TY - CONF A1 - Schneider, Ronald A1 - Herrmann, Ralf A1 - Simon, Patrick A1 - Hille, Falk A1 - Said, Samir A1 - Baeßler, Matthias 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 - Simon, Patrick A1 - Schneider, Ronald A1 - Viefhues, Eva A1 - Said, Samir A1 - Herrmann, Ralf A1 - Baeßler, Matthias ED - Papadrakis, M. ED - Fragiadakis, M. ED - Papadimitriou, C. T1 - Vibration-based Structural Health Monitoring of a Reinforced Concrete Beam Subjected to Varying Ambient Conditions Using Bayesian Methods T2 - Proceedings of EURODYN 2020, XI International Conference on Structural Dynamics N2 - Inspection and maintenance contribute significantly to the lifetime cost of bridges. There is significant potential in using information obtained through structural health monitoring to update predictive models of the condition and performance of such structures, and thus ena-ble an improved decision-making regarding inspection and maintenance activities. Within the AISTEC project funded by the German Federal Ministry of Education and Research, we develop vibration-based structural health monitoring systems aimed at continuously provid-ing information on the structural condition of bridges. Environmental variations such as changing ambient temperatures can significantly influence the dynamic characteristics of bridges and thus mask the effect of structural changes and damages. It remains a challenge to account for such influences in structural health monitoring. To study the effect of ambient temperatures on the dynamic characteristics of beam structures, we monitor the vibration response of a reinforced concrete beam in the uncracked and cracked state at varying tem-peratures in a climate chamber. We postulate a set of competing parameterized probabilistic structural models, which explicitly account for the effect of varying ambient temperatures on the mechanical properties of the system. We then combine the information provided by the structural models with the information contained in the recorded vibration data to learn the parameters of the temperature-dependent structural models and infer the plausible state of the beam using Bayesian system identification and model class selection. T2 - EURODYN 2020, XI International Conference on Structural Dynamics CY - Online meeting DA - 23.11.2020 KW - Structural health monitoring KW - Bayesian methods KW - Environmental effects PY - 2020 SN - 978-618-85072-2-7 SN - 978-618-85072-0-3 SP - 1254 PB - Institute of Structural Analysis and Antiseismic Research, School of Civil Engineering, National Technical University of Athens (NTUA) CY - Athens, Greece AN - OPUS4-51590 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Herrmann, Ralf A1 - Schneider, Ronald A1 - Simon, Patrick A1 - Hille, Falk A1 - Said, Samir A1 - Baeßler, Matthias ED - Curbach, M. ED - Marx, S. ED - Scheerer, S. ED - Hampel, T. T1 - Structural Health Monitoring der Maintalbrücke Gemünden zur Unterstützung einer prädiktiven Instandhaltung T2 - Schriftenreihe Konstruktiver Ingenieurbau Dresden N2 - Nach den bisherigen Regeln werden Bauwerksprüfungen von Brücken in starr definierten Intervallen durchgeführt. Diese starre, periodische, zustandsbasierte Instandhaltungsstrategie soll zukünftig durch eine flexible und prädiktive Instandhaltung ersetzt werden. Hierbei sollen Inspektionen und Instandhaltungsmaßnahmen unterstützt durch autonome Systeme auf der Grundlage von Monitoringdaten geplant und zusätzlich bei unvorhergesehenen Ereignissen ausgelöst werden. Im Rahmen des Verbundforschungsvorhabens AISTEC wird ein Vorgehen für Großbauwerke und kleinere Regelbauwerke zur Umsetzung eines kombinierten globalen, schwingungsbasierten und quasistatischen Monitorings entworfen. An der Maintalbrücke Gemünden – einer semiintegralen Rahmenbrücke aus Spannbeton auf der Schnellfahrstrecke Hannover–Würzburg – wurde als Demonstrator ein Dauermonitoring realisiert. T2 - 11. Symposium Experimentelle Untersuchungen von Baukonstruktionen (SEUB) CY - Online meeting DA - 08.03.2021 KW - Structural Health Monitoring KW - Umwelteinflüsse KW - Prädiktive Instandhaltung PY - 2021 UR - https://tu-dresden.de/bu/bauingenieurwesen/imb/ressourcen/dateien/veranstaltungen/seub/11-seub-2021/2021_SEUB11_06_Herrmann_et_al.pdf?lang=de VL - 55 SP - 66 EP - 76 PB - Technische Universität Dresden CY - Dresden AN - OPUS4-52810 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 JF - Bautechnik 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 - CONF A1 - Eichner, Lukas A1 - Gerards, Paul A1 - Herrmann, Ralf A1 - Schneider, Ronald A1 - Hille, Falk A1 - Baeßler, Matthias T1 - A framework for data and structural integrity management for support structures in offshore wind farms based on building information modelling T2 - Proc. of the 8th Intl. Symp. on Reliability Engineering and Risk Management (ISRERM 2022) N2 - Support structures of wind turbines in German offshore wind farms are regularly inspected. Currently, inspection outcomes are generally not systematically recorded. This prevents their consistent handling and processing, which is a key requirement to enable an efficient structural integrity management. As part of the DiMoWind-Inspect project, a data model and reference designation system for such inspection results is developed to facilitate their identification, localization, quantification, tracing and linking throughout the lifetime of a wind farm and beyond. The inspection results together with structural health monitoring results and information on repairs form the basis for assessing and predicting the structural condition, estimating the remaining lifetime, and planning of future inspections, structural health monitoring, and repairs. As a basis for developing a digital structural integrity management, a generic framework is proposed in this paper, which describes the stakeholders, data, models, processes and workflows of the integrity management of support structures in offshore wind farms and their interrelations. The framework adopts a building information modelling approach to describe the information relevant to the structural integrity management. The central digital space of the framework is a common data environment. An implementation of the framework will enable a digital structural integrity management in which inspection, structural health monitoring, repair, assessment and planning outcomes generated throughout the life cycle of a wind farm can be consistently collected, managed, shared and processed by the relevant shareholders. T2 - 8th International Symposium on Reliability Engineering and Risk Management CY - Hannover, Germany DA - 04.09.2022 KW - Offshore wind energy KW - support structures KW - structural health monitoring KW - building information modelling KW - structural integrity management PY - 2022 DO - https://doi.org/10.3850/978-981-18-5184-1_MS-04-161-cd SP - 111 EP - 117 PB - Research Publishing CY - Singapore AN - OPUS4-55656 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Simon, Patrick A1 - Herrmann, Ralf A1 - Schneider, Ronald A1 - Hille, Falk A1 - Baeßler, Matthias A1 - El-Athman, Rukeia T1 - Research Data Management of Structural Health Monitoring Projects and Subsequent Applications of Artificial Intelligence Methods T2 - Bridge safety, maintenance, management, life-cycle, resilience and sustainability - Proceedings of the eleventh International Conference on Bridge Maintenance, Safety and Management (IABMAS 2022), Barcelona, Spain, July 11-15, 2022 N2 - Structural health monitoring (SHM) intends to improve the management of engineering structures. The number of successful SHM projects – especially SHM research projects – is ever growing, yielding added value and more scientific insight into the management of infrastructure asset. With the advent of the data age, the value of accessible data becomes increasingly evident. In SHM, many new data-centric methods are currently being developed at a high pace. A consequent application of research data management (RDM) concepts in SHM projects enables a systematic management of raw and processed data, and thus facilitates the development and application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) methods to the SHM data. In this contribution, a case study based on an institutional RDM framework is presented. Data and metadata from monitoring the structural health of the Maintalbrücke Gemünden for a period of 16 months are managed with the RDM system BAM Data Store, which makes use of the openBIS data management software. An ML procedure is used to classify the data. Feature engineering, feature training and resulting data are performed and modelled in the RDM system. T2 - 11th International Conference on Bridge Maintenance, Safety and Management (IABMAS2022) CY - Barcelona, Spain DA - 11.07.2022 KW - Research data management KW - Structural health monitoring KW - Artificial intelligence PY - 2022 SN - 978-1-032-35623-5 SN - 978-1-003-32264-1 DO - https://doi.org/10.1201/9781003322641-127 SP - 1061 EP - 1068 PB - CRC Press CY - Boca Raton AN - OPUS4-55493 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -