In den letzten Jahren hat die Verbreitung von Elektrofahrrädern, sogenannten Pedelecs, stark zugenommen. Dies ist vor dem Hintergrund der Umweltfreundlichkeit und Gesundheitsförderlichkeit dieser Form der Fortbewegung zunächst grundsätzlich positiv zu bewerten. Gleichzeitig besteht jedoch die Sorge, dass Elektrofahrradfahrer häufiger und in schwerere Unfälle verwickelt werden könnten als Fahrradfahrer. So bieten motorgestützte Elektrofahrräder das Potential, höhere Geschwindigkeiten zu erreichen als konventionelle Fahrräder, und werden zudem vor allem von älteren Verkehrsteilnehmern genutzt. Nicht zuletzt deswegen könnten sich durch diese neue Mobilitätsform auch neue Herausforderungen für die Verkehrs-, insbesondere Radinfrastrukturen ergeben. Tatsächlich jedoch blieben die Auswirkungen auf die Verkehrssicherheit bisher weitestgehend ungeklärt. Um dieser Problematik zu begegnen, wurde im Rahmen einer Naturalistic Cycling Studie (NCS) und mehreren experimentellen Untersuchungen folgenden Fragen nachgegangen: Fahren Elektrofahrradfahrer tatsächlich schneller als nicht-motorisierte Radfahrer? Wie wirken sich diese potentiell höheren Geschwindigkeiten darauf aus, wie Elektrofahrradfahrer von Autofahrern wahrgenommen werden? Welchen Einfluss hat das Alter der Radfahrer auf die Geschwindigkeiten und auch auf deren Neigung zu Unfällen bzw. sicherheitskritischen Situationen im Verkehr? Und welchen Einfluss hat die Infrastruktur auf die gewählten Geschwindigkeiten und die Auftretenshäufigkeit von kritischen Situationen? Diese und weitere Fragen wurden in insgesamt vier Arbeiten, die in internationalen Fachzeitschriften publiziert sind (I - IV), beleuchtet. Im ersten Artikel werden die Geschwindigkeiten von Fahrradfahrern (n = 31) im Gegensatz zu Pedelecfahrern (n = 49; Motorunterstützung bis 25 km/h) sowie S-Pedelecfahrern (n = 10; Motorunterstützung bis 45 km/h) betrachtet. Als Einflussgrößen wurden das Alter und die Nutzung verschiedener Infrastrukturtypen der Probanden ausgewertet. Alle Räder wurden mit einem Datenaufzeichnungssystem inklusive Kameras und Geschwindigkeitssensoren ausgestattet, um für vier Wochen ein Bild des natürlichen Fahrverhaltens zu erhalten. Unabhängig von der Infrastruktur waren S-Pedelecfahrer schneller unterwegs waren als Fahrrad- und Pedelecfahrer. Pedelecfahrer fuhren ebenfalls signifikant schneller als konventionelle Fahrradfahrer. Die höchsten Geschwindigkeiten wurden für alle Radtypen auf der (mit dem motorisierten Verkehr geteilten) Fahrbahn sowie der Radinfrastruktur gemessen. Das Alter der Fahrer hatte ebenfalls einen signifikanten Einfluss auf die Geschwindigkeit: Unabhängig vom Fahrradtyp waren ältere Fahrer (65 Jahre und älter) deutlich langsamer als Probanden jüngerer Altersgruppen (41-64 Jahre sowie 40 Jahre und jünger). Die beiden jüngeren Altersgruppen fuhren selbst ohne Motorunterstützung (konventionelles Fahrrad) schneller als die älteren Pedelecfahrer. Genauere Analysen (wie etwa das Verhalten beim Bergabfahren) legen nahe, dass dieser Befund nicht allein der physischen Leistungsfähigkeit zugeschrieben werden kann. Es scheint vielmehr so, als ob ältere Fahrrad- und Elektroradfahrer durch die geringere Geschwindigkeit versuchen, Defizite in der Reaktionsgeschwindigkeit auszugleichen bzw. generell vorsichtiger fahren. Der zweite Artikel beschäftigt sich mit der Frage, inwieweit sich die Art und Häufigkeit von Unfällen und kritischen Situationen bei den drei verschiedenen Altersgruppen unterscheiden. Auch hier wurde auf die Daten aus der NCS zurückgegriffen, auf deren Basis eine umfassende Videokodierung durchgeführt wurde. Es zeigten sich keine Unterschiede zwischen den Altersgruppen hinsichtlich des Auftretens kritischer Situationen; weder in Bezug auf die absolute Anzahl, noch gemessen an der relativen Häufigkeit (pro 100 km). Ebenfalls keine Zusammenhänge fanden sich zwischen dem Alter der Fahrer und der Art von Konfliktpartnern oder der Tageszeit der kritischen Situationen. Auch hier scheint es so, dass Ältere keinem erhöhten Risiko unterliegen, und etwaige altersbedingte Einschränkungen kompensieren können. Bei der Betrachtung des Einflusses des Infrastrukturtyps auf das Auftreten von kritischen Situationen zeigte sich, dass, bezogen auf die zurückgelegten Wegstrecken, die Nutzung der mit dem motorisierten Verkehr geteilten Fahrbahn als relativ sicher einzustufen ist. Demgegenüber ergab sich ein erhöhtes Risiko für Unfälle oder kritische Situationen auf designierter Radinfrastruktur. Dies widerspricht der Wahrnehmung vieler Radfahrer, die diese Infrastruktur als besonders sicher empfinden. Es ist allerdings anzunehmen, dass diese Wahrnehmung nicht nur auf der vermeintlichen Auftretenshäufigkeit, sondern auch auf dem angenommenen Schweregrad einer möglichen Kollision beruht. Zwei weitere Artikel beschäftigen sich damit, wie Autofahrer die Geschwindigkeit beziehungsweise die Annäherung von Elektrofahrrädern wahrnehmen. Dies ist insbesondere in Kreuzungssituationen relevant, in denen Autofahrer abschätzen müssen, ob sie noch rechtzeitig vor einem Fahrrad abbiegen können ohne mit diesem zu kollidieren. Es wurde vermutet, dass die fehlende Erfahrung mit Elektrofahrrädern und der von ihnen erreichbaren Geschwindigkeit vermehrt zu entsprechenden Unfällen führen könnte. Der Frage wurde mit einem Experiment zur Lückenakzeptanz auf der Teststrecke (Artikel III) und einer Videostudie zu Schätzungen von Zeitlückengrößen (Artikel IV) nachgegangen. Es zeigte sich, dass Autofahrer die verbleibende Zeit bis zur Kollision für Elektrofahrradfahrer geringer einschätzten als für konventionelle Radfahrer. Zudem wählten Autofahrer bei einem herannahenden Elektrofahrrad signifikant kleinere Zeitlücken zum Abbiegen, als bei einem konventionellen Fahrrad. Dieser Effekt verstärkte sich sogar noch, wenn die Geschwindigkeit des herannahenden Zweirades zunahm. Diese Befunde legen nahe, dass die Einschätzung der Geschwindigkeit beziehungsweise Annäherung von Elektrofahrrädern durchaus risikobehaftet ist. Die Ergebnisse dieser Arbeit helfen dabei, die Auswirkungen der steigenden Verbreitung von Elektrofahrrädern auf die Verkehrssicherheit einzuschätzen. Auch erlauben es die Erkenntnisse, Maßnahmen zur Erhöhung der Verkehrssicherheit für Fahrrad- und Elektrofahrradfahrern aller Altersgruppen abzuleiten. Damit leistet diese Arbeit einen Beitrag zur Unterstützung einer sicheren, gesunden und umweltfreundlichen Mobilität. / Electric bicycles (e-bikes) are a relatively new form of transport. The aim of this dissertation is to investigate their effects on road safety. In 2012, at the beginning of this dissertation project, knowledge of e-bikes in general and their impact on road safety in particular was relatively scarce. As a starting point of this work, the influence of e-bikes on road safety was investigated compared relative to the road safety of conventional bicycles. Additionally, the influence of the age of the rider on safety is considered as a supplementary factor. Special attention is paid to the impact of the infrastructure utilised by riders and its characteristics. This cumulative dissertation consists of four research articles, labelled Paper I to IV accordingly. Papers I to IV have been published in peer reviewed journals. The synopsis provides an overview of previous research as well as a theoretical framework of the safety of cyclists and e-bike riders. Speed, and its perception through other road users (measured with experiments to gap acceptance and time to arrival (TTA) estimates) are considered as relevant factors for road safety. In Chapter 4, the research objectives are presented in detail. The methodology is clarified in Chapter 5, and in Chapter 6 and 7 the results are summarised and discussed. The implications of the results are considered in Chapter 8. In Paper I, the differences in speed between bicycles, pedelecs (pedal electric cycle, motor assistance up to 25 km/h) and S-pedelecs (pedal electric cycle, motor assistance up to 45 km/h) were investigated. Additionally the influence of infrastructure type, road gradient and the age of the rider were taken into account. Paper II is concerned with the influence of different conflict partners in crashes, and the utilisation of infrastructure on the safety of cyclists. For this purpose, safety critical events (SCE) involving cyclists were examined, with a special focus on the differences between younger, middle aged, and older cyclists. Papers III and IV focus on the perception of speed of e-bike and bicycle riders through other road users and its implications for road safety. Paper III specifically deals with the gap acceptance of car drivers at intersections in the presence of cyclists and e-bike riders with different speeds and under varying conditions (e.g. at intersections with different road gradients). Paper IV looks at drivers TTA estimates of approaching bicycles and e-bikes in combination with other influencing factors (e.g. speed, cyclist age).

In den letzten Jahren hat die Verbreitung von Elektrofahrrädern, sogenannten Pedelecs, stark zugenommen. Dies ist vor dem Hintergrund der Umweltfreundlichkeit und Gesundheitsförderlichkeit dieser Form der Fortbewegung zunächst grundsätzlich positiv zu bewerten. Gleichzeitig besteht jedoch die Sorge, dass Elektrofahrradfahrer häufiger und in schwerere Unfälle verwickelt werden könnten als Fahrradfahrer. So bieten motorgestützte Elektrofahrräder das Potential, höhere Geschwindigkeiten zu erreichen als konventionelle Fahrräder, und werden zudem vor allem von älteren Verkehrsteilnehmern genutzt. Nicht zuletzt deswegen könnten sich durch diese neue Mobilitätsform auch neue Herausforderungen für die Verkehrs-, insbesondere Radinfrastrukturen ergeben. Tatsächlich jedoch blieben die Auswirkungen auf die Verkehrssicherheit bisher weitestgehend ungeklärt. Um dieser Problematik zu begegnen, wurde im Rahmen einer Naturalistic Cycling Studie (NCS) und mehreren experimentellen Untersuchungen folgenden Fragen nachgegangen: Fahren Elektrofahrradfahrer tatsächlich schneller als nicht-motorisierte Radfahrer? Wie wirken sich diese potentiell höheren Geschwindigkeiten darauf aus, wie Elektrofahrradfahrer von Autofahrern wahrgenommen werden? Welchen Einfluss hat das Alter der Radfahrer auf die Geschwindigkeiten und auch auf deren Neigung zu Unfällen bzw. sicherheitskritischen Situationen im Verkehr? Und welchen Einfluss hat die Infrastruktur auf die gewählten Geschwindigkeiten und die Auftretenshäufigkeit von kritischen Situationen? Diese und weitere Fragen wurden in insgesamt vier Arbeiten, die in internationalen Fachzeitschriften publiziert sind (I - IV), beleuchtet. Im ersten Artikel werden die Geschwindigkeiten von Fahrradfahrern (n = 31) im Gegensatz zu Pedelecfahrern (n = 49; Motorunterstützung bis 25 km/h) sowie S-Pedelecfahrern (n = 10; Motorunterstützung bis 45 km/h) betrachtet. Als Einflussgrößen wurden das Alter und die Nutzung verschiedener Infrastrukturtypen der Probanden ausgewertet. Alle Räder wurden mit einem Datenaufzeichnungssystem inklusive Kameras und Geschwindigkeitssensoren ausgestattet, um für vier Wochen ein Bild des natürlichen Fahrverhaltens zu erhalten. Unabhängig von der Infrastruktur waren S-Pedelecfahrer schneller unterwegs waren als Fahrrad- und Pedelecfahrer. Pedelecfahrer fuhren ebenfalls signifikant schneller als konventionelle Fahrradfahrer. Die höchsten Geschwindigkeiten wurden für alle Radtypen auf der (mit dem motorisierten Verkehr geteilten) Fahrbahn sowie der Radinfrastruktur gemessen. Das Alter der Fahrer hatte ebenfalls einen signifikanten Einfluss auf die Geschwindigkeit: Unabhängig vom Fahrradtyp waren ältere Fahrer (65 Jahre und älter) deutlich langsamer als Probanden jüngerer Altersgruppen (41-64 Jahre sowie 40 Jahre und jünger). Die beiden jüngeren Altersgruppen fuhren selbst ohne Motorunterstützung (konventionelles Fahrrad) schneller als die älteren Pedelecfahrer. Genauere Analysen (wie etwa das Verhalten beim Bergabfahren) legen nahe, dass dieser Befund nicht allein der physischen Leistungsfähigkeit zugeschrieben werden kann. Es scheint vielmehr so, als ob ältere Fahrrad- und Elektroradfahrer durch die geringere Geschwindigkeit versuchen, Defizite in der Reaktionsgeschwindigkeit auszugleichen bzw. generell vorsichtiger fahren. Der zweite Artikel beschäftigt sich mit der Frage, inwieweit sich die Art und Häufigkeit von Unfällen und kritischen Situationen bei den drei verschiedenen Altersgruppen unterscheiden. Auch hier wurde auf die Daten aus der NCS zurückgegriffen, auf deren Basis eine umfassende Videokodierung durchgeführt wurde. Es zeigten sich keine Unterschiede zwischen den Altersgruppen hinsichtlich des Auftretens kritischer Situationen; weder in Bezug auf die absolute Anzahl, noch gemessen an der relativen Häufigkeit (pro 100 km). Ebenfalls keine Zusammenhänge fanden sich zwischen dem Alter der Fahrer und der Art von Konfliktpartnern oder der Tageszeit der kritischen Situationen. Auch hier scheint es so, dass Ältere keinem erhöhten Risiko unterliegen, und etwaige altersbedingte Einschränkungen kompensieren können. Bei der Betrachtung des Einflusses des Infrastrukturtyps auf das Auftreten von kritischen Situationen zeigte sich, dass, bezogen auf die zurückgelegten Wegstrecken, die Nutzung der mit dem motorisierten Verkehr geteilten Fahrbahn als relativ sicher einzustufen ist. Demgegenüber ergab sich ein erhöhtes Risiko für Unfälle oder kritische Situationen auf designierter Radinfrastruktur. Dies widerspricht der Wahrnehmung vieler Radfahrer, die diese Infrastruktur als besonders sicher empfinden. Es ist allerdings anzunehmen, dass diese Wahrnehmung nicht nur auf der vermeintlichen Auftretenshäufigkeit, sondern auch auf dem angenommenen Schweregrad einer möglichen Kollision beruht. Zwei weitere Artikel beschäftigen sich damit, wie Autofahrer die Geschwindigkeit beziehungsweise die Annäherung von Elektrofahrrädern wahrnehmen. Dies ist insbesondere in Kreuzungssituationen relevant, in denen Autofahrer abschätzen müssen, ob sie noch rechtzeitig vor einem Fahrrad abbiegen können ohne mit diesem zu kollidieren. Es wurde vermutet, dass die fehlende Erfahrung mit Elektrofahrrädern und der von ihnen erreichbaren Geschwindigkeit vermehrt zu entsprechenden Unfällen führen könnte. Der Frage wurde mit einem Experiment zur Lückenakzeptanz auf der Teststrecke (Artikel III) und einer Videostudie zu Schätzungen von Zeitlückengrößen (Artikel IV) nachgegangen. Es zeigte sich, dass Autofahrer die verbleibende Zeit bis zur Kollision für Elektrofahrradfahrer geringer einschätzten als für konventionelle Radfahrer. Zudem wählten Autofahrer bei einem herannahenden Elektrofahrrad signifikant kleinere Zeitlücken zum Abbiegen, als bei einem konventionellen Fahrrad. Dieser Effekt verstärkte sich sogar noch, wenn die Geschwindigkeit des herannahenden Zweirades zunahm. Diese Befunde legen nahe, dass die Einschätzung der Geschwindigkeit beziehungsweise Annäherung von Elektrofahrrädern durchaus risikobehaftet ist. Die Ergebnisse dieser Arbeit helfen dabei, die Auswirkungen der steigenden Verbreitung von Elektrofahrrädern auf die Verkehrssicherheit einzuschätzen. Auch erlauben es die Erkenntnisse, Maßnahmen zur Erhöhung der Verkehrssicherheit für Fahrrad- und Elektrofahrradfahrern aller Altersgruppen abzuleiten. Damit leistet diese Arbeit einen Beitrag zur Unterstützung einer sicheren, gesunden und umweltfreundlichen Mobilität.:TABLE OF CONTENTS SYNOPSIS 1 1 Overview of the dissertation 1 2 Introduction 2 3 Road safety 4 3.1 Task-Capability Interface (TCI) Model 4 3.2 Three traffic safety pillars 6 3.3 Vehicle: Road safety of bicycle and e-bike riders 7 3.3.1 Drivers’ gap acceptance and time to arrival estimations of approaching cyclists and e-bike riders 10 3.4 Road user: Road safety of older road user 14 3.5 Infrastructure: Influence of infrastructure and its characteristics on road safety 16 4 Research objectives of the dissertation 18 5 Overview of the methodology 19 5.1 Naturalistic Cycling Study 19 5.2 Experimental studies 21 6 Results and discussion 22 6.1 Vehicle: Traffic safety of bicycle and e-bike riders 22 6.1.1 Research Objective 1: Influence of bicycle type on speed under various conditions 22 6.1.2 Research Objective 2: Effect of speed and bicycles type on drivers’ gap acceptance and time to arrival estimates 23 6.2 Road user: Traffic safety of bicycle and e-bike older riders 25 6.2.1 Research Objective 3: Influence of age on speed of riders of bicycles and pedelecs.. 25 6.2.2 Research Objective 4: Influence of age on safety critical events and crashes of cyclists 26 6.3 Infrastructure: Influence of infrastructure circumstances on traffic safety 28 6.3.1 Research Objective 5: Infrastructure type and road gradient as influencing factors on speed and speed perception of cyclists and e-bike riders and their effect on safety critical events 28 7 Integration of the results to the TCI Model 30 8 Implications 31 9 Conclusion 34 PAPER I The German Naturalistic Cycling Study - Comparing cycling speed of different e-bikes and conventional bicycles 51 PAPER II Conflict partners and infrastructure use in safety critical events in cycling - Results from a naturalistic cycling study 73 PAPER III Drivers’ gap acceptance in front of approaching bicycles – Effects of bicycle speed and bicycle type 107 PAPER IV The influence of speed, cyclist age, pedalling frequency and observer age on observers\\\' time to arrival judgements of approaching bicycles and e-bikes 127 CURRICULUM VITAE 153 PUBLICATIONS 156 / Electric bicycles (e-bikes) are a relatively new form of transport. The aim of this dissertation is to investigate their effects on road safety. In 2012, at the beginning of this dissertation project, knowledge of e-bikes in general and their impact on road safety in particular was relatively scarce. As a starting point of this work, the influence of e-bikes on road safety was investigated compared relative to the road safety of conventional bicycles. Additionally, the influence of the age of the rider on safety is considered as a supplementary factor. Special attention is paid to the impact of the infrastructure utilised by riders and its characteristics. This cumulative dissertation consists of four research articles, labelled Paper I to IV accordingly. Papers I to IV have been published in peer reviewed journals. The synopsis provides an overview of previous research as well as a theoretical framework of the safety of cyclists and e-bike riders. Speed, and its perception through other road users (measured with experiments to gap acceptance and time to arrival (TTA) estimates) are considered as relevant factors for road safety. In Chapter 4, the research objectives are presented in detail. The methodology is clarified in Chapter 5, and in Chapter 6 and 7 the results are summarised and discussed. The implications of the results are considered in Chapter 8. In Paper I, the differences in speed between bicycles, pedelecs (pedal electric cycle, motor assistance up to 25 km/h) and S-pedelecs (pedal electric cycle, motor assistance up to 45 km/h) were investigated. Additionally the influence of infrastructure type, road gradient and the age of the rider were taken into account. Paper II is concerned with the influence of different conflict partners in crashes, and the utilisation of infrastructure on the safety of cyclists. For this purpose, safety critical events (SCE) involving cyclists were examined, with a special focus on the differences between younger, middle aged, and older cyclists. Papers III and IV focus on the perception of speed of e-bike and bicycle riders through other road users and its implications for road safety. Paper III specifically deals with the gap acceptance of car drivers at intersections in the presence of cyclists and e-bike riders with different speeds and under varying conditions (e.g. at intersections with different road gradients). Paper IV looks at drivers TTA estimates of approaching bicycles and e-bikes in combination with other influencing factors (e.g. speed, cyclist age).:TABLE OF CONTENTS SYNOPSIS 1 1 Overview of the dissertation 1 2 Introduction 2 3 Road safety 4 3.1 Task-Capability Interface (TCI) Model 4 3.2 Three traffic safety pillars 6 3.3 Vehicle: Road safety of bicycle and e-bike riders 7 3.3.1 Drivers’ gap acceptance and time to arrival estimations of approaching cyclists and e-bike riders 10 3.4 Road user: Road safety of older road user 14 3.5 Infrastructure: Influence of infrastructure and its characteristics on road safety 16 4 Research objectives of the dissertation 18 5 Overview of the methodology 19 5.1 Naturalistic Cycling Study 19 5.2 Experimental studies 21 6 Results and discussion 22 6.1 Vehicle: Traffic safety of bicycle and e-bike riders 22 6.1.1 Research Objective 1: Influence of bicycle type on speed under various conditions 22 6.1.2 Research Objective 2: Effect of speed and bicycles type on drivers’ gap acceptance and time to arrival estimates 23 6.2 Road user: Traffic safety of bicycle and e-bike older riders 25 6.2.1 Research Objective 3: Influence of age on speed of riders of bicycles and pedelecs.. 25 6.2.2 Research Objective 4: Influence of age on safety critical events and crashes of cyclists 26 6.3 Infrastructure: Influence of infrastructure circumstances on traffic safety 28 6.3.1 Research Objective 5: Infrastructure type and road gradient as influencing factors on speed and speed perception of cyclists and e-bike riders and their effect on safety critical events 28 7 Integration of the results to the TCI Model 30 8 Implications 31 9 Conclusion 34 PAPER I The German Naturalistic Cycling Study - Comparing cycling speed of different e-bikes and conventional bicycles 51 PAPER II Conflict partners and infrastructure use in safety critical events in cycling - Results from a naturalistic cycling study 73 PAPER III Drivers’ gap acceptance in front of approaching bicycles – Effects of bicycle speed and bicycle type 107 PAPER IV The influence of speed, cyclist age, pedalling frequency and observer age on observers\\\' time to arrival judgements of approaching bicycles and e-bikes 127 CURRICULUM VITAE 153 PUBLICATIONS 156

Universiẗat, Diss., 2006--Regensburg.

Ein Gespräch mit Prof. Dr. Wolfgang Dorner, Leiter des mFUND-Projekts „Dynamische Wildunfallwarnung unter Verwendung heterogener Verkehrs-, Unfall- und Umweltdaten sowie Big Data Ansätze“ (WilDa).

Um die Fahrzeugsicherheit auch weiterhin zu verbessern, können Systeme der Aktiven Sicherheit ihren Beitrag leisten. Zu diesem Zweck werden u. a. Unfalldatenbanken mit precrash relevanten Parametern herangezogen, mit welchen der Systemnutzen frühzeitig auf das Unfallgeschehen analysiert wird. Aufgrund von Informationsdefiziten in der bisherigen Unfallrekonstruktion stellt das Treffen von fundierten Aussagen zur precrash Phase eine Schwierigkeit dar, wie z. B. die genaue Ausgangsgeschwindigkeit. Deshalb sind zum Teil ungesicherte Annahmen notwendig, um eine precrash Phase rekonstruieren zu können. Bisher ist in Unfalldatenbanken zu jeweils einem analysierten Unfall eine einzelne mögliche precrash Phase dokumentiert, so wie der Unfall möglicherweise ablief. Weitere mögliche Varianten der precrash Phasen, die ebenso zu selben Unfall geführt hätten bleiben unberücksichtigt. Um detaillierte Aussagen zum tatsächlichen Nutzungsgrad eines Systems in einem realen Unfall abzuleiten, wird ein automatisiertes Simulationstool vorgestellt, welches mit Hilfe stochastischer Methoden auf mögliche Varianten an precrash Phasen schließt, die zum selben realen Unfall führen. Für das Tool dienen als Eingangsgröße rekonstruierte Unfälle, die in den precrash Phasen zum Teil Informationsdefizite aufweisen. Hierbei variiert die Monte Carlo Methode, ein Zufallszahlengenerator, die unterschiedlichen Ausprägungen von ausgewählten Einflussparametern entsprechend deren Häufigkeit. Dieses Tool kompensiert somit die Informationsdefizite in precrash Phasen und baut zugleich eine synthetische Unfalldatenbank mit Varianten an precrash Phasen auf, mit dem Ziel, die Vorunfallphase statistisch repräsentativ und unabhängig von einer konkreten Rekonstruktionsvariante abzubilden. In anschließenden Simulationen jeweils mit den soeben variierten precrash Phasen werden die unterschiedlichen Auswirkungen eines vorausschauenden Systems ermittelt. Die verschiedenen Einflüsse eines Systems werden auch hier mit der Monte Carlo Methode berücksichtigt, wie z. B. die Reaktionszeit des Fahrers auf eine Warnung. Im Falle eines Systemeingriffes ist eine mögliche Veränderung der Unfallschwere bzw. wahrscheinlichen Verletzungsschwere zu betrachten. Mit dieser vorgestellten Methodik ist der tatsächliche Nutzen eines vorausschauenden Systems für die Unfallbeteiligten noch genauer feststellbar, da das Simulationstool ein breites mögliches Spektrum an precrash Phasen und Systemauswirkungen betrachtet.

Die Dissertationsschrift enthält die Entwicklung eines Verfahrens zur Bewertung der Verkehrssicherheit von Streckenabschnitten auf Landstraßen außerhalb von Knotenpunkten. Dabei liegt das Augenmerk auf der Abbildung von Sicherheitsgraden maßgebender Querschnitte und der Identifikation und Quantifizierung von einflussnehmenden Merkmalen. Das Verfahren stellt einen Bezug zu den aktuellen Entwurfsrichtlinien für die Anlage von Landstraßen dar und verknüpft die Bewertungsmethodik mit den Zielen zukünftiger Bewertungsverfahren, wie sie im Entwurf des Handbuchs zur Bewertung der Verkehrssicherheit von Straßen enthalten sind. Grundlage bilden die Daten eines ca. 3.600 km umfangreichen Streckenkollektivs. Beruhend auf den Erkenntnissen der Literaturanalyse erfolgen die Einteilung des Streckenkollektivs in Netzelemente, die Festlegung und Kategorisierung mutmaßlicher Merkmale sowie die Klassifizierung von vier Bewertungsfällen. Die Anwendung Verallgemeinerter Linearer Modelle zur Beschreibung der Unfallhäufigkeit in Abhängigkeit verschiedener Variablen stellt eine Möglichkeit dar, Einschränkungen monokausaler Sicherheitsuntersuchungen aufzulösen. Darüber hinaus bietet das Verfahren die Möglichkeit, das Unfallgeschehen in einen nicht vermeidbaren – dieser entspricht einem Grundniveau – und einen vermeidbaren Teil – Zuschläge aufgrund von Defiziten und Streckeneigenschaften – zu unterscheiden. Im Rahmen einer vergleichenden Unfallanalyse erfolgt die räumliche Abgrenzung von Knotenpunkten, Einflussbereichen und der Freien Strecke. Plangleiche Knotenpunkte weisen eine feste Länge auf, während die Länge der Einflussbereiche variiert. Im ersten Teil der Analyse werden zur Beschreibung der Unfallhäufigkeit der Freien Strecke zwei Ansätze betrachtet. Sowohl für den Ansatz nach Unfallschwere als auch nach Unfalltyp erfolgte eine differenzierte Modellbildung auf Basis mehrerer Teilkollektive je Bewertungsfall. Dies erlaubt eine feinere Verknüpfung von Ursache und Wirkung. Allen Modellen liegt eine Prüfung auf allgemeine Anwendbarkeit zugrunde. Im Vergleich beider Ansätze zeigt sich, dass die unfalltypenfeine Betrachtung eine deutlichere konfliktbezogene Tiefe zwischen streckencharakteristischen Merkmalen und der Unfallhäufigkeit zulässt. Als maßgebend einflussnehmende Merkmale gelten neben der Relationstrassierung und der Querschnittsausprägung auch die Seitenraumgestaltung. Der ermittelte nichtlineare Zusammenhang zwischen Unfallgeschehen und Verkehrsstärke hat zur Folge, Zuschläge als Anteilswert bezüglich des Grundniveaus zu betrachten. Es existieren verschiedene Arten von Zuschlägen. Deren ermittelte Größenordnung variiert in Abhängigkeit von der Merkmalausprägung und der Verkehrsstärke. Im Resultat liegen für alle Bewertungsfälle ein monetär bewertetes Sicherheitsgrundniveau und Zuschlagstabellen vor. Zweiter Bestandteil der Analyse stellt die Bewertung der Einflussbereiche dar. Diese entsprechen dem Bindeglied zwischen den Streckenübergängen und der Freien Strecke. Unter der Annahme, dass die Verkehrssicherheit in diesen Bereichen sowohl von Merkmalen des Streckenübergangs als auch der Freien Strecke beeinflusst wird, erfolgt die Identifikation maßgebender Merkmale, welche den Streckenübergang charakterisieren. Im Resultat werden Einflussfaktoren ermittelt, die den Sicherheitsgrad von Freier Strecke und Einflussbereich ins Verhältnis setzen. Die Bewertung erfolgt ebenfalls auf Basis multipler Regres-sionen typendifferenzierter Unfallkollektive. Es zeigt sich, dass das Verhältnis für einige Arten von Übergängen eine Abhängigkeit von der Verkehrsstärke aufweist. Die Ergebnisse beider Analyseschritte münden in der Bereitstellung eines Verfahrens, welches die Sicherheitsanalyse von Streckenabschnitten unter gegebenen Randbedingungen ermöglicht und einen Variantenvergleich erlaubt.

Betriebe, die mit gefährlichen Stoffen umgehen, müssen für einen Störfall, bei dem Beschäftigte und die Bevölkerung gefährdet werden können, vorbereitet sein. Das Musterhandbuch enthält Anleitungen zum Aufbau eines maßgeschneiderten Handbuchs für den Ernstfall. Die vorgestellten Musterlösungen können mit wenigen Anpassungen übernommen werden. Enthalten sind außerdem Formblätter und Checklisten, die sich für das richtige Handeln im Ernstfall als hilfreich erwiesen haben. Sie können auch für die Ergänzung eines internen Alarm- und Gefahrenabwehrplans genutzt werden. Das Musterhandbuch kann ebenso von Betrieben, die nicht der Störfallverordnung unterliegen, genutzt werden. Redaktionsschluss: 29.02.2020

Passive safety systems try to lessen the effects of an accident. Airbags are a passive safety feature. They are designed to protect occupants of a vehicle during a crash. These systems have to be configured correctly in order to deploy airbags at the right time in case of a collision. Airbag application tools are used to simulate and interpret crashes. Some factors influence when an airbag should deploy. Based on different parameters, the logic for firing airbags is also different. Under every circumstance, an airbag has to be deployed at the right time in order to prevent injuries and fatalities. During the process of simulation, the data which is simulated is written to a database. During interpretation, this data is extracted from the database. Then, the required information can be analyzed and interpreted for further use. This data contains crash related information. For example, the type of crash, crash code and crash channel assignments. For every crash present in the airbag project, crash channels are assigned to the sensors. Each sensor present has a crash channel assigned to it. This is called the crash channel assignment. An airbag application tool is developed to show the crash channel assignments. This tool should handle the information extraction, and visualization of crash channel assignments. The final output should be in a tabular format, which includes user specific customizations.

No description available.

Im Archiv der Radeberger Exportbierbrauerei fand sich in sehr schlechtem Zustand ein Ordner mit der Aufschrift „Brauerei- und Mälzerei-Berufsgenossenschaft 1.1.09“, inliegend die Rechenschaftsberichte des Genossenschaftsvorstandes über die Jahre 1908 und 1912, ein Bericht über deren ordentliche Genossenschafts-Versammlung 1913 im alten Rathaussaal zu Dortmund sowie die Geschäftsberichte der Sektion VIII (Sachsen/Thüringen) der Genossenschaft über die Jahre 1915 und 1918. Ihnen wurden Statistik und Personalia entnommen, weil sie nicht nur Kenntnisse über den damaligen Stand des Arbeits- und Gesundheitsschutzes sowie des Versicherungswesens, sondern vor allem auch über die in der Genossenschaft organisierten Betriebe des Braugewerbes und ihres Führungspersonals vermitteln. Das gilt auch für die im gleichen Ordner abgelegten Unfall-Anzeigen über verunfalltes Brauereipersonal der Radeberger Exportbierbrauerei zwischen 1909 und 1923, die in einer Tabelle zusammengefaßt wurden. So wird zugleich Zeugnis über den damaligen technischen Zustand der Brauerei als auch über einen vergessenen Teil ihrer Mitarbeiter abgelegt, die schließlich nach ihren Möglichkeiten zum guten Ruf der Brauerei beigetragen haben.