Die Lebensdauer von Brücken berechnen: Bochumer Ingenieure verfeinern Modell
Vergleich zwischen altem und neuem Modell: 14-mal längere Lebensdauer
Das Team um Dr. Mark Alexander Ahrens und David Sanio vom Lehrstuhl für Massivbau hat zweieinhalb Jahre lang die Hochstraße „Pariser Straße“ im Heerdter Dreieck untersucht, um bestehende Modelle zur Bestimmung der Lebensdauer von Brücken zu verfeinern.
Diese Modelle beruhen zunächst auf allgemeinen Annahmen, die nicht unbedingt an jedem Ort in Deutschland zutreffen müssen, etwa die Anzahl der täglich überquerenden LKW. Die Bochumer Forscher wollten wissen, wie viel genauer die Prognose werden kann, wenn sie das Modell auf ein bestimmtes Bauwerk maßschneidern. Der Unterschied war beträchtlich.
Mit der verbesserten Berechnungsmethode ergab sich eine 14-mal längere Lebensdauer als mit dem Vorgängermodell. Entscheidend war unter anderem, dass in Wirklichkeit weniger LKW über die Hochstraße fuhren als angenommen. Ein 40 Tonnen schwerer LKW hatte rein rechnerisch den gleichen Einfluss auf das Bauwerk wie 100.000 PKW.
Fernziel: die intelligente Brücke
Durch die Versuche am Lehrstuhl für Massivbau und auch in Kooperation mit anderen Instituten ist im Lauf der Zeit ein Fundus an Algorithmen zusammengekommen, die die unterschiedlichen Einflüsse beschreiben, denen ein Bauwerk ausgesetzt sein kann. Verkehrsbelastung, Temperaturunterschiede und Baumaterialien spielen zum Beispiel eine Rolle.
Wie aus einem Baukasten können sich die Ingenieure die Algorithmen für den jeweiligen Fall passgenau zusammenstellen. Ziel ist es, dass Brücken diese Berechnungen eines Tages sogar selbst anstellen. Eine intelligente Brücke könnte kontinuierlich den eigenen Zustand überwachen und Alarm schlagen, sobald sich größere Schäden abzeichnen. Dafür fehlt es derzeit insbesondere noch an Langzeiterfahrung mit der Messtechnik.
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Dr. Mark Alexander Ahrens, Lehrstuhl Für Massivbau, Fakultät für Bau- und Umweltingenieurwissenschaften der Ruhr-Universität, 44780 Bochum, Tel. 0234/32-24095, E-Mail: alexander.ahrens@rub.de
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