durch Entwicklung und Integration erhaltungsrelevanter Prognosen
Brücken altern nicht plötzlich. Viele Veränderungen entwickeln sich über Jahre.
Im Material. In der Konstruktion. Unter realen Belastungen.
Die Herausforderung ist selten nur die Frage:
Wie ist der Zustand heute?
Sondern immer häufiger: Wie wird sich dieser Zustand in Zukunft entwickeln?
Genau hier setzt das Forschungsprojekt DTwinPro an.
Digitale Zwillinge von Brücken bilden derzeit vor allem den aktuellen Zustand eines Bauwerks ab.
Für eine prädiktive Instandhaltung braucht es jedoch den nächsten Schritt: Modelle, die helfen, zukünftige Zustandsänderungen belastbar einzuschätzen.
Im Projekt werden dafür physikalische und numerische Tragwerks-und Materialmodelle, Dauerhaftigkeitsprognosen und KI-basierte Analyseverfahren kombiniert.
Das Ziel: Schädigungsmechanismen wie Ermüdungsschäden, Bewehrungskorrosion oder Betonkorrosion früher erkennen – und ihre zukünftige Entwicklung besser prognostizieren.
Für das Bauwerksmanagement bedeutet das: Entscheidungen können früher, datenbasierter und nachvollziehbarer getroffen werden.
Für uns ist DTwinPro deshalb mehr als ein digitales Forschungsprojekt. Es zeigt, worum es beim Erhalt von Infrastruktur künftig noch stärker gehen wird.
Nicht nur messen. Nicht nur abbilden. Sondern verstehen, wie Bauwerke sich über die Zeit verhalten.
Denn dauerhafte Infrastruktur entsteht nicht durch Daten allein. Sondern durch die Verbindung von Messung, Modell, Materialverständnis und Erfahrung.
Genau an dieser Schnittstelle arbeitet SGS im Projekt DTwinPro mit.