7.2 Ingenieurbau
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Die Prognose und Minderung von Bahnerschütterungen haben eine lange Tradition in der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung. Im Jahr 2006 wurde eine Prognose-Software fertiggestellt, die viele Forschungs- und Messergebnisse zusammenfasst. Sie umfasst die Teilbereiche Emission (die Anregung durch die Fahrzeug-Fahrweg-Untergrund-Wechselwirkung), die Transmission (die Ausbreitung durch den Boden) und die Immission (die Übertragung vom Freifeld in ein Gebäude). Die Prognose geschieht in allen Teilen mit einfachen Formeln, die veröffentlicht sind und zur Anwendung für Jedermann zur Verfügung stehen. Es werden Beispiele zur Emission und zur Transmission gezeigt.
Im Bereich Transmissionsprognose werden zu den Anregungskräften (aus dem Emissionsteil) die Bodenerschütterungen als Schwinggeschwindigkeitsterzspektren berechnet. Das Ergebnis hängt stark von der Bodensteifigkeit, -dämpfung und -schichtung ab. Dies wurde später mit einer Messkampagne in der Schweiz an 10 Messorten bestätigt (Bild 1). Die Berechnung erfolgt näherungsweise für einen geschichteten Boden mit einer frequenzabhängigen Wellengeschwindigkeit (Dispersion) oder einem tiefenabhängigen Wellengeschwindigkeitsprofil.
Die Anregungskräfte werden im Prognosebereich Emission mit einem 2-dimensionalen Gleismodell berechnet (Bild 2). 1-dimensionale Modelle liefern meist falsche Ergebnisse und 3-dimensionale Modelle (zum Beispiel mit der kombinierten Finite-Element-Randelement-Methode) sind für eine Erschütterungs¬prognose sicherlich zu aufwändig. Das 2-dimensionale Modell wurde an 3-dimensionale Ergebnisse so angepasst, dass die Ergebnisse für viele Gleise und Böden annähernd zutreffen. Auch Minderungs¬maßnahmen am Gleis können mit diesem Modell sehr gut berechnet werden.
Die Prognoseverfahren wurden in den folgenden Jahren weiter verfeinert. Es wurde die quasi-statische Anregung durch die bewegten statischen Zuglasten mit einer Näherungsformel ergänzt, so dass auch das tieffrequente Nahfeld realistisch erfasst werden kann. Mit der Berücksichtigung der Achsfolge (insbesondere zwischen den Achsen im Drehgestell) ergeben sich zwei typische Minima in den Erschütterungsspektren, die oft auch in den Messungen beobachtet werden. Der Amplitudenanteil zwischen diesen beiden Minima ist oft stärker angehoben, so dass hier eine zusätzliche Erschütterungsanregung vermutet wird. Dieser Anteil kann rein empirisch prognostiziert werden, so wie das in den englischen Prognosen (zuletzt für das Highspeed2-Projekt) enthalten ist. Die Begründung dieses Anteils ist allerdings nicht die Achsfolge, sondern die Zerstreuung der statischen Achslastimpulse durch einen unregelmäßigen Gleisuntergrund und Boden.
Die messtechnische Ermittlung eines Minderungseffektes ist komplizierter als allgemein angenommen. Es reicht nicht aus, jeweils an einem Messpunkt in der Nähe eines Gleises mit und ohne Minderungs¬maßnahme die Erschütterungen zu messen und aus dem Verhältnis der Amplituden (beziehungsweise aus der Differenz der Pegel) „die Einfügedämmung“ zu ermitteln. Es wird an Beispielen gezeigt, wie man hier sinnvoller vorgehen kann.
1. Zunächst ist es wichtig, nicht nur die Einfügedämmung sondern auch die Originalspektren mit und ohne Minderung zu dokumentieren und zu veröffentlichen, damit man kontrollieren kann, ob wesentliche Amplituden und Frequenzbereiche reduziert sind oder ob es sich um eher zufällige Minderungen oder Verstärkungen handelt. (Beispiel Unterschottermatte/Raron, Müller/SBB)
2. Der Messpunkt sollte nicht im Nahbereich des Gleises liegen, da ansonsten eine zu günstige, falsche Einfügedämmung bestimmt wird. (Beispiel Tunnel/ Leipzig/Breitsamter)
3. Um Zufälligkeiten zu vermeiden, sollte man an mehr als einem Punkt messen. (Beispiel Unterschotterplatte/Altheim/Auersch)
4. Man sollte eigentlich immer auch die Bodenkennwerte (Steifigkeit, Dämpfung, Amplituden-abnahme, Übertagungsfunktion) messen. Selbst bei nahegelegene Messquerschnitten kann man Überraschungen erleben. (Beispiel erste ICE-Messungen/bei Würzburg/Auersch)
5. Bei verschiedenen Bodenkennwerten kann man eine Korrektur durchführen. (Beispiel Gleis-tröge/Mistler) Am besten bestimmt man ein äquivalentes Kraftspektrum zu jedem Messort und jedem Messzug (Beispiel Feste Fahrbahn/Gardelegen/Auersch)
6. Prinzipiell gibt es nicht die Einfügedämmung einer Maßnahme. Die Einfügedämmung ist immer boden- und referenzsystemabhängig. Die „beste“ Einfügungsdämmung erhält man mit einem steifen Untergrund (Beispiel Unterschottermatte/Tunnel/München Gasteig/Wettschureck) Das heißt aber nicht, dass die Maßnahme durch einen künstlich versteiften Untergrund besser wird (Beispiel Unterschottermatten/RRT2006/Auersch)
Es werden Messbeispiele gezeigt, die alle neben einer hochfrequenten dynamischen Minderung auch eine mittelfrequente quasi-statische Minderung aufweisen. Dabei wird der mittelfrequente Zerstreuanteil der statischen Achslastimpulse durch die breitere Lastverteilung und damit die Impulsdehnung der Achslastimpulse reduziert. Diese Impulsdehnung lässt sich mit dem 2-dimensionalen Gleismodell berechnen. Die Minderungswirkung hängt aber wiederum vom Referenzsystem und dessen unregel¬mäßiger Steifigkeitsverteilung ab. Je unregelmäßiger der Boden und Gleisuntergrund des Referenz¬systems, desto stärker ist die Minderungswirkung.
The contribution shows measurement examples of cars, floors, foundations, railway tracks, a footbridge, and a railbridge. Vibrations may include modes and waves. Namely in soil-structure interaction, modes are damped, shifted and prevented so that alternatives for the modal analysis are necessary: The approximation of the whole spectrum (flexibility function) and of the whole train passage (moving-load response).
The Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) collaborates with TNO to develop a software framework for automated calibration of structural models based on monitoring data. The ultimate goal is to include such models in the asset management process of engineering structures. As a basis for developing the framework, a multi-span road bridge consisting of ten simply supported steel box girders was selected as a test case. Our group measured output-only vibration data from one box girder under ambient conditions. From the data, we determined eigenfrequencies and mode shapes. In parallel, we developed a preliminary structural model of the box girder for the purpose of predicting its modal properties. In this contribution, we provide an overview of the measurement campaign, the operational modal analysis, the structural modeling and qualitatively compare the identified with the predicted modes. As an outlook, we discuss the further steps in the calibration process and future applications of the calibrated model.
As many wind turbines approach the end of their design lifetime, from a technical point of view, comprehensive fatigue analysis of all critical parts is necessary to decide what comes after – continued operation, repowering, or decommissioning. Typically, it is a two-stage evaluation process consisting of a physical inspection of the structure and an analytical part to compare the design and actually experienced loading conditions. Structural health monitoring helps to reduce the uncertainties in the estimations by providing insight into deviations between the designed and the built structure. Furthermore, it allows the evaluation of the consumed fatigue lifetime by analyzing the strain measurements that mirror the actual structural response to experienced environmental and operational conditions. However, the measurement values are limited to a sparse number of instrumented spots on the structure, and further extrapolation to the non-instrumented (critical) sections is required to perform a complete fatigue assessment. One known approach is the external force reconstruction, which has only scarcely been considered for application in offshore wind turbines. In order to extend the previously developed thrust force reconstruction framework, this work discusses the possibilities and challenges of wind and wave loading reconstruction in offshore wind turbine support structures.
Dieser Kurzvortragg erläutert nichtlineare Phänomene die angesichts der aktuell wachsenden Dimensionen von Monopfahlgründungen für Offshorewindenergieanlagen zunehmend an Bedeutung gewinnen. Insbesondere wird dabei auf das Pfahlfußbeulen sowie das Schalenbeulen des bereits installierten Pfahles eingegangen.
The research project Verification of Buckling Assessment and Behaviour in Large Monopiles (VERBATIM) focuses on challenges arising due to the ongoing increase of dimensions of monopiles as foundation for offshore wind turbines. This project is focused on two main topics:
- Monopile tip buckling during pile installation
- Local buckling of embedded piles during operation
It is known from previous investigations and experiences in practice that large deformations of a monopile tip during offshore installation works can occur. These large deformations initiated at the tip of the monopile are commonly referred to as “pile tip buckling”. Own research focuses on optimising monopile dimensions to reduce the cost of monopile foundations for offshore wind turbines while preventing pile tip buckling.
Buckling of embedded cylindrical shells for offshore structures is a common engineering task. Structures can be analysed using standard software and have been done so in recent studies e.g., Gottschalk. However, the trend towards larger monopile and optimised structures has led to a fundamental need for better and verified models. A main challenge is the submodelling of the structure-soil-interaction. Developing such complex models is one main goal of the VERBATIM project.
For both main topics model tests were performed at the laboratories of BAM and TU Berlin. These experimental results were used to verify related numerical models and simulations.
The new crack luminescence method offers the possibility of making fatigue surface cracks in metallic materials more visible during inspections through a special coating system. This coating system consists of two layers, whereby the first layer has fluorescent properties and emits visible light as soon as it is irradiated by UV light. The top layer is black and is designed to prevent the fluorescent layer from emitting if no crack develops in the underlying material.
The technique proved particularly useful in a wide variety of fatigue tests of steel components under laboratory conditions. Moreover, it has the potential to be used in various industrial applications. To enable industrial deployment and integration into maintenance strategies, a concept study is developed in this contribution, resulting in a qualification framework that can serve as a foundation for determining the reliability of the crack luminescence system in terms of a probability of detection curve. Within this study, factors causing measurement variability and uncertainty are being determined and their influences assessed. Due to the extension of the system by a moving computer vision system for automated crack detection using artificial intelligence, additional long-term effects associated with structural health monitoring systems need to be incorporated into an extended probability of detection study as part of the technical justification.
Finally, important aspects and findings related to design of experiments are discussed, and a framework for reliability assessment of a new optical crack monitoring method is presented, emphasizing the influence of various uncertainty parameters, including long-term effects such as system ageing.
The long-term preservation of our infrastructure requires not only intelligent sensor technology and highly developed monitoring procedures, but also innovative digital tools for analyzing, evaluating and utilizing the results. This includes mathematical and, in particular, probabilistic methods for damage detection and tracking as well as for calculating service life and maintenance cycles and data management. The example project Maintal Bridge Gemuenden as part of the AISTEC project shows the workflow for the implementation of structural health monitoring and experimental tests with a train of Deutsche Bahn. The influence lines, as one possible way for damage detection, were measured with a highly accurate GNSS System to locate the trains position when crossing the bridge. The results were compared to measurements from 1987 just before the bridge went in operation.