Monitoring data of the openLAB research bridge from 2024-02-01 to 2024-10-31
Contributing person | Robert Röder | |
Contributing person | Andreas Jansen | |
Contributing person | Steffen Marx | |
Contributing person | Max Herbers | |
Contributing person | Bertram Richter | |
Additional geographical or spatial references | geo:51.201451527134736, 14.406519376328609 | |
Additional geographical or spatial references | Bautzen, Germany | |
Countries to which the data refer | GERMANY | |
Type of the data | Dataset | |
Total size of the dataset | 1015218182 | |
Author | Jansen, Andreas | |
Author | Richter, Bertram | |
Author | Röder, Robert | |
Author | Herbers, Max | |
Author | Marx, Steffen | |
Upload date | 2025-01-15T11:03:15Z | |
Publication date | 2025-01-15T11:03:15Z | |
Data of data creation | 2024-11-01 | |
Publication date | 2025-01-15 | |
Abstract of the dataset | This dataset presents Structural Health Monitoring (SHM) data from the openLAB research bridge, a large-scale laboratory structure located in Bautzen, Germany. Following an initial one-year reference phase, the bridge will undergo a series of load tests designed to induce significant structural damage. This open-access dataset provides researchers with a rare opportunity to validate SHM methodologies under near-real-world conditions. The current publication includes data from the undamaged bridge, covering the period from 2024-02-01 to 2024-10-31. Additional repositories will be published periodically as new data becomes available. The bridge is equipped with a comprehensive monitoring system featuring fiber optic and electrical sensors that capture both structural behavior and environmental conditions (e.g., air temperature, humidity, and solar radiation). In this initial release, data is sourced from an electrical Gantner Instruments measurement system (Q.station 101T, with various Q.bloxx modules). The dataset includes measurements of acceleration, tilt, air temperature, humidity, and solar radiation. Data is recorded continuously at 10-minute intervals, with additional triggered measurements during non-damaging load tests conducted with a test vehicle or in response to increased vibration activity. The repository provides the data in Comma Separated Values (CSV) format. Each file includes a header specifying the names of the data columns. Additional details, such as units and sampling frequency, are provided in this README file. Each CSV file contains a Timestamp column that records the time of each sample as a datetime string in ISO 8601 format, without time zone information. All timestamps are in Coordinated Universal Time (UTC). Sensor data is represented as decimal numbers. | |
Public reference to this page | https://opara.zih.tu-dresden.de/handle/123456789/1048 | |
Public reference to this page | https://doi.org/10.25532/OPARA-660 | |
Publisher | Technische Universität Dresden | |
Licence | Attribution-ShareAlike 4.0 International | en |
URI of the licence text | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ | |
Specification of the discipline(s) | 4::45::410::410-04 | |
Specification of the discipline(s) | 4 | |
Title of the dataset | Monitoring data of the openLAB research bridge from 2024-02-01 to 2024-10-31 | |
Underlying research object | openLAB research bridge | |
Project abstract | - Problemstellung - Infrastrukturbauwerke unterliegen einer stetigen Alterung, weshalb ihr Zustand bislang in regelmäßigen Intervallen händisch inspiziert werden muss. Erst wenn im Rahmen der turnusmäßigen Bauwerksprüfung ein Schaden festgestellt wird, wird eine Instandhaltungsmaßnahme geplant. Dieses reaktive Vorgehen führt dazu, dass ein Schaden oftmals lange unentdeckt bleibt und es infolgedessen zu erhöhten Sanierungskosten kommt. Dieses problemorientierte Vorgehen soll zukünftig durch ein datenbasiertes, vorrausschauendes und prädiktives Instandhaltungsmanagement abgelöst werden. - Projektziel - Grundlage für eine zuverlässige Zustandsbewertung in nahezu Echtzeit ist das Bauwerksmonitoring. Aktuelle Monitoringanwendungen bedürfen jedoch aufwendiger manueller Auswertung, wobei eine Alterung der Messanlage oder Messfehler nur schwierig erkannt werden können. Im Projekt „IDA-KI“ werden mithilfe des maschinellen Lernens vollautomatisierte Bewertungsalgorithmen für Monitoringdaten entwickelt und in ein lebensdauerübergreifendes Monitoringkonzept ab „Stunde null“ zur kontinuierlichen Zustandsbewertung integriert. - Durchführung - Es wird eine Modellbrücke errichtet und baubegleitend mit Sensorik ausgestattet, wodurch das Monitoringkonzept und die Auswertealgorithmen „im Zeitraffer“ validiert werden können. Durch Belastungstests bis in den Bereich der starken Schädigung sowie eine gezielte Schädigung redundanter Messtechnik wird eine Realdatenbasis geschaffen. Dadurch wird zukünftig eine Unterscheidung zwischen Messfehlern und strukturellen Anomalien ermöglicht. Die charakteristischen Messsignale werden in Auswertealgorithmen implementiert, sodass zukünftig die Monitoringdaten automatisiert ausgewertet werden können. Zustandsindikatoren ermöglichen eine einfache Interpretation großer Datenmengen. Das Demonstratorbauwerk wird als Reallabor ausgebaut und dient auch nach der Projektlaufzeit als Ort des wissenschaftlichen Austauschs in der Kohleregion. Die Entwicklung eines digitalen „as maintained“-Modells dient der Etablierung neuer Geschäftsfelder und schafft qualifizierte Arbeitsplätze. | |
Public project website(s) | https://tu-dresden.de/bu/bauingenieurwesen/imb/forschung/grossprojekte/openLAB | |
Project title | Automatisierte Bewertung der Monitoringdaten von Infrastrukturbauwerken – IDA-KI |
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