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Nach einer Beschreibung der Ursache und Auswirkung von Eigenspannungen in Schienen werden zwei Messmethoden, das Sägeschnittverfahren und die Neutronendiffraktometrie, vorgestellt. Mit diesen Laborverfahren wurden an Schienenprofilen 60E2 der Stahlgüten R260 und R350HT Messungen durchgeführt. Die Eigenspannungszustände wurden zunächst zerstörungsfrei mittels Neutronendiffraktometrie und anschließend, an den identischen Schienenproben, zerstörend durch das normierte Sägeschnittverfahren bestimmt. Der Vergleich der beiden Verfahren zeigt eine qualitative Übereinstimmung bzgl. eines außermittig lokalisierten Maximums der detektierten Zugeigenspannungen im Bereich der Schienenfußmitte. Ferner wurde durch beide Verfahren bestätigt, dass im Fall der Stahlgüte R350HT eine deutlich höhere Zugeigenspannung in Umgebung der Schienenfußmitte vorliegt als bei der Stahlgüte R260.

Ein deutlicher Zuwachs an Fahrgästen bedeutet mehr Aufwand an Wartungs- und Instandhaltungsarbeiten und damit höhere Kosten. In Oslo ist der Metro-Verkehr auf Grund der stark wachsenden Fahrgastzahlen innerhalb weniger Jahre um mehr als die Hälfte gestiegen. Das norwegische, öffentliche Verkehrsunternehmen Sporveien Oslo AS hat sich deshalb für ein speziell konzipiertes System zur fahrzeugbasierten Zustandser­fassung der Infrastruktur entschieden, das eine genaue Prognose und Planung künftiger Wartungsarbeiten ermöglicht. Dieses „Früherkennungssystem“ bedeutet für das Verkehrsunternehmen Kostenersparnis und Effizienz in der Instandhaltung.
Der österreichische Schienenverkehr-Spezialist PJM konzipierte und installierte ein Monitoring System, das die Beanspruchung der Schienen-Infrastruktur mithilfe unterschiedlicher Parameter erfasst. Insgesamt umfasst die Metro-Strecke 85 km, wobei neuralgische Stellen besonders stark befahren sind. Täglich werden bis zu fünf Gigabyte Daten gesammelt, die über Nacht mit einem speziellen Programm in relevante, aus­sage­kräftige Kennziffern umgewandelt werden. Anhand der qualitativ hochwertigen und täglich verfügbaren Daten ist es nun möglich, den künftigen Wartungsbedarf zuverlässig zu kalkulieren. So können Wartungs- und Instandhaltungsarbeiten rechtzeitig und effizient geplant werden, was wiederum eine erhebliche Kosten- und Ressourcen-Ersparnis schafft.