Für das Pilotprojekt „Intelligente Brücke im Digitalen Testfeld Autobahn“ wurde das Bauwerk BW 402e
im Bereich des AK Nürnberg mit vier einzelnen, voneinander unabhängigen Monitoring-Systemen,
einem Server und einer Internet-Verbindung ausgestattet. Die Monitoring-Systeme bestehen aus
zwei intelligenten Kalottenlagern, einer intelligenten Schwenktraversen-Dehnfuge, dem System RTMS
zur Erfassung relevanter Brückenkennwerte und Verkehrsbelastungen und einem drahtlosem Sensornetz zur Erfassung von Bauwerkseigenschaften und Wetter. Während der fünfjährigen Projektlaufzeit wurde der Betrieb und die Funktionsfähigkeit der Anlage sichergestellt, sodass die Systeme Datenerfassungsquoten zwischen 70 % und 97 % erreichten. Alle Systeme verarbeiten die Sensordaten automatisiert auf der lokal installierten Hardware zu relevanten Kenngrößen, die den Zustand des Bauwerks, einzelner Bauteile sowie Verkehrseinwirkungen und klimatische Einwirkungen erfassen. Diese aggregierten Daten sowie die Messdaten werden auf dem Server gespeichert bzw. in einer Datenbank abgelegt. Basierend auf dieser Datenbank werden die Ergebnisse kontinuierlich und mit einem möglichst geringen Zeitversatz tabellarisch und grafisch auf einer Webpage den Betreibern zur Verfügung gestellt. Zu den Ergebnissen, die auf der Webpage dargestellt werden, gehören Status der Messsysteme und Einzahlwerte zum Bauwerksstatus und Verkehr, Wetterdaten, Verkehrsdaten und Oberflächentemperaturen, Bauwerkssteifigkeit und externe Vorspannung, statistisch ausgewertete Messdaten und Auslastungsgrade, Daten der intelligenten Fahrbahnübergangskonstruktion und der intelligenten Lager, Messdaten aus dem drahtlosen
Sensornetz, Störungen bzw. Ausfall der Internetanbindung und Informationen zum Bauwerk.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Für das Pilotprojekt „Intelligente Brücke im Digitalen Testfeld Autobahn“ wurde das Bauwerk BW 402e
im Bereich des AK Nürnberg mit vier einzelnen, voneinander unabhängigen Monitoring-Systemen,
einem Server und einer Internet-Verbindung ausgestattet. Die Monitoring-Systeme bestehen aus
zwei intelligenten Kalottenlagern, einer intelligenten Schwenktraversen-Dehnfuge, dem System RTMS
zur Erfassung relevanter Brückenkennwerte und Verkehrsbelastungen und einem drahtlosem Sensornetz zur Erfassung von Bauwerkseigenschaften und Wetter. Während der fünfjährigen Projektlaufzeit wurde der Betrieb und die Funktionsfähigkeit der Anlage sichergestellt, sodass die Systeme Datenerfassungsquoten zwischen 70 % und 97 % erreichten. Alle Systeme verarbeiten die Sensordaten automatisiert auf der lokal installierten Hardware zu relevanten Kenngrößen, die den Zustand des Bauwerks, einzelner Bauteile sowie Verkehrseinwirkungen und klimatische Einwirkungen erfassen. Diese aggregierten Daten sowie die Messdaten werden auf dem Server gespeichert bzw. in einer Datenbank abgelegt. Basierend auf dieser Datenbank werden die Ergebnisse kontinuierlich und mit einem möglichst geringen Zeitversatz tabellarisch und grafisch auf einer Webpage den Betreibern zur Verfügung gestellt. Zu den Ergebnissen, die auf der Webpage dargestellt werden, gehören Status der Messsysteme und Einzahlwerte zum Bauwerksstatus und Verkehr, Wetterdaten, Verkehrsdaten und Oberflächentemperaturen, Bauwerkssteifigkeit und externe Vorspannung, statistisch ausgewertete Messdaten und Auslastungsgrade, Daten der intelligenten Fahrbahnübergangskonstruktion und der intelligenten Lager, Messdaten aus dem drahtlosen
Sensornetz, Störungen bzw. Ausfall der Internetanbindung und Informationen zum Bauwerk.
Aktualisiert: 2023-05-05
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B 168: Daniel Rill:
Digitales Testfeld Autobahn – Intelligente Brücke
Messtechnische Erfassung von Verkehrsdaten auf der Basis von instrumentierten Fahrbahnübergängen
59 S., 76 Abb., 6 Tab., ISBN 978-3-95606-595-8, 2021
Messtechnisch instrumentierte Fahrbahnübergänge als möglicher Baustein des Konzeptes einer „intelligenten Brücke“ liefern im Rahmen der Pilotstudie „Intelligente Brücke im Digitalen Testfeld Autobahn“ unter anderem umfassende Daten über den überfahrenden Verkehr. Aus den erfassten Messgrößen werden vollautomatisch nicht nur Geschwindigkeit, Gesamtgewicht und Fahrzeugtyp bestimmt, zusätzlich wird anhand der Daten kontinuierlich der Zustand der mechanischen und elektronischen Systemkomponenten bewertet. Durch kontrollierte Messfahrten mit genau bestimmten Fahrzeugparametern wurde eine solide Datenbasis geschaffen, auf welcher die Parameter für die Geschwindigkeits- und Achslastermittlung in der eigens entwickelten Auswertesoftware bestimmt werden konnten. Unterstützt durch Mehrkörpersimulationen wurde die dynamische Interaktion des Fahrbahnüberganges mit den überfahrenden Fahrzeugen analysiert. Mit den daraus gewonnenen Erkenntnissen konnte ein Kompensationsalgorithmus erarbeitet werden, um den durch dynamische Effekte bestimmten Messfehler in der Achslastbestimmung zu reduzieren. Aus der Analyse von Langzeitdaten und dem Vergleich mit Daten der Projektpartner (insbesondere Wetterdaten) wurden Einflüsse von Umweltbedingungen auf die Messergebnisse bestimmt und Plausibilitätskontrollen für die Messergebnisse definiert. Die gewonnenen Ergebnisdaten werden zur Langzeitarchivierung und übersichtlichen Darstellung in der gemeinsamen Ergebnisdatenbank der Projektpartner abgelegt
Aktualisiert: 2023-01-16
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