openLAB Bautzen
Das openLAB ist eine rund 45 m lange Forschungsbrücke auf dem Gelände der Hentschke Bau GmbH. Die Brücke ist im Rahmen des durch den mFUND geförderten Forschungsprojektes IDA-KI entstanden und dient seit Frühjahr 2024 als Plattform für Forschung und Entwicklung unter realitätsnahen Bedingungen.
Infrastrukturbauwerke unterliegen einer stetigen Alterung, weshalb ihr Zustand bislang in regelmäßigen Intervallen händisch inspiziert werden muss. Erst wenn dabei ein Schaden festgestellt wird, wird eine Instandhaltungsmaßnahme geplant. Dieses reaktive Vorgehen führt dazu, dass ein Schaden oftmals lange unentdeckt bleibt. Dies soll zukünftig durch ein datenbasiertes, prädiktives Instandhaltungsmanagement auf Grundlage eines zuverlässigen Bauwerksmonitorings abgelöst werden. Aktuell werden Monitoringanwendungen noch aufwendig manuell ausgewertet, wobei eine Alterung der Messanlage oder Messfehler nur schwer erkannt werden können.
Ziel: Monitoring mit kontinuierlicher Zustandsbewertung
Im Forschungsprojekt IDA-KI (Infrastrukturdatenauswertung mit künstlicher Intelligenz) werden durch ein Projektkonsortium aus Hentschke Bau GmbH, TU Dresden, TU Hamburg und MKP GmbH Methoden entwickelt, um Monitoringdaten von Ingenieurbauwerken automatisiert auszuwerten und zuverlässig zwischen Messfehlern und tatsächlichen Schäden zu unterscheiden. Damit wird die Grundlage geschaffen, Brücken dauerhaft und effizient mit sogenannten „Digitalen Zwillingen“ zu überwachen.
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Forschungsbrücke openLAB
Ein zentrales Element des Projekts ist die Forschungsbrücke openLAB, in deren Bewehrung die Sensorik teilweise schon vor der Betonage der Spannbetonfertigteile integriert wurde. Dadurch ist ein Monitoring unmittelbar ab Entstehung des Bauwerks möglich. Mit den gesammelten Daten sollen mögliche Brückenschäden rechtzeitig erkannt werden.
Umsetzung Monitoring
Zunächst wurde der Referenzzustand der Brücke mit und ohne Gebrauchslasten über einen Zeitraum von einem Jahr gemessen. Anschließend wurden gezielte Belastungsversuche bis in den starken Schädigungszustand durchgeführt und signifikante Schäden der Bausubstanz aktiv herbeigeführt. Parallel wurde redundante Sensorik geschädigt bzw. manipuliert, sodass eine Realdatenbasis mit spezifischen Signalcharakteristika zu messtechnischen und strukturellen Anomalien geschaffen werden konnte. Damit wurde eine wichtige Grundlage für die Entwicklung von Auswerteverfahren geschaffen, sodass zukünftig Messfehler in Monitoringdaten bereinigt und von Bauwerksschäden unterschieden werden können.
Einsatz faseroptischer Sensoren
Das Besondere an der Forschungsbrücke ist die Nutzung von Temperatur- und Dehnungsmessungen mit verteilten faseroptischen Sensoren (Distributed Fiber Optic Sensors = DFOS). Mit einer Gesamtlänge von etwa 1,5 km bilden sie in der Brücke ein künstliches Nervensystem. Diese Technologie ermöglicht eine fast kontinuierliche Dehnungsmessung, hochauflösend über Distanzen von bis zu 100 m, und liefert Informationen zum Vorspanngrad, zu einer möglichen Rissbildung oder anderen strukturellen Schäden. Diese Messungen liefern präzise Informationen über das tatsächliche Tragverhalten einer Brücke. Sie können konservative Annahmen des Tragwerksplaners durch reale Kennwerte des Bauwerks ersetzen und eine Basis für realitätsnahe und wirtschaftliche Tragfähigkeitsnachweise ermöglichen – etwa im Bereich der Querkraft, bei Koppelfugen oder Spannungsrisskorrosion.
Weitere Forschungsprojekte der Innovationsinitiative mFund des Bundesministeriums für Verkehr (BMV):
ANYTWIN: Messdaten im digitalen Zwilling
Im Forschungsprojekt ANYTWIN werden standardisierte Mess- und Auswertekonzepte für die Tragsicherheitsnachweise von Straßenbrücken entwickelt. Ziel ist es, mit realitätsnahen Monitoringdaten eine verlässliche Grundlage für den Digitalen Zwilling von Brückenbauwerken zu schaffen. So entsteht ein durchgängiges Konzept von der Datenerfassung über die Auswertung bis hin zur Integration in digitale Nachweisverfahren.
FOSsure: Automatisiertes Monitoring mit faseroptischer Sensortechnik
Im Projektvorhaben FOSsure wird das DFOS-Potenzial für das Brückenmonitoring konsequent weiterentwickelt. Ziel ist es, Verfahren zu schaffen, mit denen große Datenmengen automatisiert ausgewertet und direkt in das bestehende Instandhaltungsmanagement integriert werden können. Auf Basis moderner Ansätze, wie z. B. maschinelles Lernen, werden strukturelle Auffälligkeiten und Schäden am Tragwerk zuverlässig detektiert. Dafür werden Zustandsindikatoren ermittelt, die nicht nur auf DFOS-Messwerten beruhen, sondern auch Komplementärdaten wie Wetter-, Verkehrs- und Bauwerksdaten einbeziehen. Diese Indikatoren fließen in standardisierte Bewertungsroutinen ein und machen den Bauwerkszustand transparent und objektiv nachvollziehbar.
Weitere Informationen unter: www.hentschke-bau.de und www.tu-dresden.de
Autorinnen / Autoren
Ausgabe
BauPortal 4|2026
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