7.2 Ingenieurbau
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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.
Damage detection and localization in civil or mechanical structures is a subject of active development and research. A few vibration‐based methods have been developed so far, requiring, for example, modal parameter estimates in the reference and damaged states of the investigated structure, and for localization in addition a finite element model. For structures in operation, temperature has been shown to be a major nuisance to the efficiency of such methods because the modal parameters are varying not only with damage but also due to temperature variations. For detection, a few rejection approaches have been developed. Besides the increased complexity, environmental variation is hardly taken into account in localization approaches. In this paper, we propose a sensitivity‐based correction of the identified modal parameters in the damaged state with respect to the temperature field in the reference state, on the basis of a sensitivity analysis with respect to temperature dependent Parameters of the finite element model in the reference state. The approach is then applied to the stochastic dynamic damage locating vector method, where its improved performance under nonuniform temperature variations is shown in a numerical application on a beam.
The Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) collaborates with TNO to develop a software framework for automated calibration of structural models based on monitoring data. The ultimate goal is to include such models in the asset management process of engineering structures. As a basis for developing the framework, a multi-span road bridge consisting of ten simply supported steel box girders was selected as a test case. Our group measured output-only vibration data from one box girder under ambient conditions. From the data, we determined eigenfrequencies and mode shapes. In parallel, we developed a preliminary structural model of the box girder for the purpose of predicting its modal properties. In this contribution, we provide an overview of the measurement campaign, the operational modal analysis, the structural modeling and qualitatively compare the identified with the predicted modes. As an outlook, we discuss the further steps in the calibration process and future applications of the calibrated model.
Automatic vibration-based structural health monitoring has been recognized as a useful alternative or addition to visual inspections or local non-destructive testing performed manually. It is, in particular, suitable for mechanical and aeronautical structures as well as on civil structures, including cultural heritage sites. The main challenge is to provide a robust damage diagnosis from the recorded vibration measurements, for which statistical signal processing methods are required. In this chapter, a damage detection method is presented that compares vibration measurements from the current system to a reference state in a hypothesis test, where data9
related uncertainties are taken into account. The computation of the test statistic on new measurements is straightforward and does not require a separate modal identification. The performance of the method is firstly shown on a steel frame structure in a laboratory experiment. Secondly, the application on real measurements on S101 Bridge is shown during a progressive damage test, where damage was successfully detected for different damage scenarios.
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.
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.
Am Fallturm auf dem Testgelände Technische Sicherheit (TTS) der BAM wurden bei Inspektionen Vorspannungsverluste in den Bolzen der Stahlverbindungen festgestellt. Um ein Verständnis für die zugrundeliegenden Trag- und Schädigungsmechanismen zu erlangen und um den Zustand der vorgespannten Schraubverbindungen langzeitlich zu überwachen, wurde am Fallturm ein Structural Health Monitoring (SHM) System installiert. Für die Auslegung des Monitoringsystems sowie zur Unterstützung der Untersuchung des Schädigungsprozesses wurde ein numerisches Modell erstellt und in Bezug auf die gemessenen Antworten des Tragwerks kalibriert.
Im Vortrag werden die experimentellen und numerischen Untersuchungen zur Systemidentifikation des Stahlrohrgitterturms als auch die Überwachungskampagne mit dem eingesetzten Monitoringsystem sowie die Messergebnisse und deren Bewertung vorgestellt.
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 statistical subspace-based damage detection technique has shown promising theoretical and practical results for vibration-based structural health monitoring. It evaluates a subspacebased residual function with efficient hypothesis testing tools, and has the ability of detecting small changes in chosen system parameters. In the residual function, a Hankel matrix of Output covariances estimated from test data is confronted to its left null space associated to a reference model. The hypothesis test takes into account the covariance of the residual for decision making. Ideally, the reference model is assumed to be perfectly known without any uncertainty, which is not a realistic assumption. In practice, the left null space is usually estimated from a reference data set to avoid model errors in the residual computation. Then, the associated uncertainties may be non-negligible, in particular when the available reference data is of limited length. In this paper, it is investigated how the statistical distribution of the residual is affected when the reference null space is estimated. The asymptotic residual distribution is derived, where its refined covariance term considers also the uncertainty related to the reference null space estimate. The associated damage detection test closes a theoretical gap for real-world applications and leads to increased robustness of the method in practice. The importance of including the estimation uncertainty of the reference null space is shown in a numerical study
and on experimental data of a progressively damaged steel frame.
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.
Risslumineszenz
(2018)
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.
Due to the wide range of applications, the easy production and the large field of use, reinforced concrete (RC) is a widespread building material. This variety of applications is reflected in a wide range of physical material properties. Not only therefor it still is a technical challenge to provide all necessary test conditions for experimentally reproducing dynamic effects under impact loading of RC structures. In this paper we present investigations on the thicknesses of RC plates under low and medium high velocity impact loading by a flat-tipped impactor. The planar tomography setup at BAM is used to visualize the impact damage and to characterize the damage features such as cracks, scabbing and spalling. Further, the comparison of tomography results with those of an applied numeric simulation analysis is used to verify the numeric models for future damage prognosis under impact loading. Using the results of both, the tomographic as well as the FE analysis, different damage features were investigated and compared regarding their validity. Crack damage plays a leading part and the significance of summarized crack values as well as their distribution is analyzed. The total damage value but also the determined damage distribution both provide an input for describing damage as a function of the impactor velocity and plate thickness.
Planar tomography and numerical analysis for damage characterization of impact loaded RC plates
(2020)
The damage analysis of reinforced concrete (RC) is of high interest for reasons of effective maintenance and structural safe-ty of buildings. The damage structures of RC plates loaded by an impact were investigated, applying X-ray planar tomogra-phy and finite element method (FEM). Planar tomography allows getting three-dimensional information of the RC elements and the damage including crack, spalling and scabbing. The FEM model validated on the tomography data justifies the appli-cation for further predictions of the damage description. In this study, we investigated concrete plates of three different thick-ness subjected to impacts at different low- and medium-velocity, whereby the used impactor had a flat tip, which resulted in small penetrations on the front side and scabbing on the rear side. In order to quantify the damage, the damage volume and its distribution through the plate were computed and the correlations between degree of damage and impact velocity were found out.
Classic non-destructive fatigue crack detection methods reveal the state of the fatigue damage evolution at the moment of application, generally not under operational conditions. The here introduced crack luminescence method realizes a clear visibility of the occurred and growing crack in loaded components during operation. Different established experiments show that due to the sensitive coating a crack Formation can be detected even in early stage under the premise the crack reached the surface. The coating consists of two layers with different properties and functions. The bottom layer emits light as fluorescence under UV radiation. The top layer covers the fluorescing one and prevents the emitting of light in case of no damage at the surface. In case of surface crack occurrence, the luminescent light is clearly noticeable by visual observations and also by standard camera equipment which makes automated crack detection possible as well. It is expected that crack luminescence can increase structural safety as well as reduce costs and time for inspections and preventive maintenance.