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Support structures of wind turbines in German offshore wind farms are regularly inspected. Currently, inspection outcomes are generally not systematically recorded. This prevents their consistent handling and processing, which is a key requirement to enable an efficient structural integrity management. As part of the DiMoWind-Inspect project, a data model and reference designation system for such inspection results is developed to facilitate their identification, localization, quantification, tracing and linking throughout the lifetime of a wind farm and beyond. The inspection results together with structural health monitoring results and information on repairs form the basis for assessing and predicting the structural condition, estimating the remaining lifetime, and planning of future inspections, structural health monitoring, and repairs. As a basis for developing a digital structural integrity management, a generic framework is proposed in this paper, which describes the stakeholders, data, models, processes and workflows of the integrity management of support structures in offshore wind farms and their interrelations. The framework adopts a building information modelling approach to describe the information relevant to the structural integrity management. The central digital space of the framework is a common data environment. An implementation of the framework will enable a digital structural integrity management in which inspection, structural health monitoring, repair, assessment and planning outcomes generated throughout the life cycle of a wind farm can be consistently collected, managed, shared and processed by the relevant shareholders.
Today, short- and long-term structural health monitoring (SHM) of bridge infrastructures and their safe, reliable and cost-effective maintenance has received considerable attention. From a surveying or civil engineer’s point of view, vibration-based SHM can be conducted by inspecting the changes in the global dynamic behaviour of a structure, such as natural frequencies (i. e. eigenfrequencies), mode shapes (i. e. eigenforms) and modal damping, which are known as modal parameters. This research work aims to propose a robust and automatic vibration analysis procedure that is so-called robust time domain modal parameter identification (RT-MPI) technique. It is novel in the sense of automatic and reliable identification of initial eigenfrequencies even closely spaced ones as well as robustly and accurately estimating the modal parameters of a bridge structure using low numbers of cost-effective micro-electro-mechanical systems (MEMS) accelerometers. To estimate amplitude, frequency, phase shift and damping ratio coefficients, an observation model consisting of: (1) a damped harmonic oscillation model, (2) an autoregressive model of coloured measurement noise and (3) a stochastic model in the form of the heavy-tailed family of scaled t-distributions is employed and jointly adjusted by means of a generalised expectation maximisation algorithm. Multiple MEMS as part of a geo-sensor network were mounted at different positions of a bridge structure which is precalculated by means of a finite element model (FEM) analysis. At the end, the estimated eigenfrequencies and eigenforms are compared and validated by the estimated parameters obtained from acceleration measurements of high-end accelerometers of type PCB ICP quartz, velocity measurements from a geophone and the FEM analysis. Additionally, the estimated eigenfrequencies and modal damping are compared with a well-known covariance driven stochastic subspace identification approach, which reveals the superiority of our proposed approach. We performed an experiment in two case studies with simulated data and real applications of a footbridge structure and a synthetic bridge. The results show that MEMS accelerometers are suitable for detecting all occurring eigenfrequencies depending on a sampling frequency specified. Moreover, the vibration analysis procedure demonstrates that amplitudes can be estimated in submillimetre range accuracy, frequencies with an accuracy better than 0.1 Hz and damping ratio coefficients with an accuracy better than 0.1 and 0.2 % for modal and system damping, respectively.
Der Vortrag stellt die Durchführung und die ersten Ergebnisse der Belastungsfahrten der BAM im Rahmen des AISTEC Projekts an der Maintalbrücke am 19.05. und 20.05.2021 vor. Es wurden Tragwerksreaktionen des Bauwerks mit dem installierten Dauermonitoringsystem und insbesondere dem Betongelenk mit zusätzlich installierter Sensorik aufgezeichnet. Für die Ermittlung der Lastposition wurden mehrere Verfahren eingesetzt und verglichen.
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 a reproducibleway such that other researcher can use this setup to validate their methodologies.
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.
Mit der Errichtung und der Inbetriebnahme des Windpark alpha ventus wurden umfangreiche Messungen an den Tragstrukturen und den Umgebungsparametern durchgeführt. Im Projekt Gigawind life wurde im TP1 ein Datenmanagementsystem zur kontinuierlichen und periodisch fortgeführten Datenauswertung für große Datenbestände (Big Data) entworfen und realisiert. Anhand von Performanceuntersuchungen konnte eine Verkürzung der Rechenzeit um den Faktor 10 in einem Rechencluster erreicht werden. Unter Anwendung einer Datenpipeline nach dem Publish/Subscribe Prinzip wird eine skalierbare Datenschnittstelle für Monitoringdaten vorgeschlagen.
Mit der Errichtung und der Inbetriebnahme des Windpark alpha ventus wurden umfangreiche Messungen an den Tragstrukturen und den Umgebungsparametern durchgeführt. Im Projekt Gigawind life wurde im TP1 ein Datenmanagementsystem zur kontinuierlichen und periodisch fortgeführten Datenauswertung für große Datenbestände (Big Data) entworfen und realisiert. Anhand von Performanceuntersuchungen konnte eine Verkürzung der Rechenzeit um den Faktor 10 in einem Rechencluster erreicht werden. Unter Anwendung einer Datenpipeline nach dem Publish/Subscribe Prinzip wird eine skalierbare Datenschnittstelle für Monitoringdaten vorgeschlagen.
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.
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.