Validierung von daten- und modellbasierten Methoden zur Schadenslokalisierung

Ingenieurbauwerke zeichnen sich u. a. durch ihre Individualität und ihre Langlebigkeit aus. Daher spielt die messtechnische Überwachung von Ingenieurbauwerken eine entscheidende Rolle. Mithilfe von Methoden der Strukturüberwachung können Veränderungen oder Schäden frühzeitig detektiert, lokalisiert und ggf. sogar quantifiziert werden. In Kombination mit einer numerischen Modellbildung können darüber hinaus Digitale Zwillinge erschaffen werden. Digitale Zwillinge bilden Bauwerke über ihr gesamtes Leben ab und können somit helfen, sowohl den Entwurf als auch den Betrieb zu optimieren. Eine Herausforderung bei der Entwicklung von Methoden der Strukturüberwachung ist deren Validierung im Zusammenhang mit realen Anwendungen. In diesem Beitrag wird daher eine Teststruktur vorgestellt, die explizit zur Validierung von Methoden der Strukturüberwachung entwickelt wurde. Die Messdaten der Struktur stehen für Forschungs- und Industrieanwendungen frei zur Verfügung. Zwei unterschiedliche Methoden (daten- und modellbasiert) zur Schadenslokalisation werden vorgestellt, verglichen und validiert.

Validation of data- and model-based methods for damage locations
Civil engineering structures are, inter alia, characterised by their individuality and longevity. Therefore, monitoring of such structures is decisive. Structural health monitoring methods are able to detect, localise and even quantify damage or structural changes in general. In combination with numerical modelling, it is possible to create digital twins. Digital twins represent structures over their entire lifetime. Therefore, they can help to optimise both design and operation of a structure. A challenge for developing structural health monitoring methods is their validation in the context of real applications. Therefore, this paper presents a benchmark structure, which has explicitly been designed for validating structural health monitoring methods. Monitoring data from this structure is freely available for research and industrial purposes. Two different methods (data- and model-based) for damage localisation are presented, compared and validated.