TY - CONF A1 - Villani, P. A1 - Unger, Jörg F. A1 - Weiser, M. T1 - Adaptive Gaussian process regression for Bayesian inverse problems N2 - We introduce a novel adaptive Gaussian Process Regression (GPR) methodology for efficient construction of surrogate models for Bayesian inverse problems with expensive forward model evaluations. An adaptive design strategy focuses on optimizing both the positioning and simulation accuracy of training data in order to reduce the computational cost of simulating training data without compromising the fidelity of the posterior distributions of parameters. The method interleaves a goal-oriented active learning algorithm selecting evaluation points and tolerances based on the expected impact on the Kullback-Leibler divergence of surrogated and true posterior with a Markov Chain Monte Carlo sampling of the posterior. The performance benefit of the adaptive approach is demonstrated for two simple test problems. T2 - Algoritmy 2024 - Central-European Conference on Scientific Computing CY - Vysoké Tatry, Slovakia DA - 15.03.2024 KW - Gaussian process regression KW - Bayesian inverse problems KW - Surrogate models KW - Parameter identification KW - Active learning PY - 2024 SP - 1 EP - 10 PB - Slovak University of Technology CY - Bratislava AN - OPUS4-60738 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Unger, Jörg F. A1 - Tamsen, Erik A1 - Agrawal, A. A1 - Koutsourelakis, P.-S. ED - Rogge, Andreas ED - Meng, Birgit T1 - Von Messdaten zum optimierten Bauteil durch Kombination von Material- und Strukturdesign N2 - Die Entwicklung eines optimierten Designs für Bauwerke erfordert die Berücksichtigung sowohl des Materials als auch des Strukturdesigns. Ziel des Beitrages ist die Vorstellung eines Designprinzips basierend auf automatisierten Workflows, das am Beispiel eines Biegebalkendesign zur Reduzierung des Treibhauspotenzials vorgestellt wird. Eine ganzheitliche Optimierung berücksichtigt Material- und Strukturdesign. Es werden physikalische Modelle mit Ansätzen aus dem maschinellen Lernen kombiniert, die mit experimentellen Daten kalibriert bzw. trainiert werden. Eine besondere Bedeutung hat dabei die Berücksichtigung von Unsicherheiten. T2 - 11. Jahrestagung des DAfStb mit 63. Forschungskolloquium der BAM Green Intelligent Building CY - Berlin, Germany DA - 16.10.2024 KW - Materialdesign KW - Strukturdesign PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-613003 SN - 978-3-9818564-7-7 SP - 209 EP - 217 PB - Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) CY - Berlin AN - OPUS4-61300 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Unger, Jörg F. A1 - Robens-Radermacher, Annika A1 - Tamsen, Erik T1 - Data provenance - from experimental data to trustworthy simulation models and standards N2 - FAIR (findable, accessible, interoperable and reusable) data usage is one of the main principals that many of the research and funding organizations include in their strategic plans, which means that following the main principals of FAIR data is required in many research projects. The definition of data being FAIR is very general, and when implementing that for a specific application or project or even setting a standardized procedure within a working group, a company or a research community, many challenges arise. In this contribution, an overview about our experience with different methods, tools and procedures is outlined. We begin with a motivation on potential use cases for the applications of FAIR data with increasing complexity starting from a reproducible research paper over collaborative projects with multiple participants such as Round-Robin tests up to data-based models within standardization codes, applications in machine learning or parameter estimation of physics-based simulation models. In a second part, different options for structuring the data are discussed. On the one hand, this includes a discussion on how to define actual data structures and in particular metadata schema, and on the other hand, two different systems for storing the data are discussed. The first one is the openBIS system, which is an open-source Lab notebook and PostgreSQL based data management system. A second option are a semantic representations using RDF based ontologies for the domain of interest. In a third section, requirements for workflow tools to automate data processing are discussed and their integration into reproducible data analysis is presented with an outlook on required information to be stored as metadata in the database. Finally, the presented procedures are exemplarily demonstrated for the calibration of a temperature dependent constitutive model for additively manufactured mortar. Metadata schemata for a rheological measurement setup are derived and implemented in an openBIS database. After a short review of a potential numerical model predicting the structural build-up behaviour, the automatic workflow to use the stored data for model parameter estimation is demonstrated. T2 - 4th International Congress on Materials & Structural Stability CY - Rabat, Morocco DA - 08.03.2023 KW - Data provenance KW - Experimental data to trustworthy KW - Simulation models and Standards PY - 2023 UR - https://www.rsc-cmss23.asmatec.org/RILEM%20Committees%20Program.php SP - 1 EP - 9 CY - Rabat, Morocco AN - OPUS4-57349 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Unger, Jörg F. T1 - Methodological Prerequisites for Reliable Simulation Results in the Virtual Lab and Digital Twins N2 - Simulationen übernehmen zunehmend eine zentrale Rolle in sicherheitskritischen Entscheidungsprozessen, etwa im Bauwesen, bei digitalen Zwillingen oder in der prädiktiven Instandhaltung. Damit diese Entscheidungen auf zuverlässigen numerischen Modellen basieren können, müssen die zugrunde liegenden Teilmodelle eindeutig beschrieben, reproduzierbar und in der Community validiert sein. Dieses Manuskript skizziert die notwendigen Voraussetzungen für vertrauenswürdige, FAIR-konforme und entscheidungsfähige Simulationsprozesse. Zunächst wird die Notwendigkeit einer formalen, softwareunabhängigen Beschreibung mathematischer Modelle und numerischer Implementierungen diskutiert. Standards wie VMAP, Ontologien wie MathModDB sowie BIM- und STEP-Formate bieten erste Ansätze zur semantischen Modellbeschreibung und zur automatisierten Generierung simulationsfähiger Eingabedaten. Im zweiten Teil wird die Rolle experimenteller Daten für die Validierung von Modellen beleuchtet. Es wird gezeigt, dass hochwertige, strukturierte und maschinenlesbare Validierungsdatensätze essenziell sind, insbesondere für die Bewertung konstitutiver Modelle. Ein weiteres Kapitel widmet sich der Unsicherheitsquantifizierung. Neben klassischen Fehlermaßen werden aleatorische und epistemische Unsicherheiten sowie deren Einfluss auf die Modellbewertung behandelt. Besondere Aufmerksamkeit gilt der Bayes’schen Kalibrierung, der Trennung von Trainings und Testdaten und der Notwendigkeit, auch Begleitversuche aus Materialtests zu dokumentieren. Abschließend wird die Idee einer Benchmarking-Plattform vorgestellt, die auf reproduzierbaren Workflows, automatisierter Provenienzverfolgung und der Nutzung von Research Object (RO) Crates basiert. Diese Plattform erlaubt die dezentrale Veröffentlichung und zentrale Abfrage von Benchmark-Ergebnissen und fördert eine gemeinschaftliche Verifikation und Validierung. Ziel ist es, die Vergleichbarkeit von (Open-Source-)Simulationstools zu verbessern um dadurch komplexe experimentelle Setups zunehmend durch zuverlässige Simulationen ersetzen zu können. T2 - NAFEMS - Symbiose von Simulation und Test CY - Wiesbaden, Germany DA - 12.11.2025 KW - Verification and Validation, KW - Digital twins KW - Virtual lab KW - Uncertainty quantification PY - 2025 SN - 978-1-83979-242-7 SP - 23 EP - 28 PB - NAFEMS CY - Wiesbaden, Germany AN - OPUS4-65271 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Robens-Radermacher, Annika A1 - Unger, Jörg F. A1 - Mezhov, Alexander A1 - Schmidt, Wolfram ED - Biondini, F. ED - Frangopo, D. M. T1 - Temperature dependent modelling approach for early age behavior of printable mortars N2 - Structural build-up describes the stability and early-age strength development of fresh mortar used in 3D printing. lt is influenced by several factors, i.e. the composition of the print­ able material, the printing regime, and the ambient conditions. The existing modelling approaches for structural build-up usually define the model parameters for a specific material composition with­ out considering the influence of the ambient conditions. The goal of this contribution is to explicitly include the temperature dependency in the modelling approach. Temperature changes have signifi­ cant impact on the structural build-up process: an increase of the temperature leads to a faster dissol­ ution of cement phases and accelerates hydration. The proposed extended model includes temperature dependency using the Arrhenius theory. The new model parameters are successfully calibrated based on Viskomat measurement data using Bayesian inference. Furthermore, a higher impact of the temperature in the re-flocculation as in the structuration stage is observed. T2 - The Eighth International Symposium on Life-Cycle Civil Engineering (IALCCE 2023) CY - Milano, Italien DA - 02.07.2023 KW - 3D concrete printing KW - Material characterization KW - Structural build-up KW - Thixotropy KW - Model calibration PY - 2023 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-582175 SN - 978-1-003-32302-0 DO - https://doi.org/10.1201/9781003323020-146 SN - 978-1-003-32302-0 VL - 1st Edition SP - 1193 EP - 1200 PB - CRC Press AN - OPUS4-58217 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Robens-Radermacher, Annika A1 - Saif-Ur-Rehman, A1 - Wolf, Christoph A1 - Kujath, Cezary A1 - He, Yuxiang A1 - Mezhof, Alexander A1 - Hüsken, Götz A1 - Jeyifous, Olubunmi Anthony A1 - Unger, Jörg F. ED - Rogge, Andreas ED - Meng, Birgit T1 - Modellierung und Simulation von 3D Betondruck – Design- und Prozessoptimierung N2 - Der 3D Betondruck ermöglicht die effiziente und ressourcenschonendere Herstellung maßgeschneiderter Betonstrukturen. Trotz des großen Potentials gibt es bisher keine einheitlichen Normen und Standards für den sicheren und robusten 3D Betondruck. Der Beitrag zeigt das Potential numerischer Methoden und Modelle zur effizienten und ressourcenschonenden Design- und Prozessoptimierung des 3D Betondrucks. Dazu werden die aktuellen Forschungsarbeiten im Bereich der Entwicklung robuster und zuverlässiger numerischer Zwillinge, geeigneter Optimierungstools sowie digitaler Workflows diskutiert. T2 - 11. Jahrestagung des DAfStb mit 63. Forschungskolloquium der BAM Green Intelligent Building CY - Berlin, Germany DA - 16.10.2024 KW - Modellierung KW - Simulation KW - 3D Betondruck KW - Designoptimierung KW - Prozessoptimierung PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-613023 SN - 978-3-9818564-7-7 SP - 132 EP - 137 PB - Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) CY - Berlin AN - OPUS4-61302 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Meng, Birgit A1 - Dehn, F. A1 - Unger, Jörg F. A1 - Shepherd, D. A. A1 - Tamsen, Erik A1 - Pirskawetz, Stephan T1 - Wissensbasierte Digitalisierung von betontechnologischen Materialdaten N2 - Die sprunghaft zunehmende Wichtigkeit von FAIR- und Open-Data für die Qualitätssicherung, aber auch für die Nachnutzbarkeit von Daten und den Erkenntnisfortschritt führt zu enormem Flandlungsbedarf in Forschung und Entwicklung. Damit verbunden laufen derzeit vielfältige, ambitionierte Aktionen, z. B. bezüglich der Erstellung von Ontologien und Wissensgraphen. Das Knowhow entwickelt sich rasant, die Ansätze zur Implementation entstehen in verschiedenen Fachwelten bzw. mit unterschiedlichen Zielsetzungen parallel, so dass recht heterogene Herangehensweisen resultieren. Diese Veröffentlichung fokussiert auf Arbeiten, die derzeit als möglichst ganzheitlicher Ansatz für Materialdaten im Rahmen der Digitalisierungsinitiative „Plattform MaterialDigital" vorangetrieben werden. Die Autoren bearbeiten baustoffbezogene Aspekte im Verbundprojekt „LeBeDigital - Lebenszyklus von Beton". Zielsetzung ist die digitale Beschreibung des Materialverhaltens von Beton über den kompletten Herstellungsprozess eines Fertigteils mit einer Integration von Daten und Modellen innerhalb eines Workflows zur probabilistischen Material- und Prozessoptimierung. Es wird über die Vorgehensweise und die dabei gewonnenen Erfahrungen berichtet, nicht ohne den Blick auf die oft unterschätzte Komplexität der Thematik zu lenken. T2 - Internationale Baustofftagung (ibausil) CY - Weimar, Germany DA - 13.09.2023 KW - Beton KW - Digitalisierung KW - Materialdaten KW - Datenmanagement KW - FAIR-Prinzip KW - Metadaten KW - Ontologie KW - Wissengraph PY - 2023 UR - https://www.uni-weimar.de/de/bauingenieurwesen/institute/fib/ibausil/ VL - 2023 SP - 1 EP - 11 PB - Sonderausgabe des Online-Journals ce/papers von Wiley AN - OPUS4-58315 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - He, Yuxiang A1 - Robens-Radermacher, Annika A1 - Noda, S. A1 - Wolf, Christoph A1 - Unger, Jörg F. A1 - Mai, I. ED - Ferrara, L. ED - Muciaccia, G. ED - di Summa, D. T1 - Automated Workflows for Concrete Additive Manufacturing for Design, Optimization, and Fabrication of Parametrized Elements N2 - 3D concrete printing is an innovative new construction technology offering the potential to enable the efficient production of individual structures with less consumption of resources. The technology will mainly shape the future construction philosophy. From the design of a structure to the printed component, many individual steps based on different software are required, which must be repeated for each new or even slightly changed design. The geometry of the structure is created in a CAD program. The print path is defined in slicer software leading to the machine code for the printer to print the structure. A numerical model of the printed structure makes optimization in design and fabrication possible, by predicting the behaviour of the structure and reducing the number of test prints and costs. For that, additional steps like meshing the design and running a simulation are required. In order to work efficiently, an automated workflow is necessary, which runs all of the individual steps without interacting with each software program. Furthermore, changes in parameters or the exchange of parts (different designs or printers) must be simple. One way to develop such an automated workflow is presented within this paper. The interfaces are defined in a way that allows running the full chain of tools as well as individual steps. The workflow is demonstrated based on the example of a parametrized wall element for extrusion-based concrete. Furthermore, a test series of cubes is printed, and the influence of different infill structures is numerically and experimentally compared. T2 - RSCC 2024 - RILEM Spring Convention and Conference 2024 CY - Milano, Italy DA - 07.04.2024 KW - 3D concrete printing KW - Automation KW - Workflow KW - Innovative technologies PY - 2024 SN - 978-3-031-70280-8 SN - 978-3-03170281-5 SN - 978-3-031-70283-9 DO - https://doi.org/10.1007/978-3-031-70281-5_28 SN - 2211-0844 SN - 2211-0852 N1 - Serientitel: RILEM Bookseries – Series title: RILEM Bookseries VL - 56 IS - 2 SP - 247 EP - 254 PB - Springer CY - Cham AN - OPUS4-61608 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Andrés Arcones, Daniel A1 - Weiser, M. A1 - Koutsourelakis, P-S. A1 - Unger, Jörg F. T1 - Quantifying the uncertainty of predictive simulations in digital twins through the identification of model bias N2 - This work presents a novel approach to quantifying uncertainty in digital twin simulations by addressing model bias through embedded parameter distributions. Traditional Bayesian methods often underestimate uncertainty due to assumptions of model correctness. We propose a hierarchical Bayesian framework combined with Polynomial Chaos Expansion to better capture and propagate uncertainty. The methodology is validated on an analytical example and a real-world case involving thermal deformation predictions of the Nibelungen Bridge, demonstrating improved predictive accuracy and reliability. T2 - fib Symposium 2025 CY - Antibes, France DA - 16.06.2025 KW - Digital Twins KW - Model Bias KW - Predictive simulations KW - Quantifying the uncertainty PY - 2025 SP - 2867 EP - 2873 PB - The fib, Fédération international du béton CY - Antibes, France AN - OPUS4-63629 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Andrés Arcones, Daniel A1 - Weiser, M. A1 - Koutsourelakis, F.-S. A1 - Unger, Jörg F. T1 - Evaluation of Model Bias Identification Approaches Based on Bayesian Inference and Applications to Digital Twins N2 - In recent years, the use of simulation-based digital twins for monitoring and assessment of complex mechanical systems has greatly expanded. Their potential to increase the information obtained from limited data makes them an invaluable tool for a broad range of real-world applications. Nonetheless, there usually exists a discrepancy between the predicted response and the measurements of the system once built. One of the main contributors to this difference in addition to miscalibrated model parameters is the model error. Quantifying this socalled model bias (as well as proper values for the model parameters) is critical for the reliable performance of digital twins. Model bias identification is ultimately an inverse problem where information from measurements is used to update the original model. Bayesian formulations can tackle this task. Including the model bias as a parameter to be inferred enables the use of a Bayesian framework to obtain a probability distribution that represents the uncertainty between the measurements and the model. Simultaneously, this procedure can be combined with a classic parameter updating scheme to account for the trainable parameters in the original model. This study evaluates the effectiveness of different model bias identification approaches based on Bayesian inference methods. This includes more classical approaches such as direct parameter estimation using MCMC in a Bayesian setup, as well as more recent proposals such as stat-FEM or orthogonal Gaussian Processes. Their potential use in digital twins, generalization capabilities, and computational cost is extensively analyzed. T2 - 5th ECCOMAS Thematic Conference on Uncertainty Quantificationin Computational Sciences and Engineering CY - Athen, Greece DA - 12.06.2023 KW - Model bias KW - Bayesian Uncertainty Quantification KW - Digital Twins KW - Gaussian Processes KW - Statistical Finite Element Method PY - 2023 UR - https://2023.uncecomp.org/ SP - 1 EP - 15 AN - OPUS4-58227 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -