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Verkehrsbauwerke sind oft besonders widrigen Umgebungsbedingungen ausgesetzt. Dies gilt besonders für Parkhäuser und -garagen. Zu einer hohen Chloridbelastung, mechanischer Beanspruchung und Frost-Tauwechsel Beanspruchung kommen gerade bei Bauwerken aus den 1970er und 1980er Jahren baulich bedingte Schwachstellen wie zu geringe Betondeckung, unzureichende Entwässerungsvorrichtungen, fehlende Abdichtungen und schlecht nachbehandelter Beton an der Oberfläche. Erschwerend kommt hinzu, dass nicht alle Schäden visuell von außen erkennbar sind. Für solche Bauwerke muss der sachkundige Planer zusammen mit dem Bauherren wichtige Entscheidungen treffen. Lohnt eine Instandsetzung? Wenn ja, wie umfangreich muss sie sein, damit sie auch dauerhaft ist? Wie stark ist die Konstruktion geschädigt? Die Fragen müssen zuverlässig beantwortet werden, um eine bedarfsgerechte Instandsetzung sicherzustellen. Dazu hat sich die Kombination verschiedener zerstörungsfreier Verfahren als sinnvoll erwiesen. So werden an jedem Messpunkt eines umfangreichen Messrasters am Bauwerk Messwerte verschiedener Verfahren im Sinne ergänzender Untersuchungen aufgezeichnet. Zur Beantwortung der Frage, ob an einer Stelle tatsächlich mit Korrosion zu rechnen ist, werden z. B. die Messwerte der Potentialfeldmessung mit Betondeckungsmessungen und Feuchtemessungen kombiniert. Um die Kombination solcher Verfahren in einem ausreichend dichtem Messraster und dennoch schnell durchführen zu können wird in dem Beitrag über ein selbstnavigierendes Robotersystem berichtet, das modular mit bis zu sechs Verfahren bestückt ist und um weitere Verfahren erweitert werden kann. Bei der Darstellung der Ergebnisse wurde besonders darauf geachtet, diese für großflächige Bereiche so darzustellen, dass eine vergleichende Betrachtung möglich ist.
Bereits seit vielen Jahren stehen Anwendern der zerstörungsfreien Prüfung im Bauwesen (ZfPBau) zuverlässige Geräte zur Untersuchung von Betonbauteilen zur Verfügung. Viele dieser Geräte zeichnen eine Messgröße in Bezug zum Messort auf und sind je nach Ausstattung in der Lage, die Ergebnisse in einem Koordinatensystem darzustellen. Doch erst die Kombination verschiedener ZfPBau-Verfahren an einer Messfläche erlaubt den maximalen Informationsgewinn über die innere Konstruktion von Stahlbeton- und Spannbetonbauteilen. In dem Beitrag wird ein Bauwerkscanner zur automatisierten und kombinierten Datenaufnahme beschrieben, der erstmals die Kombination von Radar, Ultraschall und Wirbelstrom mit Datenausgabe in einem einheitlichen Koordinatensystem ermöglicht. Dieser Scanner ist im Gegensatz zu früheren Systemen technikerbasiert und erlaubt im Bedarfsfall eine spätere detaillierte Auswertung durch ZfP-Spezialisten. Die Ergebnisse werden bildgebend in frei wählbaren Schnitten dargestellt, was bereits kurze Zeit nach der Messung auf der Baustelle möglich ist. Am Beispiel eines Brückenträgers wird gezeigt, wie der tatsächliche Spanngliedverlauf aus Messdaten ermittelt wird und dem angenommenen Verlauf gemäß Bestandsplan gegenübergestellt wird. Damit kann künftig eine Überprüfung von Bestandsplänen durchgeführt werden. Darüber hinaus könnten nicht vorhandene Bestandspläne rekonstruiert werden. Des Weiteren wird am gleichen Brückenträger gezeigt, wie sich ein echter Verpressfehler und im Unterschied dazu ein Luftspalt in einem Hüllrohr in Messdaten abbilden. An dem Beispiel wird deutlich, wie Ultraschallergebnisse in Kombination mit Phasenauswertung zur Formulierung von Verdachtsstellen für Verpressfehler eingesetzt werden können und welche Maßnahmen zur Verifizierung getroffen werden müssen.
The combination of RFID tags and energy efficient sensors offers promising potential for identification, diagnosis, and monitoring applications - particularly when it comes to objacts, which require continuous observation and which are difficult to access with conventional tools. This paper presents two examples as an outlook for RFID sensor systems in embedded structures and in mobile applications.
The capabilities of non-destructive testing (NDT) methods for defect detection in civil engineering are characterized by their different penetration depth, resolution and sensitivity to material properties. Therefore, in many cases multi-sensor NDT has to be performed, producing large data sets that require an efficient data evaluation framework. In this work an image fusion methodology is proposed based on unsupervised clustering methods. Their performance is evaluated on ground penetrating radar and infrared thermography data from laboratory concrete specimens with different simulated near-surface defects. It is shown that clustering could effectively partition the data for further feature level-based data fusion by improving the detectability of defects simulating delamination, voids and localized water. A comparison with supervised symbol level fusion shows that clustering-based fusion outperforms this, especially in situations with very limited knowledge about the material properties and depths of the defects. Additionally, clustering is successfully applied in a case study where a multi-sensor NDT data set was automatically collected by a self-navigating mobile robot system.
At BAM a multi-sensor robot system BetoScan is used for the investigation of reinforced concrete floors affected by corrosion in parking garages.
Potential maps, as well as the distribution of concrete cover and moisture can be assessed simultaneously and data can be collected contactlessly. In order to evaluate the extent of degradation adequately and to divide the investigated structure into zones with defined damage classes, large data sets have to be collected and interpreted manually. Thus, to promote an efficient data evaluation framework, which could speed up and simplify the evaluation of large data sets, an unsupervised data fusion is of major interest. However, taking into account that collected data do not certainly coincide in space, a scattered data interpolation method should be applied prior data fusion.
In the paper, a case study involving a BetoScan data set acquired from a reinforced concrete floor of a parking garage in Germany is presented. The data set includes potential mapping, covermeter based on eddy current, as well as microwave moisture measurements. Among the examined methods for interpolation of scattered data, kriging shows to yield smooth interpolated data plots even in the case of very sparse data. In the post-processing step, the investigated structure is efficiently segmented into zones using clustering based data fusion methods, which prove to be robust enough also for handling noisy data. Based on the minimization of the XB validity index, an unsupervised selection of optimal segmentation into damage classes is derived.