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 - 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 - Hille, Falk A1 - Herrmann, Ralf T1 - Structural Health Monitoring am Großen Fallturm der BAM N2 - In diesem Beitrag wird die Structural Health Monitoring Kampagne am Großen Fallturm der BAM vorgestellt. T2 - Seminar "Zerstörungsfreie Prüfung" CY - Online meeting DA - 13.01.2022 KW - Belastungsversuch KW - Großer Fallturm Horstwalde KW - Schwingungsdynamik KW - Modalanalyse PY - 2022 AN - OPUS4-55478 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF 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. T2 - SMAR 2024 - 7th International Conference on Smart Monitoring, Assessment and Rehabilitation of Civil Structures CY - Salerno, Italy DA - 04.09.2024 KW - Machine learning KW - Structural Health Monitoring (SHM) PY - 2024 AN - OPUS4-61375 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Herrmann, Ralf 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, Germany DA - 10.06.2024 KW - Structural Health Monitoring (SHM) KW - SPP100+ KW - Nibelungen Bridge KW - Sensor technology PY - 2024 AN - OPUS4-61284 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Herrmann, Ralf 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 KW - Spannbetonbrücke KW - Datenmanagement KW - Auftraggeber-Daten-Anforderungen (ADA) KW - Bauwerkschäden PY - 2024 AN - OPUS4-61780 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Herrmann, Ralf T1 - SHM system integration and experiments at a high speed railway bridge N2 - The long-term preservation of our infrastructure requires not only intelligent sensor technology and highly developed monitoring procedures, but also innovative digital tools for analyzing, evaluating and utilizing the results. This includes mathematical and, in particular, probabilistic methods for damage detection and tracking as well as for calculating service life and maintenance cycles and data management. The example project Maintal Bridge Gemuenden as part of the AISTEC project shows the workflow for the implementation of structural health monitoring and experimental tests with a train of Deutsche Bahn. The influence lines, as one possible way for damage detection, were measured with a highly accurate GNSS System to locate the trains position when crossing the bridge. The results were compared to measurements from 1987 just before the bridge went in operation. T2 - Structural Health Monitoring Using Statistical Pattern Recognition CY - Berlin, Germany DA - 20.03.2023 KW - SHM KW - Maintal Bridge Gemuenden KW - Load Test KW - Damage Detection KW - Railway PY - 2023 AN - OPUS4-57242 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schneider, Ronald A1 - Herrmann, Ralf T1 - Sensorbasiertes Monitoring der Maintalbrücke Gemünden N2 - Monitoringsysteme erfassen kontinuierlich Bauwerksdaten wie z.B. Bauwerksbeschleunigungen, auf deren Grundlage Bauwerksschäden mit Hilfe von SHM-Methoden quantifiziert werden können. Mit den gewonnenen Informationen über den aktuellen Bauwerkszustand können Vorhersagen des Bauwerkszustandes und der Bauwerkszuverlässigkeit aktualisiert und erforderliche Inspektionen und Instandhaltungsmaßnahmen vorausschauend geplant werden. Im BMBF-Forschungsvorhaben AISTEC entwickeln der Fachbereich 7.2 „Ingenieurbau“ innovative Monitoringverfahren zur Systemidentifikation und automatischen Detektion, Lokalisierung und Quantifizierung von Schäden an Infrastrukturbauwerken anhand von gemessenen dynamischen und statischen Bauwerksdaten. Im Rahmen dieses Projektes werden die Verfahren an der Maintalbrücke bei Gemünden angewendet, welche Teil der ICE-Strecke Hannover-Würzburg ist. In diesem Vortrag wird das für die Maintalbrücke Gemünden geplante und umgesetzte Monitoingsystem vorgestellt. T2 - 4. Verbundtreffen AISTEC CY - Weimar, Germany DA - 24.09.2020 KW - Zivile Sicherheit KW - Brücken KW - Structural Health Monitoring PY - 2020 AN - OPUS4-51333 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Herrmann, Ralf T1 - Vorstellung des Bauwerksmonitoring der Maintalbrücke Gemünden im Vorhaben AISTEC N2 - Im Abteilungsseminar wird der aktuelle Umsetzungsstand des Bauwerksmonitorings an der Maintalbrücke Gemünden vorgestellt, sowie die nächsten Schritte zur Systemintegration von Konzepten an Realbauwerken. T2 - Abteilungs-Vortragsseminar Abteilung 7. Bauwerkssicherheit CY - Online meeting DA - 03.03.2021 KW - Structural Health Monitoring KW - Maintalbrücke Gemünden KW - Bauwerksüberwachung KW - Datenmanagement PY - 2021 AN - OPUS4-52221 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Herrmann, Ralf T1 - AISTEC 5. Verbundtreffen - Messfahrt auf der Maintalbrücke Gemünden N2 - Der Vortrag stellt die Durchführung und die ersten Ergebnisse der Belastungsfahrten der BAM im Rahmen des AISTEC Projekts an der Maintalbrücke am 19.05. und 20.05.2021 vor. Es wurden Tragwerksreaktionen des Bauwerks mit dem installierten Dauermonitoringsystem und insbesondere dem Betongelenk mit zusätzlich installierter Sensorik aufgezeichnet. Für die Ermittlung der Lastposition wurden mehrere Verfahren eingesetzt und verglichen. T2 - AISTEC 5. Verbundtreffen CY - Online meeting DA - 24.06.2021 KW - AISTEC KW - Structural Health Monitoring KW - Einflusslinie KW - Messfahrt KW - Belastungszug PY - 2021 AN - OPUS4-52927 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Herrmann, Ralf T1 - Introduction and Current Research in Wind Energy N2 - The EERA Wind is a Joint Program for coordination of research in wind energy. In the subprogram SP7 "Structures, materials and components" BAM introduces its current research topics in the field of on- and offshore wind energy and structural health monitoring. T2 - EERA Joint Program Wind: SP7 WORKSHOP on Structures, Materials and Components CY - Amsterdam, Niederlande DA - 24.09.2019 KW - Offshore KW - Wind energy KW - EERA Joint Program PY - 2019 AN - OPUS4-49203 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Herrmann, Ralf T1 - Vibration Analysis of Structures using a Drone (UAV) based Mobile Sensing Platform N2 - The identification of the dynamic behavior of structures, like bridges and towers, is relevant to address multiple issues. In many cases the dynamic parameters should be acquired only once or at a frequency that doesn’t justify the installation of distinct vibration sensors for a long-term monitoring. To identify modal frequencies of a structure, a drone based mobile sensing platform has been implemented. This sensing platform measures the relative displacement be-tween the structure and the drone, which also shows a strong dynamic behavior under wind tur-bulences. By regarding the dynamic model of the drone and additional measurements at the dis-tance sensor the absolute movement of the structure can be estimated based on the measured relative distance. This time domain data is a suitable input for various operational modal analysis algorithms. The system has been used to identify the dynamic properties of test and real structure, like a 1.5 MW wind turbine tower. T2 - 5th International Conference on Smart Monitoring, Assessment and Rehabilitation of Civil Structures (SMAR 2019) CY - Potsdam, Germany DA - 27.08.2019 KW - Modal Analysis KW - Drone KW - Vibration KW - Wind Turbines KW - Bridges PY - 2019 AN - OPUS4-49205 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -