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Integrated structural monitoring using point clouds obtained from terrestrial laser scanning

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[Quelle: https://www.research-collection.ethz.ch]

Das terrestrische Laserscanning (TLS) ist heute eine ausgereifte und weit verbreitete geodätische Messtechnik, und die Genauigkeit der kommerziell erhältlichen Scanner nimmt ständig zu. TLS eignet sich besonders für die Aufgabe der flächenhaften Deformationsanalyse. Trotz seiner weit verbreiteten Anwendung für die Aufgaben der Bauwerksüberwachung ist noch kein einheitlicher Verfahrensablauf für die Bauwerksidentifikation definiert worden. Aus diesem Grund trägt diese Arbeit zur automatischen Bestimmung der Materialeigenschaften von Strukturen bei, die mittels Punktwolkentechnologien modelliert und überwacht werden. Es ist eine interdisziplinäre Arbeit, die sowohl die Bereiche der Geodäsie als auch die des Bauingenieurwesens betrifft und Teil der Disziplin des Structural Health Monitoring (SHM) ist, das in der aktuellen Ingenieurpraxis eine Schlüsselrolle spielt. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist ein neuartiges Verfahren zur numerischen Identifikation von Bauwerken unter Verwendung von Punktwolkendaten, die mit terrestrischen Laserscannern in mehreren Epochen erfasst wurden. Der Hauptstrang der entwickelten Methode ist der Ansatz des integrierten Monitorings, das eine grosse Flexibilität bietet, um Messungen unterschiedlicher Herkunft in einem einzigen Modellrahmen zusammenzuführen, welcher auf der Finite-Elemente (FE)- Modellierung der untersuchten Struktur basiert. Das zugrundeliegende Kriterium dieses Ansatzes ist die Anpassung der gemessenen und der FE-berechneten Verschiebungen durch die Verwendung einer Ausgleichsrechnung nach der Methode der kleinsten Quadrate, die die Linearisierung des erwähnten FE-Modells einschliesst. Auf diese Weise kann auch eine gründliche Fortpflanzung der stochastischen Informationen aus den TLS-Daten zu den geschätzten Endparametern durchgeführt werden. Die Ausgleichsrechnung wird hier mit Closed-Loop- und Monte- Carlo-Simulationen validiert. Zusätzlich wird eine Methode zur automatischen Generierung der Geometrie des FE-Modells aus der Punktwolke der Oberfläche des überwachten Objekts vorgeschlagen. Ausserdem werden spezifische Erkenntnisse über die Implementierung der numerischen Ableitung geliefert. Darüber hinaus werden die beobachteten Knotenverschiebungen und deren Unsicherheiten aus der TLS-basierten Deformationsanalyse der Struktur abgeleitet. Dieser Schritt kann unter anderem mit drei verschiedenen Methoden durchgeführt werden: Varianzfortpflanzung, logarithmisch-euklidische Interpolation und Suche nach dem nächsten Nachbarn. Obwohl alle Methoden anwendbar sind, hat sich die dritte Methode als rechnerisch effizienter erwiesen. Die Methode wird hier für die Modell-Aufdatierung von Balken und Platten implementiert, deren Elastizitätsmodul mit der Möglichkeit, die analysierte Struktur in mehrere Partitionen zu unterteilen, geschätzt wird. Ausserdem kann die vorgeschlagene Methode leicht zur Schätzung anderer Materialparameter oder sogar Kräfte für jede Form der Struktur, einschliesslich Freiformstrukturen, verwendet werden. Die vorgeschlagene Methode wird hier analysiert und erfolgreich für drei Anwendungsfälle eingesetzt, für einen mit realen Daten und für zwei mit synthetisch erzeugten Punktwolken: eine Brettsperrholzplatte, ein Stahlträger und eine legierte Platte. Die Beobachtungen für die Anwendungsfälle, die sich auf synthetische Daten stützen, wurden mit einem selbstentwickelten Punktwolkengenerator erzeugt. Dieser Generator wurde auch in ein Werkzeug eingebettet, das die Planung von TLS-Überwachungskampagnen ermöglicht, indem der Einfluss der Sensoranordnung (Position, Auflösung und Genauigkeit) auf die geschätzten Parameter vorhergesagt wird. Letztendlich erweitert die entwickelte Methode erfolgreich das Leistungsspektrum von TLS, indem sie ein operationelles Verfahren für die numerische Identifizierung von Strukturen definiert.

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