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Buch (Monographie) zugänglich unter
URL: http://bast.opus.hbz-nrw.de/volltexte/2014/768/


Intelligente Brücke - Zuverlässigkeitsbasierte Bewertung von Brückenbauwerken unter Berücksichtigung von Inspektions- und Überwachungsergebnissen

Smart bridge - Reliability-based assessment of bridges under consideration of inspection and monitoring data

Fischer, Johannes ; Schneider, Ronald ; Thöns, Sebastian ; Rücker, Werner ; Straub, Daniel

pdf-Format:
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Freie Schlagwörter (Deutsch): Berechnung , Brücke , Dauerhaftigkeit , Deutschland , Echtzeit , Forschungsbericht , Kontinuierlich , Kontrolle , Messung , Prognose , Prüfverfahren , Rechenmodell , Sachschaden , Tragfähigkeit , Wahrscheinlichkeit , Zustandsbewertung
Freie Schlagwörter (Englisch): Bearing capacity , Bridge , Calculation , Condition survey , Continuous , Damage , Durability , Forecast , Germany , Mathematical model , Measurement , Probability , Real time , Research report , Surveillance , Test method
Collection 1: BASt-Beiträge / ITRD Sachgebiete / 53 Brückenbau
Collection 2: BASt-Beiträge / ITRD Sachgebiete / 60 Unterhaltung
Institut: Sonstige
DDC-Sachgruppe: Ingenieurwissenschaften
Sonstige beteiligte Institution: Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung
Dokumentart: Buch (Monographie)
Schriftenreihe: Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen, Reihe B: Brücken- und Ingenieurbau
Bandnummer: 99
ISBN: 978-3-95606-078-6
Sprache: Deutsch
Erstellungsjahr: 2014
Publikationsdatum: 20.05.2014
Kurzfassung auf Deutsch: 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.
Kurzfassung auf Englisch: This report describes concepts for an intelligent bridge on the basis of a reliability-based condition assessment utilizing inspection and monitoring data. The central part of the concept is a model describing the bridge system. The overall bridge model is comprised of deterioration models and a mechanical system model of the structure. The model is a-priori characterized by the input data (such as the geometry, the materials, and the utilization of the bridge). Significant uncertainties in the deterioration modeling as well as the load conditions motivate a probabilistic modeling. The model enables a continuously updated probabilistic condition assessment. It provides information about the condition and the reliability of the bridge system and its components and serves as a basis for the planning and the optimization of maintenance actions. Inspection, measurement, and monitoring information are included by updating the model parameters. Bayesian updating is utilized for the updating of the model parameters and is performed on the basis of the developed classification of structural information and the corresponding procedures. These methodologies allow to consistently incorporate all available information into the model and the prediction. Thereby, the precision and the validity of the data and observations are explicitly accounted for. The condition assessment of the bridge system and its components is updated by updating the model parameters, and maintenance actions can be planned and optimized taking into account all available information in a rational and consistent manner. In this way, the intelligent bridge with inspections, measurements, and monitoring information becomes an adaptive system, which has the ability to adjust to changes.