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Zitieren Sie bitte immer diesen URN: urn:nbn:de:kobv:b43-574496

Bayesian model calibration and damage detection for a digital twin of a bridge demonstrator

  • 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 aUsing 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.zeige mehrzeige weniger

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Autor*innen:Thomas Titscher, T. van Dijk, Daniel Kadoke, Annika Robens-Radermacher, Ralf HerrmannORCiD, Jörg F. UngerORCiD
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Engineering reports
Jahr der Erstveröffentlichung:2023
Organisationseinheit der BAM:7 Bauwerkssicherheit
7 Bauwerkssicherheit / 7.2 Ingenieurbau
7 Bauwerkssicherheit / 7.7 Modellierung und Simulation
8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.1 Sensorik, mess- und prüftechnische Verfahren
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlag:Wiley
Verlagsort:Hoboken, NJ
Aufsatznummer:e12669
Erste Seite:1
Letzte Seite:27
Freie Schlagwörter:Damage detection; Estimation; Finite element analysis; Load identification; Model updating; System identification; Variational Bayesian statistics
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Infrastruktur
DOI:10.1002/eng2.12669
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-574496
ISSN:2577-8196
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
Datum der Freischaltung:11.05.2023
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:22.05.2023
Paper des Monats:Ja
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM
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