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 - 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 - 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 - CONF A1 - Hille, Falk A1 - Schneider, Ronald A1 - Simon, Patrick A1 - Herrmann, Ralf A1 - Baeßler, Matthias ED - Döhler, Michael ED - Mélot, Adrien ED - Aenlle Lopez, Manuel T1 - System identification and model calibration of a steel road bridge N2 - The Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM), in cooperation with the Netherlands Organization for Applied Scientific Research (TNO), is working on a framework for integrating frequently updated structural models into an asset management process for bridge structures. A multi-span steel road bridge was selected as a test case for the development of this framework. In order for the structural model to represent the real behavior of the bridge with sufficient accuracy, model calibration is required. In this case, we have planned to calibrate the model based on the dynamic response of the bridge. To determine its dynamic properties, a multi-setup operational modal analysis was performed on one of the bridge spans. In parallel, a structural model of the span was developed based on the available design and service life information. Both eigenfrequencies and mode shapes were used as reference parameters to calibrate the model. A sensitivity analysis was performed to identify the most influential design parameters. Subsequently, a genetic algorithm was applied for minimizing the difference between measured and simulated characteristic responses. In the proposed paper, we summarize the measurements as well as the determination of the modal response of the bridge and describe the process of calibration of the structural model using the identified dynamic response. T2 - 11th International Operational Modal Analysis Conference (IOMAC 2025) CY - Rennes, France DA - 20.05.2025 KW - Bridge structure KW - Operational modal analysis KW - Model calibration PY - 2025 SN - 978-84-09-75120-4 SP - 114 EP - 121 PB - International Group of Operational Modal Analysis CY - Gijón, Spain AN - OPUS4-64416 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Herrmann, Ralf T1 - Digitalisierung sichert die Bauwerke von gestern und das Wissen von morgen N2 - Die moderne Gesellschaft in Deutschland und Europa profitiert von der hervorragenden baulichen Infrastruktur, die für uns viele Aspekte aus den Bereichen Mobilität, Energieversorgung, Transport, Umweltschutz, (Nah-)Erholung und Gefahrenabwehr zur Alltäglichkeit werden lassen und uns ein hohes Gefühl der technischen Sicherheit vermitteln. Viele der Annehmlichkeiten, wie beispielweise ein Hochgeschwindigkeitseisenbahnverkehrsnetz, zuverlässige Stromversorgung im europäischen Verbundsystem und ein immenser Personen-, Güter- und Warenverkehr auf der Straße, zu Wasser und in der Luft ist ohne eine leistungsfähige, resiliente und zuverlässige bauliche Infrastruktur undenkbar. KW - Bauwerksmonitoring KW - Bauwerksdiagnostik KW - Digitalisierung PY - 2022 DO - https://doi.org/10.1002/bate.202270303 SN - 1437-0999 SN - 0932-8351 VL - 99 IS - 3 SP - 161 EP - 162 PB - Ernst & Sohn GmbH CY - Berlin AN - OPUS4-54557 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Eichner, Lukas A1 - Gerards-Wünsche, Paul A1 - Happel, Karina A1 - Weise, Sigurd A1 - Haake, Gerrit A1 - Sieber, Lars A1 - Flederer, Holger A1 - Schneider, Ronald A1 - Herrmann, Ralf A1 - Hille, Falk A1 - Baeßler, Matthias A1 - Huhn, Holger A1 - Küchler, Andreas T1 - Digitales Datenmanagement für die Instandhaltung von Offshore-Windparks T1 - Digital data management for maintenance in offshore wind farms N2 - Im Forschungsprojekt DiMoWind-Inspect wurde untersucht, welche Grundvoraussetzungen geschaffen werden müssen, um digitale Methoden für die Instandhaltung von Offshore-Windenergieanlagen einsetzen zu können. Daten aus allen Lebensphasen der Anlagen werden derzeit nur selten effizient dafür genutzt, um die sinnvollsten Instandhaltungsmaßnahmen am richtigen Ort, zum richtigen Zeitpunkt und mit den geringsten Kosten durchzuführen. Eine im Vorhaben entwickelte einheitliche Strukturierung der bisher häufig unstrukturierten Bau- und Instandhaltungsdaten ermöglicht ihre übergreifende, anwenderspezifische Verfügbarkeit. Hierfür werden Prinzipien des Referenzkennzeichnungssystems RDS-PP adaptiert. Es wird aufgezeigt, wie neben Bauteilen auch zusätzliche Informationen wie Instandhaltungsmaßnahmen oder Mängel strukturiert werden können. Dem Ansatz des Building Information Modeling folgend werden die Bauwerkskomponenten direkt mit den Informationen aus Inspektionen und weiteren Instandhaltungsmaßnahmen verknüpft. So können Informationen aus dem Betrieb über den Zustand der Struktur verarbeitet und für die maßgebenden Berechnungen und Nachweise zur Verfügung gestellt werden. Als Anwendungsfall wird ein zweistufiges Konzept vorgestellt, das zur Bewertung der Ermüdungslebensdauer eines korrosionsgeschädigten Konstruktionsdetails der Gründungsstruktur einer Offshore-Windenergieanlage mit Informationen aus der Instandhaltung eingesetzt wird. N2 - The DiMoWind-Inspect research project explored the essential requirements for implementing digital methods in the maintenance of offshore wind turbines. Currently, data from all stages of the turbines' lifecycles are underutilized, leading to suboptimal maintenance actions being taken in terms of location, timing, and cost. A consistent structuring of previously often unstructured construction and maintenance data developed in the project enables their cross-disciplinary, user-specific availability. To accomplish this, the principles of the Reference Designation System for Power Plants RDS-PP are applied. In this way, additional information, such as maintenance measures or defects, can be structured alongside components. The components of the structures are directly linked with information from inspections and other maintenance activities, following the Building Information Modeling approach. This allows for processing operational information about the condition of the structure and providing it for relevant calculations and assessments. As a use case, a two-stage concept is presented, utilizing maintenance information to assess the fatigue life of a corrosion-damaged structural detail in the support structure of an offshore wind turbine. KW - Building Information Modeling KW - Datenmanagement KW - Instandhaltung KW - Offshore-Windenergie KW - Referenzkennzeichnungssystem PY - 2024 DO - https://doi.org/10.1002/bate.202400026 VL - 101 IS - 10 SP - 558 EP - 567 PB - Ernst & Sohn CY - Berlin AN - OPUS4-60765 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 - 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 -