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Organisationseinheit der BAM
Paper des Monats
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Understanding on how a machine learning model interprets data is a crucial step to verify its reliability and avoid overfitting. While the focus of the scientific community is nowadays orientated towards deep learning approaches, which are considered as black box approaches, this work presents a toolbox that is based on complementary methods of feature extraction and selection, where the classification decisions of the model are transparent and can be physically interpreted. On the example of guided wave benchmark data from the open guided waves platform, where delamination defects were simulated at multiple positions on a carbon fiber reinforced plastic plate under varying temperature conditions, the authors could identify suitable frequencies for further investigations and experiments. Furthermore, the authors presented a realistic validation scenario which ensures that the machine learning model learns global damage characteristics rather than position specific characteristics.
Understanding on how a machine learning model interprets data is a crucial step to verify its reliability and avoid overfitting. While the focus of the scientific community is nowadays orientated towards deep learning approaches, which are considered as black box approaches, this work presents a toolbox that is based on complementary methods of feature extraction and selection, where the classification decisions of the model are transparent and can be physically interpreted. On the example of guided wave benchmark data from the open guided waves platform, where delamination defects were simulated at multiple positions on a carbon fiber reinforced plastic plate under varying temperature conditions, the authors could identify suitable frequencies for further investigations and experiments. Furthermore, the authors presented a realistic validation scenario which ensures that the machine learning model learns global damage characteristics rather than position specific characteristics.
Data-driven analysis for damage assessment has a large potential in structural health monitoring (SHM) systems, where sensors are permanently attached to the structure, enabling continuous and frequent measurements. In this contribution, we propose a machine learning (ML) approach for automated damage detection, based on an ML toolbox for industrial condition monitoring. The toolbox combines multiple complementary algorithms for feature extraction and selection and automatically chooses the best combination of methods for the dataset at hand. Here, this toolbox is applied to a guided wave-based SHM dataset for varying temperatures and damage locations, which is freely available on the Open Guided Waves platform. A classification rate of 96.2% is achieved, demonstrating reliable and automated damage detection. Moreover, the ability of the ML model to identify a damaged structure at untrained damage locations and temperatures is demonstrated.
Diese Hinweisbroschüre erläutert allgemeine Planungsvoraussetzungen und Dimensionierungsregelungen, Baugrundsätze und Zulassungsbedingungen zur Anwendung innovativer Belagsdehnfugensysteme (Fahrbahnübergangskonstruktionen) in hochbeanspruchten Verkehrsflächen des Bundesfernstraßenbereiches. Alle planungsrelevanten, baustoffrelevanten, versuchstechnische, qualitätssichernden und baupraktischen Aspekte werden zur Unterstützung der Straßenbauverwaltungen, der Lieferfirmen und Ausführungsbetriebe erläutert. Die Veröffentlichung stellt eine technische Analyse aus Erfahrungssammlungen und Auswertung praktischer Erkenntnisse dar.
Unter Berücksichtigung praktischer und wissenschaftlich-technischer Erkenntnisse der letzten 15 Jahre - insbesondere auch auf der Basis verschiedener BAM-Forschungsergebnisse und Zulassungsverfahren - erfolgte eine Überarbeitung der Grundlagen, Bauprinzipien, Ausführungs- und Einbaukriterien sowie der Zulassungs- und Gütesicherungsmaßnahmen für insgesamt 4 Bauarten von Fugenfüllsystemen für hochbeanspruchte Verkehrsflächen. In diesem - für den Bundesfernstraßenbereich verbindlichen bautechnischen Regelwerk - finden insbesondere auch die Ergebnisse mehrerer wissenschaftlicher Vorhaben der BAM bezüglich labortechnischer Untersuchungen und Felduntersuchungen zum Funktionsverhalten und zur Dauerhaftigkeit erste baurechtliche Konsequenzen. Auf der Basis von Untersuchungen u.a. im Brückenbau wurden Regelungen für die Fugenausbildung in Asphalt und bei Befestigungskombinationen erarbeitet und umgesetzt. Damit konnten umfassende Regelungen für die maßgebenden Fahrbahnbeläge im Bundesfernstraßenbereich der Straßenbauverwaltung und ausführenden Industrieunternehmungen zur Verfügung gestellt werden. Die Neufassung dieser Regelungen dient darüber hinaus dem Ziel, den von der BAM vertretenen Wechsel hin zu einer performance-bezogenen Bewertungsmethodik, vorzubereiten.
Nach mehr als 15-jähriger Anwendung und mit der zwischenzeitlichen Einführung europäisch harmonisierter Normen für Fugenmaterialien war eine Anpassung Qualitäts- und Gütesicherungsanforderungen für Fugenfüllungen im Bundesfernstraßenbereich erforderlich. Hierbei ging es insbesondere darum, Maßnahmen und Verfahren zu entwickeln, um das nationale Qualitäts- und Gütesicherungsniveau weiter zu entwickeln und weiterhin sicher stellen zu können. Nach den Untersuchungserfahrungen im Labor und im Feld ging darum, neuartige Material- und Stoffkombinationen qualitätssicher dem Bauprozess zur Verfügung stellen zu können. Erforderliche Anforderungskriterien und zulässige Toleranzen der Lieferqualität wurden neu gefasst. Es wurde ein Verfahren entwickelt, europäische Bauprodukte qualitätsgesichert in den Bauprozess im Bundesfernstraßenbericht zu überführen.
The rational design of next generation molecular and nanoscale reporters and the comparison of different emitter classes require the determination of the fluorometric key performance parameter fluorescence quantum yield (Φf), i.e., the number of emitted photons per number of absorbed photons. Main prerequisites for reliable Φf measurements, which are for transparent luminophore solutions commonly done relative to a reference, i.e., a fluorescence quantum yield standard of known Φf, are reliable and validated instrument calibration procedures to consider wavelength-, polarization-, and time-dependent instrument specific signal contributions, and sufficiently well characterized fluorescence quantum yield standards. As the standard’s Φf value directly contributes to the calculation of the sample’s Φf, its accuracy presents one of the main sources of uncertainty of relative Φf measurements. To close this gap, we developed a first set of 12 fluorescence quantum yield standards, which absorb and emit in the wavelength region of 330−1000 nm and absolutely determined their Φf values with two independently calibrated integrating sphere setups.
Criteria for standard selection and the configuration of these novel fluorescence reference materials are given, and the certification procedure is presented including homogeneity and stability studies and the calculation of complete uncertainty budgets for the certified Φf values. The ultimate goal is to provide the community of fluorescence users with available reference materials as a basis for an improved comparability and reliability of quantum yield data since the measurement of this spectroscopic key property is an essential part of the characterization of any new emitter.