7.2 Ingenieurbau
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Paper des Monats
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Erschütterungen durch Industrie und Verkehr, Schwingungen von Gebäuden, Fundamenten und Gleisen hängen im hohen Maße vom jeweiligen unterliegenden Boden ab. Die Eigenschaften des Bodens ermitteln wir mit Wellenmessungen vor Ort. Die Wellen werden in der Regel mit einem Impulshammer erzeugt und mit Geophonen als Schwinggeschwindigkeits-signale gemessen. Geophone sind aktive Sensoren, die eine kleine Messspannung liefern. Ein 72-kanaliges Messsystem mit entsprechenden Messverstärkern ist im Messwagen der Arbeitsgruppe eingebaut. Es werden im Vortrag fünf verschiedene Auswertemethoden vorgestellt. Im einfachsten Fall versucht man die Laufzeit von einem Geophon zum andern auszumessen und damit die vorherrschende Wellengeschwindigkeit zu ermitteln. Wir haben Wellengeschwindigkeiten von 30 m/s für Moorboden bis 1000 m/s für Felsboden gemessen. Der Boden hat aber nicht nur eine Wellengeschwindigkeit, sondern mehrere frequenzabhängige Wellen-geschwindigkeiten. Dadurch wird aus einem kurzen Hammerschlag eine längere Schwingung (Zerstreuung, Dispersion). Für die Auswertung von dispersiven Wellen nutzt man die spektrale Analyse, zunächst mit zwei Aufnehmern (SASW Spectral Analysis of Surface Waves), später mit einer ganzen Messachse (Multi-Station SASW). Schließlich kann man eine ganze Messachse auch mit verschiedenen Transformationsmethoden auswerten wie die f,v-Methode und Spatial AutoCorrelation SPAC Methode. Alle diese Methoden wurden von uns auf Messreisen in Deutschland, Österreich und der Schweiz getestet. Durch die Approximation der frequenzabhängigen Wellengeschwindigkeiten erhält man ein passendes Bodenmodell. Zu diesem Bodenmodell kann man die Übertra¬gungsfunktionen für Hammer- und Zuganregung berechnen. Bei etlichen Mess¬orten wurden deutliche Merkmale einer Bodenschichtung beobachtet. Es ergibt sich eine Reduktion der tiefen Frequenzanteile durch den steifen unterliegenden Halbraum. Die weiche Deckschicht bestimmt das hochfrequente Verhalten.
Es wird die Vorgehensweise erläutert wie die Notwendigkeit einer elastischen Gebäudelagerung geprüft wird. Es werden die Möglichkeiten und Schwächen vereinfachter Rechenverfahren dargestellt. Es folgen weitere Beispiele detaillierter Gebäudemodelle und ihres Schwingungsverhaltens. Schließlich greift eine aktuelle Bachelorarbeit die Fragestellung komplexen Gebäudeschwingungsverhaltens auf. Die letzte Folie zeigt dazu Gebäudemodelle, die an die konkreten Erschütterungsprognosen anknüpfen.
Kontinuierliche Sensorbasierte Bauwerksmessungen leisten einen wichtigen Beitrag zur Sicherheit von Verkehrsbauwerken. Hierzu werden im Vorhaben AISTEC Referenzbauwerke und Referenzverfahren untersucht mit Schwerpunkt auf den Einfluss klimatischer Bedingungen. Der Vortrag stellt den aktuellen Projektstand des FB 7.2 vor.
Risslumineszenz
(2018)
Unterraumbasierte Detektion von Strukturschäden an Jacket-Gründungen von Offshore-Windenergieanlagen
(2018)
Die vorliegende Arbeit beschreibt die Adaption eines globalen, schwingungsbasierten Verfahrens zur frühzeitigen Erkennung von Strukturschäden an Gründungsstrukturen offshore installierter Windenergieanlagen (OWEA). Damit soll es, Betreibern von Offshore-Windparks ermöglicht werden, im Rahmen periodisch durchgeführter messtechnischer Überwachungsmaßnahmen mit einem gegenüber wiederkehrender Inspektionen wesentlich geringen Aufwand auftretende Schäden an der Struktur zuverlässig zu delektieren.
Das untersuchte und implementierte Verfahren basiert auf der Methode der stochastischen unterraumbasierten Schadensdetektion. Dabei erfolgt eine statistische Analyse des wiederkehrend messtechnisch aufgenommenen dynamischen Antwortverhaltens des mechanischen Systems. Mittels statistischem Test werden signifikante Änderungen in dessen Eigenstruktur und damit Schäden delektiert.
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden umfangreiche experimentelle als auch numerische Untersuchungen zur Sensitivität und Robustheit des beschriebenen Schadensindikators durchgeführt. Dazu sind zunächst an einem Labormodell mittels künstlich und reversibel eingebrachter Schäden grundlegende Analysen zu den Einflüssen signal- und verfahrensinhärenter Kenngrößen durchgeführt worden. Auf der Basis dieser Ergebnisse wurde im Anschluss mittels numerischer Analysen das Antwortverhalten von OWEA simuliert und der entwickelte Algorithmus zur Schadensdetektion an den so realisierten Datensätzen angewendet.
Anhand der Ergebnisse der Arbeit wird aufgezeigt, dass, vorausgesetzt die Windenergieanlage befindet sich in Parkposition, eine Detektion von schon geringen Schäden an Gründungs-strukturen mit dem beschriebenen Verfahren, auch unter Einsatz weniger Messaufnehmer, zuverlässig möglich ist.
Unterraumbasierte Detektion von Strukturschäden an Jacket-Gründungen von Offshore-Windenergieanlagen
(2018)
Die vorliegende Arbeit beschreibt die Adaption eines globalen, schwingungsbasierten Verfahrens zur frühzeitigen Erkennung von Strukturschäden an Gründungsstrukturen offshore installierter Windenergieanlagen (OWEA). Damit soll es, Betreibern von Offshore-Windparks ermöglicht werden, im Rahmen periodisch durchgeführter messtechnischer Überwachungsmaßnahmen mit einem gegenüber wiederkehrender Inspektionen wesentlich geringen Aufwand auftretende Schäden an der Struktur zuverlässig zu delektieren.
Das untersuchte und implementierte Verfahren basiert auf der Methode der stochastischen unterraumbasierten Schadensdetektion. Dabei erfolgt eine statistische Analyse des wiederkehrend messtechnisch aufgenommenen dynamischen Antwortverhaltens des mechanischen Systems. Mittels statistischem Test werden signifikante Änderungen in dessen Eigenstruktur und damit Schäden delektiert.
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden umfangreiche experimentelle als auch numerische Untersuchungen zur Sensitivität und Robustheit des beschriebenen Schadensindikators durchgeführt. Dazu sind zunächst an einem Labormodell mittels künstlich und reversibel eingebrachter Schäden grundlegende Analysen zu den Einflüssen signal- und verfahrensinhärenter Kenngrößen durchgeführt worden. Auf der Basis dieser Ergebnisse wurde im Anschluss mittels numerischer Analysen das Antwortverhalten von OWEA simuliert und der entwickelte Algorithmus zur Schadensdetektion an den so realisierten Datensätzen angewendet.
Anhand der Ergebnisse der Arbeit wird aufgezeigt, dass, vorausgesetzt die Windenergieanlage befindet sich in Parkposition, eine Detektion von schon geringen Schäden an Gründungs-strukturen mit dem beschriebenen Verfahren, auch unter Einsatz weniger Messaufnehmer, zuverlässig möglich ist.
Mit der Errichtung und der Inbetriebnahme des Windpark alpha ventus wurden umfangreiche Messungen an den Tragstrukturen und den Umgebungsparametern durchgeführt. Im Projekt Gigawind life wurde im TP1 ein Datenmanagementsystem zur kontinuierlichen und periodisch fortgeführten Datenauswertung für große Datenbestände (Big Data) entworfen und realisiert. Anhand von Performanceuntersuchungen konnte eine Verkürzung der Rechenzeit um den Faktor 10 in einem Rechencluster erreicht werden. Unter Anwendung einer Datenpipeline nach dem Publish/Subscribe Prinzip wird eine skalierbare Datenschnittstelle für Monitoringdaten vorgeschlagen.
Mit der Errichtung und der Inbetriebnahme des Windpark alpha ventus wurden umfangreiche Messungen an den Tragstrukturen und den Umgebungsparametern durchgeführt. Im Projekt Gigawind life wurde im TP1 ein Datenmanagementsystem zur kontinuierlichen und periodisch fortgeführten Datenauswertung für große Datenbestände (Big Data) entworfen und realisiert. Anhand von Performanceuntersuchungen konnte eine Verkürzung der Rechenzeit um den Faktor 10 in einem Rechencluster erreicht werden. Unter Anwendung einer Datenpipeline nach dem Publish/Subscribe Prinzip wird eine skalierbare Datenschnittstelle für Monitoringdaten vorgeschlagen.