Intelligente Bauwerke: Prototyp zur Ermittlung der Schadens- und Zustandsentwicklung für Elemente des Brückenmodells

Beschrieben wird ein Systemmodell fuer eine integrale Ermittlung und Prognose der Schadens- und Zustandsentwicklung der Elemente eines Brueckensystems unter Beruecksichtigung von Ergebnissen aus Inspektionen und Ueberwachung. Das Systemmodell wurde anhand eines ausgesuchten Spannbetonueberbaus in einzelliger Kastenbauweise entwickelt. Es besteht aus zwei integralen Teilmodellen: ein Modell zur Beschreibung des Systemschaedigungszustandes und ein Modell zur Beschreibung der Standsicherheit. Fuer die Modellierung des stochastischen Systemschaedigungszustandes eines Brueckensystems werden dynamische Bayes'sche Netze (DBN) vorgeschlagen. Dieser Ansatz ermoeglicht es, alle relevanten Schaedigungsprozesse und deren stochastische Abhaengigkeiten zu beruecksichtigen. Ein wesentlicher Vorteil dieses Ansatzes ist es, dass DBN ideal dafuer geeignet sind, Bayes'sche Aktualisierungen auf Grundlage von Informationen aus Inspektionen und Ueberwachungsmassnahme auf eine effiziente und robuste Art und Weise durchzufuehren. Der DBN-Ansatz ist deshalb fuer die Entwicklung von Software fuer das Erhaltungsmanagement von alternden Brueckenbauwerken, die vom Benutzer keine vertieften Kenntnisse der Zuverlaessigkeitstheorie verlangt, ideal geeignet. Fuer die Modellierung der Standsicherheit eines alternden Kastentraegers wird vereinfachend Biegeversagen des globalen Laengssystems betrachtet. Zur Berechnung der maximalen Traglast eines Kastentraegers infolge des Systemschaedigungszustandes wird ein plastisch-plastisches Verfahren eingesetzt, wobei die Beanspruchungen mittels der Fliessgelenktheorie unter Ausnutzung der plastischen Beanspruchbarkeit der Querschnitte des Kastentraegers ermittelt werden. Ein Kastentraeger versagt, wenn sich durch die Ausbildung einer ausreichend grossen Anzahl von Fliessgelenken eine kinematische Kette ausbildet. Dieser Modellierungsansatz beruecksichtigt Redundanzen, die sich aus der plastischen Beanspruchbarkeit der Querschnitte und der statischen Unbestimmtheit eines Kastentraegers ergeben. Zum Nachweis der praktischen Einsetzbarkeit des entwickelten Systemmodells wurde ein Software-Prototyp entwickelt, der eine intuitiv benutzbare graphische Benutzeroberflaeche (Front-End) mit einem Berechnungskern (Back-End) koppelt. Die aktuelle Version des Software-Prototyps implementiert ein Modell der chloridinduzierten Bewehrungskorrosion und ein Tragwerksmodell, welches das Verfahrens der stetigen Laststeigerung zur Bestimmung der maximalen Traglast des Kastentraegers auf der Grundlage eines Finite-Elemente-Modells umsetzt. Zur Durchfuehrung von Bayes'schen Aktualisierungen des Systemschaedigungszustandes auf der Grundlage des DBN-Modells implementiert der Prototyp den Likelihood-Weighting-Algorithmus. Die entwickelte Architektur des Prototyps ermoeglicht eine Erweiterung der Software um weitere Schaedigungsprozesse. Der entwickelte Software-Prototyp ermoeglicht Benutzern ohne vertiefte Kenntnisse der Zuverlaessigkeitstheorie eine Berechnung des Einflusses von Bauwerksinformationen auf den Systemschaedigungszustand und die Tragsicherheit eines Kastentraegers. Auf dieser Grundlage koennen effiziente Inspektions- und Ueberwachungsmassnahmen identifiziert und das Erhaltungsmanagement optimiert werden. ABSTRACT IN ENGLISH: The report describes a system model for assessing and updating the condition state and reliability of bridge structures utilizing inspection and monitoring data. The system model was developed on the basis of an existing continuous single-cell prestressed concrete box girder. The system model consists of two integrated sub-models: a condition model for predicting the deterioration state of the box girder and a structural model for evaluating the overall system reliability. To model the stochastic deterioration state of bridge structures, dynamic Bayesian networks (DBN) are utilized. DBN are a computational framework suitable for modeling all relevant stochastic deterioration processes and their stochastic dependencies. Bayesian updating of stochastic deterioration models with monitoring and inspections data can be performed robustly and efficiently on the basis of DBN. The DBN framework is therefore ideally suited for developing software for the management of deteriorating structures that can be applied by engineers who are not experts in reliability analysis. A simplified approach was adopted which considers global bending failure of the box girder to determine the system failure probability of an aging box girder. The ultimate capacity of a box girder conditional on a certain system deterioration state is estimated on the basis of plastic hinge theory. System failure occurs if sufficient plastic hinges develop under the applied loads such that a kinematic collapse mechanism of the continuous box girder is formed. This approach accounts for structural redundancies of the continuous box girder with respect to its plastic cross-sectional capacity and its static indeterminacy. To prove the concept, a software prototype has been developed which couples an easy-to-use graphical user interface (front-end) with a computational engine (back-end). The current version of the prototype implements a model of chloride-induced reinforcement corrosion and a structural model which performs the plastic limit analysis for determining the ultimate capacity of the box girder on the basis of a finite element model. The prototype implements the likelihood weighting algorithm to perform Bayesian updating of the deterioration state on the basis of the DBN model. The developed software architecture allows an extension of the software to include further deterioration process. The developed software prototype provides the functionality for quantifying the effect of inspection and monitoring data on the condition state and reliability of a single-cell prestressed concrete box girder. It can be applied by engineers who are not experts in reliability analysis. It can be concluded that the current prototype provides the basis for identifying efficient inspection and monitoring strategies and optimizing the management of aging structures.