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In der aktuellen Projektphase liegt der Fokus auf der Datenaufnahme, -bearbeitung und -speiche-rung mit dem Ziel, automatisierte Auswerteverfahren einsetzen zu können. Aktuell wurden primär punktuelle Messungen an ausgewählten Messtagen aufgenommen. Die Systeme sollen so weiter-entwickelt werden, dass sie sich auch für kontinuierliche Messungen im Rahmen von Monitoring-aufgaben eignen.
Ein wichtiger Fokus bei der Auswertung ist die Kombination mit numerischen Modellen, die mithilfe von Bayesian Update Verfahren und den aufgenommenen Messdaten kalibriert und im Verlauf der Monitoringaufgabe angepasst werden sollen. Insbesondere sollen auch zeitabhängige Modelle, die eine zeitliche Entwicklung von Struktureigenschaften beinhalten (Kriechen, Schwinden, Ermüdung, Korrosion) dazu verwendet werden, die zukünftige Performance der Struktur bewerten zu können. Basierend darauf werden dann Konzepte zur Planung von Inspektion und Wartung erstellt.
In this work, a method for vehicle load identification is proposed. It involves Bayesian
Analysis and (quasi-)static importance functions in order to estimate vehicle positions,
velocities and weights. The structure is modeled with finite elements in order to generate
model predictions for different load configurations. The model predictions are compared to
the actual measured data to identify the most probable loading configuration for that
measurement. This involves the use of enhanced Monte Carlo simulations such as MCMC to
reduce the computational effort.