Fuzzy-stochastische Prozeßsimulationsmodelle für numerisches Tragwerksmonitoring
Final Report Abstract
Die während der Nutzung eines Tragwerkes auftretenden Veränderungen können mit einem Prozesssimulationsmodell simuliert werden. Zur Erfassung der unvermeidlichen Datenunschärfe kann das generalisierte Unschärfemodell Fuzzy-Stochastik genutzt werden. Damit sind alle Formen von Datenunschärfe erfassbar. Die Simulation basiert auf einer fuzzy-stochastischen Strukturanalyse. Zu beliebigen Zeitpunkten kann der Tragwerkszustand mit neuen Indikatoren bewertet werden. Damit wurde eine vollständige Erweiterung der bisher implementierten Algorithmen vom Unschärfemodell Fuzziness zu Fuzzy-Stochastik erreicht. Mit diesem generalisierten Unschärfemodell können nun alle Vorteile von Stochastik und Fuzziness genutzt werden. Zusätzlich wurde das BAYESsche Theorem zum Fuzzy-BAYESschen Theorem erweitert, um (über bedingte Fuzzy-Wahrscheinlichkeiten) aus dem begleitenden In-situ-Monitoring gewonnene Daten zur Aktualisierung der Parameter der Tragwerksprozesse zu nutzen. Dabei können Fuzzy-Stichproben und Fuzzy-a-priori-Verteilungen berücksichtigt werden. Das Vorgehen sollte noch weiter verifiziert werden. Die gewonnenen Erkenntnisse und entwickelten Routinen zur Datenunschärfe, den Prozesssimulationsmodellen und der Kombination aus In-situ-Monitoring und numerischem Monitoring können für viele weitere Arbeiten und Projekte des Instituts genutzt werden, z.B. für die numerische Materialmodellierung. Sie bieten eine gute Vorarbeit und Basis für neue Projekte des Instituts. Im Rahmen des SFB kommen die Algorithmen bereits zur Anwendung. Insbesondere der Robustheitsindikator wird für fuzzy-stochastische Prozesse weiter entwickelt. Das erweiterte Unschärfemodell Fuzzy-Stochastik wird auch für die unscharfe numerische Holzmodellierung im Projekt „MechWood" der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft mbH (FFG) genutzt. Die entwickelten Indikatoren kommen zum Teil im Transferprojekt T4 des SFB „Textile Bewehrungen zur bautechnischen Verstärkung und Instandsetzung" zum Einsatz. Generell bieten die Routinen eine gute Basis für eventuelle weitere Transferprojekte in Zusammenhang mit Datenunschärfe. Die entwickelten Algorithmen ermöglichen die Abschätzung der Lebensdauer bei Neubauten und die Simulation der Tragwerksalterationen unter Berücksichtigung verschiedener Tragwerkspfade. Für bestehende Gebäude können Sanierungsmaßnahmen besser geplant werden. Aufwand und Kosten des In-situ-Monitoring können reduziert werden. Für das numerische Modell sind zwar regelmäßige Updates notwendig, aber die Intervalle der experimentellen Prüfungen am Tragwerk können eventuell vergrößert bzw. der Umfang verringert werden.
Publications
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Tragwerksmodifikation als unstetiger und unscharfer Prozess. Diss., TU Dresden, Instituts für Statik und Dynamik der Tragwerke, 2006
M. Bartzsch
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Alteration of structures as an uncertain process. 4th International Structural Engineering and Construction Conference, ISEC-04, Melbourne, 2007, Taylor & Francis/Balkema, London, Rotterdam, pp. 791-796
W. Graf, B. Möller, M. Bartzsch
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Numerisches Tragwerksmonitoring. Bauingenieur, 2007, H. 10, S. 457-464
B. Möller, W. Graf, M. Bartzsch
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Numerisches Tragwerksmonitoring und Prognose des Tragwerksverhaltens, Baustatik-Baupraxis 10, Universität Karlsruhe (TH), 2008
M. Kaliske, W. Graf
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Structural health monitoring under consideration of uncertain data, 7. LS-DYNA Anwenderforum, Bamberg 2008
C. Jenkel, W. Graf, J.-U. Sickert
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Uncertain processes and numerical monitoring of structures 3rd Internat.Workshop Reliable Engineering Computing (REC), Georgia Tec, Savannah, 2008
W. Graf, B. Möller, M. Bartzsch
