Vom 09.\u201311. September 2025 fand die International Workshop on Structural Health Monitoring (IWSHM) an der Stanford University in Kalifornien statt. Die IWSHM ist eine der weltweit f\u00fchrenden Konferenzen im Bereich Structural Health Monitoring (SHM) und bringt Forschende, Industrievertreter und Studierende aus aller Welt zusammen.<\/p>\n\n\n\n
Die Vormittage waren gepr\u00e4gt von Keynote-Vortr\u00e4gen f\u00fchrender Industrieunternehmen wie Airbus, Boeing und renommierter Forschungseinrichtungen. Besonders spannend war die Panel-Diskussion zum Thema \u201eHow SHM + AI + Advanced Data Analytics Can Transform Design\u2013Operation\u2013Maintenance Strategies\u201c, in der Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Industrie \u00fcber die Zukunft datengetriebener Wartungs- und Designstrategien diskutierten.<\/p>\n\n\n\n
Am Nachmittag fanden die Special Sessions statt. Hier durfte Herr Saboor Karimi im Rahmen der Session \u201eIntegrating Physics in Data-Driven Methods for SHM\u201c unseren Lehrstuhl vertreten und den Vortrag mit dem Titel \u201eIntegrating Physics-Based Knowledge and Machine Learning for Temperature Compensation\u201c<\/em> pr\u00e4sentieren. In diesem Beitrag hat er eine Grey-Box-Methodik vorgestellt, die physikalisches Vorwissen mit Machine-Learning-Techniken kombiniert, um Temperatureinfl\u00fcsse in den Messdaten (Eigenfrequenz des H\u00e4ngers) eines Br\u00fcckenh\u00e4ngers zu kompensieren. Grundlage der Studie waren Messdaten einer Bogenbr\u00fccke, bestehend aus Beschleunigungs- und Temperaturaufzeichnungen.<\/p>\n\n\n\n Die Teilnahme an der IWSHM 2025 bot die Gelegenheit unsere Forschung einem internationalen Fachpublikum zu pr\u00e4sentieren. Der interdisziplin\u00e4re Austausch zwischen Ingenieurwesen, Datenwissenschaft und Industrie war besonders inspirierend und wird die Weiterentwicklung unserer Ans\u00e4tze am Lehrstuhl unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n Den Tagungsverband k\u00f6nnen Sie hier<\/a> herunterladen.<\/p>\n\n\n