7.2 Ingenieurbau
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Unterraumbasierte Detektion von Strukturschäden an Jacket-Gründungen von Offshore-Windenergieanlagen
(2018)
Die vorliegende Arbeit beschreibt die Adaption eines globalen, schwingungsbasierten Verfahrens zur frühzeitigen Erkennung von Strukturschäden an Gründungsstrukturen offshore installierter Windenergieanlagen (OWEA). Damit soll es, Betreibern von Offshore-Windparks ermöglicht werden, im Rahmen periodisch durchgeführter messtechnischer Überwachungsmaßnahmen mit einem gegenüber wiederkehrender Inspektionen wesentlich geringen Aufwand auftretende Schäden an der Struktur zuverlässig zu delektieren.
Das untersuchte und implementierte Verfahren basiert auf der Methode der stochastischen unterraumbasierten Schadensdetektion. Dabei erfolgt eine statistische Analyse des wiederkehrend messtechnisch aufgenommenen dynamischen Antwortverhaltens des mechanischen Systems. Mittels statistischem Test werden signifikante Änderungen in dessen Eigenstruktur und damit Schäden delektiert.
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden umfangreiche experimentelle als auch numerische Untersuchungen zur Sensitivität und Robustheit des beschriebenen Schadensindikators durchgeführt. Dazu sind zunächst an einem Labormodell mittels künstlich und reversibel eingebrachter Schäden grundlegende Analysen zu den Einflüssen signal- und verfahrensinhärenter Kenngrößen durchgeführt worden. Auf der Basis dieser Ergebnisse wurde im Anschluss mittels numerischer Analysen das Antwortverhalten von OWEA simuliert und der entwickelte Algorithmus zur Schadensdetektion an den so realisierten Datensätzen angewendet.
Anhand der Ergebnisse der Arbeit wird aufgezeigt, dass, vorausgesetzt die Windenergieanlage befindet sich in Parkposition, eine Detektion von schon geringen Schäden an Gründungs-strukturen mit dem beschriebenen Verfahren, auch unter Einsatz weniger Messaufnehmer, zuverlässig möglich ist.
Unterraumbasierte Detektion von Strukturschäden an Jacket-Gründungen von Offshore-Windenergieanlagen
(2018)
Die vorliegende Arbeit beschreibt die Adaption eines globalen, schwingungsbasierten Verfahrens zur frühzeitigen Erkennung von Strukturschäden an Gründungsstrukturen offshore installierter Windenergieanlagen (OWEA). Damit soll es, Betreibern von Offshore-Windparks ermöglicht werden, im Rahmen periodisch durchgeführter messtechnischer Überwachungsmaßnahmen mit einem gegenüber wiederkehrender Inspektionen wesentlich geringen Aufwand auftretende Schäden an der Struktur zuverlässig zu delektieren.
Das untersuchte und implementierte Verfahren basiert auf der Methode der stochastischen unterraumbasierten Schadensdetektion. Dabei erfolgt eine statistische Analyse des wiederkehrend messtechnisch aufgenommenen dynamischen Antwortverhaltens des mechanischen Systems. Mittels statistischem Test werden signifikante Änderungen in dessen Eigenstruktur und damit Schäden delektiert.
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden umfangreiche experimentelle als auch numerische Untersuchungen zur Sensitivität und Robustheit des beschriebenen Schadensindikators durchgeführt. Dazu sind zunächst an einem Labormodell mittels künstlich und reversibel eingebrachter Schäden grundlegende Analysen zu den Einflüssen signal- und verfahrensinhärenter Kenngrößen durchgeführt worden. Auf der Basis dieser Ergebnisse wurde im Anschluss mittels numerischer Analysen das Antwortverhalten von OWEA simuliert und der entwickelte Algorithmus zur Schadensdetektion an den so realisierten Datensätzen angewendet.
Anhand der Ergebnisse der Arbeit wird aufgezeigt, dass, vorausgesetzt die Windenergieanlage befindet sich in Parkposition, eine Detektion von schon geringen Schäden an Gründungs-strukturen mit dem beschriebenen Verfahren, auch unter Einsatz weniger Messaufnehmer, zuverlässig möglich ist.
Kontinuierliche Sensorbasierte Bauwerksmessungen leisten einen wichtigen Beitrag zur Sicherheit von Verkehrsbauwerken. Hierzu werden im Vorhaben AISTEC Referenzbauwerke und Referenzverfahren untersucht mit Schwerpunkt auf den Einfluss klimatischer Bedingungen. Der Vortrag stellt den aktuellen Projektstand des FB 7.2 vor.
Monitoringsysteme erfassen kontinuierlich Bauwerksdaten wie z.B. Bauwerksbeschleunigungen, auf deren Grundlage Bauwerksschäden mit Hilfe von SHM-Methoden quantifiziert werden können. Mit den gewonnenen Informationen über den aktuellen Bauwerkszustand können Vorhersagen des Bauwerkszustandes und der Bauwerkszuverlässigkeit aktualisiert und erforderliche Inspektionen und Instandhaltungsmaßnahmen vorausschauend geplant werden. Im BMBF-Forschungsvorhaben AISTEC entwickeln der Fachbereich 7.2 „Ingenieurbau“ innovative Monitoringverfahren zur Systemidentifikation und automatischen Detektion, Lokalisierung und Quantifizierung von Schäden an Infrastrukturbauwerken anhand von gemessenen dynamischen und statischen Bauwerksdaten. Im Rahmen dieses Projektes werden die Verfahren an der Maintalbrücke bei Gemünden angewendet, welche Teil der ICE-Strecke Hannover-Würzburg ist. In diesem Vortrag wird das für die Maintalbrücke Gemünden geplante und umgesetzte Monitoingsystem vorgestellt.
Kontinuierliche sensorbasierte Bauwerksmessungen leisten einen wichtigen Beitrag zur Sicherheit von Verkehrsbauwerken. Hierzu werden im Vorhaben AISTEC Referenzbauwerke und Referenzverfahren untersucht mit Schwerpunkt auf den Einfluss klimatischer Bedingungen. Der Vortrag stellt den aktuellen Projektstand des FB 7.2 vor.
At the Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) full scale specimens for nuclear transport and storage containers (casks) are tested for their structural integrity in a series of drop tests on the Test Site Technical Safety in Horstwalde, 50 km south of Berlin. These drop tests cause a major stress not only on the casks, but also on the steel tower structure of the test facility, itself. The load pattern makes the structure very interesting for detailed investigation. The focus of the monitoring lies on the bolted joints of the flange connections that are a typical connection for cylindrical elements if welding is technical or economical unfavorable. The definition of the monitoring takes was done by investigating the existing documents and inspection results accompanied by building an initial digital representation of the structure, consisting of two finite element (FE) models and a geometrical 3D point cloud representation. As a first step the structures behavior during static and dynamic loading was analyzed using measurement data and an updated numerical FE Model. The idea behind is to use models for a digital planning and operation/evaluation of the structural health monitoring. A static FE simulation and a dynamic FE simulation are generated, to investigate how the structure behaves under the load conditions.
At the Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) full scale specimens for nuclear transport and storage containers (casks) are tested for their structural integrity in a series of drop tests on the Test Site Technical Safety in Horstwalde, 50 km south of Berlin. These drop tests cause a major stress not only on the casks, but also on the steel tower structure of the test facility, itself. The load pattern makes the structure very interesting for detailed investigation. The focus of the monitoring lies on the bolted joints of the flange connections that are a typical connection for cylindrical elements if welding is technical or economical unfavorable. The definition of the monitoring takes was done by investigating the existing documents and inspection results accompanied by building an initial digital representation of the structure, consisting of two finite element (FE) models and a geometrical 3D point cloud representation. As a first step the structures behavior during static and dynamic loading was analyzed using measurement data and an updated numerical FE Model. The idea behind is to use models for a digital planning and operation/evaluation of the structural health monitoring. A static FE simulation and a dynamic FE simulation are generated, to investigate how the structure behaves under the load conditions.
In this presentation, a framework for integrating vibration-based structural health monitoring data into the optimization of inspection and maintenance of deteriorating structural systems is presented. The framework is demonstrated in an illustrative example considering a steel frame subject to fatigue.