Kann Ihr Telefon feststellen, ob eine Brücke in gutem Zustand ist?  |  MIT-Nachrichten

Kann Ihr Telefon feststellen, ob eine Brücke in gutem Zustand ist? | MIT-Nachrichten

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Möchten Sie wissen, ob die Golden Gate Bridge gut hält? Dafür könnte es eine App geben.

Eine neue Studie, an der MIT-Forscher beteiligt waren, zeigt, dass Mobiltelefone, die in Fahrzeugen platziert und mit spezieller Software ausgestattet sind, beim Überqueren von Brücken nützliche Daten zur strukturellen Integrität sammeln können. Auf diese Weise könnten sie eine kostengünstigere Alternative zu Sensorsätzen werden, die selbst an Brücken befestigt sind.

„Das Kernergebnis ist, dass Informationen über den strukturellen Zustand von Brücken aus von Smartphones gesammelten Beschleunigungsmesserdaten extrahiert werden können“, sagt Carlo Ratti, Direktor des MIT Sensable City Laboratory und Mitautor eines neuen Papiers, das die Ergebnisse der Studie zusammenfasst.

Die Recherche wurde zum Teil auf der Golden Gate Bridge selbst durchgeführt. Die Studie zeigte, dass mobile Geräte die gleiche Art von Informationen über Brückenschwingungen erfassen können, die stationäre Sensoren sammeln. Die Forscher schätzen auch, dass je nach Alter einer Straßenbrücke die Überwachung durch mobile Geräte die Lebensdauer der Struktur um 15 bis 30 Prozent verlängern könnte.

„Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass massive und kostengünstige Datensätze, die von Smartphones gesammelt werden, eine wichtige Rolle bei der Überwachung des Zustands der bestehenden Verkehrsinfrastruktur spielen könnten“, schreiben die Autoren in ihrem neuen Artikel.

Die Studie „Crowdsourcing Bridge Vital Signs with Smartphone Vehicle Trips“ erscheint in Naturkommunikationstechnik.

Die Autoren sind Thomas J. Matarazzo, Assistenzprofessor für Bauingenieurwesen und Maschinenbau an der United States Military Academy in West Point; Daniel Kondor, Postdoc am Complexity Science Hub in Wien; Sebastiano Milardo, Forscher am Senseable City Lab; Soheil S. Eshkevari, Senior Research Scientist bei DiDi Labs und ehemaliges Mitglied des Senseable City Lab; Paolo Santi, Hauptforschungswissenschaftler am Senseable City Lab und Forschungsdirektor beim Italienischen Nationalen Forschungsrat; Shamim N. Pakzad, Professor und Vorsitzender der Fakultät für Bau- und Umweltingenieurwesen an der Lehigh University; Markus J. Buehler, Jerry-McAfee-Professor für Ingenieurwissenschaften und Professor für Bau- und Umweltingenieurwesen sowie für Maschinenbau am MIT; und Ratti, der auch Professor für Praxis am Department of Urban Studies and Planning des MIT ist.

Brücken vibrieren von Natur aus, und um die wesentlichen „modalen Frequenzen“ dieser Vibrationen in vielen Richtungen zu untersuchen, platzieren Ingenieure normalerweise Sensoren, wie z. B. Beschleunigungsmesser, auf Brücken selbst. Änderungen der Modalfrequenzen im Laufe der Zeit können auf Änderungen der strukturellen Integrität einer Brücke hinweisen.

Zur Durchführung der Studie entwickelten die Forscher eine Android-basierte Mobiltelefonanwendung, um Beschleunigungsmesserdaten zu sammeln, wenn die Geräte in Fahrzeugen platziert wurden, die über die Brücke fuhren. Sie konnten dann sehen, wie gut diese Daten mit den Datensätzen von Sensoren auf Brücken selbst übereinstimmten, um zu sehen, ob die Handy-Methode funktionierte.

„In unserer Arbeit haben wir eine Methodik entwickelt, um modale Vibrationsfrequenzen aus verrauschten Daten zu extrahieren, die von Smartphones gesammelt wurden“, sagt Santi. „Wenn Daten von mehreren Fahrten über eine Brücke aufgezeichnet werden, werden Geräusche, die durch Motor, Aufhängung und Verkehrsvibrationen erzeugt werden, [and] Asphalt, tendiert dazu, sich aufzuheben, während die zugrunde liegenden dominanten Frequenzen hervortreten.“

Im Fall der Golden Gate Bridge fuhren die Forscher 102 Mal mit laufenden Geräten über die Brücke, und das Team nutzte auch 72 Fahrten von Uber-Fahrern mit aktivierten Telefonen. Anschließend verglich das Team die resultierenden Daten mit denen einer Gruppe von 240 Sensoren, die drei Monate lang auf der Golden Gate Bridge platziert worden waren.

Das Ergebnis war, dass die Daten der Telefone mit denen der Sensoren der Brücke konvergierten; Für 10 bestimmte Arten von niederfrequenten Schwingungen, die Ingenieure an der Brücke messen, gab es eine enge Übereinstimmung, und in fünf Fällen gab es überhaupt keine Diskrepanz zwischen den Methoden.

„Wir konnten zeigen, dass viele dieser Frequenzen sehr genau den markanten modalen Frequenzen der Brücke entsprechen“, sagt Santi.

Allerdings sind nur 1 Prozent aller Brücken in den USA Hängebrücken. Ungefähr 41 Prozent sind viel kleinere Betonspannweitenbrücken. Daher untersuchten die Forscher auch, wie gut ihre Methode in diesem Umfeld abschneiden würde.

Dazu untersuchten sie eine Brücke in Ciampino, Italien, und verglichen 280 Fahrzeugfahrten über die Brücke mit sechs Sensoren, die sieben Monate lang auf der Brücke platziert waren. Auch hier waren die Forscher von den Ergebnissen ermutigt, obwohl sie eine Abweichung von bis zu 2,3 ​​Prozent zwischen den Methoden für bestimmte Modalfrequenzen über alle 280 Fahrten und eine Abweichung von 5,5 Prozent bei einer kleineren Stichprobe fanden. Das deutet darauf hin, dass ein größeres Reisevolumen nützlichere Daten liefern könnte.

„Unsere ersten Ergebnisse deuten darauf hin, dass nur a [modest amount] von Fahrten über einen Zeitraum von wenigen Wochen reichen aus, um nützliche Informationen über die Häufigkeit von Brückenmodalitäten zu erhalten“, sagt Santi.

Mit Blick auf die Methode als Ganzes stellt Buehler fest: „Vibrationssignaturen entwickeln sich zu einem leistungsstarken Werkzeug zur Bewertung der Eigenschaften großer und komplexer Systeme, die von viralen Eigenschaften von Krankheitserregern bis hin zur strukturellen Integrität von Brücken reichen, wie in dieser Studie gezeigt. Es ist ein universelles Signal, das in der natürlichen und gebauten Umwelt weit verbreitet ist und das wir gerade erst als diagnostisches und generatives Werkzeug in der Technik zu erforschen beginnen.“

Wie Ratti anerkennt, gibt es Möglichkeiten, die Forschung zu verfeinern und zu erweitern, einschließlich der Berücksichtigung der Auswirkungen der Smartphone-Halterung im Fahrzeug, des Einflusses des Fahrzeugtyps auf die Daten und mehr.

„Wir haben noch viel zu tun, aber wir glauben, dass unser Ansatz leicht ausgebaut werden könnte – bis hin zum Niveau eines ganzen Landes“, sagt Ratti. „Es erreicht vielleicht nicht die Genauigkeit, die man mit fest auf einer Brücke installierten Sensoren erreichen kann, aber es könnte ein sehr interessantes Frühwarnsystem werden. Kleine Anomalien könnten dann Hinweise darauf geben, wann weitere Analysen durchgeführt werden sollten.“

Die Forscher erhielten Unterstützung von Anas SpA, Allianz, Brose, Cisco, Dover Corporation, Ford, dem Amsterdam Institute for Advanced Metropolitan Solutions, dem Fraunhofer Institut, dem ehemaligen Kuwait-MIT Centre for Natural Resources and the Environment, Lab Campus, RATP, Singapur –MIT Alliance for Research and Technology (SMART), SNCF Gares & Connections, UBER und das Programm zur Modernisierung des Hochleistungsrechnens des US-Verteidigungsministeriums.

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