Intelligente digitale Methoden zur Verlängerung der Nutzungsdauer der Nibelungenbrücke

Um die Lebensdauer von Bauwerken unter Wahrung derer Standsicherheit und Funktionsfähigkeit zu verlängern, bedarf es effektiver Monitorings‐ sowie Instandhaltungskonzepte. Im Rahmen des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Schwerpunktprogramms 2388 „Hundert plus – Verlängerung der Lebensdauer komplexer Baustrukturen durch intelligente Digitalisierung“ (kurz: SPP 100+) werden hierfür innovative, interdisziplinäre Methoden entwickelt und an der Nibelungenbrücke in Worms (NBW) validiert. Der vorliegende Beitrag stellt einige dieser neuentwickelten digitalen Methoden vor. Unter anderem umfasst dies zwei Systeme des Structural Health Monitoring (SHM) und deren zielorientierte Verknüpfung von mehreren Beschleunigungsmessdaten zur umfassenden Zustandsbewertung. Ergänzend werden innovative datenbasierte Simulationsmethoden zur Bestimmung des Temperaturfelds des Brückenüberbaus vorgestellt sowie mehrere Finite‐Elemente‐Modelle unterschiedlicher Detailtiefe präsentiert und miteinander verglichen. Abschließend werden innovative Methoden zum Verwalten des Bestandswissens von Brückenbauwerken diskutiert. Die Methoden wurden überwiegend unabhängig voneinander entwickelt und an der NBW validiert. Im nächsten Schritt werden die Methoden integriert, um die Instandhaltung der NBW zu unterstützen.

To extend the service life of structures while maintaining their structural safety and functionality, effective monitoring and maintenance concepts are necessary. Within the scope of the Priority Program 2388 “Hundred Plus – Extending the Service Life of Complex Structures through Intelligent Digitalization” (SPP 100+), funded by the German Research Foundation (DFG), interdisciplinary methods including digital models, digital linkages, and condition indicators, have been investigated and validated on the Nibelungen Bridge in Worms. First, two structural health monitoring systems and their combination are described in detail, with particular focus on the fusion of accelerometer data. Subsequently, innovative data‐driven simulation methods are presented to determine the complete temperature field of the bridge superstructure. In addition, various numerical solutions covering different element types and levels of detail are introduced. Finally, methods for managing knowledge about the bridge's condition are presented. The methods were developed relatively independently of each other and validated at the NBW. In the next step, all methods will be integrated to support the maintenance of the NBW.