Making optimal decisions about the reliability of existing structures requires that the information used in assessment adequately represents the properties and the condition of the structures. The knowledge gap regarding a structure to be assessed can be successively filled by individually purposeful observations on site. This paper gives an overview of an approach for utilizing nondestructively gathered measurement results in reliability assessment of existing structures. An essential part of measurement‐based stochastic modeling of basic variables is the calculation of measurement uncertainties, which serves to establish confidence in measurement, to ensure the comparability of unambiguously expressed measurement results, and to quantify the quality of the measured information. Regarding the current discourse on how to treat information collected on‐site in the context of assessment, the authors recommend that measurement uncertainty becomes an uncertainty component mandatorily to be represented in measurement‐based stochastic models. The main steps of the proposed concept are presented, and the advantages of its application are emphasized by means of a prestressed concrete bridge as case study. The bridge is assessed regarding the serviceability limit state decompression using ultrasonic and radar data measured at the structure.

Auf dem Weg zur digitalen Brücke existieren bereits erste Lösungen, die den Lebenszyklus einer Brücke abbilden können. Für die Planung, den Bau und den Unterhalt stehen unterschiedlichste Werkzeuge, z. B. BIM, DIN 1076, SIB‐Bauwerke, Monitoring etc. zur Verfügung, die jeweils mit unterschiedlichen Datenformaten arbeiten. Für ein intelligentes Erhaltungsmanagement müssen aber alle Daten mit den verschiedenen Datenformaten zusammengeführt, abgelegt und so verwaltet werden können, dass über den gesamten Lebenszyklus einer Brücke die Abbildung eines ganzheitlichen digitalen Zwillings eines Bauwerks möglich ist. Die Autoren haben dafür mit BBox den Prototyp einer Verwaltungsschale (VWS) auf Grundlage von Industrie 4.0 entwickelt. Damit wird das physikalisch‐ingenieurtechnische Modell zur Zustandsbewertung der Brücke in den Mittelpunkt gestellt und der gesamte Lebenszyklus einer Brücke kann unabhängig von Datenformaten digital erfasst werden. Da der Aufbau der VWS durch die Granularität optimal strukturiert ist, bietet die Ablage und Einspeisung von Messdaten sowohl die Grundlage eines Live‐Monitorings als auch den Grundstein für maschinelles Lernen (ML). Der Datenzugriff via S3‐Schnittstelle erleichtert die Entwicklung von eigenen Prognosemodellen mit Informationsmustern (SHIP – Structural Health Information Pattern). Am Beispiel der Heinrichsbrücke Bamberg wird die praktische intelligente Umsetzung des Bauwerksmonitorings inkl. VWS mit Informationsmustern und ML gezeigt.

Structures made of structural concrete are designed to withstand different time‐dependent or time‐independent influences during their expected service lifetime. Most of these influences can be considered in a sufficient manner by mathematical and statistical approaches, while some do appear combined with certain structural, environmental, and material boundary conditions. These can, in most cases, not be foreseen, verified or they change during the lifecycle of a concrete structure. It is therefore obligatory to rely on an efficient conservation strategy for each structure to ensure its safety and overall economic efficiency. For this purpose, the fib Model Code for Concrete Structures 2010 already suggests a general workflow to follow a predefined or provisional conservation strategy and condition control procedure. These existing proposals are yet of very general nature and disclaim practical decision‐making rules to survey and assess existing structures as part of a condition‐based conservation strategy. In this contribution, the main decision‐making options at an early stage of a construction's life cycle management are pointed out, considering their importance for a structure's time‐dependent performance and their relation to continuative decisions for conservation management. Proposals for the implementation of practical advice for condition‐based conservation strategies in international guidelines are made.

Mit der Einführung der Richtlinie zur Nachrechnung von Straßenbrücken im Bestand wird den Planern und Ingenieuren ein Werkzeug in die Hand gegeben, das durch spezielle Regelungen und Vorgaben die Möglichkeit bietet, bestehende Straßenbrücken realistisch zu bewerten. Die Nachweisführung kann dabei in vier Stufen erfolgen, wobei insbesondere die 4. Stufe wissenschaftliche, d.h. auch probabilistische Methoden für die Nachrechnung der bestehenden Straßenbrücken vorsieht. Die Forschung auf dem Gebiet der Probabilistik wurde in den letzten Jahrzehnten stark vorangetrieben, sodass nunmehr Modelle und Rechenmethoden zur Verfügung stehen, die einen Einsatz dieser Methoden in der Baupraxis ermöglichen. Im Beitrag wird ein mögliches praktisches Vorgehen für die Durchführung probabilistischer Berechnungen als zusätzlicher Baustein bei der Bewertung bestehender Brückenbauwerke aufgezeigt. Der Sensitivitätsanalyse, die im Rahmen einer solchen Berechnung stets durchgeführt wird, kommt dabei besondere Bedeutung zu, da dadurch die für die Zuverlässigkeit des Bauwerks maßgebenden Einflussgrößen genau identifiziert werden können. Zudem werden im Beitrag Hinweise für die stochastische Modellierung von Einwirkungen, Widerständen und Modellunsicherheiten bei der praktischen Anwendung gegeben. An zwei konkreten Beispielen werden exemplarisch die wesentlichen Schritte erläutert und die Vorteile des Verfahrens verdeutlicht.Probabilistic analysis methods as an additional component for the integrated assessment of existing bridgesWith the implementation of the guideline for the assessment of existing bridges (Nachrechnungsrichtlinie) a tool is given to designers and engineers, which offers the possibility of a realistic assessment of existing bridges by special arrangements and requirements. The analysis can be done in 4 steps. In step 3 and particularly in step 4 it is allowed to use scientific, e. g. probabilistic methods, for the assessment. The research in the field of probabilistic analysis was strongly promoted in recent decades. The tools for modelling and computing are now available which allows the use of probabilistic methods in the engineering practice. The paper shows a possible procedure for the probabilistic assessment of existing structures. The sensitivity analysis is here of special importance. This analysis shows the impact of each influencing parameter of loads and resistance on the reliability of the bridge. In addition to the presentation of the approach the paper gives details for the stochastic modelling of loads, resistance and model uncertainties. Two examples, a prestressed concrete girder bridge and a reinforced concrete arch bridge, show the advantages of the presented approach.

In zwei Beiträgen wird ein auf der Zuverlässigkeitstheorie basierendes probabilistisches Verfahren für eine schnelle Bewertung der Tragfähigkeit eines geschädigten Stahlbetonbrückenbauwerks vorgestellt. Es ersetzt keine statische Nachberechnung, unterstützt jedoch den Bauwerksprüfer noch während der Prüfung gemäß DIN 1076 und lässt eine schnelle Entscheidung über die Art und Weise einer ggf. erforderlichen Nutzungseinschränkung noch vor einer Nachberechnung zu. Mit dem Verfahren ist es möglich, eine verbesserte Bewertung über die Auswirkung von Schäden und Mängeln an Stahlbetonbrücken auf deren Tragfähigkeit im Rahmen einer handnahen visuellen Bauwerksprüfung zu erreichen. Teil 1 behandelt die Grundlagen des Verfahrens sowie die Entwicklung der veränderten stochastischen Material‐ und Geometrieparameter infolge Schädigung. In Teil 2 wird die Modellunsicherheit “Bauwerksprüfer” sowie das baupraktische Näherungsverfahren für eine Anwendung im Rahmen der RI‐EBW‐PRÜF vorgestellt.Basics and Development of Stochastic Models for a Structural Reliability Assessment of Reinforced Concrete Bridges on the Basis of the Results from Bridge InspectionA probabilistic method based on the reliability theory allows a quick assessment of the load bearing capacity of damaged reinforced concrete bridges. The aim is to support the bridge inspection engineer during the bridge inspection according to DIN 1076 and not to replace a static recalculation. It should allow a quick decision as to whether or not a restriction of the crossing traffic is necessary. With this method it is possible to achieve a better assessment of the influence of damages on reinforced concrete bridges which are seen in a visual bridge inspection. Part 1 of the two papers describes the basics of the methodology and shows the development of the stochastic models for the material and geometry parameters which have changed as a result of damage. In Part 2 the model uncertainty for the bridge inspector and the practical use in accordance with the RI‐EBW‐PRÜF are shown.