TY - CONF A1 - Maack, Stefan A1 - Küttenbaum, Stefan A1 - Kind, Thomas A1 - Niederleithinger, Ernst T1 - Zerstörungsfreie Prüfung an Bestandsbrücken aus Beton - Fallbeispiele aus Nachrechnung und Ertüchtigung N2 - Präsentation der Ergebnisse von zerstörungsfreien Bauwerksprüfungen an Bestandsbrücken. Stand der Technik - Stand der Wissenschaft T2 - Koordinierungsausschuss Erhaltung (KoA-Erh 21/038) CY - Online meeting DA - 02.11.2021 KW - Zerstörungsfreie Prüfung KW - Messdaten KW - Brücken KW - Bildgebende Darstellung KW - Bauwesen KW - Qualitätssicherung PY - 2021 AN - OPUS4-53685 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Unger, Jörg F. A1 - Gründer, Klaus-Peter A1 - Hille, Falk A1 - Liehr, Sascha A1 - Maack, Stefan A1 - Niederleithinger, Ernst A1 - Pirskawetz, Stephan A1 - Rogge, Andreas A1 - Said, Samir A1 - Viefhues, Eva A1 - Zorn, Sebastian ED - Baeßler, Matthias ED - Möller, G. ED - Rogge, Andreas ED - Schiefelbein, N. T1 - Innovative Messsysteme zum Brückenmonitoring am Beispiel einer Versuchsbrücke – vom Sensor bis zur Zustandsprognose N2 - In der aktuellen Projektphase liegt der Fokus auf der Datenaufnahme, -bearbeitung und -speiche-rung mit dem Ziel, automatisierte Auswerteverfahren einsetzen zu können. Aktuell wurden primär punktuelle Messungen an ausgewählten Messtagen aufgenommen. Die Systeme sollen so weiter-entwickelt werden, dass sie sich auch für kontinuierliche Messungen im Rahmen von Monitoring-aufgaben eignen. Ein wichtiger Fokus bei der Auswertung ist die Kombination mit numerischen Modellen, die mithilfe von Bayesian Update Verfahren und den aufgenommenen Messdaten kalibriert und im Verlauf der Monitoringaufgabe angepasst werden sollen. Insbesondere sollen auch zeitabhängige Modelle, die eine zeitliche Entwicklung von Struktureigenschaften beinhalten (Kriechen, Schwinden, Ermüdung, Korrosion) dazu verwendet werden, die zukünftige Performance der Struktur bewerten zu können. Basierend darauf werden dann Konzepte zur Planung von Inspektion und Wartung erstellt. T2 - Messen im Bauwesen 2017 CY - Berlin, Germany DA - 14.11.2017 KW - Brückeninfrastruktur KW - Innovative Messverfahren KW - Stereofotogrammetrie PY - 2017 SN - 978-3-9818270-8-8 VL - 2017/1 SP - 7 EP - 19 PB - Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) CY - Berlin AN - OPUS4-44306 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maack, Stefan T1 - Nutzung von ZfP-Daten bei der Nachrechnung von Brücken - Beispiel Regenbrücke Roding N2 - Im Laufe des Lebenszyklus einer Brücke kann es erforderlich sein, diese hinsichtlich der Tragfähigkeit neu zu bewerten. Ursächlich hierfür sind beispielsweise sich ändernde Einwirkungen, wie steigende Verkehrslasten oder auch neuere Erkenntnisse, die beim ursprünglichen Bauwerksentwurf noch nicht berücksichtigt wurden. Die aufgeführten Ursachen treten hierbei meisten nach mehreren Jahrzehnten der Nutzung des Bauwerkes auf. In Deutschland findet eine planmäßige Neubewertung für Brückenbauwerken des Bundes und der Länder auf Basis der im Mai 2011 eingeführten Nachrechnungsrichtline statt. Neben der Neubewertung zur Gewährleistung der Zuverlässigkeit im laufenden Betrieb ist es insbesondere im Rahmen des Abbruches von Bauwerken wichtig Resttragfähigkeiten beurteilen zu können. Die Zuverlässigkeit der Berechnungsergebnisse hängt insbesondere von der Anzahl und von der Qualität der einbezogenen Informationen ab. Durch die Anwendung von zerstörungsfreien Prüfmethoden können quantitative Informationen gesammelt werden, die für die Beurteilung der Tragwerke sowohl relevant als auch ausreichend genau sind. Die gemessenen Daten können explizit in probabilistische Berechnungsmodelle für die Nachrechnung einer Brücke einfließen. Dadurch wird das Modell sukzessive an die Realität angenähert — in anderen Worten: "zugeschärft". Die Zuverlässigkeit der Ergebnisse der Nachrechnung steigt. In diesem Beitrag wird an einem konkreten Beispiel der gegenwärtige Stand von Technik und Forschung für ausgewählte Fragstellungen gezeigt. Im Rahmen der erstellten Abbruchstatik einer vorgespannten Brücke aus Beton wurden Ergebnisse der zerstörungsfreien Prüfung verwendet, um Spanngliedlagen für eine Beprobung zu detektieren. Darüber hinaus wurden die Messergebnisse mit wissenschaftlichen Methoden (Phasenauswertung) ausgewertet, um den Zustand der Verpressung der Spannglieder beurteilen zu können. Weiterhin werden die gewonnenen Messdaten der zerstörungsfreien Prüfung verwendet, um den Nachweis zu erbringen, dass auf deren Grundlage eine zuverlässigere Beurteilung der Tragfähigkeit des Bauwerkes erfolgen kann. Hierfür werden die ersten Ergebnisse der Voruntersuchungen für den Biegenachweis der vorgespannten Brücke präsentiert. T2 - Fachtagung Bauwerksdiagnose 2020 CY - Berlin, Germany DA - 13.02.2020 KW - Zerstörungsfreie Prüfung KW - Brückenbauwerke KW - Nachrechnungsrichtlinie KW - Abbruchstatik PY - 2020 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-504471 AN - OPUS4-50447 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - GEN A1 - Maack, Stefan A1 - Benner, Philipp A1 - Kröll, Mirco A1 - Prager, Jens A1 - Daum, Werner A1 - Casperson, Ralf A1 - Heckel, Thomas A1 - Spaltmann, Dirk A1 - et al., ED - Wahlster, W. ED - Winterhalter, C. T1 - Deutsche Normungsroadmap künstliche Intelligenz T1 - German standardization roadmap on artificial intelligence N2 - Im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz haben DIN und DKE im Januar 2022 die Arbeiten an der zweiten Ausgabe der Deutschen Normungsroadmap Künstliche Intelligenz gestartet. In einem breiten Beteiligungsprozess und unter Mitwirkung von mehr als 570 Fachleuten aus Wirtschaft, Wissenschaft, öffentlicher Hand und Zivilgesellschaft wurde damit der strategische Fahrplan für die KI-Normung weiterentwickelt. Koordiniert und begleitet wurden diese Arbeiten von einer hochrangigen Koordinierungsgruppe für KI-Normung und -Konformität. Mit der Normungsroadmap wird eine Maßnahme der KI-Strategie der Bundesregierung umgesetzt und damit ein wesentlicher Beitrag zur „KI – Made in Germany“ geleistet. Die Normung ist Teil der KI-Strategie und ein strategisches Instrument zur Stärkung der Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit der deutschen und europäischen Wirtschaft. Nicht zuletzt deshalb spielt sie im geplanten europäischen Rechtsrahmen für KI, dem Artificial Intelligence Act, eine besondere Rolle. N2 - On behalf of the German Federal Ministry of Economic Affairs and Climate Action, DIN and DKE started work on the second edition of the German Standardization Roadmap Artificial Intelligence in January 2022. With the broad participation and involvement of more than 570 experts from industry, science, the public sector and civil society, the strategic Roadmap for AI standardization was thus further developed. This work was coordinated and accompanied by a high-level coordination group for AI standardization and conformity. The standardization roadmap implements a measure of the German government’s AI Strategy and thus makes a significant contribution to “AI – Made in Germany”. Standardization is part of the AI Strategy and is a strategic instrument for strengthening the innovation and competitiveness of the German and European economies. Not least for this reason, standardization plays a special role in the planned European legal framework for AI, the Artificial Intelligence Act. KW - Digitalisierung KW - Künstliche Intelligenz KW - Datenwissenschaft KW - Normung Roadmap KW - Data science KW - Artificial intelligence KW - Standardization roadmap KW - Digitization PY - 2022 UR - https://www.din.de/resource/blob/1072988/20bf33d405710a703aa26f81362493bb/ausgabe-2-nrm-ki-data.pdf UR - https://www.dke.de/de/arbeitsfelder/core-safety/normungsroadmap-ki SP - 1 EP - 448 PB - Deutsches Institut für Normung (DIN) CY - Berlin ET - 2. AN - OPUS4-56576 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - GEN A1 - Maack, Stefan A1 - Bertovic, Marija A1 - Radtke, Martin A1 - et al., ED - Wahlster, W. ED - Winterhalter, C. T1 - Deutsche Normungsroadmap künstliche Intelligenz N2 - Rund ein Jahr haben DIN und DKE in einem gemeinsamen Projekt mit dem Bundesministerium für Wirtschaft und Energie und zusammen mit ca. 300 Fachleuten aus Wirtschaft, Wissenschaft, öffentlicher Hand und Zivilgesellschaft an der Normungsroadmap Künstliche Intelligenz gearbeitet. Eine hochrangige Steuerungsgruppe unter dem Vorsitz von Prof. Wolfgang Wahlster hat die Erarbeitung koordiniert und begleitet. Ziel der Roadmap ist die frühzeitige Entwicklung eines Handlungsrahmens für die Normung und Standardisierung, der die internationale Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft unterstützt und europäische Wertmaßstäbe auf die internationale Ebene hebt. KW - Künstliche Intelligenz KW - Normung KW - Roadmap PY - 2020 UR - https://www.din.de/resource/blob/772438/ecb20518d982843c3f8b0cd106f13881/normungsroadmap-ki-data.pdf VL - 2020 SP - 1 EP - 232 PB - Deutsches Institut für Normung (DIN) CY - Berlin ET - 1. AN - OPUS4-51733 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -