TY - JOUR A1 - Hüsken, Götz A1 - Strangfeld, Christoph A1 - Robens-Radermacher, Annika A1 - von Werder, Julia A1 - Weigel, Sandra A1 - Mezhov, Alexander T1 - 63. DAfStb-Forschungskolloquium in der BAM - Themenblock 3: Innovative Technologien N2 - Innovationen sind der Treiber des technologischen Fortschritts. Durch die Anwendung innovativer Technologien, Produktionsverfahren und neuer Materialien können Effizienzsteigerungen erzielt werden, die sowohl zu einer Kosten- als auch Materialreduzierung führen können. Gerade vor dem Hintergrund einer nachhaltigen Entwicklung sind Innovationen der Schlüssel zu einem verantwortungsvollen Umgang mit Ressourcen und Rohstoffen. Im Rahmen des 63. DAfStb-Forschungskolloquiums (Tagungsband: DOI 10.26272/opus4-61338) an der BAM wurden innovative Ansätze im Bereich effizienter Fertigungstechnologien und neuer Materialien vorgestellt, die nachfolgend kurz zusammengefasst werden. T2 - 11. Jahrestagung des DAfStb mit 63. Forschungskolloquium der BAM Green Intelligent Building CY - Berlin, Germany DA - 16.10.2024 KW - Additive Fertigung KW - Biorezeptive Oberflächen KW - Biopolymere PY - 2025 SN - 0005-9846 VL - 75 IS - 4 SP - 134 EP - 135 PB - concrete content UG CY - Schermbeck AN - OPUS4-63069 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - INPR A1 - Andrés Arcones, Daniel A1 - Weiser, M. A1 - Koutsourelakis, P-S. A1 - Unger, Jörg F. T1 - Embedded Model Bias Quantification with Measurement Noise for Bayesian Model Calibration N2 - A key factor in ensuring the accuracy of computer simulations that model physical systems is the proper calibration of their parameters based on real-world observations or experimental data. Inevitably, uncertainties arise, and Bayesian methods provide a robust framework for quantifying and propagating these uncertainties to model predictions. Nevertheless, Bayesian methods paired with inexact models usually produce predictions unable to represent the observed datapoints. Additionally, the quantified uncertainties of these overconfident models cannot be propagated to other Quantities of Interest (QoIs) reliably. A promising solution involves embedding a model inadequacy term in the inference parameters, allowing the quantified model form uncertainty to influence non-observed QoIs. This paper introduces a more interpretable framework for embedding the model inadequacy compared to existing methods. To overcome the limitations of current approaches, we adapt the existing likelihood models to properly account for noise in the measurements and propose two new formulations designed to address their shortcomings. Moreover, we evaluate the performance of this inadequacy-embedding approach in the presence of discrepancies between measurements and model predictions, including noise and outliers. Particular attention is given to how the uncertainty associated with the model inadequacy term propagates to the QoIs, enabling a more comprehensive statistical analysis of prediction’s reliability. Finally, the proposed approach is applied to estimate the uncertainty in the predicted heat flux from a transient thermal simulation using temperature observations. KW - Model bias KW - Bayesian inference KW - Noise KW - Model updating KW - Quantity of Interest PY - 2025 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-652720 DO - https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.12037 SP - 1 EP - 37 PB - arXiv.org AN - OPUS4-65272 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - INPR A1 - Villani, P. A1 - Andés-Arcones, Daniel A1 - Unger, Jörg F. A1 - Weiser, M. T1 - Posterior sampling with Adaptive Gaussian Processes in Bayesian parameter identification N2 - Posterior sampling by Monte Carlo methods provides a more comprehensive solution approach to inverse problems than computing point estimates such as the maximum posterior using optimization methods, at the expense of usually requiring many more evaluations of the forward model. Replacing computationally expensive forward models by fast surrogate models is an attractive option. However, computing the simulated training data for building a sufficiently accurate surrogate model can be computationally expensive in itself, leading to the design of computer experiments problem of finding evaluation points and accuracies such that the highest accuracy is obtained given a fixed computational budget. Here, we consider a fully adaptive greedy approach to this problem. Using Gaussian process regression as surrogate, samples are drawn from the available posterior approximation while designs are incrementally defined by solving a sequence of optimization problems for evaluation accuracy and positions. The selection of training designs is tailored towards representing the posterior to be sampled as good as possible, while the interleaved sampling steps discard old inaccurate samples in favor of new, more accurate ones. Numerical results show a significant reduction of the computational effort compared to just position-adaptive and static designs. KW - Adaptive Gaussian Processes KW - Bayesian parameter identification KW - AGP PY - 2025 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-652731 DO - https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.17858 SP - 1 EP - 23 PB - arXiv.org AN - OPUS4-65273 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 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 - 3D Betondruck KW - Design- und Prozessoptimierung KW - Modellierung KW - Simulation PY - 2024 AN - OPUS4-61575 LA - mul 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 - TY - CONF A1 - Andrés Arcones, Daniel T1 - Quantifying Model Form Uncertainty, Influence, and Separability in Data-Driven Calibration of Tendon Break Models N2 - Fiber optic sensors (FOS) are increasingly used for structural health monitoring of bridges, providing dense and distributed strain measurements. An especially relevant application is the detection and localization of tendon breaks, where not only the occurrence but also the depth of the damaged tendon must be identified. To explore this possibility, an experimental setup was established to reproduce the boundary and loading conditions of a bridge tendon, and FOS strain observations were collected during controlled failure events. A finite element (FE) model of this experiment was developed and is used here as a gray-box simulator. Its parameters are calibrated against the FOS data, and the resulting probabilistic characterization is transferred to more realistic models in which different tendon depths are simulated and compared to observed deformation fields. Because of the complexity of the tendon break phenomenon, model form uncertainty (MFU) plays a decisive role. Bayesian calibration is performed while explicitly accounting for MFU through an embedded representation in which a prescribed set of parameters captures the model–reality discrepancy. This formulation enables the quantified MFU to be consistently propagated to other models and quantities of interest. Due to the computational cost of FE simulations, Gaussian Process surrogates are employed, and their predictive uncertainty is incorporated into the calibration to ensure coherent uncertainty propagation. The calibration reveals that some observations cannot be represented by any admissible parameter values, indicating structural model inadequacies. To identify and characterize these, an influence analysis of the observations on the posterior distribution is carried out. The φ-divergence between posterior distributions with and without individual observations is evaluated to quantify their impact on the calibrated posterior. Furthermore, by examining the influence on the marginal posterior components within the embedded MFU formulation, it becomes possible to determine which observations drive the parameters associated with model discrepancy and which parameters are most affected, guiding model refinement and experimental design. Finally, when the calibrated parameters are transferred to alternative models, the separability of predictions for different tendon depths is analyzed. The overlap between predictive distributions is quantified to determine the minimum resolvable depth difference and regions of non-separability arising from MFU. This analysis defines the achievable resolution for tendon break localization and informs optimal sensor placement strategies under uncertainty. T2 - 96. Jahrestagung der GAMM CY - Stuttgart, Germany DA - 16.03.2026 KW - Unsicherheiten Quantifizierung KW - Brückenüberwachung KW - Digitaler Zwilling PY - 2026 AN - OPUS4-65789 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -