Jan-Hauke Bartels erhält Sensors and Materials Young Researcher Paper Award 2025

Dr.-Ing. Jan-Hauke Bartels wurde mit dem Sensors and Materials Young Researcher Paper Award 2025 ausgezeichnet. Der Preis wird jährlich vom internationalen Wissenschaftsjournal Sensors and Materials vergeben und würdigt herausragende wissenschaftliche Beiträge von Nachwuchsforschenden unter 40 Jahren in den Bereichen Sensorik, Sensormaterialien und verwandte Messtechnik-Technologien.

Ausgezeichnet wurde der Fachbeitrag “Addressing Time Variance in Measurement Systems with Bayesian Model Updating”, den Dr.-Ing. Jan-Hauke Bartels gemeinsam mit Prof. Dr.-Ing. Steffen Marx veröffentlicht hat. Der Beitrag erschien in Sensors and Materials (Vol. 37, No. 3(2), 2025, S. 921–942).

https://doi.org/10.18494/SAM5393.

Im Mittelpunkt der ausgezeichneten Arbeit steht die Untersuchung zeitabhängiger Veränderungen in Messsystemen am Beispiel von Laser-Triangulationssensoren. Ziel der Studie war es, Alterungseffekte und deren Einfluss auf die Messgenauigkeit systematisch zu erfassen und zu kompensieren. Hierzu wurde ein Ansatz auf Basis des Bayesian Model Updating entwickelt. In mehr als 140 Teilversuchen konnten sowohl zufällige als auch systematische Fehlereinflüsse quantifiziert werden, darunter Effekte infolge von Kabellängen, Sensorpositionierung und Temperaturschwankungen. Die Ergebnisse zeigen, dass sich insbesondere in frühen Alterungsphasen zeitabhängige Driftprozesse präzise erfassen und experimentell mit hoher Genauigkeit kompensieren lassen. Damit leistet die Arbeit einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung zuverlässiger und langlebiger Monitoring-Systeme im Bereich des Structural Health Monitoring.

Jan-Hauke Bartels sagt zu der Auszeichnung: „Ich fühle mich sehr geehrt, den renommierten S&M Young Researcher Paper Award 2025 von Sensors and Materials zu erhalten. Mein besonderer Dank gilt meinem Ko-Autor und Promotionsbetreuer Prof. Steffen Marx für seine kontinuierliche Unterstützung und die wertvolle fachliche Begleitung während dieser Arbeit.“

Auch künftig wird sich Jan-Hauke Bartels in seiner Forschung mit der Unsicherheitsquantifizierung in Messsystemen, robusten Sensorkonzepten und zugehörigen Materialien befassen, um verlässliche Verfahren für das Structural Health Monitoring weiterzuentwickeln.

Die ausgezeichnete Arbeit entstand im Rahmen eines von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Forschungsprojekts im Sonderforschungsbereich 1463 „Integrated Design and Operation Methodology for Offshore Megastructures“, Teilprojekt C01 (Projektnummer 434502799).

Abstract: Messsysteme werden in ingenieurwissenschaftlichen Anwendungen wie dem Structural Health Monitoring und der zerstörungsfreien Prüfung vielfach eingesetzt, um periodische Inspektionen durch eine kontinuierliche Datenerfassung zu ergänzen. Häufig wird dabei angenommen, dass diese Systeme ein linear-zeitinvariantes Verhalten aufweisen, obwohl ihre Leistungsfähigkeit im Laufe der Zeit durch Umwelteinflüsse und interne Degradationsprozesse beeinträchtigt wird, was zu einem zeitvarianten Verhalten führt. In dieser Studie werden die Auswirkungen von Alterungsprozessen auf Messsysteme am Beispiel von Laser-Triangulationssensoren untersucht und ein innovativer Ansatz zur Kompensation dieser zeitabhängigen Effekte vorgeschlagen. Im Rahmen von mehr als 140 Teilversuchen wurden sowohl zufällige als auch systematische Messfehler identifiziert, etwa infolge von Kabellängen, Sensorpositionierung und Temperaturschwankungen. Mit der Entwicklung einer Kompensationsmethode auf Basis des Bayesian Model Updating wurde die zeitabhängige Drift der Messgenauigkeit, insbesondere in den frühen Stadien der Sensoralterung, wirksam erfasst. Das Kompensationsmodell wurde experimentell validiert und zeigte eine hohe Genauigkeit bei der Reduktion alterungsbedingter Messanomalien. Mit dieser Arbeit wird die Bedeutung der Kompensation zeitvarianten Verhaltens verdeutlicht. Sie stellt einen verlässlichen Ansatz zur Sicherstellung der Messgenauigkeit in robusten Messsystemen vor. Die Ergebnisse sind auf verschiedene ingenieurwissenschaftliche Anwendungen übertragbar und leisten einen Beitrag zur Verbesserung der Langlebigkeit und Zuverlässigkeit von Monitoringsystemen.