Stochastische Digitale Zwillinge von Brücken zur Ermittlung von Zustandsindikatoren unter Berücksichtigung von Modellunsicherheiten

• Antragsteller: Dr.-Ing. Jörg F. Unger; Dr. Martin Weiser
• Fachliche Zuordnung: Angewandte Mechanik, Statik und Dynamik ; Konstruktiver Ingenieurbau, Bauinformatik und Baubetrieb
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 562812195

Das Ziel des Projektes besteht in der Entwicklung von Methoden zur iterativen Etablierung eines zuverlässigen, simulationsbasierten digitalen Zwillings zur Vorhersage von Zustandsindikatoren. Diese Vorhersagen sollen sowohl kontinuierliche Monitoringdaten als auch Labordaten nutzen. Der Schwerpunkt liegt auf der Quantifizierung der Vorhersagegenauigkeit von Simulationsergebnissen, um eine fundierte Entscheidungs- und Instandhaltungsplanung zu ermöglichen. Dabei werden sowohl aleatorische als auch epistemische Unsicherheiten berücksichtigt. Letztere resultieren vor allem aus Modellierungsannahmen, die bei jeder Beschreibung realer Phänomene durch Simulationsmodelle erforderlich sind. Die Basis bilden thermomechanische Finite-Elemente-Modelle (FE-Modelle), deren Parameter in Abhängigkeit von Raum, Zeit und Umweltbedingungen variieren können. Aufgrund des hohen Rechenaufwands für die Auswertung dieser Modelle wird auch die Entwicklung effizienter Ersatzmodelle untersucht. Im zweiten Arbeitspaket werden Methoden zur Modellkalibrierung und Unsicherheitsquantifizierung unter Berücksichtigung von Modellunsicherheiten entwickelt. Die Embedded-Bias-Formulierung aus der ersten Förderperiode wird auf höhere Dimensionen erweitert. Ein Schwerpunkt liegt auf der Berücksichtigung von Korrelationen in den Parametern sowie der effizienten Propagierung stochastischer Variablen durch die Vorwärtsmodelle unter Verwendung der dünn besetzten Wiener-Chaos-Zerlegung (sparse PCE). Darüber hinaus werden Parameterabhängigkeiten in Bezug auf Raum, Zeit und Umgebungsbedingungen identifiziert, um daraus potenzielle Modellverbesserungen abzuleiten. Ein weiteres Arbeitspaket befasst sich mit der Propagierung dieser Unsicherheiten auf die Berechnung von Zustandsindikatoren und Prognosen sowie der Entwicklung von Metriken zur Bewertung der Modellqualität. Die im Projekt entwickelten Zustandsindikatoren basieren auf einer Zerlegung des gesamten Verschiebungsfeldes in Komponenten, die auf thermischer Ausdehnung, Verkehrslasten und permanenten Verformungen beruhen. Mit Hilfe von residualbasierten Verfahren zur Modellanpassung wird untersucht, wie sensitiv die ermittelten Zustandsindikatoren auf Modellfehler reagieren. Auf dieser Grundlage werden Methoden und Metriken entwickelt, um Anomalien in der Brücke automatisch zu detektieren. Im letzten Arbeitspaket werden diese Methoden in ein Softwarepaket implementiert. Dieses soll sowohl für Partnerprojekte innerhalb des SPP als auch für zwei Demonstrationsprojekte (Nibelungenbrücke in Worms und IDA-KI in Bautzen) verwendet werden, um einen simulationsbasierten digitalen Zwilling zu realisieren. Ziel ist es, den Einfluss von Umweltbedingungen auf mechanische Verformungen zu kompensieren und dauerhafte Veränderungen im Strukturverhalten zu identifizieren. Die Ergebnisse werden über einen Server mit direkter Abfragemöglichkeit für Partner bereitgestellt.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 2388: Hundert plus - Verlängerung der Lebensdauer komplexer Baustrukturen durch intelligente Digitalisierung
• Mitverantwortlich: Professor Phaedon-Stelios Koutsourelakis, Ph.D.