TY - JOUR A1 - Lehmann, F. A1 - Hille, Falk T1 - Dauerüberwachung von Ingenieurbauwerken - Das neue Merkblatt B 09 der DGZfP T1 - Permanent monitoring of engineering structures The new leaflet B 09 of the DGZFP N2 - Messtechnische Systeme zur Dauerüberwachung von Bauwerken ermöglichen Einblicke in deren reale Trag- und Verformungsverhalten. Die Planung und technische Umsetzung solcher Maßnahmen erfordern für die erfolgreiche Erfüllung der Aufgabenstellungen eine hohe Fachkompetenz, sowohl auf der planerischen Seite, als auch für die fachliche Bewertung von angebotenen Monitoringlösungen. Als Hilfestellung dafür wurde von der Deutschen Gesellschaft für Zerstörungsfreie Prüfung (DGZfP) das Merkblatt „Dauerüberwachung von Ingenieurbauwerken“ erarbeitet, welches nun verfügbar ist. In diesem Beitrag werden die Inhalte des neuen Merkblatts vorgestellt und dieses in die vorhandene Literatur eingeordnet. KW - Structural Health Monitoring KW - Brücken KW - Windenergieanlagen KW - Merkblatt KW - Bauwerksüberwachung KW - Richtlinie PY - 2023 DO - https://doi.org/10.1002/best.202200122 VL - 118 IS - 4 SP - 275 EP - 280 PB - Ernst & Sohn AN - OPUS4-57302 LA - deu 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 - TY - JOUR A1 - Schepers, Winfried A1 - Brinkgreve, Ronald B. J. A1 - Holtzendorff, Kira A1 - Wegener, Dirk A1 - Appel, Silke A1 - Efthymiou, Georgia A1 - Krajewski, Wolfgang A1 - Machaček, Jan A1 - Meier, Thomas A1 - Nseir, Bashar A1 - Rangelow, Peter A1 - Schmitt, Jürgen A1 - Staubach, Patrick A1 - Vrettos, Christos T1 - Numerische Ermittlung von Baugrundschwingungen bei dynamisch belasteten Fundamenten: Empfehlungen zur Modellierung T1 - Numerical analysis of soil vibrations due to vibrating foundations: Guidance for model design N2 - AbstractIn der Praxis tätige geotechnisch Planende kommen in zunehmendem Maße mit dynamischen Fragestellungen in Berührung. Hersteller von geotechnischer Berechnungssoftware haben entsprechend ihre ursprünglich für statische Aufgabenstellungen konzipierten Produkte um die Möglichkeit zur Lösung von Wellenausbreitungsproblemen im Baugrund erweitert. Den Anwendern fehlt aber häufig die notwendige Erfahrung zur Durchführung dieser Art von numerischen Berechnungen. Die Arbeitskreise 1.4 „Baugrunddynamik“ und 1.6 „Numerik in der Geotechnik“ der Deutschen Gesellschaft für Geotechnik (DGGT) haben diese Entwicklung aufgegriffen und einen gemeinsamen Unterarbeitskreis „Numerik in der Baugrunddynamik“ gegründet. Der vorliegende Beitrag stellt die aktuellen Ergebnisse der Arbeit des Unterarbeitskreises vor und fasst die gewonnenen Erkenntnisse in Form von Empfehlungen zusammen. N2 - Geotechnical engineers are increasingly concerned with wave propagation problems. Manufacturers of geotechnical analysis software added features for soil dynamic analyses to their products initially devised for static geotechnical analyses. Though, users often lack the experience for conducting such advanced numerical analyses. Working groups 1.4 "Soil dynamics" and 1.6 "Numerical analyses in geotechnical engineering" of DGGT German Society for Geotechnical Engineering established a joint subgroup "Numerical analyses in soil dynamics" to address this shortcoming. The present paper presents the work of the subgroup so far and provides some guidance on conducting numerical analyses in soil dynamics. KW - Wellenausbreitung KW - Numerische Methoden KW - Empfehlungen KW - Modellgröße KW - Zeitschrittweite PY - 2024 DO - https://doi.org/10.1002/gete.202400016 SN - 0172-6145 VL - 47 IS - 4 SP - 254 EP - 268 PB - Ernst CY - Berlin AN - OPUS4-62078 LA - deu 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 - 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 - 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 - Kang, Chongjie A1 - Arcones, Daniel Andrés A1 - Becks, Henrik A1 - Beetz, Jakob A1 - Blankenbach, Jörg A1 - Claßen, Martin A1 - Degener, Sebastian A1 - Eisermann, Cedric A1 - Göbels, Anne A1 - Hegger, Josef A1 - Hermann, Ralf A1 - Kähler, Philipp A1 - Peralta, Patricia A1 - Petryna, Yuri A1 - Schnellenbach‐Held, Martina A1 - Schulz, Oliver A1 - Smarsly, Kay A1 - Fatih Sönmez, Mehmet A1 - Sprenger, Bjarne A1 - Unger, Jörg F. A1 - Vassilev, Hristo A1 - Weiser, Martin A1 - Marx, Steffen T1 - Intelligente digitale Methoden zur Verlängerung der Nutzungsdauer der Nibelungenbrücke N2 - Um die Lebensdauer von Bauwerken unter Wahrung derer Standsicherheit und Funktionsfähigkeit zu verlängern, bedarf es effektiver Monitorings‐ sowie Instandhaltungskonzepte. Im Rahmen des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Schwerpunktprogramms 2388 „Hundert plus – Verlängerung der Lebensdauer komplexer Baustrukturen durch intelligente Digitalisierung“ (kurz: SPP 100+) werden hierfür innovative, interdisziplinäre Methoden entwickelt und an der Nibelungenbrücke in Worms (NBW) validiert. Der vorliegende Beitrag stellt einige dieser neuentwickelten digitalen Methoden vor. Unter anderem umfasst dies zwei Systeme des Structural Health Monitoring (SHM) und deren zielorientierte Verknüpfung von mehreren Beschleunigungsmessdaten zur umfassenden Zustandsbewertung. Ergänzend werden innovative datenbasierte Simulationsmethoden zur Bestimmung des Temperaturfelds des Brückenüberbaus vorgestellt sowie mehrere Finite‐Elemente‐Modelle unterschiedlicher Detailtiefe präsentiert und miteinander verglichen. Abschließend werden innovative Methoden zum Verwalten des Bestandswissens von Brückenbauwerken diskutiert. Die Methoden wurden überwiegend unabhängig voneinander entwickelt und an der NBW validiert. Im nächsten Schritt werden die Methoden integriert, um die Instandhaltung der NBW zu unterstützen. KW - Nibelungenbrücke Worms KW - Digitaler Zwilling KW - Prädiktive Instandhaltung KW - Bauwerksmonitoring KW - Nachrechnung KW - Verkehrsinfrastruktur KW - FE-Modell PY - 2025 DO - https://doi.org/10.1002/best.70070 SN - 0005-9900 VL - 121. Jahrgang 2026 SP - 1 EP - 18 PB - Ernst & Sohn a Wiley Brand CY - Wien, Austria AN - OPUS4-65288 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -