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Dieser Artikel enthält aktuelle Forschungsergebnisse im Bereich des überwachungsgestützten Managements der Tragwerksintegrität. Das Management der Tragwerksintegrität hat zum Ziel, die Funktionalität eines Tragwerks während des gesamten Lebenszyklus durch Einhaltung der Zielzuverlässigkeiten sicherzustellen. Ausgehend von Forschungsergebnissen über die Charakteristik von Überwachungsverfahren und -daten im Rahmen von Zuverlässigkeitsanalysen, wird ein Ansatz vorgestellt, wie die erwarteten Kosten für das Management der Tragwerksintegrität durch Überwachungsverfahren optimiert werden können. Dazu wird eine Kosten-Nutzen-Analyse für den Lebenszyklus einer Gründungstruktur von Offshore-Windenergieanlagen durchgeführt. Im Rahmen der Bayes'schen Entscheidungstheorie werden durch eine Prä-posteriori-Entscheidungsanalyse die optimalen Entscheidungsparameter für den Entwurf eines Überwachungssystems bestimmt. Als Fallstudie wird ein Überwachungssystem für die Gründungsstruktur eines Multibrid-M5000-Prototyps konzipiert und die mögliche Reduktion der Risiken und erwarteten Betriebskosten quantifiziert. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
This paper contains recent research results in the field of monitoring supported structural integrity management. The structural integrity management aims at ensuring the functioning of a structure throughout the life cycle by compliance with the target reliabilities. Building upon research results concerning the characteristics of monitoring techniques and data within the framework of reliability analyses, an approach is introduced for the optimisation of the expected structural integrity management costs by monitoring information. For this aim, a life cycle cost benefit analysis for offshore wind turbine support structures is formulated. The optimal monitoring decision parameters are then assessed utilizing the Bayesian pre-posterior decision theory. As a case study a monitoring system for a Multibrid M5000 offshore wind turbine prototype support structure is designed and possible reductions of the risks and expected costs are quantified.
The degradation of a single-site atomically dispersed, model Fe–N–C powder catalyst with high activity is investigated using cryo-Mössbauer spectroscopy. The results indicate a degradation initiated by an Fe2+ to Fe3+ oxidation due to coordination of oxygen to tetrapyrrolic Fe–N4 sites at atmospheric conditions (change between characteristic doublets) before iron(III) oxide is formed (sextet). Thermal reactivation can be used to restore substantial catalytic activity of aged Fe–N–C powders.
Efforts towards digitalization in the material science and technology community have enhanced in the last years. In 2019 the German digitalization initiative platform „MaterialDigital“1 (MD) has been started. Numerous projects concerning digitalization, including the copper related project „KupferDigital“ (copper digital) have been initiated under the umbrella of MD. The initiative strives to
address numerous issues concerning data access, exchange, security, provenance and sovereignty. Heterogeneous data origin, storage and evaluation often result in problems concerning comparability and reproducibility of scientific and technological results. In many cases material data are recorded, but the methods of testing are insufficiently described, or such information is not communicated along with the raw data. The material data can also have numerous different formats such as paper printouts, pdfs, excel sheets or csv-files. Hence, gathering and integrating material data from different sources is challenging for potential users like materials scientists and engineers, especially if there are contradictory data where the reasons for contradictions is not clear due their vague description. In order to address these problems, data should comply to the so called „FAIR“ principle which calls for data to be findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR)2 and hence be accessible via so-called decentralized but interconnected data spaces. By using knowledge representation withontologies, data can be enriched with meaning and the methods of the testing procedures can be accurately provided. In this presentation we want to introduce our approach to such knowledge representation based on a high-throughput alloy development process for Cu-based alloys³ along with characterization techniques such as hardness testing and microstructural characterization (e.g. EBSD – Electron Backscattered Diffraction).
Digitaler Zwilling: Verwaltungsschale BBox als Datenablage über den Lebenszyklus einer Brücke
(2021)
Auf dem Weg zur digitalen Brücke existieren bereits erste Lösungen, die den Lebenszyklus einer Brücke abbilden können. Für die Planung, den Bau und den Unterhalt stehen unterschiedlichste Werkzeuge, z. B. BIM, DIN 1076, SIB-Bauwerke, Monitoring etc. zur Verfügung, die jeweils mit unterschiedlichen Datenformaten arbeiten. Für ein intelligentes Erhaltungsmanagement müssen aber alle Daten mit den verschiedenen Datenformaten zusammengeführt, abgelegt und so verwaltet werden können, dass über den gesamten Lebenszyklus einer Brücke die Abbildung eines ganzheitlichen digitalen Zwillings eines Bauwerks möglich ist. Die Autoren haben dafür mit BBox den Prototyp einer Verwaltungsschale (VWS) auf Grundlage von Industrie 4.0 entwickelt. Damit wird das physikalisch-ingenieurtechnische Modell zur Zustandsbewertung der Brücke in den Mittelpunkt gestellt und der gesamte Lebenszyklus einer Brücke kann unabhängig von Datenformaten digital erfasst werden. Da der Aufbau der VWS durch die Granularität optimal strukturiert ist, bietet die Ablage und Einspeisung von Messdaten sowohl die Grundlage eines Live-Monitorings als auch den Grundstein für maschinelles Lernen (ML). Der Datenzugriff via S3-Schnittstelle erleichtert die Entwicklung von eigenen Prognosemodellen mit Informationsmustern (SHIP – Structural Health Information Pattern). Am Beispiel der Heinrichsbrücke Bamberg wird die praktische intelligente Umsetzung des Bauwerksmonitorings inkl. VWS mit Informationsmustern und ML gezeigt.