Detailseite
Projekt
Schadenserkennung und -bewertung basierend auf Multi-Eigenschaft-Sensor-Netzwerken und hochparametrischer numerischer Systemidentifikation
Antragsteller
Professor Dr.-Ing. Dirk Lowke; Professor Dr.-Ing. Roland Wüchner
Fachliche Zuordnung
Angewandte Mechanik, Statik und Dynamik
Baustoffwissenschaften, Bauchemie, Bauphysik
Baustoffwissenschaften, Bauchemie, Bauphysik
Förderung
Förderung seit 2025
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 562815311
Zentrales Ziel des beantragten Forschungsvorhabens ist es, mechanische mit dauerhaftigkeits-indizierenden Messdaten aus dem Bauwerksmonitoring (lokal) über numerische Strukturmodelle (global) zu koppeln, um daraus Zustandsindikatoren und Handlungsstrategien für das Bauwerk abzuleiten zu können. Die methodische Kopplung der mechanischen und dauerhaftigkeits-indizierenden Daten des Multi-Eigenschaft-Sensor-Netzwerks im hochparametrisierten numerischen Strukturmodell erlaubt somit eine verbesserte Kalibrierung („Twinning“) des zugrunde liegenden, hochaufgelösten Finite-Elemente-Modells. Darauf aufbauend, wird ein Konzept für eine Multi-Kriterien-Evaluation erarbeitet und prototypisch umgesetzt, das die Ableitung von Zustandsindikatoren für das Bauwerk ermöglicht und somit als Grundlage für ein prädiktives Instandsetzungsmanagement dienen kann. Über die Lokalisation der Schäden hinaus kann so automatisiert auch eine Klassifizierung erfolgen. Damit wird eine Single-Source of Truth geschaffen die als Grundlage dazu dient, den Schaden in Bezug auf die Standsicherheit zu bewerten. Folgende spezifischen Zwischenziele sollen dabei erreicht werden: (a) Etablierung eines Multi-Eigenschaft-Sensor-Netzwerkes zur gekoppelten Erfassung von mechanischen und dauerhaftigkeits-indizierenden Messgrößen. (b) Zusammenführen der verschiedenen Sensorinformationen für eine ganzheitlichere Beurteilung des Tragwerkszustandes sowie die Erhöhung der Informationsdichte für die numerische Sensitivitätsanalyse, sowohl hinsichtlich qualitativer Merkmale (Schadensart) als auch quantitativer Merkmale (Steifigkeitsverlust). (c) Erhöhung der Robustheit und Vereinfachung von Plausibilitätschecks durch überlagerte Multi-Eigenschafts-Sensor-Netzwerke. (d) Validierung der auf adjungierter Sensitivitätsanalyse basierenden, neu entwickelten numerischen Methoden zur Kopplung verschiedener Messgrößen mit Hilfe großskaliger Laborversuche. (e) Schaffung einer Single-Source of Truth, die Schadensklassifizierungen ermöglicht, um Schaden in Bezug auf die Standsicherheit zu bewerten und durch die bessere Kenntnis der spezifischen Schadensursachen auch deutlich gezieltere Handlungsempfehlungen abzuleiten.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
