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Digitales Testfeld Autobahn – Intelligente Brücke – Datenerfassungsstrategien und Datenanalyse für intelligente Kalottengleitlager
BASt-Bericht B 160
Christiane Butz, Maurer Engineering GmbH, München
89 Seiten
Erscheinungsjahr: 2021
Projektnummer: 15.0632
Preis: 0,00 €
Dieser Bericht steht ausschließlich kostenfrei im elektronischen BASt-Archiv ELBA zur Verfügung.
Die intelligenten Kalottenlager sind durch Messdatenanalyse, Entwicklung geeigneter Algorithmen und Implementierung einer automatisierten Auswertung ein effektiver Baustein einer „Intelligenten Brücke“. Sie liefern kontinuierlich relevante Informationen sowohl zu Eigenüberwachung, Bauwerksüberwachung als auch Einwirkungserfassung. Somit können die Ergebnisse eingebunden werden in Prognose- und Strukturmodelle und schaffen damit eine Grundlage für ein zuverlässigkeitsorientiertes und präventives Erhaltungsmanagement.
Zur Selbstüberwachung der Lagerfunktionalität und des Lagerzustands werden Tagesextremwerte der Verschiebung in der ebenen Gleitfläche, der Verdrehung und des Drucks sowie akkumulierte Gleitwege und der Gleitspalt kontinuierlich ausgegeben. Zur Überwachung der Brückeneigenschaften dienen die ersten beiden Eigenfrequenzen sowie die Lagerkraft infolge ständiger Einwirkungen. Die Verkehrseinwirkung wird überwacht anhand der verkehrsinduzierten Lagerkräfte, die in einem täglichen Peak-Histogramm dem Betreiber der Intelligenten Brücke zur Verfügung gestellt werden. Die Auswahl der Sensoren, das Messwerterfassungssystem kombiniert mit den Auswertealgorithmen sind robust und liefern qualitativ hochwertige Messdaten. Zum Beispiel werden verkehrsinduzierten Lagerkräfte mit einer Genauigkeit von ± 7 % des Fahrzeuggesamtgewichts erfasst. Im Jahresrhythmus werden die bemessungsrelevanten Quantilwerte der Lagerreaktionen ermittelt, die Aussagen zur Genauigkeit der normgemäßen Bemessung geben.
Digital testbed motorway – Smart bridge – Data collection strategies and data analysis for smart spherical bearings
The smart spherical bearings are an effective component of a “smart bridge” through measurement data analysis, development of suitable algorithms and implementation of an automated evaluation. They continuously provide relevant information on self-monitoring, structural monitoring and traffic loading. Thus, the results can be integrated into prediction models and structural models and thus create a basis for a reliability-oriented and preventive bridge maintenance management.
For self-monitoring of bearing functionality and bearing condition, daily extreme values of the displacement in the plane sliding surface, the twist and the pressure as well as the accumulated sliding paths and the sliding gap are continuously evaluated. The first two natural frequencies as well as the bearing force as a result of constant actions serve to monitor the bridge properties. Traffic is monitored using the traffic induced bearing forces provided to the Smart Bridge operator in a daily peak histogram. The selection of sensors, the data acquisition system combined with the evaluation algorithms are robust and provide high quality measurement data. For example, traffic-induced bearing forces are recorded with an accuracy of ± 7% of the total vehicle weight. In the annual rhythm, the design-relevant quantile values of the bearing reactions are determined, which give information about the accuracy of the standard design assumptions.