- title
- Rissdetektion und -lokalisierung in Betonstrukturen mittels Auswertung elektromagnetischer Hochfrequenzwellen
- Please use the following URL when quoting:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-818792
- conference
- 61. Forschungskolloquium mit 9. Jahrestagung des DAfStb. Dresden, 26.-27. September 2022
- Source
- Beiträge zum 61. Forschungskolloquium mit 9. Jahrestagung des DAfStb
; 26. / 27. September 2022 Technische Universität Dresden
Herausgeber: Prof. Dr.-Ing. Dr.-Ing. E.h. Manfred Curbach
Herausgeber: Prof. Dr.-Ing. Steffen Marx
Herausgeber: Prof. Dr.-Ing. Viktor Mechtcherine
Erscheinungsort: Dresden
Verlag: TU Dresden
Erscheinungsjahr: 2022
Seiten: 151-154 - publication_date
- 2022
- doi
- https://doi.org/10.25368/2022.393
- Abstract (EN)
- Das Erkennen und die Lokalisierung kritischer Risse ist ein wesentlicher Schlüssel für eine sichere und nachhaltige Bauwerksnutzung. In diesem Beitrag wird ein neuartiges, kostengünstiges Sensorsystem vorgestellt, das zur Echtzeit-Zustandsüberwachung von sowohl neuen als auch Bestandsbauwerken geeignet ist. Erste Ergebnisse zeigen, dass das System prinzipiell in der Lage ist, die Gesamtdehnung eines Bauteiles zu erfassen sowie auftretende Risse zu erkennen und zu lokalisieren. Die Erkennungsgenauigkeit hängt dabei von technischen Parametern ab, wodurch das System auf verschiedene Einsatzszenarien angepasst werden kann.
- Keywords (DE)
- Betonbau, Stahlbeton, DAfStb, Sensorsystem, Hochfrequenzmessung, Zustandsüberwachung, Bauwerke, Risse, Lokalisierung
- Keywords (EN)
- Concrete construction, reinforced concrete, Sensor system, high frequency measurement, condition monitoring, structures, cracks, localization
- Classification (DDC)
- 690
- Classification (RVK)
- ZI 7130
- university_publisher
- TU Dresden, Dresden
- TU Dresden, Dresden
- Project sponsoring
- Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Smart3|materials-solution-growth
FGL-RissSensor
ID: 03ZZ1037A - corporation_other
- Deutscher Ausschuss für Stahlbeton e.V. (DAfStb), Berlin
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-818792
- Qucosa date of publication
- 10.11.2022
- Document type
- in_proceeding
- Document language
- German
- German
- licence
CC BY 4.0