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Projekt
Dauerüberwachung von Bauwerken mit modellbasierter Schadensdetektion unter Einsatz nichtlinearer Modellanpassungen und Methoden der Künstlichen Intelligenz
Antragstellerin
Professorin Dr.-Ing. Martina Schnellenbach-Held
Fachliche Zuordnung
Konstruktiver Ingenieurbau, Bauinformatik und Baubetrieb
Förderung
Förderung seit 2022
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 501496870
Die Zustandsbeurteilung sowie die Wartung und eine prädiktive Instandhaltung sind essentielle Bestandteile zur Verlängerung der Lebensdauer von hochbeanspruchten Bauwerken. Neben handnahen Inspektionen können sensorbasierte Monitoringsysteme in datengetriebene Überwachungskonzepte integriert werden, wodurch eine kontinuierliche und objektive Zustandserfassung bereitgestellt wird. Auf dieser Basis können durch eine frühzeitige Analyse der Sensordaten Schädigungsentwicklungen erkannt, zuverlässige Prognosen des Tragverhaltens getroffen und mögliche Handlungsempfehlungen für präskriptive Instandhaltungsmaßnahmen vorgeschlagen werden. Ein sensorbasiertes Monitoring ist insbesondere für hochbeanspruchte Massivbauwerke wie Brücken mit erheblichen Herausforderungen verbunden. Für eine automatisierte Dauerüberwachung müssen neben des komplexen Tragverhaltens auch wechselnde Beanspruchungen wie der steigende Schwerlastverkehr sowie Temperaturänderungen berücksichtigt werden. Die Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) in einer modellbasierten Dauerüberwachung liefert einen vielversprechenden Ansatz zur Analyse der Sensordaten sowie der Adaption der Tragstruktur des Bauwerks. Das Ziel dieses Forschungsvorhabens ist somit die Entwicklung eines geschlossenen Ansatzes zur automatisierten Schadensdiagnose und -prognose für hochbeanspruchte Massivbauwerke im Freien. Neben einer System- und Lastidentifikation durch Adaption numerischer Rechenmodelle auf Grundlage statischer Messgrößen soll auch die Prognose von Materialdegradation sowie die automatisierte Ausgabe von Handlungsempfehlungen und Wartungsstrategien umgesetzt werden. Die Adaption des numerischen Rechenmodells erfolgt in einem Optimierungsverfahren auf Basis Evolutionärer Algorithmen (EA) unter Berücksichtigung des komplexen Materialverhaltens im Rahmen nichtlinearer Finite-Elemente (FE) Simulationen. Zur Erhöhung der Zuverlässigkeit und Berücksichtigung unscharfer Modellparameter erfolgt anschließend eine zugehörigkeitsbasierte Einordnung identifizierter Modelle in unscharfe Cluster zur Beschreibung möglicher Schadensmechanismen. Die Schadensdiagnose wird durch den Vergleich identifizierter Systemparameter zu verschiedenen Messzeitpunkten vorgenommen. Durch Interpretation der identifizierten Systemparameter und der Implementierung von Degradationsmodellen erfolgt eine Prognose des Tragverhaltens. Aufbauend auf Prognose, Schadensdetektion und Analyse der Sensordaten werden Handlungsempfehlungen und Wartungsstrategien für eine Verlängerung der Bauwerkslebensdauer vorgeschlagen. Die erarbeiteten Methoden werden beispielhaft zur Beurteilung von Brückenbauwerken umgesetzt. Modellbasierte Untersuchungen einer vorgespannten Brücke sollen die Strukturidentifikation des entwickelten Ansatzes darlegen. Im Rahmen schädigender Belastungsversuche einer Forschungsbrücke soll die Schadensdetektion sowie das Prognosemodell und die Methode zur Ausgabe von Handlungsempfehlungen evaluiert werden.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
