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Organisationseinheit der BAM
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The use of open GIS standards offers a broad variety of potential, particularly in the field of data exchange, data storage, and interoperability. GML and CityGML are excellent examples for the ontological description of real world objects by means of an open standard whereas SensorML serves to describe measurements, sensors and measuring platforms. The use of such standards offers not only the possibility of using a common standardised language, but also the use of open service standards. The combination of spatial data and sensor standards in services and service-oriented architectures goes far beyond previous existing solutions on the market and provides a novel platform for monitoring structures. That in fact is far more than a simple data storage model. The methods and models presented in this contribution allow a direct integration of sensor data and its provision through an open standard language. In this case, all the intermediate steps at any time through an open service interface are addressed and may be made available and provided to different actors and stakeholders participating in a construction scenario. The great potential and the added value of such an information system is the permanent availability of measurement and object data and an associated integrated analysis of sensor data in combination with a finite element model (FEM). The automatic derivation of a finite element model from the 3D structure model, the visualisation of FEM, the provision of raw (measurement) data and sensor information for each time of measurement transform the platform into a universal tool in the field of structural monitoring. This contribution introduces the individual components, the standards used and the interaction between the components to an overall system.
The integration of finite element method (FEM) into the least-squares adjustment presented in [1] is further extended for a joint evaluation of an elastostatic model and displacement field measurement. For linear solids which obey the HOOKE's law, the material parameters determination from measurements is being examined. In many literature, see for example [2], parameters are iteratively tuned until the computed FEM results are in accordance with the measurements. In contrast to these debatable approaches, we follow a rigorous and direct method. The “classical” FEM procedure starts with known material constants and ends up with computed fields such as dis-placement or temperature field. We present a method to invert the FEM procedure using the most general least-squares adjustment – the GAUSS-HELMERT Model (GHM). From given fields, the material parameters are directly calculated.
Many engineering structures are made of composite materials or metal foam. To simulate the deformational behaviour of these structures often requires a high number of discretisation elements. This in turn yields a very large system of linear equations that are extremely time and memory consuming or practically impossible to solve. It is therefore desirable to find an approach to overcome this obstacle.
Many engineering structures are nowadays made of composite materials or metal foam. These modern engineering materials contain very complex inner geometry. To simulate the deformational behaviour of these structures often requires a high number of discretisation elements. This in turn yields a very large system of linear equations that are extremely time and memory consuming or practically impossible to solve. It is therefore desirable to find an approach to overcome this obstacle. In this paper a numerical method is proposed to find an approximate substitute model for geometrical complex structures.
Die Verwendung offener Standards bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten, gerade im Bereich des Datenaustausches, Datenlagerung, aber auch der Interoperabilität. GML und CityGML sind hervorragende Beispiele für die Beschreibung von Realweltobjekten mittels eines offenen Standards wohingegen SensorML dazu dient, Messungen, Sensoren und Messplattformen zu beschreiben. Die Verwendung solcher Standards eröffnet dem Nutzer nicht nur die Möglichkeiten der Verwendung einer gemeinsamen standardisierten Sprache, sondern auch die Nutzung von offenen Servicestandards, wie Web Feature Service (WFS), Web Map Service (WMS) oder von Sensor Observation Services (SOS).
Die Kombination von Geodaten- und Sensorstandards in einer Dienste- und Servicearchitektur geht über bisherige am Markt existierende Lösungen hinaus und schafft eine neuartige Plattform für die Bauwerksüberwachung, die weit mehr als ein simples Datenhaltungsmodell darstellt. Die in diesem Beitrag vorgestellte Plattform ermöglicht eine direkte Integration von Sensordaten sowie deren Bereitstellung durch eine offene Standardsprache. Dabei sind alle Zwischenschritte jederzeit über eine offene Diensteschnittstelle adressierbar und können so verschiedenen Akteuren zur Verfügung gestellt werden. Das große Potential und der Mehrwert eines derartigen Informationssystems liegt vor allem in der permanenten Verfüg-barkeit von Mess- und Objektdaten und einer damit verbundenen integrierten Analyse der Sensormessdaten in Kombination mit einem Finite-Elemente-Modell (FEM), basierend auf den Objektdaten. Die automatische Ableitung eines FE-Modells aus dem 3D-Bauwerks-modell, die Visualisierung der FEM-Simulationsergebnisse anhand des Bauwerksmodells, die Bereitstellung von Messrohdaten und Sensorinformationen zu jedem Messzeitpunkt machen die Plattform zu einem universell einsetzbaren Werkzeug im Bereich der Bauwerksüberwachung. In diesem Beitrag werden die einzelnen Bausteine, die verwendeten Standards und die Interaktion der einzelnen Komponenten zu einem Gesamtsystem vorgestellt.
To examine the capability to detect and localise damage using the Measurement- and Model-based Structural Analysis (MeMoS), a small-scale truss bridge (1520 mm × 720 mm × 720 mm) made of aluminium profiles is built as a test specimen for this purpose. The truss frame of the test bridge is made of aluminium profiles with a sophisticated design of the cross-sectional area. In comparison, with solid profiles, only a fraction of the material is needed to produce the profiles, while their bending resistance decreases slightly. The profiles are built into a truss frame by connecting them by means of fastening sets made of steel. The bridge model is mounted on four steel bearings which each of them consist of a cylinder arranged between two plates. Fixed bearings are made by holding onto one end of the bridge. The bridge is subjected by an external load by placing a heavy object beneath it. At the same time, measurements can be conducted below the bridge. Therefore, the bridge specimen is elevated by attaching it on a pedestal with four columns. Damages can be induced by loosening the fastening pieces.
The Measurement- and Model-based Structural Analysis (MeMoS) integrates a finite element model into least squares adjustment and thus allows to evaluate a mechanical model and measurements in a combined analysis. To examine the capability to detect and localise damage using this integrated analysis MeMoS, a small-scale truss bridge made of aluminium profiles is built as a test specimen for this purpose.
One major ambition in Structural Health Monitoring (SHM) is to develop the ability to detect, identify and localize damage as well as to predict the lifespan of civil structures (Worden et al. 2007). This would allow well-informed decision on whether to repair or to demolish these structures. The word monitoring in SHM brings up several frequently ignored questions: What type of sensors and accuracies are needed to monitor a given structure? Where are the optimal sensor placements? How many sensors are necessary? How to analyse spatially distributed hybrid measurements? Or, in short: What is the sensor configuration best suited for structural health monitoring? If these questions are not explicitly addressed, the usefulness of the measurement data for an evaluation is left to coincidence.
Integration der Finite-Elemente-Methode in die Ausgleichsrechnung zur Parameteridentifikation
(2014)
Die Strukturüberwachung von Ingenieurbauwerken beruht heutzutage auf einer Auswertung räumlich und zeitlich verteilter hybrider Messungen, die z. B. mittels Tachymeter, Neigungssensoren, faseroptischen Sensoren (FOS), Dehnmessstreifen (DMS), GPS etc. erfasst werden. Für eine gemeinsame Auswertung müssen neue Methoden adaptiert werden, da diese, wie Lienhart (2012) aufzeigt, nur unter Verwendung eines mechanischen ‘Bauwerkmodells erfolgen kann.
In vielen Ingenieurwissenschaften, wie z. B. dem Bauingenieurwesen, findet die Modellierung physikalisch-mechanischer Eigenschaften von Strukturen mithilfe der Finite-Elemente-Methode (FEM) statt. Die Verifizierung eines derartigen Modells erfolgt vorwiegend lediglich durch stellenweise Messung von z. B. Durchbiegungen und einer anschließenden Gegenüberstellung mit den berechneten Modellwerten. Dies ist meist der Tatsache geschuldet, dass für die FE-Modellierung in der Regel kommerzielle Programme verwendet werden, und somit auf viele Teilprozesse des Auswertealgorithmus nicht zugegriffen werden kann. Aus diesem Grund erfolgt in vielen akademischen Fragestellungen die FE-’Modellierung mit Open-Source-Software, wie z. B. FEniCS (2013) oder OpenSees (2013), wodurch auch eine kombinierte Auswertung von Messungen und Modell nach der Methode 'der kleinsten Quadrate ermöglicht wird.
In diesem Beitrag wird eine messungs- und modellbasierte Strukturanalyse (MeMoS) durch (die Integration der Finite-Elemente-Methode in die Ausgleichungsrechnung am Beispiel eines Vier-Punkt-Biegeversuchs vorgestellt. In numerischen Untersuchungen wird gezeigt, wie diese integrierte Analyse für eine Parameteridentifikation angewendet werden kann. Für diese Untersuchungen wird ein Finite-Elemente-Modell mit bekannten Randbedingungen und Materialeigenschaften aufgestellt. Die Durchbiegungen, die als Beobachtungen in die Ausgleichung eingehen, werden mithilfe von Simulationsrechnungen erzeugt; der zu fidentifizierende Parameter ist der Elastizitätsmodul eines Balkens.
Es wird untersucht, mit welcher Genauigkeit Durchbiegungsmessungen durchgeführt werden müssen und an welcher Stelle des Bauwerks diese Messungen erfolgen sollen, um den Elastizitätsmodul möglichst genau zu bestimmen. Des Weiteren wird der Einfluss der Anzahl der Messstellen auf den zu identifizierenden Parameter untersucht.
One major ambition in Structural Health Monitoring (SHM) is to develop the ability to detect, identify and localize damage as well as to predict the lifespan of civil structures. This would allow well-informed decision on whether to repair or to demolish these structures. We want to focus on the issues of detection and localisation of damage caused by material degradation within a slender beam - a structure that is often used as a construction carrier.