Versuchsgrenz­lastindikatoren bei Belastungsver­suchen

Titel des Projekts

Versuchsgrenzlastindikatoren bei Belastungsversuchen

Förderung

Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung (BBR)

Zielstellung

Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung und Erprobung von speziellen Versuchsgrenzlastindikatoren, welche für die sichere Beurteilung von Massivbaukonstruktionen mit geringem Ankündigungsverhalten geeignet sind. Durch den Einsatz und die Kombination moderner Messverfahren soll eine wesentliche Verbesserung der Informationsqualität während des Belastungsversuches erreicht werden, die im Anschluss an die Auswertung der Messergebnisse die Definition objektiver Kriterien der Versuchsgrenzlast zulässt.

In der 2. Phase des Projekts (Folgeprojekt) sollte der in der ersten Phase entwickelte Algorithmus zur optischen Risserkennung mit einem monokularen Kamerasystem verbessert werden und eine Echtzeitauswertung ermöglicht werden.

Die Durchführung der Belastungsversuche im Rahmen des Forschungsprojektes erfolgt in enger Zusammenarbeit mit dem Otto-Mohr-Labor (Institut für Massivbau) an der TU Dresden.

Versuchsaufbau und AlgorithmuS

• Die Kamera wird vor dem Messobjekt, dass unter Druck gesetzt wird, aufgebaut. Die optische Achse ist senkrecht zu der Messfläche ausgerichtet.
• Ein Referenzbild wird aufgenommenen
• Mit Hilfe eines Interestoperators werden innerhalb eines Teilbildes kontraststarke Punkte extrahiert
• Mit dem Delaunay-Verfahren werden die Punkte zu einem Dreiecksnetz vermascht
• Eine Bildsequenz wird aufgenommenen
• In jedem Bild werden die Interestpunkte mit Hilfe von Least-Squares-Matching verfolgt und die Verschiebungen gemessen
• Die Änderungen der Dreiecke werden auf Änderungen/Verzerrungen untersucht. Hauptverzerrungen bzw. Flächendehnung werden berechnet
• Die Verzerrungswerte werden farb-kodiert visualisert

Echtzeitversuche

Durch Anschaffung einer Industriekamera und Implementierung des Algorithmus in C++ ist eine sofortige Analyse der aufgenommenen Bilder im Sekundentakt und je nach Rechenleistung auch schneller möglich.

Anwendung von Filtermethoden zur Rauschunterdrückung

Durch die begrenzte Messgenauigkeit der Verschiebungen der Feature-points ist die Genauigkeit der Berechnung der Verzerrungen der Dreiecke endlich. Es kommt zu Rauscheffekten in den Visualisierungen. Mit Hilfe von zeitlichen bzw. räumlichen Filtermethoden kann das Rauschen verringert werden.

Folgende Filterungen wurden getestet:

• Filterung mit empirischen Orthogonalfunktionen (EOF)
• Räumlicher Medianfilter
• Räumlicher Gaußfilter
• Räumlicher gewichteter Mittelwertfilter
• Räumlicher bilateraler Filter
• Zeitlicher Sägezahnfilter

Kombination des räumlichen bilateralen Filter mit dem zeitlichen Sägezahnfilter

© IPF

Relevante Publikationen

Projektpartner

• Prof. Dr.-Ing. Steffen Marx, Dipl.-Ing. Gregor Schacht (Institut für Massivbau)
• Prof. Dr. Ing. Gido Bolle (Hochschule Wismar)
• Dipl.-Ing. Oliver Hahn (IBW Weimar)
• Dr. rer.nat. Gerd Kapphahn (Ifem Leipzig)

Kontakt

• Prof. Dr. habil. Hans-Gerd Maas (Leitung)
• Dipl.-Ing. Frank Liebold, Dipl-Wirt.-Ing. Robert Koschitzki (Bearbeitung)