Studentoppgaver

Eksempler fra jernbane på nytte av å beskrive kraftforsyningssystemer etter ISO/IEC 81346.

Reference Designation System (RDS) er et felles tverrfaglig språk* for beskrivelse av tekniske systemer standardisert internasjonalt gjennom ISO/IEC 81346-serien. Beskrivelsen omfatter strukturering, identifisering og kategorisering av systemene samt relasjonene mellom dem. Språket er laget for å forstås av både mennesker og datamaskiner. Se nærmere forklaring på  81346.com(åpnes i ny fane). Standarden har en egen del 10 for kraftforsyningssystemer.

Oppgaven er å

1. beskrive et elektrisk jernbanesystem i RDS basert på elektroteknisk forståelse av kraftsystemer, anlegg og komponenter
2. etablere en database for RDS-beskrivelsen basert på forståelse av informasjons- og datastrukturer
3. vise hvordan RDS-beskrivelsen i relasjonsdatabasen kan nyttes av systemeier basert på for eksempel programmert visualisering, algoritmer og kunstig intelligens

Interessant utnyttelse kan være automatisk generering av anleggspresentasjon/systemoversikt, automatisk generering tegninger/skjemaer, verifikasjon av designkravoppfyllelse, identifikasjon av sammenhenger som feilanalyse/pålitelighetsberegninger, signalmodellering, dokumenthåndtering, lastflytberegninger osv. Studentene oppfordres til kreativitet.

Det er ønskelig at programvaren lages med åpen kildekode og kan brukes av bedriften i ettertid.

RDS er fremdeles under utvikling. Bane NOR forvalter jernbanesystemet og kontaktpersonen har noe erfaring fra beskrivelse av systemet ved hjelp av RDS (punkt 1). Det kan være aktuelt å bruke jernbaneanlegget som elektrifiseres i Trøndelag nå som konkret underlag for oppgaven. Det kan også være aktuelt å bruke Bane NORs trefase 22 kV distribusjonsnett som underlag for oppgaven. Bane NORs kontaktperson har mindre kompetanse på utvikling av databaser (punkt 2) og programvareutvikling (punkt 3). Omfanget av punktene og retning videre kan tilpasses studenten(e) som velger oppgaven.

* Felles språk på samme måte som noter er et språk for beskrivelse av musikk.

Delvis utført

Deler av oppgaven er allerede utført og ligger på ntnuopen: Automated Railway Single-Line Diagram Generation Using RDS (ISO/IEC 81346)(åpnes i ny fane)

Elektrisk ledning i betongelementer.

Bane NOR har erfart at elektrisk strømføring i betongelementer i Blixtunnelen fører til kortslutninger, skader og driftsstans. Istapper i tunneltaket har ført til kortslutninger og uheldige strømveier mot jordingsanlegg gjennom betong. Betong kan generelt ansees som en elektrisk isolator, men ikke en god sådan. Armeringsjern og stålfibre i betongelementene påvirker isolasjonsegenskapene, det samme gjør fuktighet. Bane NOR ønsker å få utvidet sin kunnskap om betongelementenes isolasjonsevne, elektriske holdfasthet og om og hvordan gjennomslag skjer. Oppgaven vil kreve undersøkelser i høyspentlaboratorium. Litteraturstudier og sammenfatning vil også være aktuelt.

Modelering og måling av strømmer og spenninger i AT-system.

Autotransformatorsystem (A-system) er kraftsystem med to spenningsnivåer (15 og 30 kV), der effektflyten skiller seg fra trefasesystemer der en ofte antar balanserte strømmer og spenninger. En annen problemstilling som en ikke har i alminnelige kraftsystemer, er lekkasje av strøm i jordsmon i normal drift (fra kjøreskinnene). Beregninger for strøm og spenninger ble utført da systemet ble introdusert, men har ikke verifisert med målinger. Egne analytiske formler og metodikk for dimensjonering har også blitt utviklet. Aktuelle delmål i oppgaven:

• Utføre en litteraturstudie for strømflyt i ledere, både generelt og for AT-system.
• Bygge opp modell (tilsvarende Meråkerbanen) for AT-system i egnet dataprogram. Modellen kan bestå av autotransformatorer (AT), positivleder (PL), negativleder (NL), kontaktledning (KL) og kjøreskinner (RR), samt resistans og induktiv kobling mellom lederne. Lastflyt undersøkes med én eller flere laster plasert mellom KL og RR.
• Utvikle analytiske formler og metodikk for beregning av strømflyt i AT-systemet.
• Modeller og formler kan utvides til å inkludere lekasjestrømmer til jord.
• Utføre målinger i AT-system på Meråkerbanen for å verifisere modeller.
• Dokumentere resultatene i masteroppgaven.

Undersøkelse av lave spenninger for tog.

Bane NOR driver et eget kraftsystem (15 kV og 16 2/3 Hz) for energiforsyning til tog, og det er installert energimålere på togene for å overvåke energiforbruket. Av og til måles det lave spenninger på togene, og dette fører til redusert trekkraft, lavere hastighet og noen ganger togforsinkelser. Målet med denne oppgaven er å utforske og identifisere årsakene til lave spenninger. Sammenheng mellom togvekt, lokomotivtyper, føreradferd og kraftsystemstatus vil være en viktig del av undersøkelsene.

Bane NOR har etablert et system som gir detaljerte målinger fra omformerstasjoner, koblingshus og tog, samt feillogger. Følgende liste skisserer mulige delmål:

• Utføre en litteraturgjennomgang om spenningsproblemer i banestrømforsyning.
• Analyser tilgjengelige data fra omformerstasjoner, koblingshus og tog for å identifisere mønstre relatert til lave spenninger.
• Undersøk feilmeldinger og andre logger for å korrelere dem med spenningsfall i nettverket.
• Utvikle en metodikk for å identifisere de grunnleggende årsakene til lavspenning basert på tilgjengelige data og feillogger.
• Test og valider funnene ved å bruke virkelige data fra Bane NORs strømnettverk.
• Dokumentere funnene i masteroppgaven.

Optimalisering av maskinlæringsmodeller for tilstandsovervåking av omformere, med fokus på å oppdage tidlige tegn på avvikende atferd. Oppgaven innebærer å optimalisere maskinlæringsmodeller og utvikle et treningssystem som oppdaterer modellene regelmessig uten å lære avvik som normaltilstand. Arbeidet inkluderer blant annet valg av datasett, maskinlæringsmetoder og testscenarier for validering av modellene.

Maskinlæring for tilstandsovervåking er et viktig fokusområde innen elektriske kraftsystemer, spesielt for å sikre påliteligheten og ytelsen til kritisk infrastruktur som omformerstasjoner. Oppgaven går ut på å optimalisere maskinlæringsmodeller for kontinuerlig overvåking og tidlig oppdagelse av avvikende målinger i elektriske maskiner. Det er avgjørende å utvikle et system som gjør det mulig å oppdatere modellene regelmessig uten at de feilaktig lærer avvikende atferd som normal. Følgende punkter skisserer mulige delmål for å oppnå hovedmålet om optimalisert tilstandsovervåking:

• Utføre en litteraturgjennomgang om maskinlæringsmetoder brukt for tilstandsovervåking i kraftforsyning for jernbane og andre elektriske systemer.
• Analysere hvordan modellene bør trenes og finjusteres for å gi pålitelige tidlige varsler om avvik i maskinatferd.
• Undersøke hvilke data som er kritiske for overvåking og hvordan disse bør bearbeides for bruk i maskinlæringsmodeller.
• Utforske ulike maskinlæringsrammeverk og miljøer, som Azure, for trening og utrulling av modeller på Bane NORs data.
• Utvikle og evaluere minst ett testscenario som validerer de optimaliserte maskinlæringsmodellene ved hjelp av data fra Bane NOR.
• Dokumentere funnene i masteroppgaven.

Utforske hvordan data fra Bane NORs jernbanenett kan brukes til å utvikle maskinlæringsmodeller for tilstandsovervåking av komponenter. Målet er å identifisere tidlige tegn på slitasje eller feil for å forbedre vedlikeholdsplanlegging og pålitelighet. Oppgaven inkluderer valg av komponenter, databehandling og testing av modeller.

Bruken av maskinlæring for tilstandsovervåking blir stadig viktigere i industrier med kompleks infrastruktur som jernbane. Denne masteroppgaven tar sikte på å utforske hvordan data fra jernbanenettet kan brukes til å bygge maskinlæringsmodeller for overvåking av ulike komponenters tilstand. Følgende delmål kan være relevante for å nå dette målet:

• Utføre en litteraturstudie om datadrevet tilstandsovervåking og maskinlæring i infrastruktur og kraftsystemer.
• Utforske hvordan eksisterende data fra Bane NOR kan brukes til å utvikle maskinlæringsalgoritmer som gir innsikt i komponentenes tilstand.
• Identifisere hvilke data som er mest relevante for å forutsi komponentnedbrytning eller feil, og hvordan disse kan forbehandles for maskinlæringsmodeller.
• Velge én eller flere komponenttyper (f.eks. transformatorer, brytere eller kabler) for detaljert tilstandsovervåking.
• Utvikle og teste maskinlæringsmodeller som analyserer disse dataene og gir tilstandsvurderinger for de valgte komponentene i jernbanenettet.
• Validere modellene med reelle data og foreslå hvordan metodene kan integreres i Bane NORs eksisterende overvåkingssystemer.
• Dokumentere resultatene i masteroppgaven.

Delvis utført

Deler av oppgaven er allerede utført og ligger på openarchive.usn.no: Prediktiv analyse av Data fra BaneNOR – en mulighetsstudie(åpnes i ny fane)

Hvordan kan vernsystemer for autotransformatorsystem i jernbanens kraftnett forbedres? Undersøkelse av vern i autotransformatorsystemer i jernbanens kraftnett. Oppgaven innebærer en analyse av ulike systemoppsett, sammenligning av beregningsmetoder og forslag til bedre metoder for feiloppdagelse og risikohåndtering.

Bakgrunn

Oppgradering av jernbanestrekninger med autotransformator (AT) kontaktledningssystemer øker kompleksiteten i vernsystemene. Ulike implementeringer av AT-systemer medfører unike utfordringer fra et vernperspektiv, som overgangen fra enfaset mating til AT, integrering av AT i samleskinner, eller plassering av AT foran installasjoner for å forsyne systemet. Forskjeller i beregningsmetoder som brukes av vernutstyr bidrar til kompleksiteten. En forståelse av disse forskjellene er essensiell for å forbedre feillokalisering, håndtere innkoblingsstrømmer og redusere risikoen forbundet med feil strømretninger i faser.

Oppgavebeskrivelse

Målet med denne masteroppgaven er å undersøke ulike AT-systemer i jernbanens kraftnett fra et vernperspektiv. Dette innebærer å analysere nåværende strategi for verninnstilling, ulike implementeringsteknikker som brukes av vernutstyr, og å utforske metoder for å forbedre feiloppdagelse i AT-systemer. Følgende delmål kan være relevante:

• Litteraturstudie:
  • Gjennomfør en litteraturstudie for å kartlegge eksisterende utfordringer og løsninger.
  • Dokumentér funnene sammen med anbefalinger og risikovurderinger.
• Beskrivelse av ulike AT-systemimplementeringer:
  • Analysér hvordan AT-systemer settes opp, inkludert:
    • overganger fra enfaset mating til AT
    • AT-systemer som del av samleskinner
    • konfigurasjoner der AT er plassert foran installasjoner med tilbakestrøm
• Sammenligning av vernsmetoder:
  • Studer implementeringsmetoder i ulike vernutstyr.
  • Sammenlign beregningsmetoder som brukes av forskjellig utstyr.
• Forbedring av feillokalisering:
  • Utforsk teknikker for å bedre feillokalisering i AT-systemer.
  • Vurder håndtering av innkoblingsstrømmer.
• Analyse av beregningsmetoder:
  • Evaluer utregningsmetoder som:
    • Ip (positiv)-In (negativ)
    • maksfasemetoden
    • identifiser styrker og svakheter ved hver metode
• Identifisering og reduksjon av risiko:
  • Undersøk risiko knyttet til feil strømretning i faser.
  • Foreslå løsninger for å redusere disse risikoene.
• Dokumentasjon av funn og anbefalinger:
  • Samle observasjoner, risikoer og løsninger.
  • Gi anbefalinger for å forbedre vern i AT-systemer.

Oppgaven vil kombinere teori og praktiske analyser for å gi konkrete anbefalinger til forbedring av vernsystemer i jernbanens kraftnett.

Kva teknologi er det neste store for FDV av eigedom? (automatiske portopnarar, app for malingstypar, kameraovervåkning?)

Kva forventar markedet? Kva teknologi etterspør dei som skal leige kontor?

Hvordan kan Bane NOR – Logistikk sørge for bedre leveranse til kunder og prosjekter ved å optimalisere varebeholdning og kapitalbinding på sentrallageret?

Ønske for oppgaven:

1. Finne varer som «alltid» blir bestilt på kort varsel.
2. Hvor høy bør lagerbeholdningen av dette materiellet være?
3. Anbefaling(er) for hva Bane NOR bør gjøre.

Bream – grønnvasking eller faktisk grønnere prosjekthverdag?

Vi har 40 prosent elektriske maskintimer. Erfaring og bruk. Skal Bane NOR stille disse krav videre?

Overlevering av prosjekt i modell til drift og bruk av VDC

Samfunnsøkonomiske vurderinger og problemstillinger i statlige investeringer

Hjul–skinne kontaktmekanikk; beregningsmodeller og vurderingsmodeller (Shakedown og Tγ metoden).

Dette dreier seg om kontaktutmattingsskader på skinner som oppstår på grunn av høye kontaktspenninger mellom hjul og skinne. Denne feiltypen er et stadig økende problem, både i Europa og her i Norge. At vi ser denne økningen har sammenheng med økende trafikkmengde og hastighet, men sannsynligvis også nye togtyper med høyere aksellast og traksjonskrefter. Her kan det være aktuelt å se på hvordan hjulkrefter og kontaktgeometri for norske tog og spor påvirker kontaktspenninger og skademekanisme.

Sporets middel – gjennomgang av eksisterende teknisk og trafikalt regelverk for både plassering og beregning av middel for ulike sporgeometriske forhold.

Sporets middel har plasseringskrav som skal sørge for best mulig sporkapasitet (sporlengde på stasjon) og samtidig sikre mot flankekollisjon med tog i nabospor, og har krav både i bane- og signalregelverk. Middel er også et sentralt begrep i trafikkregelverket.

Oppgaven går ut på å se om de ulike kravene i dagens regelverk er tilstrekkelig harmonisert, og hvordan middel beregnes og kontrolleres for ulike sporvekselkonfigurasjoner.

Eksempler på ballastfrie sporkonstruksjoner, fordeler og ulemper samt statiske og dynamiske beregningsmetoder

Ved bygging av nye spor kan man i dag velge mellom tradisjonell sporkonstruksjon med betongsviller i et ballastlag av pukk, eller en sporkonstruksjon uten pukkballast. I Bane NOR har vi nylig bygget ballastfritt spor i den nye tunnelen mellom Arna og Bergen og i den nye tunnelen på Follobanen mellom Oslo og Ski. I valget mellom ulike sporkonstruksjoner er det en rekke ulike aspekter som må vurderes:

• Økonomi – Levetidskostnader for selve sporkonstruksjonen.
• Totaløkonomi for prosjektet. Lavere byggehøyde og vekt kan påvirke størrelse på tunneltversnitt og dimensjonering av konstruksjoner (bruer).
• Miljø – karbonavtrykk bl. a. som følge av omfang av betong til ulike sporkonstruksjoner.
• Støy og vibrasjoner. Hvordan er muligheten for demping av strukturstøy. Masse/fjær systemer.
• Overganger mellom ballastfritt spor og ballastspor. Hvordan utjevne forskjeller i sporstivhet (elastisitet).

Studie av utjevningen av elastisitetsegenskapene i overgangssoner mellom ballastfritt spor og ballastspor.

Utdypning av oppgaven

Den vertikale stivheten eller elastisiteten i et ballastfritt spor og et ballastspor vil være forskjellig. I overgangssonen mellom disse to sporkonstruksjonene må denne forskjellen i stivhet utjevnes med tanke kjøreegenskapene for rullende materiell og nedbrytning av overbygningskonstruksjonen.

Det er mange måter å gjøre dette på. I denne oppgaven skal man først søke frem ulike metoder for hvordan utjevningen kan foregå (ulike mellomlegg, svillematter, lengde på sviller, utjevningsskinner»/ledeskinner», ulike materialer i oppbygging av sporet, osv.) og deretter finne aktuelle programvarer for beregning av stivheter langsmed sporet i overgangssonen. Dette for å finne hvilken effekt på elastisiteten forskjellige tiltak i sporet vil ha.

Samarbeid med NTNU/Albert Lau. Praktisk bruk av modellen med rullende materiell, sporveksel og dynamisk stivhet som han utviklet i sitt doktorgradsarbeid.

Utdypning av oppgaven

I sitt doktorgradsarbeid utviklet Albert Lau en modell og programvare for å studere nærmere bl.a. samspillet mellom rullende materiell og de ulike partiene i en sporveksel (tungeparti, mellomparti og kryssparti). Den vertikale stivheten gjennom en sporveksel vil variere og dermed gi ulik respons på det passerende materiellet. Det er ønskelig å oppnå så lik elastisitet gjennom sporvekselen som mulig, for å redusere unødvendige dynamiske belastninger på sporkonstruksjonen.

I denne oppgaven skal man ved bruk av den nevnte matematiske modellen og programvare finne hvilke forbedringer man kan gjøre i en sporveksel for å utjevne elastisiteten gjennom sporvekselen.

Studie av korrelasjoner mellom transienter i impulslignende hendelser, belastning av infrastruktur og støyplagegrad.

Utdypning av oppgaven

Kontaktpunktet mellom hjul og skinne produserer rullestøy, og denne støyen påvirkes av kvaliteten på sporkonstruksjonen og hjulkvaliteten.

Spørsmål/problemstilling

Vi vet at en kraftig punktbelastning kan være en skademekanisme, eksempelvis det man kan få av hjulslag, eller av manglende overgangssoner i sporet – men kan man også identifisere punktbelastninger ved å se på lydsignalet? Kan «rise-time» på anslaget/attack til transienter og finne mulig korrelasjon til belastningen?

Ved å analysere lydmålinger – utført av mikrofoner på rullende materiell (hvis mulig), lydmålinger ved sporet eller en kombinasjon av disse – ønsker Bane NOR å se om impulslignende støyhendelser med høy plagegrad samsvarer med slike skademekanismer. Det vil være aktuelt å se på vaskesviller, dårlige overgangssoner, sporveksler og andre singulariteter i sporet som kan produsere slaglyder.

Det kan også være aktuelt å se på slitasjemekanismer som kurveskrik, og om hyppigheten eller lydnivået av disse kan benyttes som en god identifikator.

Analyse av akustiske signaturer fra hjulprofiler på tog.

Gjenbruk ved vedlikehold, oppgradering, flytting eller nedleggelse av jernbane.

Problemstilling

Når jernbaner (inkl. jernbanebygninger) vedlikeholdes, oppgraderes, flyttes eller nedlegges oppstår et overskudd av komponenter som har gjenbruksverdi, men som ikke uten videre kan brukes videre på samme sted. Komponentoverskuddet blir som regel solgt som skrap, brukt som fyllmasse, levert som spesialavfall (deponi) eller brukt til varmegjenvinning. Objekter av antatt økonomisk verdi (typisk stål) kan bli brukt som del av oppgjør med utførende entreprenør.

I tidligere tider ville en større del andel av komponentoverskuddet bli gjenbrukt til lignende formål, men et annet sted.

Finne nye eller finne tilbake til gamle løsninger for å gjenbruke komponenter med gjenbruksverdi. Målet er både å redusere avfallsmengden og å redusere forbruket av energi som går med til å gjenvinne metaller.

Kort informasjon om problemstillingen

I fra man begynte å utføre tyngre vedlikehold av eller oppgradere de første jernbanene på 1800-tallet og frem til i alle fall rundt 1990, var det vanlig å gjenbruke komponenter. Skinner, sviller, sporveksler, bygninger osv. ble demontert, flyttet og gjenbrukt. Når én bane fikk økt sin aksellast, var det vanlig å gjenbruke utskiftede skinner, sviller broer etc. på andre baner som derved også fikk økt sin aksellast. Enkelte baner ble helt eller delvis nybygget med komponenter fra andre baner. Når komponenter var for nedslitt til at de kunne forbli liggende i hovedspor, ble de gjenbrukt på skiftetomter og i industrispor der så vel kjørehastighet som kravet til sporkvalitet var lavere. I dag bygges så godt som alt med fabrikknye komponenter, gjenbruk er blitt et unntak.

• Hva er de direkte og de mer bakenforliggende årsakene til at gjenbruk er blitt mindre vanlig på jernbanen enn det var tidligere?
• Hva kan gjøres for at jernbanen kan bli flinkere til gjenbruk enn vi/den er i dag?
• Hva er de største hindrene for mer gjenbruk?

Gjenbruk til både samme formål (ombruk) og til andre formål både på og utenfor jernbanen skal drøftes.

• Hvilke virkninger vil en eventuell retur til en situasjon der vi gjenbruker mer enn vi gjør i dag kunne få sett i et bærekraftperspektiv?
• Hvilke virkninger vil en eventuell retur til en situasjon der vi gjenbruker mer enn vi gjør i dag kunne få for jernbanens økonomiske situasjon?
• Hvilke strukturelle endringer må eventuelt gjøres for at økt gjenbruk skal bli tilstrekkelig lønnsomt?

Konkrete eksempler

• Overgangen fra betjente til ubetjente stasjoner har gitt et stort overskudd av stasjonsbygninger som for det meste står tomme. Noen av disse befinner seg på steder der de verken kan bebos, leies ut eller selges. Hva kan gjøres i stedet for å destruere dem? Vedlikehold av noe som ikke kan brukes er meningsløst – og vanskelig å forsvare å prioritere.
• BaneNOR bygger om stasjonsplattformer til en høyde av 760 mm over skinneoverkant. Dette gir et stort overskudd med steinblokker av sirlig tilhugget granitt. Kan disse gjenbrukes til noe (annet enn fyllmasse)? Gjerne i umiddelbar nærhet av der de blir fjernet.
• BaneNOR må utvide kapasiteten i og dermed tverrsnittet på mange stikkrenner (under sporet). Kan disse gjenbrukes til noe (annet enn fyllmasse)? Gjerne i umiddelbar nærhet av der de blir fjernet.

Vurdere eksisterende empiriske modeller for beregning av kurveutslag i grensesnittet mellom sirkelkurver og overgangskurver og overgangskurver og rettlinjer.

Kurveutslag har i sirkelkurver tradisjonelt blitt vurdert for jernbane på bakgrunn av en stiv malvogn med lengde 24 m og akselavstand 18 m. I grensesnittet mellom sirkelkurver og overgangskurver og overgangskurver og rettlinjer har det blitt benyttet empiriske konservative modeller. Spesielt i krappe kurver kan de empiriske modellene ha større avvik fra de virkelige opptredende (matematiske) kurveutslagene. Samtidig varierere de empiriske modellene noe mellom ulike jernbaneforvaltninger.

Oppgaven går ut på å beskrive det geometriske forløpet for kurveutslag gjennom en overgangskurve og sammenligne dette forløpet med ulike eksisterende empiriske modeller. Videre skal oppgaven foreslå ev. endringer i de empiriske modellene eller ev. foreslå matematiske formler som en erstatning eller et supplement til de empiriske.

Oppgaven vil bestå av sporgeometriske vurderinger og beregninger for kurveradier som vil dekke behovet for både tradisjonell jernbane og t-bane. Oppgaven vil også kreve innsikt i vognkonstruksjoner mht. akselantall, -plassering og -avstand.

Utvikle en finite element modell av Søsterbekk bru nummer 2 og utføre strukturelle og modale finite element analyser på modellen.

Developing a finite element model of the Søsterbekk bridge number 2 and performing structural and modal finite element analyses on the model.

Ofotbanen is one of the most important railway lines in Norway, where huge quantities of iron ore are transported from Sweden for shipment in Narvik, in addition, large parts of Nordland and Troms and Finnmark are supplied with goods transported on Ofotbanen, the fishing industry also depends on Ofotbanen for rapid dispatch of fish. Considering the geopolitical situation, as well as Sweden's and Finland's membership in NATO, the route has also gained more importance for military logistics and movement in the north. Total traffic load on Ofotbanen in 2023 was over 33 million gross tonnes.

Søsterbekk bridge 2 is a post tensioned concrete bridge positioned at km 35,989 on Ofotbanen in Narvik. The bridge has two spans, one pillar and a horizontal curvature of 350 metres radius. The vertical curvature is 0, and there is an 15,5 ‰ incline towards east. The bridge has fixed support in one land vessel and simple support in one land vessel. The bridge is originally constructed in 1985 and put into operation in 1987. It was constructed to sustain 25 tonne axle load trains. Today the upper limit for the trains trafficking Ofotbanen is 31 tonnes axle load. The traffic on Ofotbanen is also increased since construction. This puts a lot more strain and wear cycles on the bridge compared to what it was constructed for.

Building new concrete bridges on Søsterbekk will be very expensive and will entail large greenhouse gas emissions and constitute major negative environmental interventions that will affect nature, cabin neighbors and reindeer husbandry for a long time. At times, the work may also cause traffic challenges.

Because of this Bane NOR needs to acquire an insight into the structural health of the bridge. In June and July of 2025, the bridge will be instrumented with accelerometers, inclinometers, strain gauges, laser and cameras to acquire data from the bridge. This data will be used to monitor the structural health of the bridge and to adapt a finite element model to the real-world responses and movements of the bridge, so that the model will be a true digital twin of the bridge.

There are plans to use this data and digital twin to calculate remaining lifetime of the bridge and to see if there are any possibilities for strengthening the bridge to sustain axle loads of 31 tonnes or higher in the future. The allowed axle load on Ofotbanen is planned to be increased first to 32,5 tonnes and later to 35 tonnes.

The task for the thesis of the candidate is to make a finite element model of the bridge, perform static structural analyses for relevant loads modal analyses to acquire eigenfrequencies and mode shapes of the bridge. The challenge in the modelling of the bridge is to model it as accurate as possible including the horizontal curvature. The selection of a proper element technology is of high importance. There will be a need to do research to find an adequate mesh refinement of the model and the correct supports in the analysis software. The results of the static structural and modal analyses will have to be presented in fine detail, with relevant comparison and validations of the results.

Bane NOR will provide technical drawings of the bridge.

Supervisor: Patrick Norheim Berg, MSc Track engineer at Bane NOR.

Evaluering og modellering av lydbidraget fra forskjellige jernbanebrukonstruksjoner til omgivelsene.