Deutsche Bahn

This study introduces a Model-Based Deep Reinforcement Learning approach to enhance the effectiveness and transparency of mechanical ventilation treatment in the critical care setting of Intensive Care Units (ICUs). Distinct from conventional model-free methods, our approach benefits from the model-based algorithms’ capability to learn and interrogate dynamics models, enabling better generalization through synthetic data generation and a deeper understanding of the system dynamics. Coupled with Explainable AI (XAI) techniques, we focus on uncovering the underlying mechanisms of patient-ventilator interactions as learned by the AI. Our findings show a significant improvement in treatment efficacy, measured by Fitted Q Evaluation (FQE) metrics, achieved without the need for auxiliary rewards. This advancement not only highlights the potential of model-based reinforcement learning in healthcare but also emphasizes the importance of transparent AI design in healthcare applications.

As part of the development of advanced, data-driven methods for predictive maintenance of railway infrastructure, this paper analyzes and evaluates more realistic predictions of eigenfrequencies of railway bridges, also referred to as natural frequencies, based on a population of already assessed, measured existing bridges using regression techniques. For this purpose, Machine Learning (ML) techniques such as Polynomial Regression (PR), ANN and XGBoost are consistently evaluated and the application of the XGBoost algorithm is identified as the most suitable prediction model for these eigenfrequencies, usable for dynamic train-bridge interactions. The results of the post-processing are incorporated into the safety architecture for bridge verification (risk management). The presented data-based techniques are a steppingstone towards digitalization of structural health monitoring and offer safety and longevity of the railway bridges. Furthermore, the use of these methods can save costs that would be incurred by physical in-situ measurements. The types of bridges analyzed with ML are Filler Beam Bridges (FBE), which outnumber other construction types of bridges in Germany (DB InfraGO AG). This methodology is applicable to any bridge type as long as sufficient data are gathered for training, validation and testing.

A coordinated voltage control algorithm is developed to facilitate the integration of electric vehicles into microgrids. This proposed algorithm reduces the voltage fluctuations via the optimal adjustment of the tap positions of on-load tap changers and of the reactive power injections of inverter-based distributed energy resources. Based on the proposed voltage control algorithm, an industrial implementation framework is established to enable the interactive communications among the on-load tap changers, the inverter-based distributed energy resources, etc. Compared to previous studies on voltage regulation in microgrids, this work is distinguished by the fact that the proposed voltage control algorithm is implemented and tested on a real-world experimental test site, known as the micro smart grid on the EUREF-Campus in Berlin. Constraints such as actual process latencies are readily observed. The micro smart grid comprises a power transformer with on-load tap changer, rooftop photovoltaic systems, battery energy storage systems, and electric vehicle charging stations. The real-world test results confirm that the voltage deviations are significantly reduced by the coordinated voltage control algorithm, as opposed to the uncontrolled state. Thanks to the analysis of the trigger cycle of the proposed algorithm, the lifetime of the on-load tap changer can be extended while ensuring the effectiveness of voltage control

Background and aim Rehabilitation programs have been shown to have a positive impact on patients' health and work ability. However, the durability of these effects and the extent to which patients alter their health behaviors remain underexplored. This study is divided into two parts; the first assesses the effectivity of rehabilitation programs for orthopedic patients and the durability of effects. The second part examines psychological determinants of aftercare health behaviors. Subject and methods Study Part 1 employs a longitudinal study design with up to nine measurement occasions encompassing a three-year follow-up period. Treatment is provided as per orthopedic indications through rehabilitation centers. Measures include subjective health, work ability, body weight, and physical activity behavior. Study Part 2 incorporates a mixed-methods design, involving both quantitative and qualitative assessments. The quantitative component aims to recruit a subsample from Study Part 1 to assess psychological determinants of aftercare health behaviors over 12 to 24 weeks using Ambulatory Assessment. The qualitative component aims to explore the reasons for maintenance and discontinuation of health behaviors and involves a reflexive thematic analysis of interviews with at least 16 individuals, analyzing the differences between those who adopt and those who discontinue their aftercare health behavior. Discussion This comprehensive research project may offer insights into the long-term effectivity of rehabilitation programs. Furthermore, it may foster a more profound understanding of the successful incorporation of health-promoting aftercare behaviors, such as physical activity, into everyday life. Therefore, this study may contribute significantly to the evolving field of patient-centered rehabilitation. Trial registration The trial has been registered at the German Register of Clinical Studies (DRKS) with the registration number: DRKS00032257

One of the aims of the European research project FINE-2 is to contribute to reducing noise and vibrations caused by railway traffic. In this context, FINE-2 supports the development of a prediction tool for vibration caused by rail traffic. The tool is developed by the partner project SILVARSTAR. For this purpose, in the “Ground Vibration” work package (WP 8) of FINE-2, which is led by DB Systemtechnik GmbH, requirements and descriptors for a European vibration tool were specified. The general approach for a prediction tool is based on a decoupled modular calculation model which could be useable for both rough estimations and detailed analysis of train-induced vibrations next to the track and inside buildings. Moreover, a validation concept developed by FINE-2 for evaluation of the prediction tool has been developed. The paper shows a two-step procedure to validate the computational core and the final prediction tool. The validation of the computational core will be mainly based on measured data. Here, a comparison between measured results and the computed data of the prediction tool will be performed. The tool itself is evaluated against the specified requirements and the computation of the descriptors is checked according to the standards.

Thin polymeric films applied on stiff substrates are prone to delamination upon thermal loading. Different thermal expansion coefficients and different elastic properties can cause localized stress concentrations in the interface between applied layer and substrate. The present work proposes a variational approach to compute residual stresses and strains within the film. Using finite element calculations, it is shown that the presented closed-form analytical solution provides accurate interfacial stresses. Employing a critical distances failure criterion, these stresses are used to predict thermally induced crack nucleation. The proposed model is validated using experimental data of thermally loaded epoxy–glass specimens. It is in good agreement with the test data and provides predictions for thin-film delamination.

The biggest challenge facing society is climate protection, so Deutsche Bahn is also planning to become climate-neutral by 2040 – but implementing this is a mammoth task that must and can be tackled today! The electrification of a line from diesel to electric vehicles provides allows for more cost-effective railway operation. However as long as major gaps in the non-electrified network are missing, it will be difficult to achieve further modal shifts to rail and thus to reach climate targets. Alternative drive technologies to achieve climate neutrality are largely available in or scalable for the rail sector: Besides classic alternative drive technologies, such as battery and fuel cell new innovative solutions such as alternative fuels, hydrogen engines and ammonia engines will enrich the market and create new possibilities especially for existing vehicles. There is not one technology that can be used in all applications; each diesel replacement technology has its specific applications and limitations. The remaining 17 years until 2040 are very ambitious, and the challenging economic viability of 'green' measures continues to be the biggest obstacle.

Um dem Reisezeitanspruch gerecht zu werden, muss die Hyperschallbahn ein Vielfaches der Geschwindigkeit heutiger Flugzeuge erreichen. Das erfordert Züge, die mit Magnet-schwebeantrieb durch Vakuumröhren fahren. Magnetschwebe- und Vakuumtechnik bilden ein energetisches Verbundsystem. Die Fahrdynamik der Hyperschallbahn muss sowohl die Anforderungen an die Reisezeit als auch das Wohlbefinden der Passagiere berücksichtigen. Sie erzwingt eine Trassierung der Linien in überregionalen Dimensionen. Eine sicherheitsbedingte Mindest-Zugfolgezeit und eine maximale Verkehrsstrombündelung erfordern Züge mit hoher Sitzplatzkapazität.

In Auswertung der weltweiten Luftverkehrsströme werden mengenstarke Linien zur interkontinentalen Anbindung von Europa bestimmt. Ein innereuropäisches Liniennetz unter Berücksichtigung vielfältiger Gestaltungsprämissen ergänzt die interkontinentalen Linien. Wesentlich ist die Auswahl der Stationen im Liniennetz – zu wenige Stationen können das Nachfragepotenzial nicht vollständig erschließen, zu viele Stationen beeinträchtigen die Entfaltung der technischen Systemvorteile der Hyperschallbahn. Ein optimiertes Standortkonzept muss auch die angemessene Einbindung von Staaten und Regionen in das Netz im Blick haben, erforderlichenfalls mit Unterstützung durch ergänzende lokale Zubringersysteme.

Die in einem Referenzjahr realisierten Flüge von Airports in Europa und Anteile des Landverkehrs werden in ihrer Verlagerungsfähigkeit auf die Hyperschallbahn ausgewertet. Für das resultierende Verkehrsmengenpotenzial folgt die Prognose des Wachstums über einen sehr langen Zeitraum. Auf der Basis der Mengenprognose liefert ein Elastizitätsmodell die Prognose der Preisentwicklung. Damit wird eine nach Marktsegmenten differenzierte Einschätzung der Ertragsentwicklung über den gesamten Prognosezeitraum möglich. Die Mengenprognose entscheidet außerdem über die Dimensionierung von Systemelementen der Hyperschallbahn während ihrer gesamten Nutzungsdauer.

Erträge und Kosten werden zu einer vereinfachten Ergebnisrechnung zusammengeführt, die den wirtschaftlichen Erfolg der Hyperschallbahn widerspiegelt. Für den Bau der Hyperschallbahn ist zunächst eine massive Vorfinanzierung durch die beteiligten Staaten erforderlich. Der wirtschaftliche Erfolg der Hyperschallbahn wird an ihrer Fähigkeit der vollständigen Rückzahlung der Vorfinanzierung aus dem laufendem Systembetrieb gemessen. Diese Fähigkeit wird mit der Ergebnisrechnung in verschiedenen Nachfrage-Szenarien für den Prognosefall und für abweichende Entwicklungen der Nachfrage geprüft. Eine entsprechende Prüfung erfolgt ebenso für mehrere Angebot-Szenarien, die mögliche Restriktionen beim Netzausbau beinhalten. Ergänzend zum wirtschaftlichen Ergebnis zeigt das Kapitel die Wirkung der Hyperschallbahn am Verkehrsmarkt. Das neue Verkehrssystem bewirkt im Prognosefall einen gravierenden Anteilsverlust des Luftverkehrs.

Die Kosten der Hyperschallbahn werden differenziert nach Investitionen, Wartung, Betrieb und Energieverbrauch sowie nach wesentlichen Systemelementen ausgewiesen. Da einige Systemelemente eine sehr lange Nutzungsdauer erreichen, ist ihre vorausschauende Dimensionierung erforderlich. Auf Grund der Abhängigkeit von den Systemdimensionen müssen auch die Kosten über sehr lange Zeiträume unter Berücksichtigung von zwischenzeitlichen Realisierungsterminen ermittelt werden. Sie werden nach Modellprämissen berechnet und mit Hilfe verwandter Bezugsfälle der Gegenwart plausibilisiert. Für Unwägbarkeiten und offene technische Fragen werden Zusatzkosten eingerechnet.

This prospective longitudinal epidemiological study was aimed at investigating the occupational SARS-CoV-2 infection risk of long distance train services in Germany. Three different employee groups (train attendants, train drivers and maintenance workers) within the workforce of the German railway carrier Deutsche Bahn Fernverkehr AG were studied based on their contact frequency with passengers and colleagues. Approximately 1100 employees were tested by PCR for acute infections and by antibody detection for past infections in June 2020, October 2020 and February 2021. Cumulative incidence (acute and past infections) after the third (final) test series in February 2021 was 8.5% (95% interval CI 6.8-10.4): 8.5% (95% CI 6.2-11.2) for train attendants, 5.5% (95% CI 2.9-9.5) for train drivers and 11.8% (95% CI 7.6-17.2) for maintenance workers. Between June 2020 and October 2020, the incidence was 1.2% (95% CI 0.6-2.3): 1.2% (95% CI 0.4-2.7) for train attendants, 1.1% (95% CI 0.1-3.9) for train drivers and 1.4% (95% CI 0.17-5.10) for maintenance workers. Between October 2020 and February 2021, it was 5.1% (95% CI 3.6-6.8): 5.2% (95% CI 3.3-7.8) for train attendants, 1.6% (95% CI 0.3-4.5) for train drivers and 8.8% (95% CI 4.9-14.3) for maintenance workers. Thus, contrary to expectation our exploratory data did not show train attendants to be at the highest risk of SARS-CoV-2 infections among the employee groups. In line with expectations, train drivers, representing the low contact group, seemed at lowest occupational risk.

Über die Notwendigkeit umfangreicher Öffentlichkeitsarbeit (ÖA) bei Bauprojekten besteht gesellschaftlicher Konsens. Dennoch muss diese Frage immer wieder neu beantwortet werden, um nicht hinter den aktuellen Erkenntnisstand zu Bedeutung und Instrumenten der ÖA im Kontext der Gesellschaft zurückzufallen. Bauvorhaben, zumal wenn sie Verbindungen durch Straßen oder Schienen beinhalten, sind seit jeher Streitpunkte. Sie sind konfliktträchtig, weil sie meist als Linienbaustellen Veränderungen und Eingriffe für viele Interessengruppen bringen. In diesem Kap. 7 wird alles beschrieben, was – insbesondere durch die Auftraggeberseite – an ÖffentlichkeitsarbeitÖffentlichkeitsarbeit in der Planungsphase, besonders jedoch in der Realisierungsphase eines Infrastrukturprojektes zu tun ist. Dies schließt insbesondere die Zusammenarbeit und den Umgang mit den Beteiligten und Betroffenen in der Gesellschaft, in Behörden und in der Politik („Stakeholdern“) ein, aber auch die Zusammenarbeit mit den Medien. Elemente der Öffentlichkeitsarbeit wie Bürgerversammlungen, Infobroschüren und Infoveranstaltungen, aber auch die Einrichtung von Infozentren – sowie deren elektronische Entsprechung – werden erläutert.

Jegliche Marketingaktivitäten fordern heutzutage ein starkes Datenmanagement, das durch verschiedenste Spielteilnehmer aufgebaut wird. Es ist zu raten, Regeln und Prozesse dieser Zusammenarbeit aufzusetzen, um von Beginn an eine größtmögliche Transparenz über kollaborative Aufgabenteilung und -verantwortung zu besitzen. Die Interaktion der Marketingexperten gegenüber verschiedensten Fachbereichen und die partnerschaftliche Arbeit im Verbund (mit Daten-Office, Datenstrategen, Datennutzern, Datenanalysten) nimmt zu, verändert den Alltag nachhaltig und fordert neue Fähigkeiten. Damit ist das Berufsbild der Marketingexperten einem ständigen Wandel ausgesetzt. Das Datenmanagement lebt durch die operative Tätigkeit innerhalb der Fachabteilung; den Datenrollen Data-Steward und -Owner kommt dabei eine wichtige Bedeutung zu. Diese umfangreiche operative Leistung muss jedoch durch strategischen Willen ergänzt werden, neue Prozesse, Strukturen und Kulturdimensionen innerhalb der Gesamtunternehmung einzuführen und zu finanzieren.