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Organisationseinheit der BAM
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.
Making optimal decisions about the reliability of existing structures requires that the information used in assessment adequately represents the properties and the condition of the structures. The knowledge gap regarding a structure to be assessed can be successively filled by individually purposeful observations on site. This paper gives an overview of an approach for utilizing nondestructively gathered measurement results in reliability assessment of existing structures. An essential part of measurement-based stochastic modeling of basic variables is the calculation of measurement uncertainties, which serves to establish confidence in measurement, to ensure the comparability of unambiguously expressed measurement results, and to quantify the quality of the measured information. Regarding the current discourse on how to treat information collected on-site in the context of assessment, the authors recommend that measurement uncertainty becomes an uncertainty component mandatorily to be represented in measurement-based stochastic models. The main steps of the proposed concept are presented, and the advantages of its application are emphasized by means of a prestressed concrete bridge as case study. The bridge is assessed regarding the serviceability limit state decompression using ultrasonic and radar data measured at the structure.
The acquisition and appropriate processing of relevant information about the considered system remains a major challenge in assessment of existing structures. Both the values and the validity of computed results such as failure probabilities essentially depend on the quantity and quality of the incorporated knowledge. One source of information are onsite measurements of structural or material characteristics to be modeled as basic variables in reliability assessment. The explicit use of (quantitative) measurement results in assessment requires the quantification of the quality of the measured information, i.e., the uncertainty associated with the information acquisition and processing. This uncertainty can be referred to as measurement uncertainty. Another crucial aspect is to ensure the comparability of the measurement results.This contribution attempts to outline the necessity and the advantages of measurement uncertainty calculations in modeling of measurement data-based random variables to be included in reliability assessment. It is shown, how measured data representing time-invariant characteristics, in this case non-destructively measured inner geometrical dimensions, can be transferred into measurement results that are both comparable and quality-evaluated. The calculations are based on the rules provided in the guide to the expression of uncertainty in measurement (GUM). The GUM-framework is internationally accepted in metrology and can serve as starting point for the appropriate processing of measured data to be used in assessment. In conclusion, the effects of incorporating the non-destructively measured data into reliability analysis are presented using a prestressed concrete bridge as case-study.
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.
Information about an existing structure can be collected at certain costs to evaluate the reliability and condition as realistically as necessary. This information can be relevant or irrelevant, true or biased, precise or imprecise. The incorporation of relevant and quality-assessed measured information into reliability reassessment offers the chance to extend remaining lifetimes and support decision making about optimal actions or maintenance strategies. This paper shows recent developments in a national research project that aims to produce a guideline on the NDT-based, structure-specific modification of partial safety factors. The general methodology, results from recalculations according to the Eurocodes and metrologically solvable testing tasks relevant in the recalculation of the concrete bridges are shown and compared with the non-destructive testing methods applicable to concrete bridges. A case study is used to demonstrate that as-built drawings, in this case of the positions of tendons and shear reinforcement, can be verified using the radar method.