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Organisationseinheit der BAM
Voraussetzung zur Aufklärung von Fugenbewegungen in hochbeanspruchten Verkehrsflächen aus Beton ist ein neues, innovatives und sensitives Sensorsystem, welches unter den Bedingungen der Autobahnpraxis schnell und sicher in entsprechend beanspruchte Bereiche installiert werden kann und in der Lage ist, stabile und hochaufgelöste Bewegungen in mehrere Raumrichtungen zu erfassen. Das durch die BAM neu entwickelte Sensorsystem ist geeignet, um direkt in die Betonfahrbahndecke integriert zu werden und sowohl über saisonale Messbereiche als auch in hoher Auflösung entsprechende Messwerte online zu erfassen und bereit zu stellen. Das für diesen Zweck entwickelte innovative Sensorsystem kann direkt in die Rollspur auf beiden Seiten der Fuge eingebaut werden und ist dafür ausgelegt, Lkw-Überfahrungen zu widerstehen. Es ist schnell und präzise genug, um die realen Bewegungen in allen drei Raumachsen in Echtzeit erfassen zu können. Dieser Forschungsbericht beschreibt das Funktions- und Wirkschema des Sensorsystems und seine Validierung im Labor- und Feldmaßstab. Dabei wird insbesondere auch die praxisgerechte Einbau- und Nutzungsmethodik vorgestellt. Auflösungsvermögen, Robustheit und Nutzerfreundlichkeit werden am Beispiel einer Konzeptstudie auf dem Testgelände DuraBASt erprobt. Es werden grundlegende Hinweise auf den dringlichen Bedarf einer gebrauchsgerechten Beschreibung des realen Verhaltens des Bauwerks Betonstraße identifiziert.
Die mit dem Sensorsystem gewonnenen Daten können eine Grundlage für die Konzeption einer performance-basierten Bewertung von Fugenfüllsystemen in Betondecken von Bundesautobahnen bieten. Sie sind geeignet, die Funktionsmechanismen der verschiedenen Betonfahrbahnkonstruktionen besser zu verstehen und zielgerichtet konstruktive und materialtechnische Optimierungen und Fortentwicklungen von Fugenkonstruktionen und Fugenfüllsystemen in gebrauchsbezogener Weise zu entwickeln. Durch weitere Datenerhebung, -fusion und -analyse können Instandsetzungsintervalle und Lebensdauerzyklen besser abgeschätzt und geplant werden.
Die zielgerichtete Weiterentwicklung von Bauteilen und Konstruktionselementen im Straßenbau hochbeanspruchter Verkehrswege unserer Infrastruktur (Bundesfernstraßen) erfordert spezielle, bauteiladaptierte technische Möglichkeiten/Sensorik zur Quantifizierung des Gebrauchsverhaltens. Bei Fugen in Verkehrsflächen stellen insbesondere langsam und schnell ablaufende Plattendeformationen infolge jahreszeitlicher und verkehrlicher Beanspruchungen maßgebende Beanspruchungszustände dar. Eine Quantifizierung dieser Einwirkungen hilft bei der Weiterentwicklung sowie auch bei der Bewertung optimierter technischer Lösungen. In Forschung kompakt 17/21 „Innovative Sensorik für Fugensysteme“ wird eine neuartige, robuste Lösung der BAM zur Datenerfassung und Bauwerksmonitoring von hochbeanspruchten Verkehrsflächen aus Beton vorgestellt.
Gradual or sudden changes in the state of structural systems caused, for example, by deterioration or accidental load events can influence their load-bearing capacity. Structural changes can be inferred from static and/or dynamic response data measured by structural health monitoring systems. However, they may be masked by variations in the structural response due to varying environmental conditions. Particularly, the interaction of nominally load-bearing components with nominally non-load bearing components exhibiting characteristics that vary as a function of the environmental conditions can significantly affect the monitored structural response. Ignoring these effects may hamper an inference of structural changes from the monitoring data. To address this issue, we adopt a probabilistic model-based framework as a basis for developing digital twins of structural systems that enable a prediction of the structural behavior under varying ambient condition. Within this framework, different types of data obtained from real the structural system can be applied to update the digital twin of the structural system using Bayesian methods and thus enhance predictions of the structural behavior. In this contribution, we implement the framework to develop a digital twin of a simply supported steel beam with an asphalt layer. It is formulated such that it can predict the static response of the beam in function of its temperature. In a climate chamber, the beam was subject to varying temperatures and its static response wass monitored. In addition, tests are performed to determine the temperature-dependent properties of the asphalt material. Bayesian system identification is applied to enhance the predictive capabilities of the digital twin based on the observed data.
Das erdölstammige Bindemittel Bitumen weist eine so komplexe Struktur auf, dass diese mit den derzeit eingesetzten Verfahren nur eingeschränkt erfasst werden kann. Eine innovative und vielversprechende Möglichkeit bietet in diesem Zusammenhang die FTIR-Spektroskopie in Kombination mit einer chemometrischen Auswertung, mit der schnell und einfach Aussagen über die Zusammensetzung sowie verschiedenste physikalische und chemische Eigenschaften von bitumenhaltigen Materialien möglich werden.