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Organisationseinheit der BAM
Gegenüber dem Neubauentwurf können bei der Bewertung von bestehender Bausubstanz Sicherheitsreserven genutzt werden, da Unsicherheiten, die beim Bau auftreten können, besser bekannt oder nicht mehr vorhanden sind. Können solche Unsicherheiten genauer bewertet werden, z. B. durch die Feststellung der genauen Lage der Spannglieder bei einer Spannbetonbrücke, so können Sicherheitsbeiwerte reduziert werden, ohne dass es dabei zu Auswirkungen auf das normativ festgelegte Zuverlässigkeitsniveau kommt. Mittlerweile sind Prüfmethoden an Bauwerken wirtschaftlich einsetzbar und auch so leistungsfähig, dass die für die Tragfähigkeit und Gebrauchstauglichkeit wesentlichen Parameter identifiziert werden können. Ein wesentlicher Punkt ist hierbei die Integration derartiger Messergebnisse in Rechenmodelle, die für die Nachrechnung des Bauwerks verwendet werden. Dies können sowohl semiprobabilistische Rechenmodelle als auch vollprobabilistische Modelle sein. Bei semiprobabilistischen Methoden können aus den Messergebnissen Teilsicherheitsbeiwerte berechnet und abgeleitet werden, die dann in den bekannten Nachweisformaten gemäß den Eurocodes und der Nachrechnungsrichtlinie berücksichtigt werden. Bei vollprobabilistischen Nachweisen können die Messdaten in Form von Verteilungsdichtefunktionen mit gemessenen Variationskoeffizienten direkt in das Rechenmodell eingehen. In einer dreiteiligen Aufsatzreihe werden die Messverfahren und die Nutzung der Ergebnisse bei der Nachrechnung vorgestellt. Der vorliegende Teil 1 zeigt die Möglichkeiten des Einsatzes von zerstörungsfreien Prüfverfahren und bewertet deren Leistungsfähigkeit. Messen heißt wissen. Dieses Wissen spiegelt die Realität wider und soll den Tragwerksplaner bei der Entscheidungsfindung über die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Bestandsbauwerken unterstützen.
Durch die Einbeziehung von gemessenen Daten bei der Bewertung von bestehenden Bauwerken können Unsicherheiten bei der Beurteilung des Tragverhaltens reduziert werden, ohne das normative Zuverlässigkeitsniveau einzuschränken. Informationen sind die wesentliche Grundlage für die Analyse der Zuverlässigkeit von Tragwerken. Umso wichtiger ist die Kenntnis über die Präzision und die Richtigkeit der verwendeten Informationen. Aus messtechnischer Sicht kann ein Messwert, dem keine Messunsicherheit beigeordnet wurde, als wertlos erachtet werden. Liegt ein vollständig dokumentiertes Messergebnis vor, so ist die Qualität der gemessenen Information bekannt und deren Vergleichbarkeit gewährleistet. In diesem Beitrag wird am Beispiel einer Spannbetonbrücke und zweier Grenzzustände gezeigt, wie Messergebnisse aus der zerstörungsfreien Prüfung in probabilistische Nachweise von Bestandsbauwerken einfließen können und welche Auswirkungen die Implementierung von gemessenen Daten bei der Bewertung von Bestandsbauwerken haben kann.
Digitaler Zwilling: Verwaltungsschale BBox als Datenablage über den Lebenszyklus einer Brücke
(2021)
Auf dem Weg zur digitalen Brücke existieren bereits erste Lösungen, die den Lebenszyklus einer Brücke abbilden können. Für die Planung, den Bau und den Unterhalt stehen unterschiedlichste Werkzeuge, z. B. BIM, DIN 1076, SIB-Bauwerke, Monitoring etc. zur Verfügung, die jeweils mit unterschiedlichen Datenformaten arbeiten. Für ein intelligentes Erhaltungsmanagement müssen aber alle Daten mit den verschiedenen Datenformaten zusammengeführt, abgelegt und so verwaltet werden können, dass über den gesamten Lebenszyklus einer Brücke die Abbildung eines ganzheitlichen digitalen Zwillings eines Bauwerks möglich ist. Die Autoren haben dafür mit BBox den Prototyp einer Verwaltungsschale (VWS) auf Grundlage von Industrie 4.0 entwickelt. Damit wird das physikalisch-ingenieurtechnische Modell zur Zustandsbewertung der Brücke in den Mittelpunkt gestellt und der gesamte Lebenszyklus einer Brücke kann unabhängig von Datenformaten digital erfasst werden. Da der Aufbau der VWS durch die Granularität optimal strukturiert ist, bietet die Ablage und Einspeisung von Messdaten sowohl die Grundlage eines Live-Monitorings als auch den Grundstein für maschinelles Lernen (ML). Der Datenzugriff via S3-Schnittstelle erleichtert die Entwicklung von eigenen Prognosemodellen mit Informationsmustern (SHIP – Structural Health Information Pattern). Am Beispiel der Heinrichsbrücke Bamberg wird die praktische intelligente Umsetzung des Bauwerksmonitorings inkl. VWS mit Informationsmustern und ML gezeigt.