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 wurde die Anwendbarkeit von Luftschallsensoren und Mikrofonen zum »Hören« von Brückenschäden durch Zustandsänderungen untersucht. Der Fokus lag zunächst auf Fahrbahnübergangskonstruktionen (Ükos), die eine Lebensdauer von ca. 25 Jahren haben. Da viele Brücken vor diesem Zeitraum gebaut wurden, begegnete das Projektvorhaben dem zunehmenden Verschleiß und auftretenden Schäden an den Bauwerken mit einer innovativen Technologie.

Das Projekt verfolgte zwei Hauptziele

1. Entwicklung eines KI-gestützten Verfahrens zur akustischen Erkennung von Zuständen und Schäden an Ükos von Brücken.
2. Untersuchung, inwieweit sich aus denselben Luftschallsignalen auch Verkehrsmenge und Fahrzeugarten bestimmen lassen.

Erfolgreicher Projektabschluss

Im Projekt AIrBSound wurde erfolgreich gezeigt, dass Luftschallsignale zur Zustandsüberwachung von Fahrbahnübergangskonstruktionen an Brücken genutzt werden können. Die entwickelten KI-Verfahren erkennen relevante Zustandsänderungen und ermöglichen gleichzeitig die Ableitung von Fahrzeug- und Verkehrsinformationen aus denselben Messdaten. Messkampagnen an realen Brücken bestätigten, dass sich verschiedene Zustandsstufen sowie Verschmutzungen akustisch unterscheiden lassen. Damit wurde die Grundlage für ein wirtschaftliches, kontinuierliches und KI-gestütztes Langzeitmonitoring von Brücken geschaffen.

Ergebnisse auf einen Blick

• Machbarkeitsnachweis für akustisches Brückenmonitoring wurde erbracht
• Zustandsänderungen an Fahrbahnübergängen mithilfe akustischer Sensoren detektierbar
• Verschmutzungen zuverlässig erkennbar
• Fahrzeug- und Verkehrsinformationen aus Luftschall ableitbar
• Grundlage für KI-basiertes Langzeitmonitoring geschaffen

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