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Institut
Der vorliegende Bericht beschreibt Konzepte für eine intelligente Brücke auf der Grundlage einer zuverlässigkeitsbasierten Zustandsbewertung unter Berücksichtigung von Bauwerksinformationen, welche aus Prüfungen, Inspektionen und Überwachung gewonnen werden. Das Brückensystem wird durch ein Modell beschrieben, welches den zentralen Teil des Konzeptes darstellt. Das Modell wird in Schädigungsmodelle und ein Tragwerkssystem-Modell unterteilt. Dieses Modell wird a-priori durch die Eingangsdaten (welche etwa die Geometrie, die Materialien und die Verwendung der Brücke beschreiben) charakterisiert. Aus diesen ergeben sich dann auch die Ausgangsmodelle. Um die signifikanten Streuungen und Unsicherheiten adäquat abzubilden sind diese Modelle probabilistisch. Das Modell liefert eine sich kontinuierlich ändernde probabilistische Zustandsbewertung. Die Zustandsbewertung gibt eine Aussage über den Zustand und die Zuverlässigkeit des Brückensystems und seiner Bauteile und dient als Grundlage für die Planung und die Optimierung von Maßnahmen. Die Verwendung von Resultaten aus Inspektionen, Prüfungen und Überwachungen erfolgt durch eine Aktualisierung der Modellparameter. Die Aktualisierung beruht auf der Methode der Bayes'schen Aktualisierung und wird auf der Grundlage der entwickelten Klassifizierung der Bauwerksinformationen mit entsprechenden Methoden durchgeführt. Dieses Verfahren erlaubt es, alle Informationen in konsistenter Weise in ein einziges Modell einfließen zu lassen. Dabei wird die Genauigkeit und Aussagekraft der gewonnenen Daten und Beobachtungen explizit berücksichtigt. Durch die Aktualisierung der Modellparameter unter Berücksichtigung von Systemeffekten wird die Zustandsbewertung der Bauteile und des Brückensystems aktualisiert. Das ermöglicht die Planung und die Optimierung von Maßnahmen unter Berücksichtigung der Bauwerksinformationen. Auf diese Weise wird die intelligente Brücke mit Inspektionen und Überwachungen zu einem adaptiven System, welches sich Veränderungen anpassen kann.
Ausgehend von den verstärkt auftretenden AKR-Schäden an den vor 2005 hergestellten BAB-Abschnitten verfolgte das Forschungsvorhaben zwei Ziele. So sollte einerseits die Ursache für die mit der AKR-Schadensentwicklung einhergehende Dunkelfärbung der Oberfläche der Betonfahrbahndecke im Fugenbereich ermittelt werden. Andererseits galt es, ausgehend von der Zustands- und Schadenserfassung das AKR-Restschädigungspotenzial der Prüfkörper aus je drei ein- und zweischichtig ausgeführten, unterschiedlich stark AKR-geschädigten BAB-Abschnitten vergleichend zu bewerten. Folgende Ergebnisse wurden u. a. erzielt:
1. Dunkelfärbung
Experimenteller Nachweis mit kombinierter insitu- Feuchtemessung mit Radar (integral) und NMR (tiefenaufgelöst), dass Dunkelfärbung der Oberfläche der Betonfahrbahndecke im Fugenbereich auf eine erhöhte Durchfeuchtung der Betonrandzone zurückzuführen ist; erfolgreiche Validierung der ZfP-Ergebnisse mit Darr-Wäge- Versuch.
2. Zustand beprobter BAB-Abschnitte und schadenskategoriespezifische Bewertung der AKR-Prüfverfahren:
• Auffinden von Horizontalrissen im Bereich der Querscheinfuge bei allen AKR-geschädigten BAB-Abschnitten,
• Ermittlung mittlerer Eindringtiefen bei Natrium von maximal 20 bis 45 mm und bei Chlorid von maximal 15 bis 60 mm im Entnahmezustand; keine Korrelation mit der AKR-Schadenskategorie des jeweiligen BAB-Abschnitts,
• Nachweis gleichzeitig auftretender SEB bei allen AKR-geschädigten BAB-Abschnitten im Entnahmezustand,
• keine signifikante Verminderung der Spaltzugfestigkeit durch die verstärkte AKR am Plattenrand,
• Ermittlung eines erhöhten AKR-Restschädigungspotenzials bei vier der sechs beprobten BAB-Abschnitte primär mittels AKR-Performanceprüfungen,
• Ermittlung höherer Dehnungen bei Performanceprüfungen aus Ober- und Unterbeton bestehenden Halbschalen, als an separat aus Ober- und Unterbeton gewonnenen Prismen,
• Unauffälliges Verhalten nahezu aller bei der Performanceprüfung auffälligen Bestandsbetone im 40°C- und 60°C-Betonversuch; vermutete Ursache: mit LIBS nachgewiesene hohe und tiefreichende Auslaugung der Alkalien.
Fünf Spannbetondurchlaufträger, die an der RWTH Aachen bis zum Versagen belastet wurden, waren zuvor durch die BAM mit Netzwerken von eingebetteten Ultraschalltransducern ausgerüstet worden. Mit diesen wurden fortlaufend Transmissionsmessungen durchgeführt, die dann mit einer neuartigen, sehr sensiblen Methodik, der Codawelleninterferometrie im Hinblick auf Veränderungen im Material ausgewertet wurden.
Die messtechnische Verfolgung der Belastungsversuche zeigte das große Potential dieser Methodik. Die im Netzwerk erfassten Änderungen der Ultraschallwellengeschwindigkeit geben die Spannungsverhältnisse im Längsschnitt des Trägers schon bei sehr niedrigen Belastungen qualitativ richtig wieder und zeigen bei hohen Belastungen eine gute Korrelation zum sichtbaren Rissbild und Simulationsergebnissen. Dabei weisen räumliche Anomalien und Änderungen in der Charakteristik der Geschwindigkeitsänderungen oft schon auf Rissbildung hin, wenn diese noch nicht an der Oberfläche sichtbar ist. Dies zeigt das Potential im Hinblick auf eine Frühwarnung. Hierfür und ebenso in Bezug auf eine Quantifizierung der Effekte ist aber noch Entwicklungsarbeit notwendig. Dass letzteres prinzipiell möglich ist, zeigt die gute Korrelation zwischen Geschwindigkeitsänderung an einzelnen Transducerpaaren und Versuchsparametern wie Querkraft oder Durchbiegung der Träger speziell bei kleineren Lasten.
Einer der Vorteile der Methodik ist, dass mit einem relativ weitmaschigen Transducernetzwerk gearbeitet werden kann. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Transducer nicht direkt am Ort der Änderung platziert werden müssen und einen relativ großen Bereich um die Transducer herum erfassen.
Für das Pilotprojekt „Intelligente Brücke im Digitalen Testfeld Autobahn“ wurde das Bauwerk BW 402e im Bereich des AK Nürnberg mit vier einzelnen, voneinander unabhängigen MonitoringSystemen, einem Server und einer InternetVerbindung ausgestattet. Die MonitoringSysteme bestehen aus zwei intelligenten Kalottenlagern, einer intelligenten SchwenktraversenDehnfuge, dem System RTMS zur Erfassung relevanter Brückenkennwerte und Verkehrsbelastungen und einem drahtlosem Sensornetz zur Erfassung von Bauwerkseigenschaften und Wetter. Während der fünfjährigen Projektlaufzeit wurde der Betrieb und die Funktionsfähigkeit der Anlage sichergestellt, sodass die Systeme Datenerfassungsquoten zwischen 70 % und 97 % erreichten. Alle Systeme verarbeiten die Sensordaten automatisiert auf der lokal installierten Hardware zu relevanten Kenngrößen, die den Zustand des Bauwerks, einzelner Bauteile sowie Verkehrseinwirkungen und klimatische Einwirkungen erfassen. Diese aggregierten Daten sowie die Messdaten werden auf dem Server gespeichert bzw. in einer Datenbank abgelegt. Basierend auf dieser Datenbank werden die Ergebnisse kontinuierlich und mit einem möglichst geringen Zeitversatz tabellarisch und grafisch auf einer Webpage den Betreibern zur Verfügung gestellt. Zu den Ergebnissen, die auf der Webpage dargestellt werden, gehören Status der Messsysteme und Einzahlwerte zum Bauwerksstatus und Verkehr, Wetterdaten, Verkehrsdaten und Oberflächentemperaturen, Bauwerkssteifigkeit und externe Vorspannung, statistisch ausgewertete Messdaten und Auslastungsgrade, Daten der intelligenten Fahrbahnübergangskonstruktion und der intelligenten Lager, Messdaten aus dem drahtlosen Sensornetz, Störungen bzw. Ausfall der Internetanbindung und Informationen zum Bauwerk.