Digitale Instandhaltung von Eisenbahnbrücken
Inhaltsverzeichnis
Projektdaten
| Titel | Title TP der TU Dresden im Verbundprojekt DiMaRB: Digitale Instandhaltung von Eisenbahnbrücken | SP of TU Dresden in the joint research project DiMaRB: Digital maintenance of railway bridges Förderer | Funding Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) / mFUND Zeitraum | Period 09/2018 – 02/2022 Teilprojektleiter | Sub-project manager Prof. Dr.-Ing. Steffen Marx Bearbeiter | Contributors Jan-Hauke Bartels, M.Sc., Max Herbers, M.Sc. Projektpartner | Project partners 6 Partner, davon 2 aus der Forschung, 2 KMU und 2 Assoziierte |
Bericht aus dem Jahrbuch 2021
Brückeninstandhaltung von morgen
Sensorapplizierung an der Eisenbahnüberführung Veltener Str. (Hennigsdorf)
Die Instandhaltung von Eisenbahnbrücken ist derzeit von einem reaktiven, problemorientierten Vorgehen gekennzeichnet. Erst wenn der Bauwerksbetreiber im Rahmen der gesetzlich vorgeschriebenen Inspektionen einen Schaden am Bauwerk feststellt, erfolgt die Planung einer Instandsetzungsmaßnahme. Wegen des dann meist fortgeschrittenen Schädigungszustands sind diese Maßnahmen i. d. R. teuer. Eine prädiktive, langzeitliche Überwachung, wie sie in vielen anderen industriellen Bereichen etabliert ist, würde zu einer Senkung der Instandhaltungskosten und zu einer Reduzierung des Ausfallrisikos führen.
In dem Projekt DiMaRB wird daher ein digitales, prädiktives Instandhaltungskonzept für Eisenbahnbrücken entwickelt, welches auf der Nutzung von Structural Health Monitoring (SHM) und Building Information Modeling (BIM) basiert. Mit der permanenten Erfassung und Auswertung von Messdaten zum aktuellen Bauwerkszustand werden frühzeitig Zustandsänderungen, und damit mögliche Schäden, entdeckt. Auf der zentralen Instandhaltungsplattform shBIM (Structural Health BIM) werden neben dem dreidimensionalen Bauwerksmodell sämtliche instandhaltungsrelevanten Informationen aus der Planung, dem Bau und dem Betrieb gespeichert. Dort findet zudem die komplette Kommunikation aller am Prozess der Instandhaltung Beteiligten statt.
Zusammen mit den Projektpartnern erforscht das Institut für Massivbau in enger Kooperation mit der Leibniz Universität Hannover die notwendigen Methoden für ein Grundkonzept einer digital unterstützten Instandhaltung der Eisenbahninfrastruktur in Deutschland. Über die Erfassung des Ist-Zustands hinaus werden Prognosemodelle entwickelt, die eine Aussage über den Wird-Zustand der Brücke ermöglichen.
Die Umsetzung der shBIM-Plattform hat erfolgreich stattgefunden. Es ist bereits möglich, ausgewertete Messdatenreihen in Echtzeit im shBIM-Modell darzustellen. Außerdem wurden große Teile des Datenbestands der Deutschen Bahn (DB) analysiert, wodurch bestandsdatenbasierte Prognosemodelle entwickelt werden konnten.
Zum Projektabschluss wird das Konzept für das lebensdauerübergreifende Brückenmonitoring finalisiert. Dies hilft bei der Erforschung messdatenbasierter Prognosemodelle und damit der Veredelung der Sensordaten. Die entwickelten Instandhaltungskonzepte und -methoden werden an bestehenden Brückenbauwerken validiert.
Bericht aus dem Jahrbuch 2020
Digitale Brückeninstandhaltung
Visualisierung der shBIM-Plattform
Die Instandhaltung von Eisenbahnbrücken ist derzeit von einem reaktiven, problemorientierten Vorgehen gekennzeichnet. Erst wenn der Bauwerksbetreiber im Rahmen der gesetzlich vorgeschriebenen Inspektionen eine Unzulänglichkeit am Bauwerk feststellt, erfolgt die Planung einer Instandsetzungsmaßnahme. Wegen des dann meist fortgeschrittenen Schädigungszustands sind diese Maßnahmen i. d. R. teuer. In einigen Fällen ist sogar ein kompletter Ersatzneubau erforderlich. Eine prädiktive, langzeitliche Überwachung, wie sie in vielen anderen industriellen Bereichen etabliert ist, würde zu einer Senkung der Instandhaltungskosten und zu einer Reduzierung des Ausfallrisikos führen.
In dem Projekt DiMaRB wird daher ein digitales, prädiktives Instandhaltungskonzept für Eisenbahnbrücken entwickelt, welches auf der Nutzung von Structural Health Monitoring (SHM) und der Methode des Building Information Modeling (BIM) basiert. Mit der permanenten Erfassung und Auswertung von Messdaten zum aktuellen Bauwerkszustand werden frühzeitig Zustandsänderungen, und damit mögliche Schäden, entdeckt. Ferner ermöglicht BIM die Datenintegration in einem digitalen Bauwerksmodell. Es wird die digitale Instandhaltungsplattform shBIM (Structural Health BIM) geschaffen. Auf ihr liegt das digitale 3D-Modell des realen Bauwerks, welches alle instandhaltungsrelevanten Informationen enthält. Dort findet auch die komplette Kommunikation aller am Prozess der Instandhaltung Beteiligten statt.
Zusammen mit den Projektpartnern erforscht das Institut für Massivbau der TU Dresden in enger Kooperation mit der Leibniz Universität Hannover die notwendigen Methoden für ein Grundkonzept einer digital unterstützten Instandhaltung der Eisenbahninfrastruktur in Deutschland. Über die Erfassung des Ist-Zustands hinaus werden Prognosemodelle erforscht, die eine Aussage über den Wird-Zustand der Brücke ermöglichen.
Die Umsetzung der shBIM-Plattform hat erfolgreich stattgefunden. Es ist bereits möglich, ausgewertete Messdatenreihen in Echtzeit im shBIM-Modell darzustellen. Außerdem wurden große Teile des Datenbestands der Deutschen Bahn (DB) analysiert, wodurch bestandsdatenbasierte Prognosemodelle entwickelt werden konnten.
Im weiteren Verlauf des Forschungsvorhabens wird ein Konzept für ein lebensdauerübergreifendes Brückenmonitoring erarbeitet. Dies hilft bei der Erforschung messdatenbasierter Prognosemodelle und damit der Nutzbarmachung der Sensordaten. Die entwickelten Instandhaltungskonzepte und -methoden werden an bestehenden Brückenbauwerke verifiziert.