TY - CONF A1 - Herrmann, Ralf T1 - Implementing a Structural Health Monitoring System using Digital Models of the BAM Large Drop Test Facility N2 - At the Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) full scale specimens for nuclear transport and storage containers (casks) are tested for their structural integrity in a series of drop tests on the Test Site Technical Safety in Horstwalde, 50 km south of Berlin. These drop tests cause a major stress not only on the casks, but also on the steel tower structure of the test facility, itself. The load pattern makes the structure very interesting for detailed investigation. The focus of the monitoring lies on the bolted joints of the flange connections that are a typical connection for cylindrical elements if welding is technical or economical unfavorable. The definition of the monitoring takes was done by investigating the existing documents and inspection results accompanied by building an initial digital representation of the structure, consisting of two finite element (FE) models and a geometrical 3D point cloud representation. As a first step the structures behavior during static and dynamic loading was analyzed using measurement data and an updated numerical FE Model. The idea behind is to use models for a digital planning and operation/evaluation of the structural health monitoring. A static FE simulation and a dynamic FE simulation are generated, to investigate how the structure behaves under the load conditions. T2 - XI International Conference on Structural Dynamics (EuroDyn 2020) CY - Online meeting DA - 23.11.2020 KW - Structural Health Monitoring KW - System Identification KW - Digital Twin KW - Point Cloud KW - Drop Test PY - 2020 AN - OPUS4-51734 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Titscher, Thomas A1 - van Dijk, T. A1 - Kadoke, Daniel A1 - Robens-Radermacher, Annika A1 - Herrmann, Ralf A1 - Unger, Jörg F. T1 - Bayesian model calibration and damage detection for a digital twin of a bridge demonstrator N2 - Using digital twins for decision making is a very promising concept which combines simulation models with corresponding experimental sensor data in order to support maintenance decisions or to investigate the reliability. The quality of the prognosis strongly depends on both the data quality and the quality of the digital twin. The latter comprises both the modeling assumptions as well as the correct parameters of these models. This article discusses the challenges when applying this concept to realmeasurement data for a demonstrator bridge in the lab, including the data management, the iterative development of the simulation model as well as the identification/updating procedure using Bayesian inference with a potentially large number of parameters. The investigated scenarios include both the iterative identification of the structural model parameters as well as scenarios related to a damage identification. In addition, the article aims at providing all models and data in a reproducibleway such that other researcher can use this setup to validate their methodologies. KW - Damage detection KW - Finite element analysis KW - Load identification KW - Model updating KW - Estimation KW - System identification KW - Variational Bayesian statistics PY - 2023 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-574496 DO - https://doi.org/10.1002/eng2.12669 SN - 2577-8196 SP - 1 EP - 27 PB - Wiley CY - Hoboken, NJ AN - OPUS4-57449 LA - eng 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 - CONF A1 - Thiele, Marc A1 - Herrmann, Ralf A1 - Degener, Sebastian A1 - Pirskawetz, Stephan A1 - Loewe, Anna ED - Rogge, Andreas ED - Meng, Birgit T1 - Monitoring an Türmen von Onshore Windenergieanlagen in Betonbauweise im Hinblick auf Ermüdung N2 - Der Beitrag stellt das Messkonzept sowie dessen Umsetzung für ein umfassendes Monitoringsystem an einer onshore Windenergieanlage mit einem Hybridturm vor. Dieses ist Bestandteil des Forschungsvorhabens Win-ConFat – Structure, welches neben der Validierung geeigneter Sensorik auch die Bewertung des Zustands und der möglichen Restlebensdauer der ermüdungsbeanspruchten Betonstruktur zum Ziel hat. Neben dem Monitoringsystem werden erste Messergebnisse aus den Betriebsdaten sowie vom Verhalten der Turmstruktur vorgestellt. T2 - 11. Jahrestagung des DAfStb mit 63. Forschungskolloquium der BAM Green Intelligent Building CY - Berlin, Germany DA - 16.10.2024 KW - Monitoring KW - Windenergieanlage und Hybridturm KW - Ermüdung KW - WinConFat – Structure PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-613276 SN - 978-3-9818564-7-7 SP - 286 EP - 293 PB - Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) CY - Berlin AN - OPUS4-61327 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Bartels, Jan-Hauke A1 - Xu, Ronghua A1 - Kang, Chongjie A1 - Herrmann, Ralf A1 - Marx, Steffen T1 - Experimental Investigation on the Transfer Behavior and Environmental Influences of Low-Noise Integrated Electronic Piezoelectric Acceleration Sensors N2 - Acceleration sensors are vital for assessing engineering structures by measuring properties like natural frequencies. In practice, engineering structures often have low natural frequencies and face harsh environmental conditions. Understanding sensor behavior on such structures is crucial for reliable masurements. The research focus is on understanding the behavior of acceleration sensors in harsh environmental conditions within the low-frequency acceleration range. The main question is how to distinguish sensor behavior from structural influences to minimize errors in assessing engineering structure conditions. To investigate this, the sensors are tested using a long-stroke calibration unit under varying temperature and humidity conditions. Additionally, a mini-monitoring system configured with four IEPE sensors is applied to a small-scale support structure within a climate chamber. For the evaluation, a signal-energy approach is employed to distinguish sensor behavior from structural behavior. The findings show that IEPE sensors display temperature-dependent nonlinear transmission behavior within the low-frequency acceleration range, with humidity having negligible impact. To ensure accurate engineering structure assessment, it is crucial to separate sensor behavior from structural influences using signal energy in the time domain. This study underscores the need to compensate for systematic effects, preventing the underestimation of vibration energy at low temperatures and overestimation at higher temperatures when using IEPE sensors for engineering structure monitoring. KW - Acceleration sensors KW - Environmental influence KW - IEPE KW - Structural Health Monitoring KW - Low-frequency shaker PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-594623 UR - https://www.mdpi.com/2673-8244/4/1/4/ DO - https://doi.org/10.3390/metrology4010004 SN - 2673-8244 VL - 4 IS - 1 SP - 46 EP - 65 PB - MDPI CY - Basel AN - OPUS4-59462 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 - Pirskawetz, Stephan A1 - Thiele, Marc A1 - Löhr, Manuel A1 - Loewe, Anna A1 - Degener, Sebastian A1 - Herrmann, Ralf T1 - Acoustic emission for monitoring of fatigue damage in concrete elements of wind turbine towers N2 - Wind energy has become an important player in the energy transition in Germany. Towers of onshore wind turbines are often designed as hybrid structures: the lower part is made of prestressed concrete whereas the upper part is made of steel tubes. The tall structures are permanently subjected to cyclic loads. A research project of BAM as part of the joint project WinConFat - Structure focusses on the evelopment of techniques to monitor fatigue damage evolution in the concrete part. Results of a previous project show that a combination of ultrasonic and acoustic emission testing can give an indication for critical conditions near the end of the fatigue life of the concrete. In the ongoing project acoustic emission sensors have been installed at the base and at the transition piece between concrete and steel of a hybrid wind turbine tower. Beside of acoustic emission measurement the sensor spacing allows for measuring the concrete ultrasonic velocity along the circumference in both levels. Additional measurements like strain, temperature, inclination, or acceleration allow for comparison of environmental loads and change of acoustic properties of the concrete. The paper focusses on first acoustic measurements recorded since December 2023 in comparison to operating data of the wind turbine. T2 - EWGAE2024: 36th Conference of the European Working Group on Acoustic Emission CY - Potsdam, Germany DA - 18.09.2024 KW - Concrete fatigue monitoring KW - Acoustic emission KW - Ultrasound KW - Hybrid wind turbine tower PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-612197 DO - https://doi.org/10.58286/30234 SN - 1435-4934 VL - 29 IS - 10 SP - 1 EP - 9 AN - OPUS4-61219 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 - TY - JOUR A1 - Herrmann, Ralf A1 - Hille, Falk A1 - Munsch, Sarah Mandy A1 - Telong, Melissa A1 - Unger, Jörg F. A1 - Andrés Arcones, Daniel A1 - Pirskawetz, Stephan T1 - 63. DAfStb-Forschungskolloquium in der BAM - Themenblock 4: Digitalisierung im Bauwesen N2 - Die Digitalisierung hat sich in vielen Bereichen des Bauwesens durchgesetzt. So sind Planung und Entwurf selbst kleinerer Bauvorhaben heute vollständig digitalisiert. Auch das Monitoring von Bestandsbauwerken ist ohne digitale Datenerfassung, -verarbeitung und -speicherung nicht denkbar. Trotzdem sind Fragen hinsichtlich der strukturierten Speicherung und künftigen Nutzung von Daten noch offen. Einige Aspekte der Digitalisierung wurden im Rahmen des 63. DAfStb-Forschungskolloquiums (Tagungsband: DOI 10.26272/opus4-61338) in Vorträgen und Veröffentlichungen aufgegriffen und werden im Folgenden zusammengefasst. T2 - 11. Jahrestagung des DAfStb mit 63. Forschungskolloquium der BAM Green Intelligent Building CY - Berlin, Germany DA - 16.10.2024 KW - Digitalisierung KW - Infrastruktur KW - Structural Health Monitoring KW - Digitaler Zwilling PY - 2025 SN - 0005-9846 VL - 75 IS - 4 SP - 136 EP - 138 PB - concrete content UG CY - Schermbeck AN - OPUS4-63070 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Bartels, Jan-Hauke A1 - Gündogdu, Berk A1 - Herrmann, Ralf A1 - Marx, Steffen T1 - Beschleunigungssensoren zur Zustandsüberwachung von Ingenieurbauwerken unter Einfluss von Umweltfaktoren bei tiefen Frequenzen T1 - Acceleration sensors for structural health monitoring of engineering structures under the influence of environmental factors at low frequencies N2 - Structural Health Monitoring (SHM) wird zunehmend zur kontinuierlichen Zustandsbewertung von Ingenieurbauwerken eingesetzt. Wichtige Bewertungsparameter sind globale Systemeigenschaften, wie z. B. Eigenfrequenzen, zu deren Bestimmung Beschleunigungssensoren eingesetzt werden. Häufig werden sog. MEMS-Sensoren (Micro Electro Mechanical Systems) verwendet, die jedoch ein hohes Rauschniveau aufweisen. Alternativ können rauschärmere IEPE-Sensoren (Integrated Electronics Piezo Electric) eingesetzt werden, die auch bei geringster Strukturanregung Schwingungen zuverlässig erfassen. Ferner besteht das Problem, dass Änderungen der Eigenfrequenzen infolge Bauwerksschädigung schwer von Änderungen der Eigenfrequenzen infolge Umwelteinflüssen zu unterscheiden sind. Letztere verändern die Eigenschaften der Struktur und die des Messsystems. Um Umwelteinflüsse auf das Messsystem im Anwendungsgebiet Ingenieurbau zu untersuchen, wurden IEPE-Beschleunigungsaufnehmer hinsichtlich ihres Übertragungsverhaltens im niederfrequenten Beschleunigungsbereich analysiert. Es zeigt sich, dass das Verhalten nicht nur frequenz-, sondern auch temperaturabhängig ist, während die Luftfeuchte keinen Einfluss hat. Diese für das Bauwerk unbedenklichen Einflüsse müssen für eine robuste Zustandsüberwachung kompensiert werden. Für die Anwendung im Ingenieurbau werden IEPE-Sensoren empfohlen, da sie ein hohes Signal-zu-Rausch-Verhältnis aufweisen und niederfrequente Bauwerksschwingungen zuverlässig erfassen. N2 - Acceleration sensors for structural health monitoring of engineering structures under the influence of environmental factors at low frequencies. Structural health monitoring (SHM) is increasingly used to continuously assess the condition of engineering structures. Important assessment parameters are global system properties, such as eigenfrequency, which are measured by accelerometers. Micro-electro-mechanical systems (MEMS) sensors are often used, but have a high noise level. Alternatively, low-noise IEPE (integrated electronics piezo electric) sensors can be used, which reliably detect vibrations even with the slightest structural excitation. Another problem is that changes in eigenfrequency due to structural damage are difficult to distinguish from changes in eigenfrequency due to environmental effects. The latter change the properties of both the structure and the measurement system. In order to investigate environmental effects on the measurement system in the field of civil engineering, IEPE accelerometers have been analyzed for their transmission behavior in the low-frequency acceleration range. It was found that the behavior is not only frequency dependent, but also temperature dependent, while humidity has no influence. These nonstructural effects must be compensated for to ensure robust condition monitoring. IEPE sensors are recommended for civil engineering applications because of their high signal-to-noise ratio and ability to reliably detect low-frequency structural vibrations. KW - Beschleunigungssensoren KW - Kalibrierung KW - Structural Health Monitoring KW - Umwelteinflüsse KW - Übertragungsverhalten KW - acceleration sensors KW - calibration KW - environmental influences KW - transmission behavior PY - 2024 DO - https://doi.org/10.1002/bate.202300056 SN - 1437-0999 SN - 0932-8351 VL - 101 IS - 10 SP - 1 EP - 11 PB - Ernst & Sohn CY - Berlin AN - OPUS4-60772 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Schneider, Ronald A1 - Simon, Patrick A1 - Herrmann, Ralf A1 - Hille, Falk A1 - Baeßler, Matthias T1 - Bestandteile Digitaler Zwillinge im Erhaltungsmanagement von Verkehrsbrücken T1 - Components of digital twins in the operation and maintenance management of traffic bridges N2 - Digitale Zwillinge werden zukünftig ein integraler Bestandteil des Erhaltungsmanagements von Verkehrsbrücken sein. In diesem Beitrag wird argumentiert, dass sie nicht nur als digitale Abbilder physikalischer Bauwerke verstanden werden sollten, sondern als eine umfassende digitale Methode, die durch die Integration von Datenerfassung, Erhaltungsmaßnahmen, Datenmanagement, Bauwerksbewertung und Entscheidungsunterstützung die Bauwerksüberwachung und ‐erhaltung verbessert. In diesem Zusammenhang wird betont, dass der Übergang von der reaktiven zur prädiktiven Erhaltung durch den Einsatz von Digitalen Zwillingen nur dann realisierbar ist, wenn neben den erforderlichen diagnostischen und prognostischen Zustandsanalysen auch Methoden zur Optimierung von Entscheidungen über Datenerfassung und Erhaltungsmaßnahmen implementiert werden. Zur Veranschaulichung der Diskussion werden in diesem Beitrag exemplarisch zwei Bestandteile eines Digitalen Zwillings für das Erhaltungsmanagement von Verkehrsbrücken am Beispiel einer Eisenbahnbrücke demonstriert. Dabei wird zum einen gezeigt, wie Monitoringdaten mittels eines Datenmanagementsystems strukturiert verwaltet und für angeknüpfte Analysen bereitgestellt werden. Zum anderen erfolgt im Rahmen einer bauwerksspezifischen Einwirkungsermittlung eine Zugidentifikation anhand von gemessenen Schwellenschwingungen. N2 - Digital twins will become an integral part of the operation and maintenance management of traffic bridges in the future. This paper argues that they should not only be understood as digital representations of physical structures but as a digital methodology that enhances the operation and maintenance of bridges through the integration of data collection, maintenance actions, data management, structural assessment, and decision support. In this context, it is emphasized that the transition from reactive to predictive maintenance using digital twins can only be achieved if, in addition to the necessary diagnostic and prognostic condition analyses, methods for optimizing decisions on data collection and maintenance actions are also implemented. To illustrate this discussion, two key components of a digital twin for the operation and maintenance management of traffic bridges are demonstrated using a railway bridge as an example. First, it is shown how monitoring data can be systematically managed and made available for subsequent analyses through a data management system. Second, train identification based on measured sleeper vibrations is conducted as part of an object-specific load assessment. KW - Digitale Zwillinge KW - Erhaltung KW - Inspektion KW - Monitoring KW - Brücken PY - 2025 DO - https://doi.org/10.1002/bate.202400101 SN - 1437-0999 SP - 1 EP - 11 PB - Ernst & Sohn CY - Berlin AN - OPUS4-62837 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Simon, Patrick A1 - Helmrich, M. A1 - Herrmann, Ralf A1 - Schneider, Ronald A1 - Baeßler, Matthias A1 - Lorelli, S. A1 - Morgenthal, G. T1 - Maintalbrücke Gemünden: Bauwerksmonitoring und -identifikation aus einem Guss T1 - Maintalbrücke Gemünden – Integrated structural health monitoring and UAS diagnostics N2 - Die Infrastruktursysteme der Industriestaaten erfordern heute und in Zukunft ein effizientes Management bei alternder Bausubstanz, steigenden Lasten und gleichbleibend hohem Sicherheitsniveau. Digitale Technologien bieten ein großes Potenzial zur Bewältigung der aktuellen und künftigen Herausforderungen im Infrastrukturmanagement. Im BMBF-geförderten Projekt Bewertung alternder Infrastrukturbauwerke mit digitalen Technologien (AISTEC) wird untersucht, wie unterschiedliche Technologien und deren Verknüpfung gewinnbringend eingesetzt werden können. Am Beispiel der Maintalbrücke Gemünden werden ein sensorbasiertes Bauwerksmonitoring, bildbasierte Inspektion mit durch Kameras ausgestatteten Drohnen (UAS) und die Verknüpfung digitaler Bauwerksmodelle umgesetzt. Die aufgenommenen Bilder dienen u. a. als Grundlage für spätere visuelle Anomaliedetektionen und eine 3D-Rekonstruktion, welche wiederum für die Kalibrierung und Aktualisierung digitaler Tragwerksmodelle genutzt werden. Kontinuierlich erfasste Sensordaten werden ebenfalls zur Kalibrierung und Aktualisierung der Tragwerksmodelle herangezogen. Diese Modelle werden als Grundlage für Anomaliedetektionen und perspektivisch zur Umsetzung von Konzepten der prädiktiven Instandhaltung verwendet. Belastungsfahrten und historische Daten dienen in diesem Beitrag der Validierung von kalibrierten Tragwerksmodellen. N2 - Infrastructure systems of industrialised countries today and in the future require efficient management with an ageing stock, increasing loads while simultaneously maintaining a high level of safety. Digital technologies offer great potential for the current and future challenges in infrastructure management. The BMBF-funded project AISTEC is investigating how the individual technologies and their interconnection can be used beneficially. With the Maintalbrücke in Gemünden as an exemplary application, sensor-based structural monitoring, image-based inspection using unmanned aircraft systems (UAS) equipped with cameras and the integration of digital structural models are being implemented. The recorded images serve, among others, as basis for subsequent anomaly detection and a 3D reconstruction, which in turn are used for updating digital structural models. Continuously recorded sensor data is used to update the parameters of the structural models, which in turn provide the basis for predictive maintenance. Load tests are used to validate the models. KW - Bauwerksüberwachung KW - Strukturmonitoring KW - Structural Health Monitoring KW - Modell-Update KW - UAS KW - Belastungstest KW - Structural system identification KW - Structural health monitoring KW - Model update KW - UAS KW - Load tests PY - 2022 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-554924 DO - https://doi.org/10.1002/bate.202100102 SN - 0932-8351 VL - 99 IS - 3 SP - 163 EP - 172 PB - Ernst & Sohn CY - Berlin AN - OPUS4-55492 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Schneider, Ronald A1 - Simon, Patrick A1 - Hille, Falk A1 - Herrmann, Ralf A1 - Baeßler, Matthias T1 - Vibration-based system identification of a large steel box girder bridge N2 - The Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) collaborates with TNO to develop a software framework for automated calibration of structural models based on monitoring data. The ultimate goal is to include such models in the asset management process of engineering structures. As a basis for developing the framework, a multi-span road bridge consisting of ten simply supported steel box girders was selected as a test case. Our group measured output-only vibration data from one box girder under ambient conditions. From the data, we determined eigenfrequencies and mode shapes. In parallel, we developed a preliminary structural model of the box girder for the purpose of predicting its modal properties. In this contribution, we provide an overview of the measurement campaign, the operational modal analysis, the structural modeling and qualitatively compare the identified with the predicted modes. As an outlook, we discuss the further steps in the calibration process and future applications of the calibrated model. T2 - XII International Conference on Structural Dynamics (EURODYN 2023) CY - Delft, The Netherlands DA - 02.07.2023 KW - Verkehrsinfrastukturen KW - SHM KW - Model updating KW - System identification KW - Operational modal analysis PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-605041 DO - https://doi.org/10.1088/1742-6596/2647/18/182039 SN - 1742-6596 VL - 2647 IS - 18 SP - 1 EP - 9 PB - IOP Publishing CY - Bristol AN - OPUS4-60504 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Herrmann, Ralf A1 - Ramasetti, Eshwar Kumar A1 - Degener, Sebastian A1 - Hille, Falk A1 - Baeßler, Matthias T1 - A living lab for Structural Health Monitoring at the Nibelungen Bridge Worms for Transfer Learning of Structural Dynamics N2 - The Nibelungen Bridge in Worms, Germany has been selected as a national demonstration structure for advanced non-destructive testing (NDT) and structural health monitoring concepts to extend the lifetime of civil structures and to optimize O&M actions. Parts of the research that involves this bridge as a demonstrator belong to the focus area program SPP100+. In this program, the bridges SHM System has been extended and combined with an additional setup of vibration sensors. The used digital smart sensor with pre-processing functions, the arrangement of the sensors at the structure and additional edge computing capability allows the investigation of transfer learning and other methods directly into the real structure. The living lab with seven triaxial accelerometers can be reconfigured in real-time and adjusted to the needs of AI models for classification. The comparison with the existing conventional SHM sensors has been made possible by hardware synchronization to the existing SHM System and collocating sensors at similar positions, so that a hardware exchange can be an investigated use-case for the transfer learning. During idle times, the system collects vibration data like a conventional SHM system. T2 - 10th European Workshop on Structural Health Monitoring (EWSHM 2024) CY - Potsdam DA - 10.06.2024 KW - Nibelungen Bridge KW - Living Lab KW - Transfer Learning KW - Transfer Structures KW - Modal Analysis PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-612810 UR - https://www.ndt.net/search/docs.php3?id=29853 DO - https://doi.org/10.58286/29853 SN - 1435-4934 VL - 29 IS - 7 SP - 1 EP - 8 PB - NDT.net GmbH & Co. KG CY - Mayen AN - OPUS4-61281 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Ramasetti, Eshwar Kumar A1 - Herrmann, Ralf A1 - Degener, Sebastian A1 - Baeßler, Matthias T1 - Development of generic AI models to predict the movement of vehicles on bridges N2 - For civil, mechanical, and aerospace structures to extend operation times and to remain in service, structural health monitoring (SHM) is vital. SHM is a method to examining and monitoring the dynamic behavior of essential constructions. Because of its versatility in detecting unfavorable structural changes and enhancing structural dependability and life cycle management, it has been extensively used in many engineering domains, especially in civil bridges. Due to the recent technical developments in sensors, high-speed internet, and cloud computing, data-driven approaches to structural health monitoring are gaining appeal. Since artificial intelligence (AI), especially in SHM, was introduced into civil engineering, these modern and promising methods have attracted significant research attention. In this work, a large dataset of acceleration time series using digital sensors was collected by installing a structural health monitoring (SHM) system on Nibelungen Bridge located in Worms, Germany. In this paper, a deep learning model is developed for accurate classification of different types of vehicle movement on the bridge from the data obtained from accelerometers. The neural network is trained with key features extracted from the acceleration dataset and classification accuracy of 98 % was achieved. KW - Structural Health Monitoring KW - Artifical Intelligence KW - Machine Learning KW - Nibelungen Bridge PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-620289 DO - https://doi.org/10.1016/j.prostr.2024.09.307 VL - 64 SP - 557 EP - 564 PB - Elsevier B.V. AN - OPUS4-62028 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Herrmann, Ralf T1 - Managing Structural Health Monitoring with the Research Data Management Platform BAM Data Store N2 - Structural Health Monitoring (SHM) is an interdisciplinary challenge involving the assessment and prediction of the condition of civil structures, such as bridges, based on measurements and models. This presentation provides insight into how the BAM Data Store is used to represent a SHM project including the metadata and the monitoring data, itself. It describes the structure of the core elements of a typical SHM and introduces metadata profiles. This enables linking objects within the BAM Data Store to create a hierarchical structure. N2 - Structural Health Monitoring (SHM) ist eine interdisziplinäre Aufgabe bei der es um die Bewertung und Zustandsprognose von Bauwerken, wie z. B. Brücken, auf der Grundlage von Messungen und Modellen geht. Die Präsentation gibt einen Einblick in die Verwendung des BAM Data Stores zur Abbildung eines SHM Projekts zum Datenmanagement aller relevanten Metadaten und der Monitoringdaten selbst. Es werden die Struktur der Kernelemente eines typischen SHM beschrieben und Metadatenprofile für diese vorgestellt. Im BAM Data Store werden damit die strukturierte Verknüpfung von Objekten ermöglicht, um eine hierarchische Struktur zu erzeugen. T2 - Data Store Days 2025 CY - Berlin, Germany DA - 09.04.2025 KW - Structural Health Monitoring (SHM) KW - BAM Data Store KW - Verkehrsinfrastrukturen PY - 2025 AN - OPUS4-62942 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Baeßler, Matthias A1 - Herrmann, Ralf A1 - Hille, Falk A1 - Wille, Frank T1 - Dynamisches Verhalten und Überwachung des Großen Fallturms der BAM in Horstwalde N2 - Falltürme sind Bauwerke, die als Versuchsanlagen sehr speziellen, impulsartigen Belastungen ausgesetzt sind. Am Fallturm auf dem Testgelände Technische Sicherheit (TTS) der BAM wurde bei Routineinspektionen eine Abnahme der strukturellen Integrität in Form von Vorspannungsverlusten in den Bolzen der Stahlverbindungen festgestellt. Um ein Verständnis für die zugrundeliegenden Trag- und Schädigungsmechanismen zu erlangen, wurde ein umfassendes Structural Health Monitoring (SHM) System geplant und am Bauwerk installiert unter Nutzung von digitalen Bauwerksmodellen. Für die Auslegung des Überwachungssystems, insbesondere aber zur Unterstützung der Untersuchung des Schädigungsprozesses, wurden Finite-Elemente-Modelle erstellt. Um sicherzustellen, dass die FE-Modelle das reale Tragwerksverhalten mit ausreichender Genauigkeit abbilden, mussten sie jedoch in Bezug auf die gemessenen Antworten des Tragwerks kalibriert werden. Der vorliegende Beitrag beschreibt experimentelle und numerische Untersuchungen zur Identifizierung des strukturellen Systems des Stahlrohrgitterturms in Vorbereitung einer Überwachungskampagne. Die Auswertung von gemessenen Schwingungen unter ambienter Anregung ermöglichte die Identifizierung der Eigenfrequenzen mehrerer globaler Schwingungsmoden des Fallturms. Zur Modellvalidierung wurde zunächst eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt, um die Parameter mit dem größten Einfluss zu ermitteln. Anschließend wurde ein evolutionärer Algorithmus (EA) zur Optimierung nach dem Prinzip der Minimierung der Differenzen zwischen gemessenen und simulierten charakteristischen Antworten eingesetzt. Das aktualisierte Modell wurde schließlich an der dynamischen Reaktion der Turmstruktur infolge einer realen Falltest-induzierten Stoßbelastung validiert. Die Ergebnisse zeigten eine gute Übereinstimmung zwischen numerischen und experimentellen Ergebnissen. N2 - Drop test towers are structures subjected to very specific dynamic loadings. At the drop test tower at the Test Site Technical Safety (TTS) of BAM routine inspections revealed a decline of structural integrity in form of loss of pretension in bolts of structural steel connections. To get an understanding about the underlying damage mechanisms as well as to assure the structural safety in operation, a multifaceted Structural Health Monitoring (SHM) system was planned and installed at the structure with the help of digital models. For planning the monitoring system but especially for supporting the investigation of the damaging process finite element models are deployed. Though, to ensure the capability of the FE model to reproduce the real structural behavior in sufficient accuracy, it needs to be calibrated in respect to measured responses of the structure. The present contribution describes experimental and numerical investigations to identify the structural system of the steel tube lattice tower in preparation of the monitoring campaign. An ambient vibration test allowed the identification of the natural frequencies of several global vibrational modes of the drop test tower. For model updating first a sensitivity analysis is applied to identify the most influencing parameter. In succession a genetic algorithm was applied for optimization in the sense of minimization of the difference between measured and simulated characteristic responses. The updated model is finally validated on the dynamic response of the tower structure to a real drop test induced impact loading. The results showed a good agreement between numerical and experimental results though the robustness of the simulation should be improved by more sophisticated numerical modelling. T2 - 7. VDI-Fachtagung Baudynamik CY - Würzburg, Germany DA - 27.04.2022 KW - Großer Fallturm Horstwalde KW - Structural Health Monitoring KW - Belastungsversuch KW - Modalanalyse KW - Schwingungsdynamik KW - Finite Elemente Simulation PY - 2022 SN - 978-3-18-092379-6 SN - 978-3-18-102379-2 DO - https://doi.org/10.51202/9783181023792-265 SN - 0083-5560 VL - 2379 SP - 265 EP - 284 PB - VDI-Verlag CY - Düsseldorf AN - OPUS4-55472 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Herrmann, Ralf T1 - Datenmanagement und –analyse von kontinuierlichen Datenströmen bei Offshore Windparks N2 - 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. T2 - Messen im Bauwesen CY - Berlin, Germany DA - 13.11.2018 KW - Datenmanagement KW - Big Data KW - Windenergie KW - Monitoring PY - 2018 AN - OPUS4-46916 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Herrmann, Ralf A1 - Rabe, J. A1 - Marx, S. ED - Baeßler, Matthias ED - Möller, G. ED - Rogge, Andreas ED - Schiefelbein, N. T1 - Datenmanagement und –analyse von kontinuierlichen Datenströmen bei Offshore Windparks N2 - 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. T2 - Messen im Bauwesen 2018 CY - Berlin, Germany DA - 13.11.2018 KW - Datenmanagement KW - Big Data KW - Windenergie PY - 2018 SN - 978-3-9818564-1-5 VL - 2018/1 SP - 89 EP - 98 PB - Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) CY - Berlin AN - OPUS4-46918 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -