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Die Instandhaltung von Gebäuden im Infrastrukturbereich ist aus finanziellen und wirtschaftlichen Gründen von großer Bedeutung. Insbesondere bei Brücken ist es wichtig, die Instandhaltungskosten im Auge zu behalten. Die frühzeitige Erkennung von Schäden und deren frühzeitige Behebung ermöglicht es, den Aufwand für Erhaltungsmaßnahmen zu begrenzen. Die Verfolgung des Schadensverlaufs kann nur durch regelmäßige und häufige Begehungen durch Sachverständige erfolgen, die ihre Befunde in der Regel manuell dokumentieren. Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es, ein Konzept für ein Brückeninspektionstool vorzustellen, prototypisch umzusetzen und zu evaluieren. Das Brückeninspektionstool wird mehrere Arten von Hardware-Geräten verwenden, um das Brückeninspektionspersonal bei der Beurteilung und Dokumentation von Schäden zu unterstützen, wobei Kombinationen aus Künstlicher Intelligenz und Mixed Reality Technologien eingesetzt werden. Hierfür wurden Interviews mit Bauwerksprüfenden aus verschiedenen Unternehmen und Branchen durchgeführt, um wichtige Anforderungen zu ermitteln. Auf der Grundlage dieser Anforderungen wurde ein Konzept entwickelt, das mit bestehenden Datenbanken für Infrastrukturen kompatibel ist. Weiter wurde das Konzept prototypisch in einen Demonstrator umgesetzt, welcher Informationen über die Künstliche Intelligenz sammelt und mithilfe der Mixed Reality Technologien anzeigt. Hierfür wurde sowohl eine Augmented Reality Anwendung zur Anzeige der gesammelten Informationen, sowie eine Tablet Anwendung zur Datenspeicherung entwickelt. Weiter wurde die entwickelte Künstliche Intelligenz auf einem selbsterstellten Datensatz trainiert, um Schäden erkennen und klassifizieren zu können. Der erstellte Demonstrator wurde unter realen Bedingungen an einem realen Bauwerk von Brückenprüfenden getestet und evaluiert. Die Ergebnisse der Tests zeigen großes Potential für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Mixed Reality Technologien, wie im vorgestellten Demonstrator, für Bauwerksprüfungen. Besonders hoch wird das Potenzial der Künstlichen Intelligenz zur Detektion von Schäden gewertet.
Mit der Umsetzung des Allgemeinen Rundschreibens Straßenbau ARS Nr. 11/12 und den ergänzenden Ausgaben der TL Asphalt-StB 07/13 und der ZTV Asphalt-SB 07/13 wurden erweiterte Prüfvorgaben an Bindemittelproduzenten und Asphaltmischguthersteller bezüglich der Produktüberwachung sowie an Straßenbaubehörden bezüglich der Kontrollprüfungen festgelegt.
Diese umfassen die Prüfung des Erweichungspunktes Ring und Kugel und der Nadelpenetration sowie Prüfungen mit dem Dynamischen Scherrheometer (inkl. MSCR-Prüfung) und mit dem Biegebalkenrheometer (BBR) an vier verschiedenen Straßenbaubitumen und drei Polymermodifizierten Bitumen. Teilweise werden diese Prüfungen zusätzlich an den kurzzeit- und langzeitgealterten Bindemitteln durchgeführt.
Die Prüfdaten wurden im Rahmen dieses Forschungsprojektes über die Jahre 2013 bis 2015 gesammelt. Dazu wurde eine Datenbank mit einem entsprechenden Webserver eingerichtet.
Neben den Bindemitteldaten wurden von den Mischgutherstellern die gemäß den TL Asphalt-StB 07/13 als „ist anzugeben“ gekennzeichneten Asphaltkennwerte proportionale Spurrinnentiefe, Hohlraumausfüllungsgrad und dynamische Stempeleindringtiefe beschafft.
Anschließend wurden die Daten einer statistischen Analyse unterzogen, mit der eine hohe Übereinstimmung der Ergebnisse der Untersuchungsjahre 2014 und 2015 belegt werden konnte.
Für die verschiedenen Prüfergebnisse wurden unterschiedliche Bewertungsansätze verfolgt.
Es wurden systematische Änderungen der Bindemitteleigenschaften durch die Kurzzeit- und die Langzeitalterung anhand der Änderung des Erweichungspunktes Ring und Kugel und der Nadelpenetration festgehalten.
Die BBR-Prüfdaten wurden anhand der Temperaturen TS300 und Tm0,3 bewertet.
Die DSR-Ergebnisse zeigen ein hohes Potential zur Differenzierung der Straßenbaubitumen auf. Hier konnten mit Hilfe der Äquisteifigkeitstemperatur und des entsprechenden Phasenwinkels Erfahrungswerte in Abhängigkeit von der Bitumensorte formuliert werden.
Für die Asphaltkennwerte proportionale Spurrinnentiefe, Hohlraumausfüllungsgrad und dynamische Stempeleindringtiefe wurden ebenfalls Erfahrungswerte formuliert.