7.2 Ingenieurbau
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Organisationseinheit der BAM
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A digital structural integrity management of offshore structures enables an optimized planning of inspections and repairs with risk-based methods. In a risk-based approach, the inspection and repair strategy that minimizes the expected lifetime costs consisting of the expected inspection, repair and failure costs is determined. In addition to inspections, information on the structural condition can be continuously obtained by monitoring the vibration response of the structural system. Changes in the vibration characteristics quantified in terms of modal properties can be an indication of structural damage. In risk-based inspection and repair planning, the effect of monitoring results is determined via Bayesian updating of the structural condition and reliability. This information should be applied to inform decisions on inspections and may result in a reduced inspection effort. The benefit of continuously monitoring the structural health can be quantified in terms of the value of information, which corresponds to the difference between the expected lifetime costs with and without monitoring. In this work, we demonstrate in a numerical example how an optimized sensor placement for a vibration-based structural health monitoring system can be determined by maximizing the value of information.
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.
Der Vortrag beschreibt die Relevanz der Zuverlässigkeitsbewertung von klassischen ZfP- und SHM-Verfahren. Diese Zuverlässigkeitsbewertung soll auch für das an der BAM entwickelte Risslumineszenzverfahren durchgeführt werden. Die Risslumineszenz wird zunächst vorgestellt und es wird beschrieben welchen Weg man beschreiten muss, um eine Zuverlässigkeitsbewertung für eine Technik durchzuführen, die nicht nur als ZfP-Verfahren genutzt werden soll, sondern auch für die Dauerüberwachung unter der Einbindung einer KI-basierten automatisierten Risserkennung. Die mit dieser Erweiterung des Einsatzspektrums einhergehenden Faktoren für Messunsicherheit und -variabilität wird als Problematik erkannt und als zukünftige Aufgabe, die es zu lösen gilt, definiert.
Falltürme sind Bauwerke, die als Versuchsanlagen sehr speziellen, impulsartigen Belastungen ausgesetzt sind. Am Fallturm auf dem Testgelände Technische Sicherheit (TTS) der BAM wurde bei Routineinspektionen eine Abnahme der strukturellen Integrität in Form von Vorspannungsverlusten in den Bolzen der Stahlverbindungen festgestellt. Um ein Verständnis für die zugrundeliegenden Trag- und Schädigungsmechanismen zu erlangen, wurde ein umfassendes Structural Health Monitoring (SHM) System geplant und am Bauwerk installiert unter Nutzung von digitalen Bauwerksmodellen. Für die Auslegung des Überwachungssystems, insbesondere aber zur Unterstützung der Untersuchung des Schädigungsprozesses, wurden Finite-Elemente-Modelle erstellt. Um sicherzustellen, dass die FE-Modelle das reale Tragwerksverhalten mit ausreichender Genauigkeit abbilden, mussten sie jedoch in Bezug auf die gemessenen Antworten des Tragwerks kalibriert werden. Der vorliegende Beitrag beschreibt experimentelle und numerische Untersuchungen zur Identifizierung des strukturellen Systems des Stahlrohrgitterturms in Vorbereitung einer Überwachungskampagne. Die Auswertung von gemessenen Schwingungen unter ambienter Anregung ermöglichte die Identifizierung der Eigenfrequenzen mehrerer globaler Schwingungsmoden des Fallturms. Zur Modellvalidierung wurde zunächst eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt, um die Parameter mit dem größten Einfluss zu ermitteln. Anschließend wurde ein evolutionärer Algorithmus (EA) zur Optimierung nach dem Prinzip der Minimierung der Differenzen zwischen gemessenen und simulierten charakteristischen Antworten eingesetzt. Das aktualisierte Modell wurde schließlich an der dynamischen Reaktion der Turmstruktur infolge einer realen Falltest-induzierten Stoßbelastung validiert. Die Ergebnisse zeigten eine gute Übereinstimmung zwischen numerischen und experimentellen Ergebnissen.