Revolucionarna metoda: Spremljanje mostu z vlakom - Varnost se je povečala!

Revolucionarna metoda: Spremljanje mostu z vlakom - Varnost se je povečala!

Darmstadt, Deutschland - V svetu inženiringa vedno obstajajo vznemirljivi dogodki, ki ne le napredujejo tehnologijo, ampak tudi vplivajo na naše vsakdanje življenje. Trenutni primer: Dr.-Ing. Steven R. Lorenzen, ki je za svojo disertacijo prejel nagrado Kurt Ruths. Njegova tema se vrti okoli metod za spremljanje in življenjsko razširitev železniških mostov, zlasti z inovativnimi pristopi, kot je "spremljanje". Tradicionalni postopki za spremljanje mostov so pogosto precej okorni in dragi. Lorenzen je razvil metodo, ki znatno poveča učinkovitost spremljanja. Vlake je opremil s senzorji, ki lahko med prehodom izvajajo meritve in tako nadzirajo celotno mostno omrežje.

Posebno velik izziv je kombinacija kratkih širine mostov in hitrosti hitrega vlaka. Lorenzen pojasnjuje, da je razvil postopek za določitev resonančne frekvence mostov s pritrditvijo senzorjev za pospeševanje na vlaku. Mostovi niso togi, ampak zamahnejo in te vibracije imenujejo samofrekvenca. Če se zunanja sila, na primer vlak, ujema s to frekvenco, lahko pride do nevarnih resonančnih prehodov, ki lahko v najslabšem primeru privedejo do propada.

Socialna pomembnost pri spremljanju mostu

Profesor Clemens Hübler, vodja Inštituta za statiko in gradnjo v Tu Darmstadtu, poudarja družbeni pomen takšnih inovativnih metod nadzora. Po Hüblerjevem mnenju Lorenzen pristopi niso samo kreativni, ampak tudi izjemno obetavni za prihodnost spremljanja stavb in gradbene dinamike. Druga temeljna točka Lorenzenovega raziskovanja je potreba po podaljšanju življenjske dobe obstoječih mostov. V Nemčiji je bila povprečna življenjska doba železniškega mostu 122 let. Glede na naraščajoče prometne obremenitve in razvoj močnih železniških vozil, ki prinašajo večje osi in hitrosti, postane ta vidik še posebej nujen.

Infrastruktura Global Railway Bridge je zelo zastarela in primanjkuje učinkovitih metod za oceno obstoječih struktur. Proizvodnja in namestitev senzorjev na samih mostovih pogosto nista ekonomsko izvedljiva. Lorenzen's Drive-by Monitoring tukaj ponuja stroškovno učinkovito rešitev, saj omogoča cenovno ugoden in praktičen celovit nadzor. Njihova učinkovitost je očitna tudi v možnosti ekstrapoliranja rezultatov - tako imenovanega virtualnega zaznavanja, v katerem se podatki simulirajo na neposrednih merjenih lokacijah.

Pogled zunaj polja: AI v razvoju mostu

In medtem ko se v Darmstadtu prelomni na temo spremljanja mostu, se v Švici delajo tudi inovativne rešitve. Raziskovalna skupina ETH Züricha razvija nove modele napovedovanja za življenje železniških mostov z uporabo strojnega učenja. Profesor Sophia Kuhn, ki vodi projekt, poudarja potrebo po modelih AI v inženirstvu, da bi gradbene konstrukcije naredile bolj varne, ampak tudi stroškovno učinkovitejše in trajnostne.

Takšni pristopi, ki jih AI uporablja za podporo inženirjev, so še posebej pomembni po tragičnih dogodkih, kot sta razpada mostu v Dresdnu in Genovi v zadnjih letih. To kaže, kako bistveno je prepoznati procese škode v zgodnji fazi in nanj reagirati. Razviti modeli AI podpirajo inženirje pri optimizaciji mostov in predvidevanju morebitnih nevarnosti.

Dr.-Ing. Steven R. Lorenzen s svojimi raziskavami kaže, da želja po inovativnih rešitvah v gradbeni in inženirski industriji ni samo na voljo, ampak tudi nujna. Njegovi pristopi k spremljanju mostov bi lahko bistveno prispevali k varnejši prometni poti - dober spreten za prihodnost naše infrastrukture.

Za dodatne informacije o Lorenzenovem delu in razvoju mostu spremljajte stran Tuprints . https://www.bayika.de/de/aktuelles/Mistungen/2025-02-24_kuenstliche-hilft-hilft-Tunf-und-ehrt-von-bruecken.php Priporočljivo