektroantrieb, hier nimmt die Bedeutung der
Antriebsgeräusche deutlich ab.
Und es ist insbesondere eben der Reifen-Fahrbahn-Kontakt, der nun als
nächstes angegangen werden muss, um neue Grenzwerte einhalten zu
können.
Der Maschinenbauingenieur Michael König forscht am Institut für
Fahrzeugsystemtechnik des Karlsruher Instituts für Technologie.
Hier wird das vom Bundesverkehrsministerium geförderte TireRoadNoise
-Projekt koordiniert, an dem neben der Technischen Hochschule Aachen
und der Bundesanstalt für Straßenwesen zahlreiche Unternehmen aus dem
Automobilbau und an Reifenhersteller beteiligt sind.
Hier geht es darum, dass man eine neue Messmethodik entwickeln möchte,
um es den Herstellern zu ermöglichen, geräuschmindernde Maßnahmen viel
schneller validieren zu können und damit auch auf den Markt bringen zu
können.
Und zwar entwickeln wir dort ein datenbasiertes Vorhersagemodell.
Das soll KI-gestützt sein.
Wir brauchen also eine große Menge an Daten, um das Modell zu
trainieren und auch zu validieren.
Und dann entsteht eben ein Vorhersagemodell, mit dem wir dann für ein
Fahrzeug mit einem bestimmten Reifen und anderen Parametern bei
bestimmten Umgebungs- und Betriebsbedingungen dann auch das
Vorbeifahrtgeräusch schätzen können.
Bisherige Messungen der Geräuschentwicklung an Fahrzeugen zur
Überprüfung der Einhaltung europäischer Grenzwerte finden auf
standardisierten Teststrecken mit fest verbauten Mikrofonen statt.
Ganz ähnlich wie bei der Messung der Abgase geben diese aber kein
realistisches Bild vom tatsächlich erzeugten Lärm.
Das TireRoadNoise-Projekt misst deshalb mit drei Elektrofahrzeugen
unterschiedlicher Hersteller, die zwei Jahre lang auf dem öffentlichen
Straßennetz unterwegs sein werden.
Wir wollen das während der Fahrt und aus dem Fahrzeug hinaus machen,
damit wir auch in ganz vielen verschiedenen Bedingungen und an
verschiedenen Orten eben auch das Vorbeifahrtgeräusch schließen
können.
Dazu verwenden wir ein System, das hier am KIT bei unserem Institut
entwickelt wurde, die Akustische Torusmessung, ATM kurz gesagt.
Hierbei handelt es sich um ein Mikrofon, das quasi durch das Ventil in
das Reifeninnere hineinragt und dann den Schalldruckpegel im
Reifeninneren misst.
Und über eine KI-Methode kann dann eben auf das Geräusch außerhalb des
Reifens geschlossen werden.
Dieses System werden wir weiterentwickeln.
Außerdem wollen wir auch andere Sensoren anbringen, zum Beispiel
Mikrofone im Außenbereich der Karosserie.
Kameras beispielsweise sollen den Boden aufnehmen, um eben dann auf
die Fahrbahn zu schließen oder auf den Reifen, wie der Reifen sich
verändert über der Zeit.
Also es gibt vielfältige Sensoren, die wir da teilweise neu oder nur
weiterentwickeln müssen und die wir adaptieren müssen in unsere
Testfahrzeuge.
Tatsächlich spielen sehr viele Faktoren eine Rolle, wenn es um die
Vorbeifahrgeräusche eines Fahrzeugs geht.
Das große ist natürlich die Interaktion zwischen dem Reifen und der
Fahrbahn.
Dabei gibt es auf der einen Seite den Reifen und auf der anderen Seite
die Fahrbahn.
Und beide bringen vielfältige Parameter mit.
Der Reifen kann zum Beispiel ein Winterreifen sein, ein Sommerreifen.
Er kann unterschiedliche Arten von Berillung aufweisen.
Er kann in unterschiedlichen Verschleißzuständen vorliegen.
Also wie neu ist der Reifen?
All das kann eben Einfluss haben.
Bei der Fahrbahn ist es ähnlich.
In der Realität gibt es eben nicht, wie in diesem genormten Test zur
Ermittlung der Grenzwerteinhaltung, einen einheitlichen Asphaltbelag,
sondern es gibt eben vielfältige Asphaltmischungen und auch Zustände
der Straßen.
Risse in der Fahrbahn, Porüsitäten, wie grob gekörnt ist
beispielsweise der Asphalt.
Und all das wirkt sich auf die Geräuschentstehung aus.
Im Bereich Witterung regnet es gerade oder hat es gerade geregnet.
Das beeinträchtigt natürlich auch den Untergrund.
Also ist zum Beispiel eine Wasserschicht noch auf dem Asphalt
vorhanden oder ist diese in die Porüsitäten schon eingesickert?
Beides verändert dann die Abstrahlwirkung auch von der Fahrbahn, vom
Asphalt.
Es ist für uns wichtig, dass wir bei der Erhebung von Messdaten
wissen, ob die Fahrbahn nass war, da wir uns erstmal beschränken
würden dann auf trockene Bedingungen.
Der so erzeugte große Datensatz dient den Forschenden als Basis seiner
Computersimulation, die mithilfe von Maschinenlernen präzise
Vorhersagen erlauben wird.
Hier ist es so, dass insbesondere in frühen Entwicklungsstadien die
Simulation den Testaufwand verringern kann und damit auch eine große
Menge an Ressourcen, Zeit, Kosten einsparen kann.
Und auch eben später ist es so, dass dann Maßnahmen, die zum Beispiel
am Reifen verändert werden, zu Geräuschverminderung führen sollen,
viel schneller und in viel mehr Umgebungsbedingungen geprüft werden
können.
Ob sie sich dann auch so auswirken wie erhofft, ob sie die erhoffte
Wirkung zeigen.
Zur Erstellung des Vorhersagemodells ist eine große Menge an Messdaten
erforderlich für das Vorbeifahrtgeräusch, aber auch zugleich für die
Umgebungsbedingungen, die während dieser Geräuschentwicklung
vorliegen.
Es handelt sich dabei um viele verschiedene Parameter, die auch mit
aufgenommen werden müssen und vorliegen müssen.
Bisher ist es so, dass eben ein solcher Datenschatz nicht vorliegt und
es ist bisher noch nicht dazu gekommen, dass ein so großes
datengestütztes, KI-gestütztes Vorhersagemodell entwickelt werden
konnte.
Deswegen ist es ein sehr großer Teil in unserem Projekt, in der ersten
Phase erstmal dafür zu sorgen, dass wir einen so großen Datenschatz
aufnehmen können, um dann in der zweiten Phase das datenbasierte
Modell daraus ableiten zu können.
Die gewonnenen Daten und das darauf basierende Vorhersagemodell werden
nach Abschluss des Forschungsprojekts allgemein zugänglich sein.
Mit diesem Instrumentarium lassen sich dann technische Maßnahmen zur
Minderung der Geräuschentwicklung schnell und zuverlässig überprüfen.
So vielfältig unsere Einflussfaktoren sind, so vielfältig sind
eigentlich auch die Stellhebel, an denen man drehen kann.
Das ist natürlich sehr kompliziert, weil sich vieles auch nicht so
auswirkt wie erwartet.
Durch ein Zusammenwirken von verschiedenen Parametern dann doch
Effekte entstehen, die wir so nicht vorhersagen können oder sich dann
eben negativ auswirken in manchen Betriebszuständen.
Vielleicht verändert zum Beispiel eine Maßnahme, um den Reifen zu
verändern, Geräuschmindern zu machen, dieses entstehende
Vorbeifahrtgeräusch in der Innenstadt bei niedrigen Geschwindigkeiten.
Vielleicht wird der Geräuschpegel in anderen Bedingungen dadurch
erhöht.
Das heißt, es ist sehr komplex.
Denkbar sind eben Anpassungen am Reifen, sei es jetzt an der
Gummimischung oder an der Struktur im Reifen, die Profile.
Es gibt Möglichkeiten beispielsweise in der Entwicklung der
Fahrbahnen, auf denen wir uns bewegen, dass man hier eben Anpassungen
macht in den Asphaltmischungen, die verwendet werden, oder in der
Herstellungsart eben dann auch, wie diese Straßen gebaut werden.
Und zu guter Letzt natürlich gibt es auch noch das Fahrzeug insgesamt.
Das heißt, dass man Anpassungen an der Karosserie macht oder am
Antriebsstrang.
Beispielsweise kann man durch eine Anpassung an der Karosserie die
Interaktion mit der Luft im aerodynamischen Bereich natürlich
verändern.
Und dadurch kann dann auch weniger Geräusch emittiert werden.
Und das ist die große Herausforderung in der Produktentwicklung, das
Ganze zu testen, zu validieren.
Und Computersimulationen beziehungsweise datenbasierte
Vorhersagemodelle, wie wir es nun entwickeln wollen, ermöglichen es
eben, das auch sehr kosten- und zeiteffizient durchzuführen.
Das Tire Road Noise Projekt ist offen für alle Interessierten, die
sich dem Kampf gegen den Straßenlärm verschrieben haben.
Wir haben neben den Partnern im Projektkonsortium auch noch
assoziierte Partner.
Dazu zählen unter anderem die Autobahn GmbH des Bundes, das Bayerische
Landesamt für Umwelt, die Landesanstalt für Umwelt Baden-Württemberg,
der Deutsche Städtetag und auch die Stadt Karlsruhe.
Und diese Partner sind assoziiert, also sie sind nicht gefördert, aber
sie nehmen trotzdem am Projekt teil.
Und es ist im Endeffekt jedem und jeder Firma, jeder Vereinigung auch
möglich, ebenfalls ein assoziierter Partner zu unserem Projekt zu
werden.
Dazu muss man nur eine Interessensbekundung einreichen.
Das ist ein formaler Brief, in dem man eben ein Interesse bekundet an
unserem Projekt.
Und darüber kann man dann nicht nur an unseren Treffen teilnehmen,
sondern man kann auch eben eigenen Input liefern, eine eigene
Perspektive oder eigene Erfahrungswerte liefern und damit auch unser
Projekt in seiner Entwicklung beeinflussen.