TY - JOUR A1 - Küttenbaum, Stefan A1 - Maack, Stefan A1 - Braml, T. A1 - Taffe, A. A1 - Haslbeck, M. T1 - Bewertung von Bestandsbauwerken mit gemessenen Daten. Teil 1: Konzept, Messungen und Leistungsfähigkeit der ZfP‐Verfahren N2 - Gegenüber dem Neubauentwurf können bei der Bewertung von bestehender Bausubstanz Sicherheitsreserven genutzt werden, da Unsicherheiten, die beim Bau auftreten können, besser bekannt oder nicht mehr vorhanden sind. Können solche Unsicherheiten genauer bewertet werden, z. B. durch die Feststellung der genauen Lage der Spannglieder bei einer Spannbetonbrücke, so können Sicherheitsbeiwerte reduziert werden, ohne dass es dabei zu Auswirkungen auf das normativ festgelegte Zuverlässigkeitsniveau kommt. Mittlerweile sind Prüfmethoden an Bauwerken wirtschaftlich einsetzbar und auch so leistungsfähig, dass die für die Tragfähigkeit und Gebrauchstauglichkeit wesentlichen Parameter identifiziert werden können. Ein wesentlicher Punkt ist hierbei die Integration derartiger Messergebnisse in Rechenmodelle, die für die Nachrechnung des Bauwerks verwendet werden. Dies können sowohl semiprobabilistische Rechenmodelle als auch vollprobabilistische Modelle sein. Bei semiprobabilistischen Methoden können aus den Messergebnissen Teilsicherheitsbeiwerte berechnet und abgeleitet werden, die dann in den bekannten Nachweisformaten gemäß den Eurocodes und der Nachrechnungsrichtlinie berücksichtigt werden. Bei vollprobabilistischen Nachweisen können die Messdaten in Form von Verteilungsdichtefunktionen mit gemessenen Variationskoeffizienten direkt in das Rechenmodell eingehen. In einer dreiteiligen Aufsatzreihe werden die Messverfahren und die Nutzung der Ergebnisse bei der Nachrechnung vorgestellt. Der vorliegende Teil 1 zeigt die Möglichkeiten des Einsatzes von zerstörungsfreien Prüfverfahren und bewertet deren Leistungsfähigkeit. Messen heißt wissen. Dieses Wissen spiegelt die Realität wider und soll den Tragwerksplaner bei der Entscheidungsfindung über die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Bestandsbauwerken unterstützen. KW - Nachrechnung KW - Zerstörungsfreie Prüfung KW - Messunsicherheit KW - Brücken KW - Beton PY - 2019 U6 - https://doi.org/10.1002/best.201900002 SN - 1437-1006 VL - 114 IS - 6 SP - 370 EP - 382 PB - Ernst & Sohn Verlag für Architektur und technische Wissenschaften GmbH & Co. KG CY - Berlin AN - OPUS4-48156 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Braml, T. A1 - Wimmer, J. A1 - Maack, Stefan A1 - Küttenbaum, Stefan A1 - Kuhn, T. A1 - Reingruber, M. A1 - Gordt, A. A1 - Hamm, J. ED - Krieger, J. T1 - Datenablage als Grundlage für den digitalen Zwilling eines Bauwerks – Verwaltungsschale BBox N2 - Der Weg zur digitalen Brücke ist eingeschlagen. Im Bereich der Planung, Bauüberwachung und -ausführung wird aktuell das Building Information Modelling (BIM) eingeführt. Ist eine Brücke in der Baulast von Bund und Ländern errichtet, wird ihr Zustand im Zuge von wiederkehrenden Bauwerksprüfungen nach DIN 1076 lückenlos überwacht. Abgespeichert werden die Informationen der Überwachung in einer Datenbank (ASB-ING Teilsystem Bauwerksdaten). Aus dieser Datenbank können anschließend relevante Informationen in ein objektspezifisches Bauwerksbuch überführt werden. In dieser Datenbank werden im Vorfeld definierte Daten abgespeichert. Reine Messdaten oder aber auch die verwendeten ingenieurtechnisch-physikalischen Modelle verbleiben in der Regel bei den beauftragen Dienstleistern. Zusammengefasst existieren verschiedene parallele Insellösungen der Informationsablage. Gegenstand verschiedener Forschungsanstrengungen ist es nun Lösungen zu finden, die einen ganzheitlichen Ansatz für den Informationsfluss von der Errichtung über den Betrieb bis hin zum Abbruch eines Bauwerkes sicherstellen. Im Rahmen einer prototypischen Entwicklung wird auf Grundlage, des für die Industrie 4.0 entwickelten open source Software Framework Eclipse BaSyx, ein möglicher Lösungsansatz – die Verwaltungsschale BBox (Bridge Box) - präsentiert. Dieser Lösungsansatz stellt das physikalisch-ingenieurtechnische Modell zur Zustandsbewertung der Brücke gedanklich in den Mittelpunkt. Unter der Voraussetzung einer durchgängigen Digitalisierung der gesamten Prozessschritte innerhalb der Lebensdauer der Brücke, kann jeder Planungs- und Fertigungsschritt, die Instandhaltung einschließlich des Rückbaus erfasst werden. Das Besondere hierbei ist, dass auch die Grundlagen der Bewertung, wie Messdaten, mit abgespeichert werden. Die Modellstruktur der Verwaltungsschale erlaubt hierbei eine bedarfsgerechte Granularität hinsichtlich der Messdaten auf allen virtuellen Ebenen, um das physikalisch-ingenieurtechnisch Modell mit Daten zu versorgen. Die gewählte Form der Datenablage bildet den Grundstein für zukünftige KI-Auswertungen z.B. mit den Methoden des Maschinellen Lernens (ML). Der Zugriff auf die dafür jeweils benötigten Daten wird durch die Ablage der Daten einschließlich Metadaten und den Einsatz einer Standard S3 Schnittstelle stark vereinfacht. Der Beitrag stellt die Entwicklung und die Systemarchitektur der BBox am Beispiel von 2 Projekten dar. T2 - 1. Fachkongress Digitale Transformation im Lebenszyklus der Verkehrsinfrastruktur CY - Esslingen, Germany DA - 29.05.2021 KW - Brücke KW - Digitalisierung KW - Digitaler Zwilling KW - Datenablage PY - 2021 UR - https://elibrary.narr.digital/article/99.125005/dtv202110075 SN - 2748-9221 IS - 1 SP - 75 EP - 84 PB - expert verlag AN - OPUS4-56159 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Küttenbaum, Stefan A1 - Maack, Stefan A1 - Braml, T. A1 - Taffe, A. A1 - Strübing, T. T1 - Bewertung von Bestandsbauwerken mit gemessenen Daten - Teil 2: Berechnung der Tragwerkszuverlässigkeit unter Einbeziehung der ZfP-Messergebnisse T1 - Reassessment of existing structures based on measured data - Part 2: Structural reliability analyses using NDT results N2 - Durch die Einbeziehung von gemessenen Daten bei der Bewertung von bestehenden Bauwerken können Unsicherheiten bei der Beurteilung des Tragverhaltens reduziert werden, ohne das normative Zuverlässigkeitsniveau einzuschränken. Informationen sind die wesentliche Grundlage für die Analyse der Zuverlässigkeit von Tragwerken. Umso wichtiger ist die Kenntnis über die Präzision und die Richtigkeit der verwendeten Informationen. Aus messtechnischer Sicht kann ein Messwert, dem keine Messunsicherheit beigeordnet wurde, als wertlos erachtet werden. Liegt ein vollständig dokumentiertes Messergebnis vor, so ist die Qualität der gemessenen Information bekannt und deren Vergleichbarkeit gewährleistet. In diesem Beitrag wird am Beispiel einer Spannbetonbrücke und zweier Grenzzustände gezeigt, wie Messergebnisse aus der zerstörungsfreien Prüfung in probabilistische Nachweise von Bestandsbauwerken einfließen können und welche Auswirkungen die Implementierung von gemessenen Daten bei der Bewertung von Bestandsbauwerken haben kann. N2 - Every decision about the reliability of a structure is associated with uncertainties. The reassessment of existing structures remains a major challenge. The decisive difference compared to the design of new structures is the possibility and necessity to collect individual information about the actual condition and properties of the structure. Such knowledge should be appreciated in the reassessment in order to reduce uncertainties and increase the validity of the results. Reliability analyses using measured data require the comparability of measurement results and the evaluation of the quality of the measured information. Both requirements can be met by adequate measurement uncertainty considerations. Besides, the destructive interventions necessary for the measurements should be kept to a minimum. This paper shows how non-destructively gathered measurement results can be incorporated into probabilistic reassessments and which effects the implementation of measured data can have when evaluating existing structures, using a prestressed concrete bridge as a case-study. KW - Nachrechnung KW - Zerstörungsfreie Prüfung KW - Zuverlässigkeitsanalyse KW - Messung KW - Spannbetonbrücke PY - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:b43-519480 SN - 0005-9900 SN - 1437-1006 VL - 116 IS - 3 SP - 183 EP - 199 PB - Ernst & Sohn CY - Berlin AN - OPUS4-51948 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Braml, T. A1 - Wimmer, J. A1 - Maack, Stefan A1 - Küttenbaum, Stefan A1 - Kuhn, T. A1 - Reingruber, M. A1 - Gordt, A. A1 - Hamm, J. ED - Krieger, J. T1 - Datenablage als Grundlage für den digitalen Zwilling eines Bauwerks – Verwaltungsschale BBox N2 - Der Beitrag stellt die Entwicklung und die Systemarchitektur der BBox am Beispiel von 2 Projekten dar. T2 - 1. Fachkongress Digitale Transformation im Lebenszyklus der Verkehrsinfrastruktur CY - Esslingen, Germany DA - 29.06.2021 KW - Digitaler Zwilling KW - Bestandsbauwerke KW - Physikalisches Modell PY - 2021 SN - 978-3-8169-3530-8 SP - 75 EP - 84 PB - expert Verlag CY - Tübingen AN - OPUS4-52938 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Braml, T. A1 - Wimmer, J. A1 - Varabei, Y. A1 - Maack, Stefan A1 - Küttenbaum, Stefan A1 - Kuhn, T. A1 - Reingruber, M. A1 - Gordt, A. A1 - Hamm, J. T1 - Digitaler Zwilling: Verwaltungsschale BBox als Datenablage über den Lebenszyklus einer Brücke T1 - Digital twin: Asset administration shell BBox as data storage over the life cycle of a bridge N2 - 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. N2 - On the way to the digital bridge, initial solutions already exist that can map the life cycle of a bridge. A wide variety of tools are available for planning, construction and maintenance, e. g. BIM, DIN 1076, SIB structures, monitoring etc., each of which works with different data formats. For an intelligent maintenance management, however, all data with the different data formats must be merged, stored, and managed in such a way that the mapping of a holistic digital twin of a structure is possible over the entire life cycle of a bridge. For this purpose, the authors have developed BBox, a prototype of an asset administration shell (AAS) based on Industry 4.0. This places the physical-engineering model for assessing the condition of the bridge at the center, and the entire life cycle of a bridge can be digitally recorded independently of data formats. Since the structure of the AAS is optimally structured through granularity, the storage and feeding of measurement data provides both the basis of live monitoring and the cornerstone for machine learning (ML). The data access via S3 interface facilitates the development of own prognosis models with information patterns (SHIP – Structural Health Information Pattern). Using the Heinrichsbrücke Bamberg as an example, the practical intelligent implementation of structural monitoring incl. AAS with information patterns and ML is shown. KW - Digitaler Zwilling KW - Lebenszyklus KW - Bauwerksmonitoring KW - Industrie 4.0 KW - Maschinelles Lernen KW - Digital twin KW - Life cycle KW - Structural health monitoring KW - Industry 4.0 KW - Machine learning PY - 2021 U6 - https://doi.org/10.1002/bate.202100094 SN - 1437-0999 SP - 1 EP - 9 PB - Ernst & Sohn CY - Berlin AN - OPUS4-54017 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -