7.2 Ingenieurbau
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Organisationseinheit der BAM
- 7 Bauwerkssicherheit (25)
- 7.2 Ingenieurbau (25)
- 8 Zerstörungsfreie Prüfung (5)
- 3 Gefahrgutumschließungen; Energiespeicher (2)
- 3.3 Sicherheit von Transportbehältern (2)
- 7.4 Baustofftechnologie (2)
- 8.5 Röntgenbildgebung (2)
- 8.0 Abteilungsleitung und andere (1)
- 8.1 Sensorik, mess- und prüftechnische Verfahren (1)
- 8.2 Zerstörungsfreie Prüfmethoden für das Bauwesen (1)
Die B1 Brücke am Altstädter Bahnhof in Brandenburg an der Havel wurde im Dezember 2019 aufgrund von während einer turnusmäßigen Inspektion entdeckten Rissen und Hohlstellen entlang der vorgespannten Längsträger gesperrt und im Mai 2021 abgebrochen. In der Zwischenzeit wurde die Brücke detailliert überwacht. Vor dem Abriss wurden zudem umfangreiche Untersuchungen zur Bestandsaufnahme und Schadensanalyse sowie Tests moderner Sensorik vorgenommen. Dabei konnte sowohl die richtige, zuvor nicht sicher bekannte Anzahl von Spanngliedern in den Querträgern sicher ermittelt werden als auch durch moderne Varianten der Schwingungsmessungen und der faseroptischen Sensorik zusätzliche Kenntnisse püber das Bauwerksverhalten ermittelt werden . In dem Beitrag werden die Verfahren mit ihren Möglichkeiten und Grenzen vorgestellt, die Ergebnissee an der Brücke in Brandenburg erläutert und zukünftige Einsatzmöglichkeiten diskutiert.
Temperature variation can be a nuisance that perturbs vibration based structural health monitoring (SHM) approaches for civil engineering structures. In this paper, temperature affected vibration data is evaluated within a stochastic damage detection framework, which relies on a null space based residual. Besides two existing temperature rejection approaches – building a reference state from an averaging method or a piecewise method – a new approach is proposed, using model interpolation. In this approach, a general reference model is obtained from data in the reference state at several known reference temperatures. Then, for a particular tested temperature, a local reference model is derived from the general reference model. Thus, a well fitting reference null space for the formulation of a residual is available when new data is tested for damage detection at an arbitrary temperature. Particular attention is paid to the computation of the residual covariance, taking into account the uncertainty related to the null space matrix estimate. This improves the test performance, contrary to prior methods, for local and global damages, resulting in a higher probability of detection (PoD) for the new interpolation approach compared to previous approaches.
Nach den bisherigen Regeln werden Bauwerksprüfungen von Brücken in starr definierten Intervallen durchgeführt. Diese starre, periodische, zustandsbasierte Instandhaltungsstrategie soll zukünftig durch eine flexible und prädiktive Instandhaltung ersetzt werden. Hierbei sollen Inspektionen und Instandhaltungsmaßnahmen unterstützt durch autonome Systeme auf der Grundlage von Monitoringdaten geplant und zusätzlich bei unvorhergesehenen Ereignissen ausgelöst werden. Im Rahmen des Verbundforschungsvorhabens AISTEC wird ein Vorgehen für Großbauwerke und kleinere Regelbauwerke zur Umsetzung eines kombinierten globalen, schwingungsbasierten und quasistatischen Monitorings entworfen. An der Maintalbrücke Gemünden – einer semiintegralen Rahmenbrücke aus Spannbeton auf der Schnellfahrstrecke Hannover–Würzburg – wurde als Demonstrator ein Dauermonitoring realisiert.
Structural health monitoring (SHM) of civil structures often is limited due to changing environmental conditions, as those changes affect the structural dynamical properties in a similar way like damages can do. In this article, an approach for damage detection under changing temperatures is presentedand applied to a beam structure. The used stochastic subspace-based algorithm relies on a reference null space estimate, which is confronted to data from the testing state in a residual function. For damage detection the residual is evaluated by means of statistical hypothesis tests. Changes of the system due to temperature effects are handled with a model interpolation approach from linear parameter varying system theory. From vibration data measured in the undamaged state at some few reference temperatures, a model of the dynamic system valid for the current testing temperature is interpolated. The reference null space and the covariance matrix for the hypothesis test is computed from this interpolated model. This approach has been developed recently and was validated in an academic test case on simulations of a mass-spring-damper. In this paper, the approach is validated experimentally on a beam structure under varying temperature conditions in a climate chamber. Compared to other approaches, the interpolation approach leads to significantly less false positive alarms in the reference state when the structure is exposed to different temperatures, while faults can still be detected reliably.
The subject of damage localization is an important issue for Structural Health Monitoring (SHM) particularly in mechanical or civil structures under ambient excitation. In this paper, the statistical subspacebased damage localization method has been applied on a benchmark application, namely a 1/200 scale model of the Saint-Nazaire Bridge, which is a cable-stayed bridge located on the Loire River near the river’s mouth. The employed damage localization method combines data-driven features with physical parameter information from a finite element model in statistical tests, avoiding typical ill-conditioning problems of FE model updating. Damage is introduced in the mockup for cable failures on some of the 72 cables. The purpose of the experiment is to assess the capability of damage assessment methods to find a cable failure.
The subject of damage localization is an important issue for Structural Health Monitoring (SHM) particularly in mechanical or civil structures under ambient excitation. In this paper, the statistical subspacebased damage localization method has been applied on a benchmark application, namely a 1/200 scale model of the Saint-Nazaire Bridge, which is a cable-stayed bridge located on the Loire River near the river’s mouth. The employed damage localization method combines data-driven features with physical parameter information from a finite element model in statistical tests, avoiding typical ill-conditioning problems of FE model updating. Damage is introduced in the mockup for cable failures on some of the 72 cables. The purpose of the experiment is to assess the capability of damage assessment methods to find a cable failure.
Schutzbauwerke von systemkritischen Infrastruktureinrichtungen wie Betonwände und Betonbarrieren müssen Anprallereignissen oder schweren Unfällen in einem vertretbaren Maße widerstehen können. Anprallereignisse können verschiedenster Natur sein. Hierzu zählen Steinschlag, Fahrzeug- oder Flugzeuganprall oder auch Geschosseinschlag. Geschosseinschläge bzw. Bei den Anprall- oder Impaktereignissen wird zwischen hartem und weichem Anprall unterschieden, bei hartem Anprall verformt sich der Anprallkörper nicht oder nur geringfügig, bei weichem Anprall stark.
In diesem Artikel werden Forschungsergebnisse zum harten Anprall auf bewehrte Stahlbetonplatten vorgestellt, welche über die letzten Jahre im Rahmen eines Kooperationsprojekts zwischen dem Institut für Massivbau (IMB) der Technischen Universität Dresden (TUD) und der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) durchgeführt wurden. Auf dem Gelände des Otto-Mohr-Labors (OML) der TUD steht hierfür ein speziell konzipierter Fallturm zur Verfügung. Der Aufbau im Fallturm lässt aktuell druckluftbeschleunigte Impaktversuche mit mittleren Anprallgeschwindigkeiten zu. Die durch Anprall geschädigten Stahlbetonplatten wurden anschließend bei der BAM mit Strahlung tomographisch untersucht. Diese Untersuchungen ermöglichen einen Blick auf die Schädigung und Rissstruktur im Inneren der Stahlbetonplatten.
Ein Schwerpunkt der durchgeführten Untersuchung ist der Vergleich von Testergebnissen mit den häufig angewendeten halbempirischen Berechnungsmethoden zu den erforderlichen Wandstärken und den sich daraus ergebenden zulässigen Anprallgeschwindigkeiten. Bei diesem Vorgehen wird auch die mit analytischen Methoden abschätzbare Durchdringungsgeschwindigkeit bzw. Austrittgeschwindigkeit eines Projektils ermittelt und mit den realen Testergebnissen verglichen. Außerdem wird der Einfluss von sowohl externen als auch internen Strukturparametern auf Risse betrachtet und ein Fazit abgeleitet. Weiterhin werden laufende und zukünftige wissenschaftliche Untersuchungen zum Anprall auf Betonstrukturen am IMB und der BAM genannt.
Structural health monitoring (SHM) intends to improve the management of engineering structures. The number of successful SHM projects – especially SHM research projects – is ever growing, yielding added value and more scientific insight into the management of infrastructure asset. With the advent of the data age, the value of accessible data becomes increasingly evident. In SHM, many new data-centric methods are currently being developed at a high pace. A consequent application of research data management (RDM) concepts in SHM projects enables a systematic management of raw and processed data, and thus facilitates the development and application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) methods to the SHM data. In this contribution, a case study based on an institutional RDM framework is presented. Data and metadata from monitoring the structural health of the Maintalbrücke Gemünden for a period of 16 months are managed with the RDM system BAM Data Store, which makes use of the openBIS data management software. An ML procedure is used to classify the data. Feature engineering, feature training and resulting data are performed and modelled in the RDM system.
The Stochastic Dynamic Damage Locating Vector (SDDLV) approach is a vibration-based damage localization method based on both a finite element model of a structure and modal parameters estimated
from output-only measurements in the damage and reference states. A statistical version of the Approach takes into account the inherent uncertainty due to noisy measurement data. In this paper, the effect of temperature fluctuations on the performance of the method is analyzed in a model-based approach using a finite element model with temperature dependent parameters. Robust damage localization is carried out by rejecting the temperature influence on the identified modal parameters in the damaged state. The algorithm is illustrated on a simulated structure.
The Stochastic Dynamic Damage Locating Vector (SDDLV) approach is a vibration-based damage localization method based on both a finite element model of a structure and modal parameters estimated from output-only measurements in the damage and reference states. A statistical version of the Approach takes into account the inherent uncertainty due to noisy measurement data. In this paper, the effect of temperature fluctuations on the performance of the method is analyzed in a model-based approach using a finite element model with temperature dependent parameters. Robust damage localization is carried out by rejecting the temperature influence on the identified modal parameters in the damaged state. The algorithm is illustrated on a simulated structure.