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Wie unsere Expertise die Industrie von morgen prägt

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Unsere Applikationen

Rail Systems: Rolling Stock & Infrastruktur

Wir verfügen über 20 Jahre Erfahrung im Bahnsektor und bieten Lösungen für Simulationsmethoden und -werkzeuge in den Bereichen Vehicle-Track-Interaction, Fahrzeugdynamik und Betriebsanalysen, Überwachung und Diagnose sowie Netzwerk Digitaler Zwilling an.

Fahrzeug- und Verkehrssicherheit

Seit 2004 trägt VIRTUAL VEHICLE aktiv zur Verkehrssicherheit bei, indem es an verbesserten Crashstrukturen, passiven Sicherheitssystemen und automatisierten Fahrtechnologien forscht. Zu den Schwerpunktbereichen gehören Batterietechnologie, Insassensicherheit, Fahrzeugschutz und Verbindungstechnologie.

safety

E-Mobilität & Infrastruktur

Seit 2007 widmet sich VIRTUAL VEHICLE der nachhaltigen Fahrzeugtechnologie, um den Erfolg der Elektromobilität zu fördern. Wir bieten Lösungen für optimiertes Energiemanagement, effiziente Leistungselektronik und innovative Ladetechnologien.

Green Digital Mobility

Kooperative, vernetzte, automatisierte Mobiltät

Zu unseren Forschungsgebieten im Bereich des autonomen Fahrens gehören Lidar-Sensorik, Car-2-Car-Kommunikation und Fahrzeug-Infrastruktur-Kommunikation. Wir sind auch stolz auf unsere automatisierten Fahrzeuge. Wir haben Algorithmen und „Embedded Intelligence“ entwickelt, um verschiedene Funktionen des autonomen Fahrens zu testen.

networked car on the road

Referenzen

Aktuelle
Projekte

Geschützt: gemmA: Genderrelevante multi-modale Verkehrsmittel-Analyse

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SMACS – Smart Maintenance of Rail HVAC Systems

Das von der FFG geförderte Forschungsprojekt SMACS zielt auf die Entwicklung neuer und intelligenter Instandhaltungsstrategien für Heizungs-, Lüftungs- und Klimasysteme (HLK) in Schienenfahrzeugen ab.

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PREVENT+

Dieses Projekt befasst sich mit dem Simulationsrahmen für die Partikel-Gas-Strömung in einem Batteriepack.

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LIBERTY

Leichtes Batteriesystem für größere Reichweite bei verbesserter Sicherheit

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In2Smart

In diesem Projekt werden Messungen von Gleisunregelmäßigkeiten analysiert, um eine Methodik zu entwickeln, mit der CT identifiziert und in einem frühen Stadium erkannt werden kann.

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Future car

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