A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
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Inspection of a historically significant overlaid bridge deck with impact-echo method
Ziel der Arbeit ist die Zustandskontrolle von Brückenfahrbahnen aus Beton die mit einer Asphalt-Decke überzogen wurden. Eingesetzt wird die Schlagversuch-Methode, wobei eine Stahlkugel auf die zu prüfende Oberfläche geschlagen wird, um eine elastische Welle in der Fahrbahn zu erzeugen. Abhängig vom Durchmesser der Stahlkugel entstehen Anregungssignale mit Signaldauern von 20 bis 80 Mikrosekunden. Als Aufnehmer wird ein konischer piezoelektrischer Wandler eingesetzt, der durch einen dünnen Bleistreifen angekoppelt wird. Die primären Zeitsignale werden fouriertransformiert, so daß aus den Maxima der Spektren auf die Fahrbahndicke geschlossen werden kann. Die Zeitsignale und Amplituden-Spektren wurden mittels eines neuronales Netzwerkes weiterverarbeitet. Ziel war, außer der Information über die Fahrbahndicke, eine Beschreibung des Verbundes Beton/Asphalt zu erreichen. Das neuronale Netz war in der Lage eine Klassierung zwischen guter Bindung, schlechter Bindung, Fehler in der Grenzschicht und Fehler im Beton durchzuführen. Die Fahrbahn wurde an 49 Stellen geprüft, wobei zur Kalibrierung ein Beton-Zylinder mit einem Durchmesser von ca. 100 mm aus der Fahrbahn entnommen wurde. Durch den Einsatz des neuronalen Netzes konnten 77 % aller geprüften Stellen richtig klassiert werden. (Walte, F.)
Inspection of a historically significant overlaid bridge deck with impact-echo method
Ziel der Arbeit ist die Zustandskontrolle von Brückenfahrbahnen aus Beton die mit einer Asphalt-Decke überzogen wurden. Eingesetzt wird die Schlagversuch-Methode, wobei eine Stahlkugel auf die zu prüfende Oberfläche geschlagen wird, um eine elastische Welle in der Fahrbahn zu erzeugen. Abhängig vom Durchmesser der Stahlkugel entstehen Anregungssignale mit Signaldauern von 20 bis 80 Mikrosekunden. Als Aufnehmer wird ein konischer piezoelektrischer Wandler eingesetzt, der durch einen dünnen Bleistreifen angekoppelt wird. Die primären Zeitsignale werden fouriertransformiert, so daß aus den Maxima der Spektren auf die Fahrbahndicke geschlossen werden kann. Die Zeitsignale und Amplituden-Spektren wurden mittels eines neuronales Netzwerkes weiterverarbeitet. Ziel war, außer der Information über die Fahrbahndicke, eine Beschreibung des Verbundes Beton/Asphalt zu erreichen. Das neuronale Netz war in der Lage eine Klassierung zwischen guter Bindung, schlechter Bindung, Fehler in der Grenzschicht und Fehler im Beton durchzuführen. Die Fahrbahn wurde an 49 Stellen geprüft, wobei zur Kalibrierung ein Beton-Zylinder mit einem Durchmesser von ca. 100 mm aus der Fahrbahn entnommen wurde. Durch den Einsatz des neuronalen Netzes konnten 77 % aller geprüften Stellen richtig klassiert werden. (Walte, F.)
Inspection of a historically significant overlaid bridge deck with impact-echo method
Prüfung einer historisch wichtigen überasphaltierten Brückentrasse mit dem Schlag-Echo-Verfahren
Lozev, M. (author) / Clemena, G. (author) / Fowler, J. (author) / Pritchett, M. (author)
1994
5 Seiten, 1 Tabelle, 5 Quellen
Conference paper
English
Inspection of a Historically Significant Overlaid Bridge Deck with Impact-Echo Method
| British Library Conference Proceedings | 1994
Historically Significant Fires
| Springer Verlag | 2022
ROAD BRIDGE INSPECTION DECK AND ROAD BRIDGE INSPECTION DECK CONSTRUCTION METHOD
| European Patent Office | 2019
Deep learning models for bridge deck evaluation using impact echo
| Elsevier | 2020