Computergestuetzte Identifikation von Verkehrslasten - Ergaenztes Bauwerksmonitoring / Computer-aided identification of traffic loads - Supplemented structural health monitoring

Zur wirtschaftlichen Instandsetzung und Ertuechtigung von Brueckenbauwerken ist eine hinreichende Kenntnis der objektspezifisch auftretenden Verkehrslast erforderlich. Die allgemein gueltigen Regellasten fuer die Einwirkung des Verkehrs sind in solchen Faellen zu unspezifisch. Es wird ein Verfahren beschrieben, mit dem die Verkehrslasten objektbezogen computergestuetzt identifiziert werden koennen. Grundsaetzlich kann man zwei Methoden der Verkehrslastbestimmung anwenden: die direkte und die indirekte Methode. Bei der direkten Methode bestimmt man die Lastgroesse mit Hilfe geeigneter Messinstrumente, die am Lastangriffspunkt angesetzt werden, zum Beispiel Platten- oder Streifensensoren auf der Fahrbahn. Hingegen analysieren indirekte Verfahren die Strukturantwort bei Einwirkungen aus Verkehr hinsichtlich der Groesse der einwirkenden Last und deren Angriffspunkt. Reale Tragwerke bildet man zur Berechnung durch Modelle ab, die System-, Last- und Reaktionskomponenten enthalten. Bei bekannten System- und Reaktionskomponenten laesst sich dann die Last identifizieren. Es handelt sich also um das inverse Problem zur Berechnung von Tragwerksreaktionen. Die Loesung solcher inverser Probleme des Ingenieurwesens kann mit Methoden des so genannten Soft Computing (SC) erfolgen, die auch eine Verarbeitung von unscharfen, ungenauen, unvollstaendigen und teilweise fehlerhaften Daten und Informationen erlauben. SC zaehlt zur Gruppe der stochastischen Suchverfahren, die sich bei Optimierungsaufgaben als geeignet erwiesen haben. Nach Darstellung der allgemeinen Grundlagen werden die numerischen Untersuchungen an einer zweistegigen Plattenbalkenbruecke ueber zwei Felder behandelt. Fuer dieses Brueckenbauwerk wurden Ueberfahrten verschiedener Fahrzeuge bei konstanter Geschwindigkeit simuliert. Bei der Lastidentifikation muessen globale und lokale Tragwerksreaktionen unterschieden werden. Wie die Untersuchungsergebnisse zeigen, haben diese beiden Reaktionen sehr klar definierte Eigenschaften, die eine zuverlaessige Identifikation ermoeglichen. Globale Reaktionen sind im Wesentlichen durch das Gesamtgewicht des Fahrzeugs und die Geschwindigkeit bestimmt und die Reaktionen sind von zeitlich ausgedehnter Dauer. Lokale Reaktionen treten als Folge der Achslasten und -abstaende auf und sind von kurzer Dauer. Da die bisher zur Identifikation der Verkehrslasten verwendeten Ansaetze Schwaechen aufweisen, wurde mit den Ergebnissen der numerischen Untersuchungen ein neuer Algorithmus entwickelt, der detailliert dargestellt wird. Die durchgefuehrten Untersuchungen lieferten ein Softwarepaket zur Analyse von Messdaten mit dem Ziel der Identifikation der Verkehrslasten. Mit diesem Softwarepaket wurden exemplarisch die Messdaten der Dauerueberwachung eines Brueckenbauwerks ausgewertet. Das Bauwerk liegt im Zuge einer Bundesautobahn und hat getrennte Ueberbauten mit einem einzelligen Hohlkastenquerschnitt und ist in Brueckenklasse 60 eingestuft. Beide Ueberbauten sind Durchlauftraeger ueber 12 Felder mit Spannweiten zwischen 34 m und 70 m. Zur Bauwerksueberwachung wurde ein Feldquerschnitt mit Dehnungsmessstreifen, induktiven Wegaufnehmern und Temperaturfuehlern instrumentiert. Die Identifikation der verursachten Verkehrslasten erfolgte ueber die Analyse der ueber einen Zeitraum von 4 Monaten kontinuierlich erfassten Messdaten. Festzuhalten ist, dass insgesamt 775.401 einzelne Fahrzeuge mit einem Gesamtgewicht von 5 t zuverlaessig identifiziert werden konnten. ABSTRACT IN ENGLISH: For a clear and objective assessment of existing bridge structures knowledge about the operational demands and the acting loads is always required. Permanent loads can be estimated without special measures in an adequate accuracy. The determination of actual traffic loads is usually a complex and demanding task. In this paper a novel approach to identify static traffic loads based on measured cross section strains of bridge superstructures is presented. By means of model-updating a load identification is performed. Soft computing methods were adopted to guarantee a sufficient robustness towards noisy and imprecise measured data as well as to obtain global solutions. The validity for mechanic linear and nonlinear systems is assured by applying the forward solver in an encapsulated manner. For the analysis of continuously measured data appropriate methods were investigated.The developments were prototypically implemented and they were validated within the application at a real bridge structure. (A)