Modulare Segmentbauweise mit nachträglich durch CFK-Spannglieder vorgespannten Carbonbetonsegmenten und Inline-Qualitätssicherung durch Computertomographie

Antragsteller

Prof. Dr. sc. techn. Mike Schlaich Technische Universität Berlin, Fachgebiet Entwerfen und Konstruieren – Massivbau
Prof. Dr.-Ing. Sven Simon Universität Stuttgart, Institut für Technische Informatik, Abteilung Computational Imaging Systems

Wissenschaftliche Mitarbeiter

Dr.-Ing. Alex Hückler, Technische Universität Berlin, Fachgebiet Entwerfen und Konstruieren – Massivbau
Martin Rettinger, M. Sc., Technische Universität Berlin, Fachgebiet Entwerfen und Konstruieren – Massivbau
Peter Gänz, M. Sc., Universität Stuttgart, Institut für Technische Informatik, Abteilung Computational Imaging Systems
Jajnabalkya Guhathakurta, M. Sc., Universität Stuttgart, Institut für Technische Informatik, Abteilung Computational Imaging Systems
Xingyu Liu, M. Sc., Universität Stuttgart, Institut für Technische Informatik, Abteilung Computational Imaging Systems

Beschreibung des Projekts

In der 1. Phase des Vorhabens wurden der Entwurf und das Tragverhalten von modularen Segmentbrücken mit CFK-Bewehrung und CFK-Spanngliedern sowie die Qualitätsprüfung mittels industrieller Computertomographie als robuste, qualitätsgesicherte Fertigungsmethode untersucht. Dadurch wurden in dem Vorhaben Beiträge zu ortsfesten Fließprozessen mit CFK-bewehrten und -vorgespannten Betonelementen, Fügeprinzipien, der Erzeugung digitaler 3D-Modelle sowie der Qualitätssicherung für die adaptive Modulbauweise im SPP geleistet. Insbesondere wurden die Tragfähigkeit von verzahnten Trockenfugen, deren Fugenkontakteigenschaften sowie die CT-basierte Detektierbarkeit von Defekten im Beton untersucht. In der 2. Phase des Vorhabens sollen auf Basis dieser Ergebnisse Modelle für das Tragverhalten von modularen Segmentbrücken sowie ein Gesamtkonzept für die Bemessung auf Basis einer integrierten Qualitätssicherung für die Präzisionsvorfertigung der Module für Groß‐ bzw. Mittelserien mit robotergestützter Erzeugung von digitalen 3D-Modellen entwickelt werden. Diese sollen anhand eines Brückendemonstrators validiert werden, welcher aus für die Fließfertigung geeigneten Modulen (Gewicht max. 1t, vgl. Abb. 1) besteht und der sowohl für die Analyse mittels Computertomographie als auch für Tragfähigkeitsversuche zur Ermittlung des wirklichkeitsnahen, nichtlinearen Tragverhaltens unter Beachtung der Einflüsse von Segmentfugen und CFK-Spanngliedern verwendet wird.

Da die Module des Brückendemonstrators größer und schwerer sind als Bauteile, die in klassische industrielle CTs des Maschinenbaus eingebracht werden können, werden mittels roboterbasierter CT 3D-Daten am ruhenden Modul erzeugt, indem Quelle und Detektor die Kanten bzw. Grenzflächen der Module abscannen. Durch die Fusion von röntgenbasierten 3D-CT-Daten mit photogrammetrischen 3D-Oberflächendaten werden digitale 3D-Modelle erzeugt, die gleichzeitig Qualitätsaussagen zur Oberflächenbeschaffenheit (Farbe, Struktur, Homogenität) und der Inneren Struktur des Bauteils ermöglichen. Durch die wesentlich komplexere Trajektorie von Röntgenquelle und Detektor bei der roboterbasierten CT gegenüber laborbasierten CT Scannern entstehen erhebliche Artefakte für die 3D-Daten, die mittels tiefer neuronaler Netze (NN, Deep Learning) korrigiert werden sollen (Abb. 2). Unter Berücksichtigung der möglichen Trajektorien der roboterbasierten CT und der wechselseitigen Beziehungen und Anforderungen zwischen der roboterbasierten CT und dem modularem Tragwerksentwurf (Querschnittsgeometrie für gute Durchstrahlbarkeit) sollen geeignete allgemeine Regeln für den CT-gerechten Tragwerksentwurf entwickelt werden. Letztlich soll ein Bemessungskonzept auf Basis der neuen Möglichkeiten der robotergestützten CT zur Qualitätssicherung sowie auf Basis von FE-Modellen zur Vorhersage des Tragverhaltens für eine materialoptimierte modulare Segmentbauweise entwickelt werden, welches sowohl auf Segmentbrücken als auch auf andere modulare Bauwerkstypen übertragbar ist.

Informationen zur Förderperiode 1