Thomas Braml

Despite the implementation of seals and coatings to protect structures such as bridges, defects can result in costly repairs and diminished usability. Conventional moisture sensors offer limited capabilities, providing only local measurements, which hinders the ability to detect and localize damage over large areas. Distributed Fiber Optic Sensors (DFOS), which utilize optical frequency domain reflectometry (OFDR), facilitate the acquisition of precise spatial measurements. The application of a hygroscopic coating facilitates the detection of strains induced by humidity. In order to differentiate between the effects of temperature and humidity, two fibers with different sensitivities are combined. The reactivity of these materials is determined through calibration in a climate chamber with controlled temperature and humidity cycles. Conventional calibration approaches are not standardized and rely on the assumption of linear behavior. This paper presents the preprocessing of DFOS data for the purpose of distributed humidity sensing. The subsequent processing delineates the procedure for determining the reaction coefficients. When the temperature range is small, it is reasonable to assume linear behavior. This model is no longer viable for the purpose of extrapolating the regression. A polynomial regression model is recommended to achieve greater accuracy. The final step in the process entails the implementation of two distinct tests: the small calibration test and the extended calibration test.

This study assesses transformer-based 3D semantic segmentation models for detecting structural components in terrestrial laser scans, given that no training data currently exists for shell construction sites. Manual annotation of 3D point clouds is expensive, yet high-quality labels remain essential for supervised computer vision and validation. Automated pre-labeling can cut down annotation effort by shifting human tasks from exhaustive labeling to targeted verification and correction, assuming models can robustly identify the most common structural elements. We designed a three-stage evaluation protocol covering (i) supervised learning, (ii) cross-domain generalization, and (iii) transfer learning with limited labeled data in the target domain to test model generalization in this context. Three transformer architectures (Point Transformer V2, Point Transformer V3, and Swin3D) are evaluated using four established indoor datasets (S3DIS, ScanNetV2, Structured3D, and VASAD) and a custom domain-specific dataset of annotated construction scenes. Training only on the limited construction dataset results in weak generalization. In contrast, pretraining on loosely related synthetic data and fine-tuning on a minimal number of labeled construction scenes enable reliable segmentation of core building components. A sensitivity analysis also showed that just 12 samples are sufficient to calibrate a pretrained model to a specific building type. The models perform well despite differences between synthetic training data and noisy real-world scans. Among the evaluated architectures, Swin3D delivers the best performance, with +18% mIoU improvement through general pretraining, while PTv3 converges faster with fewer target-domain samples. These findings suggest that transfer learning with limited labeled construction data offers a practical foundation for scalable pre-labeling workflows and human-in-the-loop applications in architecture, engineering, and construction.

Abstrakt: Für den Entwurf und die Bemessung von Infrastrukturbauwerken werden sowohl Anforderungen für den zivilen Verkehr als auch für den militärischen Verkehr gestellt. Grundlegende Hinweise für die Brückenbemessung und die Brückeneinstufung geben dabei das NATO‐Standarization Agreement Nr. 2021 (STANAG 2021) und die Richtlinien für die Anlage und den Bau von Straßen für militärische Schwerstfahrzeuge (RABS). Für das STANAG 2021 ist im November 2024 eine neue Ausgabe erschienen. Die RABS befinden sich derzeit in der Überarbeitung bzw. teilweisen Überführung in die Richtlinien für militärische Infrastruktur und Zivile Verteidigung im Straßen‐ und Ingenieurbau (MIZ). Dieser Beitrag beschreibt die aktuellen Änderungen in Bezug auf die Bemessung ziviler Brücken, fasst die grundlegende Vorgehensweise zur Berücksichtigung militärischer Anforderungen zusammen und gibt Hilfestellung für die Bemessung von Brücken für militärische Lasten.

Abstrakt: Um den Herausforderungen unserer Zeit gerecht zu werden, sollten zukünftige moderne Massivbauwerke mit klimafreundlichen Konstruktionsbaustoffen errichtet werden. Neben emissionsarmen Betonen können nichtmetallische Bewehrungsstäbe auf Basis des nachwachsenden Nutzhanfes das Produktportfolio ressourcenschonender Konstruktionsbaustoffe erweitern. Der vorliegende Beitrag befasst sich mit ersten Tastversuchen in der Profilierung neuartiger Hanfbastbewehrungsstäbe und deren Verbundverhalten in haufwerksporigem Leichtbeton mit porosierter Matrix (Englisch: LAC). Der Fokus wurde dabei auf die Identifikation einer geeigneten Profilierung aus vier verschiedenen Applikationen gelegt: einer feinen oder groben Besandung, einer Umwicklung und einer Kombination aus Besandung und Umwicklung. Das Verbundverhalten der profilierten Stäbe wurde in Pull‐out‐Versuchen untersucht. Die Auswertung der Versuche erfolgte unter Verwendung eines geeigneten Filters zur Reduzierung des Rauschens der Messdaten. Die Auswahl der Filter und die damit erzielten Versuchsergebnisse werden anhand der maximalen Verbundspannungen präsentiert. Auf Basis der Tastversuche wird das Verbundverhalten profilierter Hanfbastbewehrungsstäbe in haufwerksporigem Leichtbeton und mögliche Einflussfaktoren diskutiert. Die Arbeit zeigt das Potenzial von Hanfbastbewehrungsstäben als konstruktive Bewehrung und die sehr gute Eignung einer feinen Besandung als additive Profilierungsvariante.

Abstrakt: Seit mehreren Jahren wird angestrebt, die Bewehrungsführung in Stahlbetonbauteilen kraftflussoptimiert zu gestalten, um den erforderlichen Bewehrungsgehalt zu reduzieren. Mit dem vielversprechenden Verfahren des Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) können Hauptspannungstrajektorien und damit die Kraftflüsse im Bauteil durch additiv gefertigte Bewehrungsstäbe direkt abgebildet werden. Damit WAAM‐Bewehrungsstäbe in der Tragwerksplanung zur Reduktion des Bewehrungsgehalts berücksichtigt werden können, ist zunächst eine Untersuchung der Prozessstabilität, der mechanischen Eigenschaften sowie des Verbundverhaltens erforderlich. Nach einer Darstellung der Grundlagen des Verbunds sowie der maßgebenden Mechanismen und Einflussparameter wird die Prozessstabilität mithilfe von 3D‐Scans beurteilt und die mechanischen Eigenschaften statistisch ausgewertet. Anschließend erfolgt die Analyse des Verbundverhaltens in Abhängigkeit von einem der entscheidenden Parameter, der bezogenen Rippenfläche . Die vorgestellten Ergebnisse verdeutlichen das Potenzial additiv gefertigter Bewehrung. Aufbauend darauf sind weiterführende Versuchsreihen erforderlich, um die beschriebenen Parameter sowie zusätzliche Einflussgrößen zu validieren. Ziel dieser Arbeiten ist es, die Technologie schrittweise in normative Bemessungskonzepte zu überführen und damit die Grundlage für eine Anwendung im tragwerksplanerischen Alltag zu schaffen.

The significant effort required to annotate data for new training datasets hinders computer vision research and machine learning in the construction industry. This work explores adapting standard datasets and the latest transformer model architectures for point cloud semantic segmentation in the context of shell construction sites. Unlike common approaches focused on object segmentation of building interiors and furniture, this study addressed the challenges of segmenting complex structural components in Architecture, Engineering, and Construction (AEC). We establish a baseline through supervised training and a custom validation dataset, evaluate the cross-domain inference with large-scale indoor datasets, and utilize transfer learning to maximize segmentation performance with minimal new data. The findings indicate that with minimal fine-tuning, pre-trained transformer architectures offer an effective strategy for building component segmentation. Our results are promising for automating the annotation of new, previously unseen data when creating larger training resources and for the segmentation of frequently recurring objects.

In recent times, the value of data has grown. This tendency is also observeable in the construction industry, where research and digitalisation are increasingly oriented towards the collection, processing and analysis of different types of data. In addition to planning data, measurement data is a main focus. fibre optic measurements offer a highly precise and comprehensive approach to data collection. It is, however, important to note that this technology is still in research regarding concrete structures. This paper presents two methods of integrating filigree sensors into concrete structures. The first approach entails wrapping a fibre around a tendon duct and analysing the installation and associated measurements. The second method involves bonding polyimide and acrylate-coated fibres with 2K epoxy and cyanoacrylate in the grooves of rebars, exposing them to chemical environments. The resulting measurement data is evaluated qualitatively and quantitatively to ascertain its resilience to environmental factors. These developed criteria are consolidated in a decision matrix. Fibre-adhesive combinations necessitate protection from chemical and mechanical influences. The limitations of the solutions are pointed out, and alternative options are proposed.

Der Erhalt der bestehenden Verkehrsinfrastruktur ist eine große Herausforderung, da die Bauwerke fortwährend altern, die Verkehrsbeanspruchung zunehmend steigt und deren umfassender Ersatz mit Blick auf begrenzte Budgets und Ressourcen nicht möglich ist. An Bestandsbauten können tatsächliche Materialkennwerte, Geometrien oder Einwirkungen objektspezifisch erfasst werden. Die Nachrechnung von Bestandsbrücken erfolgt in Deutschland gemäß Nachrechnungsrichtlinie nach Stufen 1 und 2 mit dem semiprobabilistischen Teilsicherheitskonzept. Nur im Ausnahmefall wird eine messbasierte Bewertung oder eine wissenschaftliche Betrachtung gemäß Stufen 3 und 4 durchgeführt. Die Einbeziehung zusätzlicher Informationen aus der Zustandserfassung bietet jedoch viele Vorteile für eine realitätsnahe Bewertung. In probabilistischen Berechnungsmethoden können solche Kenntnisse direkt in der Berechnung berücksichtigt werden. Ziel dieses zweiteiligen Beitrags ist die Vorstellung der Potenziale und Vorteile bei der direkten Berücksichtigung der Ergebnisse von zerstörungsfreien Prüfverfahren bei der Zustandsbewertung von Brückenbauwerken. Das Konzept wird an einer Spannbetonbrücke vorgestellt. Der erste Teil befasst sich mit den Möglichkeiten zur Überführung der Eingangswerte der üblichen semiprobabilistischen Berechnung in stochastische Modelle. Ausgehend von der semiprobabilistischen Nachrechnung nach derzeitigem Regelwerk wird die probabilistische Modellierung aller relevanten Basisvariablen für die Grenzzustände der Tragfähigkeit Biegung, Querkraft und Torsion ausgeführt.