Digitale Verknüpfung von Multiskalenanalysen in Modellierung und Monitoring (DIVING)

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Carsten Könke; Professor Dr.-Ing. Volkmar Zabel
• Fachliche Zuordnung: Angewandte Mechanik, Statik und Dynamik ; Konstruktiver Ingenieurbau, Bauinformatik und Baubetrieb
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 501805504

Ein sicherer Betrieb von gebauter Infrastruktur erfordert robuste Prognosemodelle zur Vorhersage der System- oder Tragwerkseigenschaften. Diese Prognosemodelle müssen über eine Lebensdauer von mehreren Jahrzehnten immer wieder mit der realen Ist-Situation der Bauwerke abgeglichen werden. Nur so lassen sich Abweichungen in den Modellannahmen von der Realität und unscharfe bzw. stark streuende Einflussgrößen im Modell zu berücksichtigen. Dafür ist neben einer entsprechenden messtechnischen Bauwerksüberwachung ein geeignetes numerisches Modell, mit dem am Bauwerk auftretende Schädigungen hinreichend genau abgebildet werden können, erforderlich. Für die numerische Beschreibung des Bauwerks mit vorhandenen Schädigungen wird im Projekt ein Multiskalen-Ansatz verwendet. Ausgangspunkt ist ein Tragwerksmodell des gesamten Bauwerks auf der Makroskala. Im Rahmen einer hybriden Modellierung werden kritische Bereiche, die auf Grundlage der Monitoringdaten identifiziert werden, mit einer deutlich höheren Auflösung auf der Mesoskala abgebildet. Die für die lokale Modellierung auf der Mesoskala notwendigen Informationen zum aktuellen Bauwerkszustand werden durch den Einsatz zerstörungsfreier Prüfverfahren gewonnen.Für den Informationsfluss zwischen dem Monitoringsystem und dem numerischen Modell ist eine digitale Verknüpfung der beiden Komponenten herzustellen, wofür der Ansatz des Theorie-gesteuerten maschinellen Lernens genutzt wird. Mit Hilfe von neuronalen Netzen lassen sich aus experimentell bestimmten Daten Modelle erstellen, die eine Beziehung zwischen Eingangs- und Ausgangsgrößen herstellen. Diese Daten-basierten Metamodelle verfügen allerdings zunächst nicht über einen Bezug zu physikalischen Zusammenhängen und sind daher auch nicht direkt mit dem Tragverhalten eines Bauwerks in Bezug zu setzen.Im hier verfolgten Ansatz fließen neben Informationen über Eingangs- und Ausgangsgrößen aus gemessenen Daten die auf physikalischen Gesetzmäßigkeiten beruhende Beziehungen, die zur numerischen Modellierung verwendet werden, in die Metamodelle ein. Auf diese Weise wird eine digitale Verknüpfung zwischen experimentellen Untersuchungen am Bauwerk und numerischem Tragwerksmodell geschaffen. Mit dieser Verknüpfung lassen sich nicht nur Parameter des numerischen Modells aus Messdaten identifizieren, sondern auch durch den Informationsfluss in entgegengesetzter Richtung die Steuerung mobiler zerstörungsfreier Messtechnik auf der Grundlage von Prognoseergebnissen des Modells realisieren.Die zu entwickelnde Methodik erfordert die Erstellung numerischer Multiskalenmodelle, Werkzeuge zur digitalen Kopplung sowie die experimentelle Untersuchung einer Struktur auf unterschiedlichen Skalen. Dabei werden die einzelnen Komponenten zunächst an Konstruktionselementen betrachtet, die im Labor unter kontrollierten Bedingungen untersucht werden können. In einem zweiten Schritt soll die Validierung der Methoden am Referenzbauwerk des SPP 2388 erfolgen.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 2388: Hundert plus - Verlängerung der Lebensdauer komplexer Baustrukturen durch intelligente Digitalisierung