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Datum: 7. August 2014, Nr. 55

Gebäudeschäden präziser vorhersagen

Integriertes Modell zur Beschreibung von Deformationsvorgängen

Instabilitäten im Boden, Belastungen oder Erschütterungen führen an Brücken, Staumauern und anderen Gebäuden zu Deformationen, die meist zunächst kaum sichtbar sind. Breiten sich diese jedoch aus, können sie im Extremfall das Bauwerk zum Einsturz bringen, mit dramatischen Folgen für Mensch und Umwelt. Um eventuelle Schädigungen frühzeitig aufspüren und Gegenmaßnahmen einleiten zu können, werden gefährdete Gebäude mit verschiedenen Messtechniken dauerüberwacht und analysiert. Bisher sind die Analysemodelle noch linear und recht grob. Geodäten der Universität Stuttgart entwickeln nun nicht-lineare Modelle, mit denen sich Schäden früher, schneller und präziser vorhersagen lassen.

In der Vergangenheit wurden Deformationsvorgänge meist punktweise detektiert. Dabei wurde das Objekt an genau definierten Punkten, etwa einer Gebäudeecke, zu verschiedenen Zeitpunkten Millimeter- bis Submillimeter-genau vermessen und erfasst. Bei dieser Methode lassen sich die Messergebnisse aufgrund der eindeutig gewählten Messpunkte sehr gut vergleichen. Deformationen zwischen diesen Punkten dagegen fallen möglicherweise nicht auf.

Seit einigen Jahren werden Bauwerke daher mit Hilfe von terrestrischen Laserscannern auch flächenhaft erfasst. Ein solcher Scanner tastet das Objekt mit bis zu einer Million Punkten pro Sekunde ab, wodurch ein dichtes Raster der Objektoberfläche, eine sogenannte Punktwolke, gemessen wird. Flächenbezogene Verfahren ergeben ein sehr viel detaillierteres Bild. Ein Problem stellt jedoch die Zuordnung identischer Punkte in mehreren Messepochen dar, da diese Punkte nicht mehr eindeutig reproduzierbar sind. Bei gekrümmten Bauwerken ist zudem die Auswertung der Punktwolken komplex und erfordert komplizierte mathematische Modelle.

Im DFG-geförderten Projekt IMKAD (Integrierte raum-zeitliche Modellierung unter Nutzung korrelierter Messgrößen zur Ableitung von Aufnahmekonfigurationen und Beschreibung von Deformationsvorgängen) wollen Wissenschaftler der Universität Stuttgart und der Technischen Universität Wien daher nicht-lineare zeitliche Verfahren der Oberflächenmodellierung entwickeln, die das Aufdecken der Veränderungen erlauben. „Um zum Beispiel zu ermitteln, in wieweit sich eine Brücke aufgrund der Verkehrsbelastung durchbiegt, wird die gekrümmte Fläche bisher in fast plane einzelne Felder zerlegt, die dann zweidimensional erfasst werden. Wir wollen ein dreidimensionales Modell, mit dem sich die gesamte Krümmung betrachten lässt“, erklärt der Leiter des Instituts für Ingenieurgeodäsie der Universität Stuttgart, Prof. Volker Schwieger. Dadurch könne man Deformationen an beliebigen Oberflächen bestimmen, ohne vorher zu wissen, wo genau der Schaden sitzt. Zudem werden die Vorhersagen schneller und präziser.

In das Modell sollen zudem unterschiedliche Blickwinkel und Abstände des Laserscanners einfließen. „Diese Bilder können dann ähnlich wie beim Panoramamodus einer Handykamera zusammengefügt werden“, so die Stuttgarter ProjektmitarbeiterinStephanie Kauker. Am Ende steht ein dreidimensionales Model des Gebäudes, durch das sich die Kontolleure virtuell hindurchbewegen und eventuelle Schäden aufspüren können.

Derzeit suchen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler nach einer geeigneten Brücke für ihre Untersuchungen. Ist diese gefunden, sollen in regelmäßigen Abständen Messungen durchgeführt und die Ergebnisse mit denen des rechnerischen Modells abgelichen werden.

 

Weitere Informationen:

Prof. Volker Schwieger, Stephanie Kauker, Universität Stuttgart, Institut für Ingenieurgeodäsie,
Tel. 0711/685-84040, -84068
E-Mail: volker.schwieger (at) ingeo.uni-stuttgart.de, stephanie.kauker (at) ingeo.uni-stuttgart.de

Andrea Mayer-Grenu, Universität Stuttgart, Abt. Hochschulkommunikation, Tel. 0711/685-82176,
E-Mail: andrea.mayer-grenu (at) hkom.uni-stuttgart.de

 (c)
Laserscanning-Punktwolke am Beispiel eines Forstpavillons auf dem Gelände der Landes-gartenschau in Schwäbisch Gmünd. Abbildung: Universität Stuttgart