革命方法：通过火车监控桥梁 - 安全性提高了！

革命方法：通过火车监控桥梁 - 安全性提高了！

Darmstadt, Deutschland - 在工程领域，总是有令人兴奋的发展不仅可以推进技术，而且会影响我们的日常生活。当前示例：博士。史蒂文·R·洛伦岑（Steven R. Lorenzen）因其论文而被授予库尔特·露​​丝（Kurt Ruths）奖。他的主题围绕着监视和终生延长铁路桥梁的方法，特别是通过创新的方法，例如“开车监控”。传统的桥梁监控程序通常相当笨拙且昂贵。洛伦岑（Lorenzen）开发了一种可显着提高监测效率的方法。他为火车配备了传感器，可以在穿越期间进行测量，从而控制整个桥梁网络。

一个特别大的挑战是桥梁的短跨度和快速列车速度的结合。洛伦岑（Lorenzen）解释说，它通过在火车上连接加速度传感器来开发一种程序来确定桥梁的共振频率。桥不是刚性的，但它们挥舞着，这些振动被称为自频。如果外部力量（例如火车）与此频率相匹配，则可能会有危险的共振交叉点在最坏的情况下会导致崩溃。

桥梁监控中的社会相关性

Tu Darmstadt静态与建筑研究所负责人ClemensHübler教授强调了这种创新的监视方法的社会重要性。根据Hübler的说法，Lorenzen的方法不仅具有创造力，而且对于建筑监视和建筑动态的未来而言也非常有前途。洛伦岑（Lorenzen）研究的另一个核心点是需要延长现有桥梁的寿命。在德国，铁路桥的平均寿命已有122年。鉴于交通负荷的增加以及强大的铁路车辆的开发，这些车辆带来了更高的车轴载荷和速度，因此这方面变得尤为紧迫。

全球铁路桥梁基础设施非常过时，并且缺乏评估现有结构的有效方法。在桥梁本身上的传感器生产和安装通常在经济上无法实施。洛伦岑（Lorenzen）的开车监控提供了一种具有成本效益的解决方案，因为它可以实现负担得起且实用的全面监视。它们的效率也很明显，可以推断结果 - 所谓的虚拟传感，其中在未直接测量的位置中模拟了数据。

框外的视图：桥梁开发中的AI

在达姆施塔特（Darmstadt）进行开创性的桥梁监测主题，但在瑞士也正在开发创新的解决方案。苏黎世Eth的一个研究小组正在使用机器学习开发针对铁路桥梁生活的新预测模型。负责该项目的索菲亚·库恩（Sophia Kuhn）教授强调了对工程中的AI模型的需求，不仅使建筑更加安全，而且更具成本效益和可持续性。

这种方法在近年来发生的悲惨事件（例如德累斯顿和热那亚的桥梁崩溃）之后，AI用来支持工程师特别重要。这表明在早期识别损害过程并对其做出反应是多么重要。开发的AI模型支持工程师优化桥梁并预测潜在的危险。

博士。史蒂文·R·洛伦岑（Steven R. Lorenzen）在研究中表明，在建筑和工程行业中对创新解决方案的渴望不仅可用，而且是紧急的。他的桥梁监控方法可以为使我们的交通路线更安全做出重大贡献 - 这是我们基础设施未来的良好诀窍。

有关Lorenzen的工作和桥梁监视中的发展的更多信息，请访问 tuprints ，如果您想了解有关AI在此领域的作用的更多信息https://www.bayika.de/de/aktuelles/mistungen/2025-02-24_kuenstliche-hilft-hilft-hilft-hilft-hilft-tunf-und-und-ehrt-ehrt-ehrt-ehrt-von-bruecken.php 推荐