Die intelligenten Kalottenlager sind durch Messdatenanalyse, Entwicklung geeigneter Algorithmen und Implementierung einer automatisierten Auswertung ein effektiver Baustein einer „Intelligenten Brücke“. Sie liefern kontinuierlich relevante Informationen sowohl zu Eigenüberwachung, Bauwerksüberwachung als auch Einwirkungserfassung. Somit können die Ergebnisse eingebunden werden in Prognose- und Strukturmodelle und schaffen damit eine Grundlage für ein zuverlässigkeitsorientiertes und präventives Erhaltungsmanagement. Zur Selbstüberwachung der Lagerfunktionalität und des Lagerzustands werden Tagesextremwerte der Verschiebung in der ebenen Gleitfläche, der Verdrehung und des Drucks sowie akkumulierte Gleitwege und der Gleitspalt kontinuierlich ausgegeben. Zur Überwachung der Brückeneigenschaften dienen die ersten beiden Eigenfrequenzen sowie die Lagerkraft infolge ständiger Einwirkungen. Die Verkehrseinwirkung wird überwacht anhand der verkehrsinduzierten Lagerkräfte, die in einem täglichen Peak-Histogramm dem Betreiber der Intelligenten Brücke zur Verfügung gestellt werden. Die Auswahl der Sensoren, das Messwerterfassungssystem kombiniert mit den Auswertealgorithmen sind robust und liefern qualitativ hochwertige Messdaten. Z. B. werden verkehrsinduzierten Lagerkräfte mit einer Genauigkeit von ± 7 % des Fahrzeuggesamtgewichts erfasst. Im Jahresrhythmus werden die bemessungsrelevanten Quantilwerte der Lagerreaktionen ermittelt, die Aussagen zur Genauigkeit der normgemäßen Bemessung geben.
Das Bundesfernstraßennetz ist verschiedenen Herausforderungen wie u.a. das gesteigerte Verkehrsaufkommen und die hohe Altersstruktur der Bauwerke ausgesetzt. Aktuell basiert das Erhaltungsmanagement von Brücken auf regelmäßigen Bauwerksinspektionen, die weitestgehend aus einer visuellen Bewertung bestehen. Um den derzeitigen Herausforderungen adäquat zu begegnen sowie vorausschauend handeln zu können, müssen neue, effektive und effiziente Lösungen gefunden werden. Daher hat die BASt 2011 den Forschungsschwerpunkt „Intelligente Brücke“ ins Leben gerufen. Unter Verwendung digitaler Technologien und Methoden wurde damit eine Grundlage für ein prädiktives Erhaltungsmanagement geschaffen, welches Bauwerkseigentümer bei der Gewährleistung der Sicherheit, Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit ihrer Bauwerke unterstützen soll.
Im Rahmen dieses Berichts wurden die relevanten zumeist konzeptionellen Arbeiten aus den Jahren 2011 bis 2020 zusammengestellt. Der Fokus liegt dabei auf den Aspekten Datenerfassung, -aufbereitung, -analyse und -bewertung, -management sowie Qualitätssicherung. Die erfolgten Arbeiten bilden die Grundlage für die Realisierung verschiedener Reallabore, in denen ausgewählte Entwicklungen und Forschungsansätze an Bauwerken unter realen Bedingungen erprobt, bewertet und weiterentwickelt werden.
Das Reallabor „Intelligente Brücke im Digitalen Testfeld Autobahn“ wird in diesem Bericht im Detail vorgestellt und die eingesetzten Systeme hinsichtlich ihrer Praxistauglichkeit und Dauerhaftigkeit beurteilt.
Bei dem Bauwerk handelt es sich um eine vierfeldrige Spannbeton-Hohlkastenbrücke, die mit den vier Messsytemen „Brückenkennwerte“, „drahtloses Sensornetzwerk“, „instrumentierte Lager“ und „instrumentierter Fahrbahnübergang“ ausgestattet ist. Über einen Zeitraum von 5 Jahren erfolgen an dem Reallabor Forschungsprojekte, mit dem Ziel, die Messsysteme im Zusammenhang zu Demonstrieren und Verfahren zur zuverlässigen Erfassung und automatisierten Auswertung sowie eine Webanwendung zur Publikation der Ergebnisse zu entwickeln. Damit stehen Informationen zu Verkehr, Wetter- und Klimaeinflüssen, bauteil- und bauwerksbezogene Kennwerte zur Verfügung.
Durch die kontinuierlichen Erkenntnisse zu Einwirkungen und Status des Bauwerks und der instrumentierten Bauteile kann der Betreiber der Brücke unterstützt werden. Die im Rahmen des Reallabors „Intelligente Brücke im Digitalen Testfeld Autobahn“ gewonnenen Erkenntnisse und Erfahrungen schaffen eine wichtige Grundlage für die Konzeption weiterer Reallabore.
Anhand von Reallaboren werden kontinuierlich Realdaten generiert, die als Grundlage für weitere Forschung dienen können im Hinblick auf u.a. die Verifizierung von Systemannahmen, Überprüfung und Kalibrierung von Ingenieurmodellen sowie die Weiterentwicklung von datenbasierten Algorithmen. Darüber hinaus bieten Reallabore optimale Bedingungen zur Erprobung und Weiterentwicklung von praxistauglichen und zuverlässigen Innovationen.
An die Lichtsignalsteuerung richten sich hohe Qualitätsanforderungen, da ihr für einen sicheren und flüssigen Verkehrsablauf im Straßennetz eine wichtige Rolle zukommt. Um eine hohe Qualität der Lichtsignalsteuerung auch im wachsenden Altbestand von Anlagen zu gewährleisten, liegt es nahe, eine regelmäßige, systematische Überprüfung vorzunehmen, um Mängel frühzeitig erkennen und beheben zu können. Ziel des Forschungsvorhabens war es, eine aufwandsoptimierte Verfahrensweise und die notwendigen Hilfsmittel für ein systematisches Qualitätsmanagement für Lichtsignalanlagen (LSA) zu entwickeln. Hierzu wurde zunächst die Lichtsignalsteuerung als Gegenstand des Qualitätsmanagements eingehend erörtert. Auf dieser Grundlage wurden Verfahrensweisen und EDV-gestützte Hilfsmittel entwickelt, mit denen die Güte des Verkehrsablaufs und die Verkehrssicherheit im Straßennetz und an einzelnen Knotenpunkten mit geringem Aufwand überprüft werden kann. Zur Qualitätsbewertung werden Unfalldaten, Prozessdaten und Betriebsdaten analysiert sowie der Verkehrsablauf vor Ort beobachtet. Der Aufbau einer Wissensbasis diente dazu, den Kenntnisstand zu Möglichkeiten der Qualitätsverbesserung an Lichtsignalanlagen für die Anwendung verfügbar zu machen. Hierin sind typische Qualitätsmaengel an Lichtsignalanlagen mit Möglichkeiten der Abhilfe verknüpft. Ferner sind Prüfbedingungen der Eignung und Umsetzbarkeit der Maßnahmen hinterlegt. Mit Hilfe dieses Expertensystems können Maßnahmen identifiziert und bewertet werden. Die Anwendung des Verfahrens an verschiedenen Knotenpunkten zeigt, dass der systematische und modulare Aufbau gut geeignet ist, aussagekräftige Informationen zur Qualität der Lichtsignalsteuerung zu erlangen und geeignete Maßnahmen zur Qualitätsverbesserung zu identifizieren. Das Verfahren kann mit geringem Aufwand durchgeführt werden und kann daher einen Beitrag für die verbreitete Anwendung des Qualitätsmanagements für Lichtsignalanlagen leisten.