AIrBSound – Überwachung von Übergangskonstruktionen an Brücken

Ausgangslage der Brücken in Deutschland

Die Verkehrsinfrastruktur in Deutschland wird stark beansprucht und steht vor großen Herausforderungen. Ereignisse wie die ungeplanten Sperrungen der Rahmedetalbrücke und der Salzbachtalbrücke sowie die jüngst als marode eingestufte Ringbrücke am Magdeburger Damaschkeplatz haben die Notwendigkeit einer leistungsfähigen und verfügbaren Infrastruktur deutlich gemacht. Die Modernisierung und Erhaltung der Brücken ist daher unerlässlich, um deren Funktionsfähigkeit und Verfügbarkeit zu gewährleisten, da sie einen direkten Einfluss auf die Logistik, die Arbeitswege und damit indirekt auch auf die Wirtschaft haben, insbesondere wenn man diese Herausforderung vor dem Hintergrund des Fachkräftemangels betrachtet.

Um das Erhaltungsmanagement für marode Brücken in Deutschland intelligenter, effizienter und vorausschauender zu gestalten, besteht ein hoher Bedarf an innovativen Lösungen, die die Sicherheit und Leistungsfähigkeit der Verkehrswege erhöhen, Brückenschäden frühzeitig erkennen und rechtzeitig beheben können, ohne dass eine langwierige Vollsperrung der Brücke notwendig wird.

Das Forschungsvorhaben kurz erklärt

Im Projekt AIrBSound wird die Anwendbarkeit von Luftschallsensoren und Mikrofonen zum »Hören« von Brückenschäden durch Zustandsänderungen untersucht. Diese Technologien werden bisher nicht zur Zustandserfassung von Brücken eingesetzt. Der Fokus liegt zunächst auf Fahrbahnübergangskonstruktionen (FÜK), die eine Lebensdauer von ca. 25 Jahren haben. Da viele Brücken vor diesem Zeitraum gebaut wurden, ist nun zunehmend mit Verschleiß und Schäden an den Bauwerken zu rechnen.

Die Installation eines Luftschallmonitorings in Kombination mit KI-basierten Analysemethoden könnte nicht nur den Zustand von Fahrbahnübergängen kontinuierlich überwachen, sondern auch wertvolle Informationen über die Verkehrsmenge und -art liefern, um die Verkehrsbelastung der Brücke besser zu verstehen. Sollte sich diese neue Form des Brückenmonitorings als erfolgreich erweisen, könnte das System zur akustischen Verschleißerkennung von Fahrbahnübergängen auf weitere Anwendungsfälle im Bereich der Bauwerksüberwachung ausgeweitet werden.

Die Innovation im Brückenmonitoring

Das Hauptziel des Projekts ist die Untersuchung des Potenzials des Luftschallmonitorings zur Erkennung von Auffälligkeiten in Übergangskonstruktionen von Brücken. Mit Hilfe von KI-Algorithmen sollen akustische Signale analysiert und verschiedene Degradationsprozesse wie Verschmutzung, Verschleiß und andere Brückenschäden klassifiziert werden, um ein effizientes und wirtschaftliches Langzeitmonitoring zu ermöglichen.

• Entwicklung KI-gestützter Verfahren zur Erkennung von Zustandsänderungen mittels Luftschall
• Bereinigung und Aufbereitung der akquirierten Audiodaten
• Einsatz etablierter KI-Werkzeuge (bspw. Neuronale Netze)