TY - CONF A1 - Thöns, S. A1 - Schneider, Ronald A1 - Faber, M.H. ED - Haukaas, T. T1 - Quantification of the value of structural health monitoring information for fatigue deteriorating structural systems N2 - This paper addresses the quantification of the value of structural health monitoring (SHM) before its implementation for structural systems on the basis of its Value of Information (VoI). The value of SHM is calculated utilizing the Bayesian pre-posterior decision analysis modelling the structural life cycle performance, the integrity management and the structural risks. The relevance and precision of SHM information for the reduction of the structural system risks and the expected cost of the structural integrity management throughout the life cycle constitutes the value of SHM and is quantified with this framework. The approach is focused on fatigue deteriorating structural steel systems for which a continuous resistance deterioration formulation is introduced. In a case study, the value of SHM for load monitoring is calculated for a Daniels system subjected to fatigue deterioration. The influence of and the value of SHM in regard to the structural system risks and the integrity management is explicated and explained. The results are pointing to the importance of the consideration of the structural system risks for the quantification of the value of SHM. T2 - ICASP 12 - 12th International conference on applications of statistics and probability in civil engineering CY - Vancouver, Canada DA - 12.07.2015 PY - 2015 DO - https://doi.org/10.14288/1.0076284 SP - Paper 605, 1 EP - 8 AN - OPUS4-34332 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Schneider, Ronald A1 - Fischer, J. A1 - Bügler, M. A1 - Nowak, M. A1 - Thöns, S. A1 - Borrmann, A. A1 - Straub, D. T1 - Assessing and updating the reliability of concrete bridges subjected to spatial deterioration - principles and software implementation N2 - Inspection and maintenance of concrete bridges is a major cost factor in transportation infrastructure, and there is significant potential for using information gained during inspection to update predictive models of the performance and reliability of such structures. In this context, this paper presents an approach for assessing and updating the reliability of prestressed concrete bridges subjected to chloride-induced reinforcement corrosion. The system deterioration state is determined based on a Dynamic Bayesian Network (DBN) model that considers the spatial variability of the corrosion process. The overall system reliability is computed by means of a probabilistic structural model coupled with the deterioration model. Inspection data are included in the system reliability calculation through Bayesian updating on the basis of the DBN model. As proof of concept, a software prototype is developed to implement the method presented here. The software prototype is applied to a typical highway bridge and the influence of inspection information on the system deterioration state and the structural reliability is quantified taking into account the spatial correlation of the corrosion process. This work is a step towards developing a software tool that can be used by engineering practitioners to perform reliability assessments of ageing concrete bridges and update their reliability with inspection and monitoring data. KW - Structural reliability KW - Dynamic Bayesian Networks KW - Spatial deterioration KW - Inspection KW - Monitoring general KW - Analysis and design methods KW - Reinforcement KW - Corrosion KW - Prestressed concrete PY - 2015 DO - https://doi.org/10.1002/suco.201500014 SN - 1464-4177 VL - 16 IS - 3 SP - 356 EP - 365 PB - Ernst & Sohn CY - Berlin AN - OPUS4-34336 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - RPRT A1 - Schneider, Ronald A1 - Fischer, J. A1 - Straub, D. A1 - Thöns, S. A1 - Bügler, M. A1 - Borrmann, A. T1 - Intelligente Bauwerke - Prototyp zur Ermittlung der Schadens- und Zustandsentwicklung für Elemente des Brückenmodells N2 - Dieser Bericht beschreibt ein Systemmodell für eine integrale Ermittlung und Prognose der Schadens- und Zustandsentwicklung der Elemente eines Brückensystems unter Berücksichtigung von Ergebnissen aus Inspektionen und Überwachung. Das Systemmodell wurde anhand eines ausgesuchten Spannbetonüberbaus in einzelliger Kastenbauweise entwickelt. Es besteht aus zwei integralen Teilmodellen: ein Modell zur Beschreibung des Systemschädigungszustandes und ein Modell zur Beschreibung der Standsicherheit. Für die Modellierung des stochastischen Systemschädigungszustandes eines Brückensystems werden dynamische Bayes'sche Netze (DBN) vorgeschlagen. Dieser Ansatz ermöglicht es, alle relevanten Schädigungsprozesse und deren stochastische Abhängigkeiten zu berücksichtigen. Ein wesentlicher Vorteil dieses Ansatzes ist es, dass DBN ideal dafür geeignet sind, Bayes'sche Aktualisierungen auf Grundlage von Informationen aus Inspektionen und Überwachungsmaßnahme auf eine effiziente und robuste Art und Weise durchzuführen. Der DBN-Ansatz ist deshalb für die Entwicklung von Software für das Erhaltungsmanagement von alternden Brückenbauwerken, die vom Benutzer keine vertieften Kenntnisse der Zuverlässigkeitstheorie verlangt, ideal geeignet. Für die Modellierung der Standsicherheit eines alternden Kastenträgers wird vereinfachend Biegeversagen des globalen Längssystems betrachtet. Zur Berechnung der maximalen Traglast eines Kastenträgers infolge des Systemschädigungszustandes wird ein plastisch-plastisches Verfahren eingesetzt, wobei die Beanspruchungen mittels der Fließgelenktheorie unter Ausnutzung der plastischen Beanspruchbarkeit der Querschnitte des Kastenträgers ermittelt werden. Ein Kastenträger versagt, wenn sich durch die Ausbildung einer ausreichend großen Anzahl von Fließgelenken eine kinematische Kette ausbildet. Dieser Modellierungsansatz berücksichtigt Redundanzen, die sich aus der plastischen Beanspruchbarkeit der Querschnitte und der statischen Unbestimmtheit eines Kastenträgers ergeben. Zum Nachweis der praktischen Einsetzbarkeit des entwickelten Systemmodells wurde ein Software-Prototyp entwickelt, der eine intuitiv benutzbare graphische Benutzeroberfläche (Front-End) mit einem Berechnungskern (Back-End) koppelt. Die aktuelle Version des Software-Prototyps implementiert ein Modell der chloridinduzierten Bewehrungskorrosion und ein Tragwerksmodell, welches das Verfahrens der stetigen Laststeigerung zur Bestimmung der maximalen Traglast des Kastenträgers auf der Grundlage eines Finite-Elemente-Modells umsetzt. Zur Durchführung von Bayes'schen Aktualisierungen des Systemschädigungszustandes auf der Grundlage des DBN-Modells implementiert der Prototyp den Likelihood-Weighting-Algorithmus. Die entwickelte Architektur des Prototyps ermöglicht eine Erweiterung der Software um weitere Schädigungsprozesse. Der entwickelte Software-Prototyp ermöglicht Benutzern ohne vertiefte Kenntnisse der Zuverlässigkeitstheorie eine Berechnung des Einflusses von Bauwerksinformationen auf den Systemschädigungszustand und die Tragsicherheit eines Kastenträgers. Auf dieser Grundlage können effiziente Inspektions- und Überwachungsmaßnahmen identifiziert und das Erhaltungsmanagement optimiert werden. KW - Bridge KW - Condition survey KW - Damage KW - Deterioration KW - Development KW - Digital model KW - Durability KW - Engineering structure KW - Expert system KW - Forecast KW - Germany KW - Propability KW - Prototype KW - Reinforced concrete KW - Research report KW - Software KW - Stability KW - Stochastic process PY - 2015 UR - http://bast.opus.hbz-nrw.de/volltexte/2015/1615/ SN - 978-3-95606-190-5 SN - 0943-9293 VL - 117 SP - 1 EP - 74 PB - Carl Schünemann Verlag GmbH CY - Bergisch Gladbach AN - OPUS4-35193 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schneider, Ronald T1 - Zuverlässigkeitsbasierte Bauwerksbewertung N2 - Die BAM erforscht mit Partnern an der TUM und DTU Methoden und Modelle für ein optimiertes Tragwerksmanagement von Infrastrukturbauwerken. Im Rahmen des vom BMVI und der BASt aufgelegten Projektclusters „Intelligente Brücke“ wurde ein Software-Prototyps zur zuverlässigkeitsbasierten Bewertung eines konkreten Spannbetonüberbaus unter Berücksichtigung von Inspektionen und Überwachungssystemen entwickelt. Der entwickelte Software-Prototyp ermöglicht Benutzern ohne vertiefte Kenntnisse der Zuverlässigkeitstheorie eine Berechnung des Einflusses von Bauwerksinformationen auf den Systemschädigungszustand und die Tragsicherheit. Auf dieser Grundlage können effiziente Inspektions- und Überwachungsmaßnahmen identifiziert und das Erhaltungsmanagement optimiert werden. T2 - BASt Symposium Intelligente Brücken - Der Weg in die Praxis CY - Bergisch Gladbach, Germany DA - 30.11.2015 KW - Intelligente Brücken KW - Brücken KW - Alterung KW - Bauwerksbewertung PY - 2015 AN - OPUS4-36537 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schneider, Ronald T1 - Towards predictive maintenance of bridges N2 - Key features of predictive maintenance of structural systems are discussed and demonstrated in two examples. Challenges and needs for further research are discussed. T2 - Workshop Bridge Maintenance CY - Online Meeting DA - 09.04.2021 KW - Predictive maintenance KW - Deterioration KW - Structural systems PY - 2021 AN - OPUS4-52768 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schneider, Ronald A1 - Straub, D. ED - Matos, J.C. ED - Lourenço, P.B. ED - Oliveira, D.V. ED - Branco, J. ED - Proske, D. ED - Silva, R.A. ED - Sousa, H.S. T1 - Cumulative Failure Probability of Deteriorating Structures: Can It Drop? N2 - 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. T2 - 18th International Probabilistic Workshop (IPW 2020) CY - Online meeting DA - 12.05.2021 KW - Deterioration KW - Structural systems KW - Time-variant reliability KW - Bayesian updating KW - Inspection KW - Monitoring PY - 2021 DO - https://doi.org/10.1007/978-3-030-73616-3_18 VL - 153 SP - 253 EP - 264 PB - Springer CY - Cham, Switzerland AN - OPUS4-52769 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schneider, Ronald T1 - Cumulative failure probability of deteriorating structures: Can it drop? N2 - 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. T2 - 18th Internatinoal Probabilistic Workshop (IPW 2020) CY - Online Meeting DA - 12.05.2021 KW - Deterioration KW - Structural systems KW - Time-variant reliability KW - Bayesian updating KW - Inspection KW - Monitoring PY - 2021 AN - OPUS4-52770 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Straub, D. A1 - Schneider, Ronald A1 - Bismut, E. A1 - Kim, H.-J. T1 - Reliability analysis of deteriorating structural systems N2 - 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. KW - Monitoring KW - Reliability KW - Deterioration KW - Structural systems KW - Bayesian analysis KW - Inspection PY - 2020 DO - https://doi.org/10.1016/j.strusafe.2019.101877 VL - 82 SP - Paper 101877, 1 PB - Elsevier Ltd. AN - OPUS4-48952 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schneider, Ronald T1 - A risk-based framework for optimizing inspection and maintenance of deteriorating structures monitored by vibration-based monitoring systems N2 - In this presentation, a framework for integrating vibration-based structural health monitoring data into the optimization of inspection and maintenance of deteriorating structural systems is presented. The framework is demonstrated in an illustrative example considering a steel frame subject to fatigue. T2 - EERA JP Wind WORKSHOP on Ongoing research in offshore wind structures CY - Online meeting DA - 16.09.2021 KW - Structural Health Monitoring KW - Inspection KW - Maintenance KW - Deterioration KW - Vibration KW - Structural Systems PY - 2021 AN - OPUS4-53749 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schneider, Ronald T1 - Überwachung von Brücken mit digitalen Methoden N2 - Brücken werden durch Inspektionen und teilweise durch Monitoring überwacht, um Daten und Informationen über den Zustand und die Einwirkungen zu sammeln. Auf deren Grundlage werden Entscheidungen hinsichtlich Maßnahmen zur Gewährleistung der Sicherheit und Verfügbarkeit getroffen. In diesem Vortrag werden die Potentiale der Digitalisierung zur Unterstützung und Verbesserung der Brückenüberwachung diskutiert. Insbesondere werden die Bereiche Datenmanagement, Brückenmodellierung und Entscheidungsfindung betrachtet. T2 - BVPI Arbeitstagung 2022 CY - Berlin, Germany DA - 16.09.2022 KW - Entscheidungsfindung KW - Brücken KW - Überwachung KW - Digitalisierung KW - Datenmanagement KW - Modellierung PY - 2022 AN - OPUS4-55770 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Schneider, Ronald T1 - Von der Datenerfassung bis zur Entscheidungsfindung: Jede Brücken-Überwachung bedarf einer Gesamtmethodik N2 - Brücken müssen laufend überwacht werden, damit die Unsicherheiten hinsichtlich ihres Zustands, ihrer Beanspruchung und ihrer Leistungsfähigkeit verringert werden können. Diese Aufgabe soll künftig mit digitalen Methoden erleichtert werden. Im folgenden Beitrag werden deshalb die digitale Bauwerksmodellierung und die Entscheidungsfindung beleuchtet. Dazu wird gezeigt, wie Zustandsdiagnosen und -prognosen digital ermöglicht werden und wie durch diagnostische und prognostische Modelle eine wissenschaftliche Basis für risikobasierte Entscheidungen über Erhaltungsmaßnahmen und für den Übergang vom reaktiven zum vorausschauenden Brückenmanagement gebildet werden kann. Dabei wird klar: Jede Brücken-Überwachung bedarf einer Gesamtmethodik, ihre wichtigsten Elemente sind: Datenerfassung, Datenmanagement, Datenanalyse, Bauwerksmodellierung, Bauwerksbewertung und die letztendlichen Entscheidungen über notwendige Erhaltungsmaßnahmen. KW - Prädiktive Instandhaltung KW - Brücken KW - Erhaltungsmanagement KW - Digitale Zwillinge PY - 2023 IS - 62 SP - 76 EP - 83 AN - OPUS4-57811 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schneider, Ronald T1 - Structural integrity management research at BAM N2 - 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. T2 - Structural Health Monitoring Using Statistical Pattern Recognition CY - Berlin, Germany DA - 20.03.2023 KW - Structural integrity KW - Monitoring KW - Maintenance KW - Inspeciton KW - Bridges KW - Offshore wind PY - 2023 AN - OPUS4-57864 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Lesny, K. A1 - Arnold, P. A1 - Sorgatz, J. A1 - Schneider, Ronald T1 - Wie sicher sind unsere Bauwerke? - Strukturpapier des Arbeitskreises 2.15 der DGGT „Zuverlässigkeitsbasierte Methoden in der Geotechnik“ N2 - Der zukünftige Eurocode 7 wird ausdrücklich die Nutzung zuverlässigkeitsbasierter Methoden in der geotechnischen Planung und Bemessung erlauben. In Deutschland gibt es bisher kaum Erfahrung in der praktischen Anwendung derartiger Verfahren und entsprechend sind die Vorbehalte gegenüber diesen Methoden oft groß. Der neue DGGT-Arbeitskreis (AK) 2.15 „Zuverlässigkeitsbasierte Methoden in der Geotechnik“ hat sich zum Ziel gesetzt, durch praxisorientierte Anleitungen und Empfehlungen sowie begleitende Aus- und Weiterbildungsangebote den praktischen Zugang zu diesen Verfahren zu unterstützen. Ziel ist es, Möglichkeiten und Grenzen zu verdeutlichen sowie vor allem ihre Potenziale zu erschließen. In dem vorliegenden Beitrag werden allgemeine Grundlagen und die zukünftigen Arbeitsfelder des AK 2.15 vorgestellt. Ausgehend von der Einführung relevanter Fachbegriffe wird zunächst die Einbettung zuverlässigkeitsbasierter Verfahren in den aktuellen Normungs- und Regelungskontext aufgezeigt. Anschließend werden anhand des Lebenszyklus eines geotechnischen Bauwerks die Unsicherheiten in den geotechnischen Prognosen und Bewertungen beschrieben. Daran anknüpfend wird aufgezeigt, an welchen Stellen zuverlässigkeitsbasierte Methoden als mögliches Werkzeug sinnvoll genutzt werden können, um Ingenieur:innen, Bauherr:innen und Prüfer:innen in Nachweis- und Entscheidungsprozessen zu unterstützen. Zu den sich daraus ableitenden Arbeitsthemen werden durch den AK 2.15 zukünftig Empfehlungen erarbeitet und sukzessive veröffentlicht KW - Brückensicherheit KW - Sicherheit KW - Wahrscheinlichkeit KW - Zuverlässigkeit KW - Bemessung KW - Bewertung KW - Offshore Wind PY - 2023 DO - https://doi.org/10.1002/gete.202300014 VL - 46 IS - 3 SP - 153 EP - 164 PB - Ernst & Sohn GmbH CY - Berlin AN - OPUS4-58208 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schneider, Ronald T1 - Impulsvortrag: Ermüdungslebensdauerbewertung mittels Informationen aus Monitoring und Inspektionen N2 - Kontext: Ermüdungsbeanspruchte Tragstrukturen von Windenergieanlagen, Bestimmung der Ermüdungsbeanspruchungen und -zuverlässigkeit auf der Grundlage von Simulationen aus dem Design unter Berücksichtigung von Modellunsicherheiten, Aktualisierung der Ermüdungsbeanspruchungen und -zuverlässigkeit auf der Grundlage von globalen Monitoring- und lokalen Inspektionsinformationen aus dem Betrieb unter Berücksichtigung von Modell- und Messunsicherheiten T2 - 3. Verbundtreffen ReNEW CY - Berlin, Germany DA - 05.09.2024 KW - Modellunsicherheiten KW - Windenergie KW - Ermüdungslebensdauer KW - Tragstrukturen KW - Monitoring KW - Inspektionen PY - 2024 AN - OPUS4-61427 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schneider, Ronald T1 - Modeling in support of offshore wind farm end-of-life decision making N2 - The EU member states have set out ambitious long-term goals for deploying offshore wind energy. The installed offshore wind capacity is set to increase from 14.6 GW in 2021 to around 320 GW in 2050. This signifies the role of offshore wind energy as a major contributor to reaching the EU’s climate and energy goals. To ensure that the defined targets are met, a significant number of new wind farms has to be installed and existing wind farms reaching the end of their planned life need to be reused efficiently. Some of the relevant reuse alternatives are lifetime extension, repowering based on the existing support structures and repowering with new turbines. As a basis of the decision-making regarding the reuse of existing offshore wind farm, the expected utility of each relevant option should be determined based on the associated expected rewards, costs and risks. The optimal concept maximizes the utility of the decision-maker and fulfills the existing constraints and requirements. To facilitate such a quantitative decision-making, models and methods have to be developed. In particular, models are required that enable predictions of (a) the condition and performance of the turbines and support structures and (b) the renumeration, costs and consequences of adverse events. These predictions have to consider (a) the governing uncertainties, (b) the available information from the planning, construction, installation and operating phase, (b) potential repair, retrofitting and strengthening schemes and (c) possible monitoring, inspection and maintenance regimes for the future operating phase. Over the past years, several models, methods and tools have been developed at the Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) to support the structural integrity management of offshore wind turbine substructures. These include: (a) a prototype for reliability-based, system-wide, adaptive planning of inspections of welded steel structures in offshore wind farms, (b) a method for monitoring and risk-informed optimization of inspection and maintenance strategies for jacket structures subject to fatigue, and (c) a probabilistic cost model of inspection and maintenance of welded steel structures in offshore wind farms. This contribution provides an overview on these works and discusses how they can be adapted and extended to support the decision-making regarding lifetime extensions and repowering of offshore wind farms. T2 - 12th International Forum on Engineering Decision Making (12th IFED) CY - Stoos, Switzerland DA - 05.12.2023 KW - Windenergie KW - Offshore Wind KW - Lifetime Extension KW - Repowering PY - 2023 AN - OPUS4-60430 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schneider, Ronald T1 - Risikoanalyse technischer Systeme: Aktivitäten an der BAM N2 - Die Risikoanalyse ist ein formales Verfahren zur Unterstützung von Entscheidungen unter Unsicherheit und Risiko. Es ermöglicht eine Optimierung von Maßnahmen zur Verhinderung unerwünschter Konsequenzen. Der Vortrag stellt die aktuellen Aktivitäten an der BAM in dem Feld Risikoanalyse technischer System vor. T2 - 4. Sitzung des Beirates „Infrastruktur“ der Bundesanstalt für Materialforschung und –prüfung (BAM) CY - Berlin, Germany DA - 19.04.2018 KW - Risiko KW - Risikoanalyse PY - 2018 AN - OPUS4-46436 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schneider, Ronald T1 - Bayes‘sche Analyse von Ingenieurmodellen N2 - Der Vortrag zeigt, dass Unsicherheiten in Ingenieurmodellen quantitativ mit Methoden der Wahrscheinlichkeitstheorie modelliert werden können. Zusätzlich können durch eine Bayes‘sche Analyse probabilistische Ingenieurmodelle konsistent anhand von Daten „gelernt“ werden. T2 - Workshop "Digitaler Zwilling" des BAM Koptenzzentrums „Modellierung und Simulation“ CY - Berlin, Germany DA - 04.06.2018 KW - Probabilitische Ingenieurmodelle KW - Bayes'sche Analyse PY - 2018 AN - OPUS4-46437 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schneider, Ronald T1 - Zuverlässigkeitsbasierte Bemessung und Monte Carlo Simulation N2 - Am 19. und 20.11.2024 veranstaltete die BAM und der DGGT AK 2.15 „Zuverlässigkeitsbasierte Methoden in der Geotechnik“ in Zusammenarbeit mit der DGGT-Akademie einen zweitägigen Workshop zur Einführung in die zuverlässigkeitsbasierte Bemessung. Am ersten Tag wurden in einem Short Course die Grundlagen der Zuverlässigkeitsanalyse in der Geotechnik vermittelt, wobei den Teilnehmenden die Möglichkeit geboten wurde, unter Anleitung Aufgaben mit Hilfe geeigneter Software am PC selbstständig zu bearbeiten. In diesem Vortrag wurde die Grundlagen der zuverlässigkeitsbasierten Bemessung und die Monte Carlo Simulation zur Abschätzung der Versagenswahrscheinlichkeit dargestellt. T2 - 2. Workshop des DGGT AK 2.15 „Zuverlässigkeitsbasierte Methoden in der Geotechnik“ CY - Berlin, Germany DA - 19.11.2024 KW - Zuverlässigkeitsanalyse KW - Geotechnik KW - Monte Carlo Simulation PY - 2024 AN - OPUS4-61905 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schneider, Ronald A1 - Schwiersch, Niklas T1 - Betrieb und Planung - Ausgewählte Vorteile von Risikoanalysen im Ingenieur- und Wasserbau N2 - Am 19. und 20.11.2024 veranstaltete die BAM und der DGGT AK 2.15 „Zuverlässigkeitsbasierte Methoden in der Geotechnik“ in Zusammenarbeit mit der DGGT-Akademie einen zweitägigen Workshop zur Einführung in die zuverlässigkeitsbasierte Bemessung. Im Rahmen der Vortragsveranstaltung am zweiten Tag wurden zum einen die unterschiedlichen Sicherheits- und Bemessungsphilosophien nach dem bewährten Teilsicherheitskonzept sowie nach dem zuverlässigkeitsbasierten Konzept vorgestellt. Zum anderen werden verschiedene Anwendungen zuverlässigkeitsbasierter Verfahren aus der Ingenieurpraxis und Wissenschaft präsentiert. In diesem Vortrag wurden aus Sicht des Ingenieur- und Wasserbaus Vorteile von Risikoanalysen u. a. für die Planung von Inspektionszyklen, die Ursachenforschung im Versagensfall und die Konzeption von Hochwasserrisikomanagement-Maßnahmen präsentiert. T2 - 2. Workshop des DGGT AK 2.15 „Zuverlässigkeitsbasierte Methoden in der Geotechnik“ CY - Berlin, Germany DA - 19.11.2024 KW - Risikoanalyse KW - Offshore-Strukturen KW - Hochwasserschutz PY - 2024 AN - OPUS4-61906 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Hille, Falk A1 - Herrmann, Ralf A1 - Schneider, Ronald A1 - Pitters, S. A1 - Wedel, F. A1 - Hindersmann, I. T1 - Developing a guideline for structural health monitoring of road bridges in Germany N2 - In recent years, Structural Health Monitoring (SHM) has become a useful and increasingly widely used tool for supporting lifetime extensions of existing bridges with known structural deficiencies or indications of potentially critical damages or damage processes. At the same time, methods and tools are emerging, which enable monitoring-informed predictive maintenance of new and existing bridges based on digital twins. The monitoring process – starting from the definition of monitoring actions and ending with decisions based on monitoring outcomes – is complex and requires expertise in structural engineering, operation and maintenance of bridges, metrology, and data analytics. To support German road authorities, engineering consultancies, building contractors and other stakeholders of the bridge management, the Federal Highway Research Institute (BASt) has initiated the development of a new guideline for applying SHM as part of the management of road bridges. The guideline will present various use cases and for each identified use case, it will propose a proven monitoring scheme. In addition, the guideline will provide guidance on assessing the benefits of SHM as well as a common approach to managing monitoring data as a systematic basis for integrating monitoring data in the bridge management. This contribution discusses the motivation, objectives, and scope of the guideline, describes its use case centric structure and outlines the proposed data management. T2 - IABMAS 2024 CY - Kopenhagen, Danmark DA - 24.06.2024 KW - Guideline KW - Structural health monitoring KW - Road bridges KW - Infrastructure PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-613947 SN - 978-1-032-77040-6 DO - https://doi.org/10.1201/9781003483755-236 SP - 2009 EP - 2017 PB - CRC Press AN - OPUS4-61394 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Wedel, F. A1 - Pitters, S. A1 - Herrmann, Ralf A1 - Schneider, Ronald A1 - Hille, Falk A1 - Hindersmann, I. T1 - Guideline for the strategic application of monitoring of road bridges in Germany N2 - Engineering structures are an important part of our transport infrastructure. Their failure is associated with high safety risks and economic damage. Ensuring the availability of these constructions and guaranteeing their operational safety are thus important tasks. Currently, maintenance of engineering structures is a reactive process and therefore not yet a predictive process. Every 3 to 6 years, the structures are visually inspected, all damages are documented and a condition grade is assigned to the structure based on the detected damages. Continuous data-providing methods such as monitoring are used only very occasionally. With the help of monitoring, condition data about the structures are continuously collected, which can be used for a better assessment of the structures. On the one hand, this would increase safety of engineering structures, and on the other hand, it makes the shift towards predictive maintenance management based on real-time data and predictions, where the onset of damage is detected before it occurs, possible in the first place. Monitoring plays therefore an important role in the management of the infrastructure. It is a crucial a step towards the digitalisation of our infrastructure and existing processes. Although there are many use cases for monitoring that have already been successfully implemented, monitoring is not yet widely used by German road authorities due to several challenges that were also identified within the scope of the project. Therefore, a guide has been developed in which the current obstacles related to monitoring are identified and possibilities for integrating monitoring into existing processes are offered. To ensure optimal alignment with the needs of road authorities, both an online survey and a workshop have been conducted. The results are summarised in a brochure that is made available to authorities to improve the use of monitoring in Germany. This paper presents the guideline and the brochure. T2 - 10th European Workshop on Structural Health Monitoring (EWSHM 2024) CY - Potsdam, Germany DA - 10.06.2024 KW - Verkehrsinfrastrukturen KW - Engineering Structures KW - Bridges KW - Structural Health Monitoring KW - Guideline PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-612821 UR - https://www.ndt.net/search/docs.php3?id=29582 DO - https://doi.org/10.58286/29582 SN - 1435-4934 VL - 29 IS - 7 SP - 1 EP - 8 PB - NDT.net GmbH & Co. KG CY - Mayen AN - OPUS4-61282 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Herrmann, Ralf A1 - Hille, Falk A1 - Pitters, S. A1 - Ramasetti, Eshwar Kumar A1 - Schneider, Ronald A1 - Wedel, F. A1 - Hindersmann, I. ED - Rogge, Andreas ED - Meng, Birgit T1 - Föderiertes Datenmanagement von Monitoringdaten aus Structural Health Monitoring Anwendungen und daraus gewonnenen Trainingsdaten bei Spannbetonbrücken N2 - Beim Structural Health Monitoring entstehen eine Vielzahl von Daten, Metadaten und Modellen mit hohem Wert für die Beurteilung des Bauwerkszustands und der Prognose von Veränderungen. Kontinuierlich anwachsende Datenbestände müssen nachhaltig geteilt, genutzt und über die Bauwerkslebensdauer archiviert werden. Dabei stellen die Vielfalt der Messaufgaben, die Heterogenität der Daten, die dezentrale Erfassung und z. T. der Umfang eine Herausforderung für die beteiligten Akteure dar. Für den Datentransfer der Monitoringdaten zwischen der Straßenbauverwaltung und den Monitoringausführenden wird ein flexibles Abstimmungsverfahren vorgeschlagen und ein Lösungskonzept für ein föderiertes Datenmanagement skizziert. Eine weitere Herausforderung stellt die bauwerksübergreifende Zusammenstellung von Trainingsdaten für konkrete KI-Anwendungen dar. T2 - 11. Jahrestagung des DAfStb mit 63. Forschungskolloquium der BAM Green Intelligent Building CY - Berlin, Germany DA - 16.10.2024 KW - Structural Health Monitoring PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-612902 SN - 978-3-9818564-7-7 SP - 178 EP - 185 PB - Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) CY - Berlin AN - OPUS4-61290 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Hille, Falk A1 - Herrmann, Ralf A1 - Pitters, S. A1 - Hindersmann, I. A1 - Schneider, Ronald A1 - Wedel, F. ED - Rogge, Andreas ED - Meng, Birgit T1 - Leitfaden für den strategischen Einsatz von Monitoring an Straßenbrücken N2 - Für die Anwendung von Structural Health Monitoring (SHM) im Rahmen des Managements von Straßenbrü-cken wurde zur Unterstützung von Straßenbauverwaltungen, Ingenieurbüros, Bauunternehmen und weiteren Akteuren die Erstellung eines Leitfadens initiiert. Dieser Leitfaden stellt typische Anwendungsfälle für Monito-ring vor und schlägt für diese bewährte Herangehensweisen vor. Darüber hinaus bietet der Leitfaden Empfeh-lungen für Ausschreibung und Vergabe von Monitoringleistungen, eine Anleitung zur Bewertung des wirt-schaftlichen Nutzens von SHM, Hinweise zur optimal einsetzbaren Messtechnik sowie einen Ansatz für das Datenmanagement zur Integration der Monitoringdaten in das Brückenmanagement. T2 - 11. Jahrestagung des DAfStb mit 63. Forschungskolloquium der BAM Green Intelligent Building CY - Berlin, Germany DA - 16.10.2024 KW - Leitfaden KW - Monitoring KW - Straßenbrücke PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-612931 SN - 978-3-9818564-7-7 SP - 186 EP - 191 PB - Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) CY - Berlin AN - OPUS4-61293 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -