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Auf Nummer sicher: Instituto Tecnológico de Costa Rica sorgt mit Minitab für einwandfreie Brücken

Zehntausende von Autofahrern überqueren jeden Tag die Brücken in Costa Rica, und die meisten denken darüber nicht weiter nach. Das Vertrauen der Öffentlichkeit in diese Bauwerke lässt sich auf den Erfolg der Behörden bei der Überwachung ihrer Sicherheit und Zuverlässigkeit zurückführen. Doch wie können die Behörden fundierte Entscheidungen dazu treffen, wie die begrenzten Ressourcen für die Brückenwartung zugeteilt werden, um die öffentliche Sicherheit zu garantieren?

Die am eBridge-Projekt des Instituto Tecnológico de Costa Rica (TEC) beteiligten Professoren und Studierenden haben Daten zu einer Vielzahl von Brücken erfasst, um ein System zur Auswertung von Brücken zu erarbeiten. Dabei ist das Ziel, dass die Behörden leichter und schneller Entscheidungen zu Reparaturen von Brücken fällen können, die durch eine präzise Datenanalyse gestützt werden.

Bei einer wichtigen Brücke konnten die Behörden anhand von mit der Minitab Statistical Software analysierten Daten die Notwendigkeit von Reparaturen erkennen, bevor eine Gefahrensituation entstand. Derzeit optimiert das Projektteam das Auswertungssystem, indem Daten zu ausgewählten Brücken überwacht werden, um ihre Sicherheit zu bewerten, und diese Ergebnisse den Behörden zur Verfügung gestellt werden.

Die Herausforderung

Die Brücke überspannt den Fluss Purires in Cartago in Costa Rica und muss täglich das Gewicht von 11.318 Fahrzeugen aushalten. Bei einem begrenzten Jahresbudget für die Wartung aller Brücken im Land mussten die Behörden bestimmen, ob für diese Brücke sofort Maßnahmen nötig waren oder ob sie noch weitere Jahre sicher befahren werden könnte.

Die Behörden führten an der Brücke über den Fluss Purires (oben) Reparaturen durch, nachdem von Studenten generierte Daten auf Schwachstellen hingewiesen hatten.

Teammitglieder des eBridge-Projekts brachten Sensoren unter der Brücke an, um die Bewegung und Schwingung in der Stahlbetonkonstruktion durch die fahrenden Autos zu messen. Sie erfassten über 90.000 Datenpunkte, die analysiert werden mussten, um die Sicherheit der Brücke zu prognostizieren und die Schwachpunkte der Konstruktion zu ermitteln.

Diese Aufgabe umfasste eine Vielzahl von Schritten und statistischen Methoden. Es musste ein mathematisches Modell der Belastbarkeit der Brücke auf der Grundlage der Daten entwickelt werden. Danach mussten simulierte Daten erstellt und analysiert werden, um zu prognostizieren, wie sich die Brücke in Zukunft in verschiedenen Szenarien verhalten würde.

Einsatz von Minitab

Das Team führte mit Minitab eine Zeitreihenanalyse der Sensordaten durch, die zeige, wie gut der Stahlbeton der Brücke dem Gewicht durch den Verkehr über die Zeit standhielt. „Mit Minitab konnten wir nach Ausreißern suchen und Schwachstellen leicht ermitteln“, erläutert Federico Picado, Mitarbeiter am eBridge-Projekt.

Zum Entwickeln einer Auswertungsmethode für Brücken führten die Teammitglieder eine Zeitreihenanalyse in Minitab durch, um Muster in den Daten über einen längeren Zeitraum zu ermitteln. Im Diagramm oben ist zu erkennen, zu welchen Zeitpunkten eine Verformung oder Bewegung der Brücke aufgetreten ist.

Das Team setzte außerdem die Monte-Carlo-Simulation ein, um die Brückenanalyse zu erleichtern. Mit dieser Methode werden große Mengen simulierter Daten auf der Grundlage von bekannten Parametern sowie eine Gleichung erstellt, die die Beziehung zwischen den Variablen beschreibt. Hiermit können Wissenschaftler Ergebnisse in Situationen prognostizieren, in denen das Erfassen ähnlicher Mengen echter Daten zu kostenintensiv oder unmöglich ist.

Anhand der erfassten Sensordaten sowie bekannten Informationen über die mechanischen und strukturellen Eigenschaften der Brücke simulierte das eBridge-Team mit Minitab Daten zu Belastung und Widerstandsfähigkeit, die den zuvor mit den Sensoren erfassten Verkehrsfluss simulierten. Danach wurde eine Zuverlässigkeitsanalyse durchgeführt, um die Sicherheit der Brücke zu prognostizieren und die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers zu bestimmen. Eine genaue Zuverlässigkeitsanalyse ist abhängig von der Auswahl der richtigen statistischen Verteilung für die Daten. Mit Minitab konnte bequem bestätigt werden, dass die Daten des Teams normalverteilt waren.

Das Wahrscheinlichkeitsnetz oben zeigt die in der ersten Datensimulation verwendeten Daten.

Das Team generierte anhand der Ergebnisse aus der anfänglichen Zuverlässigkeitsanalyse normalverteilte Daten für ein zweites Brückenverkehrsszenario und führte eine weitere Zuverlässigkeitsanalyse durch. Dann wurden die Ergebnisse der beiden Szenarien verglichen und untersucht, ob die simulierten Belastungs- und Widerstandswerte die Kapazität der Brücke überschritten und ihre Sicherheit gefährdeten.

Mit Histogrammen wird die Form der Daten untersucht. Sie können in Kombination mit einer Analyse genutzt werden, um Annahmen zu bestätigen. Oben werden die Belastungs- und Widerstandswerte in beiden Szenarien gezeigt.

Wenn die Kapazität der Brücke größer als die prognostizierte Belastung ist, ist der Zuverlässigkeitsindex hoch genug, so dass die Brücke als sicher betrachtet werden kann. Wenn der Zuverlässigkeitsindex gering ist, kann sofort anhand internationaler Sicherheitsbestimmungen die weitere Nutzung und Wartung der Brücke festgelegt werden.

Ergebnisse

Die Analyse des Teams zeigt, dass der Zuverlässigkeitsindex der Brücke über den Purires niedrig war – die Kapazität des Stahlbetons war nicht hoch genug, um der prognostizierten Belastung durch den Verkehr dauerhaft standzuhalten. Außerdem bestand das Risiko einer dauerhaften Beschädigung der Brücke. Bei einer Auswertung entsprechend internationalen Bestimmungen erfüllte die Brücke die Sicherheitsanforderungen nicht. Die Behörden von Costa Rica bezogen sich auf diese Ergebnisse, als ein Reparaturplan für die Brücke entworfen wurde.

„Dank unserer Analyse in Minitab konnten wir schließen, dass die Befahrung der Brücke durch Lastwagen zu großen Verformungen führte“, erläutert Picado. Und tatsächlich brach zwei Monate nach der Analyse einer der Stahlträger der Brücke. „Glücklicherweise wurde niemand verletzt. Wir waren erfreut, dass unsere Prognosen richtig waren und dass die Behörden einschreiten konnten, nachdem klar war, dass die Brücke problematisch war.“

Während die Brücke über den Purires repariert wird, wendet das eBridge-Projekt seine Methoden auf andere Brücken in Costa Rica an und optimiert seinen Auswertungsprozess für Brücken mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulationen und Zuverlässigkeitsanalysen. Die Prognose potenzieller Fehler garantiert die Sicherheit der Bürger von Costa Rica und senkt die Kosten für Reparaturen, indem Sicherheitsrisiken erkannt werden, bevor sie eintreten.

ORGANISATION

Instituto Tecnológico de Costa Rica

ÜBERSICHT

  • Universität mit Schwerpunkt auf Ingenieurwesen und Naturwissenschaften
  • Sitz in Cartago, Costa Rica
  • 1971 gegründet
  • Über 9.000 Studenten

HERAUSFORDERUNG

Wie sollten die Behörden in Costa Rica die strukturelle Integrität von Brücken überwachen und wahren, um die Sicherheit der Verkehrsteilnehmer zu garantieren?

VERWENDETE PRODUKTE

Minitab® Statistical Software

ERGEBNISSE

  • Feststellung, dass die Brückenkonstruktion beschädigt war, so dass Reparaturen vor einer Verschlimmerung des Schadens begonnen werden konnten
  • Entwicklung einer Auswertungsmethode für Brücken, in der Belastungen simuliert und Fehlerraten prognostiziert werden
  • Verbesserte Sicherheit für Verkehrsteilnehmer in Costa Rica und mögliche Einsparung von Steuergeldern im Gegenwert von Tausenden von Euro, indem sichergestellt wird, dass die Ressourcen für die Brückenwartung richtig zugeteilt werden
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