1. Ekartman (Hat Açıklığı) X-AXIS DEVIATION

İki rayın iç yanakları arasındaki mesafedir (1435mm). İzin verilen limitin üzerinde açılması tekerleklerin ray arasına düşmesine (deray) sebep olur.

GÜNCEL EKARTMAN
1442.5 mm

2. Nivelman (Boyuna Profil) Y/Z-AXIS DIPS

Rayın gidiş yönündeki (Z ekseni) çökme miktarıdır (Y ekseni). Tekerleklerin zıplamasına, konfor kaybına ve vagon bağlantılarının kırılmasına yol açar.

MAKS. ÇÖKME (ΔY)
-18.4 mm

3. Dever (Kurp Eğimi) SUPERELEVATION

Virajlarda (kurplarda) merkezkaç kuvvetini dengelemek için dış rayın iç raya göre yükseltilmesi işlemidir. Fazla veya eksik dever devrilmeye yol açar.

YATMA AÇISI
6.2°

4. Burulma / Bükülme TRACK TWIST (mm/m)

Kısa bir dingil mesafesi boyunca dever değerinin aniden değişmesidir. Trene çapraz yönde kuvvet uygular; tekerleklerden birinin havada kalmasına sebep olur.

BURULMA EĞİMİ
3.8 mm/m ⚠️

5. Ray Profil Aşınması LASER CLOUD X,Y

Lazer kameralarla saniyede binlerce nokta alınarak teorik profil ile gerçek profil kıyaslanır. Kırmızı alan çelik malzeme kaybını (Wear) gösterir.

DÜŞEY KAYIP (ΔY)
4.12 mm

6. Ondülasyon (Kısa Dalga) CORRUGATION

Ray yüzeyinde mikroskobik düzeyde oluşan periyodik dalgalanmalardır. Çok yüksek frekanslı gürültüye ve balast tabakasının parçalanmasına neden olur.

DALGA GENLİĞİ
0.45 mm

7. Gabari İhlali 3D LIDAR CLEARANCE

Trenin fiziki ebatlarının, tünel, peron veya elektrik direklerine çarpıp çarpmayacağını test eden 3D boşluk ölçümüdür. İhlaller kazaya sebep olur.

MİN. MESAFE İHLALİ
ENGEL TESPİTİ!

8. Ultrasonik İç Hata SONAR FLAW DETECT

Rayın içinde gözle görünmeyen mikro kılcal çatlakların tespiti için ses dalgaları kullanılır. İç çatlaklar rayın aniden ikiye bölünmesine yol açar.

GÖVDE ÇATLAĞI
DERİNLİK: 42mm

Uçtan uca demiryolu teşhis ve sensör verisi

Ray teşhis paneli; geometri, lazer profil, ultrasonik NDT, lidar gabari ve kısa dalga ondülasyon verilerini tek ölçüm zincirinde ilişkilendirir. Sensör zaman damgası, kilometre konumu, örnekleme frekansı, kalibrasyon kaydı ve hata bayrakları birlikte tutulduğunda ölçüm sonucu yeniden incelenebilir.

Railway condition monitoring ve predictive maintenance süreçlerinde amaç yalnız alarm üretmek değil; ham sinyalden doğrulanmış kusur kaydına kadar izlenebilir bir veri zinciri kurmaktır.

DAQLASER PROFILOMETRYULTRASONIC NDTLIDAR CLEARANCEDEFECT DETECTIONPREDICTIVE MAINTENANCE