Dokument-ID Dokumenttyp Autoren/innen Persönliche Herausgeber/innen Haupttitel Abstract Auflage Verlagsort Verlag Herausgeber (Institution) Erscheinungsjahr Titel des übergeordneten Werkes Jahrgang/Band ISBN Veranstaltung Veranstaltungsort Beginndatum der Veranstaltung Enddatum der Veranstaltung Ausgabe/Heft Erste Seite Letzte Seite URN DOI Lizenz Datum der Freischaltung OPUS4-45124 Posterpräsentation Spitzer, Stefan BAM-Monitoringkompetenz am Beispiel des Projekts INFUSE - SensoJoint BAM-Monitoringkompetenz mit Fokus auf das Datenmanagement der realen Beanspruchungen von Betonautobahnen von der definierten Datenerfassung über Datenverwaltung, Datenübertragung bis zur Datenauswertung am Beispiel des Projekts 7183-Infuse. 2018 Workshop Digitaler Zwilling BAM Berlin, Germany 04.06.2018 2018-06-07 OPUS4-45020 Posterpräsentation Spitzer, Stefan; Recknagel, Christoph BAM-Monitoringkompetenz am Beispiel des Projekts INFUSE-SensoJoint Datenmanagement der realen Beanspruchungen von Betonautobahnen von der definierten Datenerfassung über Datenverwaltung, Datenübertragung bis zur Datenauswertung 2018 Workshop Digitaler Zwilling BAM, Berlin, Germany 04.06.2018 04.06.2018 2018-06-04 OPUS4-46663 Tagungsband (Herausgeberschaft für den kompletten Band) Baeßler, Matthias; Rogge, Andreas; Schiefelbein, N.; Möller, G. Messen im Bauwesen 2018 Der Tagungsband zur 10. Fachtagung „Messen im Bauwesen" enthält die Beiträge der Autoren zum diesjährigen Thema „Messtechnische Anwendungen und deren Einbindung in digitale Bauwerksmodelle" enthält. Building Information Modeling (BIM) ermöglicht einen integralen Entwurfs-, Ausführungs- und Instandsetzungsprozess und verspricht Bauwerke von höherer Qualität bei niedrigeren Kosten und kürzeren Projektlaufzeiten. Was BIM aber im konkreten Anwendungsfall bedeutet, ist generell noch Teil eines umfassenden Diskussionsprozesses, insbesondere für die Integration der Ergebnisse von Bauwerksmessungen aus der Ausführungs- und Betriebsphase. Die diesjährige Ausgabe der Tagung „Messen im Bauwesen" befasst sich schwerpunktmäßig mit verschiedenen Aspekten des BIM in der bestehenden Baupraxis, beschreibt Technologien hinter BIM und zeigt die vielfältigen Möglichkeiten eines Einsatzes von Messverfahren sowohl in der Bauausführung als auch beim Lebenszyklusmanagement von Bauwerken auf. Auf Basis dieser Schwerpunktsetzung möchten wir wieder aus der Sicht des Bauingenieurs und des Geodäten von Praxisbeispielen aus Hoch- und Tiefbau berichten. Die Vorträge sind zusammengestellt mit Blick insbesondere auf Bau- und Vermessungsingenieure in Ingenieurbüros sowie der Verwaltung in den Bereichen Planung, Ausführung und Betrieb von Infrastrukturbauwerken. Berlin Eigenverlag BAM 2018 Messen im Bauwesen 978-3-9818564-1-5 Messen Im Bauwesen 2018 BAM, Berlin, Germany 13.11.2018 7 109 2018-11-20 OPUS4-46916 Vortrag Herrmann, Ralf Datenmanagement und -analyse von kontinuierlichen Datenströmen bei Offshore Windparks Mit der Errichtung und der Inbetriebnahme des Windpark alpha ventus wurden umfangreiche Messungen an den Tragstrukturen und den Umgebungsparametern durchgeführt. Im Projekt Gigawind life wurde im TP1 ein Datenmanagementsystem zur kontinuierlichen und periodisch fortgeführten Datenauswertung für große Datenbestände (Big Data) entworfen und realisiert. Anhand von Performanceuntersuchungen konnte eine Verkürzung der Rechenzeit um den Faktor 10 in einem Rechencluster erreicht werden. Unter Anwendung einer Datenpipeline nach dem Publish/Subscribe Prinzip wird eine skalierbare Datenschnittstelle für Monitoringdaten vorgeschlagen. 2018 Messen im Bauwesen Berlin, Germany 13.11.2018 13.11.2018 2018-12-07 OPUS4-48952 Zeitschriftenartikel Straub, D.; Schneider, Ronald; Bismut, E.; Kim, H.-J. Reliability analysis of deteriorating structural systems Reliability analysis of deteriorating structural systems requires the solution of time-variant reliability problems. In the general case, both the capacity of and the loads on the structure vary with time. This analysis can be approached by approximation through a series of time-invariant reliability problems, which is a potentially effective strategy for cases where direct solutions of the time-variant reliability problem are challenging, e.g. for structural systems with many elements or arbitrary load processes. In this contribution, we thoroughly Review the formulation of the equivalent time-invariant reliability problems and extend this approximation to structures for which inspection and monitoring data is available. Thereafter, we present methods for efficiently evaluating the reliability over time. In particular, we propose the combination of sampling-based methods with a FORM (first-order reliability method) approximation of the series system reliability problem that arises in the computation of the lifetime reliability. The framework and algorithms are demonstrated on a set of numerical examples, which include the computation of the reliability conditional on inspection data. Elsevier Ltd. 2020 Structural Safety 82 Paper 101877, 1 10.1016/j.strusafe.2019.101877 2019-09-16 OPUS4-51297 Dissertation Schneider, Ronald Time-variant reliability of deteriorating structural systems conditional on inspection and monitoring data The current practice of operating and maintaining deteriorating structural systems ensures acceptable levels of structural reliability, but it is not clear how efficient it is. Changing the current prescriptive approach to a risk-based approach has great potential to enable a more efficient management of such systems. Risk-based optimization of operation and maintenance strategies identifies the strategy that optimally balances the cost for controlling deterioration in a structural system with the achieved risk reduction. Inspections and monitoring are essential parts of operation and maintenance strategies. They are typically performed to reduce the uncertainty in the structural condition and inform decisions on future operation and maintenance actions. In risk-based optimization of operation and maintenance strategies, Bayesian updating is used to include information contained in inspection and monitoring data in the prediction of the structural reliability. All computations need to be repeated many times for different potential inspection and monitoring outcomes. This motivates the development of robust and efficient approaches to this computationally challenging task. The reliability of deteriorating structural systems is time-variant because the loads on them and their capacities change with time. In most practical applications, the reliability analysis of deteriorating structural systems can be approached by dividing their lifetime into discrete time intervals. The time-variant reliability problem can then be represented by a series of time-invariant reliability problems. Using this methodology as a starting point, this thesis proposes a novel approach to compute the time-variant reliability of deteriorating structural systems for which inspection and monitoring data are available. The problem is formulated in a nested way in which the prediction of the structural condition is separated from the computation of the structural reliability conditional on the structural condition. Information on the structural condition provided by inspections and monitoring is included in the reliability assessment through Bayesian updating of the system deterioration model employed to predict the structural condition. The updated system reliability is obtained by coupling the updated deterioration model with a probabilistic structural model utilized to calculate the failure probability conditional on the structural condition. This approach is the first main outcome of this thesis and termed nested reliability analysis (NRA) approach. It is demonstrated in two numerical examples considering inspected and monitored steel structures subject to high-cycle fatigue. An alternative - recently developed - approach, which also follows the strategy of discretizing time, describes deteriorating structural systems with hierarchical dynamic Bayesian networks (DBN). DBN combined with approximate or exact inference algorithms also enable the computation of the time-variant reliability of deteriorating structural systems conditional on information provided by inspection and monitoring data. In this thesis - as a proof of concept - a software prototype is developed based on the DBN approach, which can be used to assess the reliability of a corroding concrete box girder for which half-cell potential measurements are available. This is the second main outcome of this thesis. Both approaches presented in this thesis enable an integral reliability analysis of inspected and monitored structures that accounts for system effects arising from (a) the correlation among deterioration states of different structural elements, (b) the interaction between element deterioration and system failure, and (c) the indirect information gained on the condition of all unobserved structural elements from inspecting or monitoring the condition of some structural elements. Thus, both approaches enable a systemwide risk-based optimization of operation and maintenance strategies for deteriorating structural systems. The NRA approach can be implemented relatively easily with subset simulation, which is a sequential Monte Carlo method suitable for estimating rare event probabilities. Subset simulation is robust and considerably more efficient than crude Monte Carlo simulation. It is, however, still sampling-based and its efficiency is thus a function of the number of inspection and monitoring outcomes, as well as the value of the simulated event probabilities. The current implementation of the NRA approach performs separate subset simulation runs to estimate the reliability at different points in time. The efficiency of the NRA approach with subset simulation can be significantly improved by exploiting the fact that failure events in different years are nested. The lifetime reliability of deteriorating structural systems can thus be computed in reverse chronological order in a single subset simulation run. The implementation of the DBN approach is much more demanding than the implementation of the NRA approach but it has two main advantages. Firstly, the graphical format of the DBN facilitates the presentation of the model and the underlying assumptions to stakeholders who are not experts in reliability analysis. Secondly, it can be combined with exact inference algorithms. In this case, its efficiency neither depends on the number of inspection and monitoring outcomes, nor on the value of the event probabilities to be calculated. However, in contrast to the NRA approach with subset simulation, the DBN approach with exact inference imposes restrictions on the number of random variables and the dependence structure that can be implemented in the model. Berlin Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) 2020 BAM-Dissertationsreihe 168 1 188 urn:nbn:de:kobv:b43-512977 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.de 2020-09-24 OPUS4-52769 Beitrag zu einem Tagungsband Schneider, Ronald; Straub, D. Matos, J.C.; Lourenço, P.B.; Oliveira, D.V.; Branco, J.; Proske, D.; Silva, R.A.; Sousa, H.S. Cumulative Failure Probability of Deteriorating Structures: Can It Drop? The reliability of deteriorating structures at time t is quantified by the probability that failure occurs within the period leading up to time t. This probability is often referred to as cumulative failure probability and is equal to the cumulative distribution function of the time to failure. In structural reliability, an estimate of the cumulative failure probability is obtained based on probabilistic Engineering models of the deterioration processes and structural performance. Information on the condition and the loading contained in inspection and monitoring data can be included in the probability estimate through Bayesian updating. Conditioning the probability of failure on the inspection or monitoring outcomes available at time t (e.g. detections or no detection of damages) can lead to a reduction in that probability. Such a drop in the cumulative failure probability might seem counterintuitive since the cumulative failure probability is a non-decreasing function of time. In this paper, we illustrate—with the help of a numerical example—that such a drop is possible because the cumulative probability before and after the updating is not based on the same information, hence not on the same probabilistic model. Cham, Switzerland Springer 2021 18th International Probabilistic Workshop. IPW 2020. Lecture Notes in Civil Engineering 153 18th International Probabilistic Workshop (IPW 2020) Online meeting 12.05.2021 14.05.2021 253 264 10.1007/978-3-030-73616-3_18 2021-06-09 OPUS4-52770 Vortrag Schneider, Ronald Cumulative failure probability of deteriorating structures: Can it drop? The reliability of deteriorating structures at time t is quantified by the probability that failure occurs within the period leading up to time t. This probability is often referred to as cumulative failure probability and is equal to the cumulative distribution function of the time to failure. In structural reliability, an estimate of the cumulative failure probability is obtained based on probabilistic engineering models of the deterioration processes and structural performance. Information on the condition and the loading contained in inspection and monitoring data can be included in the probability estimate through Bayesian updating. Conditioning the probability of failure on the inspection or monitoring outcomes available at time t (e.g. detections or no detection of damages) can lead to a reduction in that probability. Such a drop in the cumulative failure probability might seem counterintuitive since the cumulative failure probability is a non-decreasing function of time. In this paper, we illustrate—with the help of a numerical example—that such a drop is possible because the cumulative probability before and after the updating is not based on the same information, hence not on the same probabilistic model. 2021 18th Internatinoal Probabilistic Workshop (IPW 2020) Online Meeting 12.05.2021 14.05.2021 2021-06-09 OPUS4-55627 Beitrag zu einem Tagungsband Niederleithinger, Ernst; Hille, Falk; Hofmann, Detlev; Kind, Thomas Isecke, B.; Krieger, J. Überwachung der Brücke Altstädter Bahnhof, Brandenburg./H. Begleituntersuchungen mit moderner Sensorik und zerstörungsfreier Prüfung Die B1 Brücke am Altstädter Bahnhof in Brandenburg an der Havel wurde im Dezember 2019 aufgrund von während einer turnusmäßigen Inspektion entdeckten Rissen und Hohlstellen entlang der vorgespannten Längsträger gesperrt und im Mai 2021 abgebrochen. In der Zwischenzeit wurde die Brücke detailliert überwacht. Vor dem Abriss wurden zudem umfangreiche Untersuchungen zur Bestandsaufnahme und Schadensanalyse sowie Tests moderner Sensorik vorgenommen. Dabei konnte sowohl die richtige, zuvor nicht sicher bekannte Anzahl von Spanngliedern in den Querträgern sicher ermittelt werden als auch durch moderne Varianten der Schwingungsmessungen und der faseroptischen Sensorik zusätzliche Kenntnisse püber das Bauwerksverhalten ermittelt werden . In dem Beitrag werden die Verfahren mit ihren Möglichkeiten und Grenzen vorgestellt, die Ergebnissee an der Brücke in Brandenburg erläutert und zukünftige Einsatzmöglichkeiten diskutiert. Tübingen Expert Verlag Technische Akademie Esslingen (TAE) 2022 5. Brückenkolloquium, Tagungshandbuch 2022 978-3-8169-3549-0 5. Brückenkolloquium Ostfildern, Germany 06.09.2022 07.09.2022 555 566 2022-09-08 OPUS4-55628 Vortrag Niederleithinger, Ernst Überwachung der Brücke Altstädter Bahnhof, Branden-burg./H. Die B1 Brücke am Altstädter Bahnhof in Brandenburg an der Havel wurde im Dezember 2019 aufgrund von während einer turnusmäßigen Inspektion entdeckten Rissen und Hohlstellen entlang der vorgespannten Längsträger gesperrt und im Mai 2021 abgebrochen. In der Zwischenzeit wurde die Brücke detailliert überwacht. Vor dem Abriss wurden zudem umfangreiche Untersuchungen zur Bestandsaufnahme und Schadensanalyse sowie Tests moderner Sensorik vorgenommen. Dabei konnte sowohl die richtige, zuvor nicht sicher bekannte Anzahl von Spanngliedern in den Querträgern sicher ermittelt werden als auch durch moderne Varianten der Schwingungsmessungen und der faseroptischen Sensorik zusätzliche Kenntnisse püber das Bauwerksverhalten ermittelt werden . In dem Beitrag werden die Verfahren mit ihren Möglichkeiten und Grenzen vorgestellt, die Ergebnissee an der Brücke in Brandenburg erläutert und zukünftige Einsatzmöglichkeiten diskutiert. 2022 5. Brückenkolloquium Ostfildern, Germany 06.09.2022 07.09.2022 2022-09-08 OPUS4-57864 Vortrag Schneider, Ronald Structural integrity management research at BAM This presentation provides an overview on the structural integrity management research at BAM. In addition, a framework for monitoring and risk-informed inspection and maintenance planning for offshore steel structures is presented. 2023 Structural Health Monitoring Using Statistical Pattern Recognition Berlin, Germany 20.03.2023 23.03.2023 2023-07-07