Datengestützte effiziente geotechnische Zuverlässigkeitsanalyse in räumlich variablen Böden

• Antragsteller: Yue Hu, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Geotechnik, Wasserbau
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 568506959

Die Geotechnik befasst sich mit hochgradig heterogenen Geomaterialien (z. B. Böden und Gesteinen), die eine erhebliche räumliche Variabilität und Unsicherheiten aufweisen. Diese Unsicherheiten beeinflussen maßgeblich die Leistung ingenieurtechnischer Strukturen wie Böschungen und Aushubarbeiten und stellen potenzielle Risiken für die öffentliche Sicherheit dar. Eine geotechnische Zuverlässigkeitsanalyse ist daher unerlässlich, um diese Risiken zu quantifizieren und zu steuern. Mit dem Bestreben der Europäischen Kommission, den Übergang zu Industrie 5.0 voranzutreiben, gewinnt die Integration von Big Data, maschinellem Lernen und fortschrittlichen Berechnungsmethoden in die geotechnische Zuverlässigkeitsbewertung zunehmend an Bedeutung. Die praktische Umsetzung steht jedoch vor erheblichen Herausforderungen. Die räumliche Variabilität ist eine der wichtigsten Unsicherheitsquellen in der Geotechnik, doch Standortuntersuchungsdaten sind oft spärlich und unzureichend für eine genaue Zuverlässigkeitsbewertung. Gleichzeitig erfordern moderne maschinelle Lernmodelle umfangreiche Trainingsdatensätze, die die geotechnische räumliche Variabilität und Leistungskennwerte erfassen – Daten, die in der Ingenieurpraxis nur selten verfügbar sind. Dieses Projekt zielt darauf ab, eine effiziente Methode zur geotechnischen Zuverlässigkeitsanalyse zu entwickeln, die speziell auf Standorte mit räumlich variablen Böden zugeschnitten ist. Die zentrale Innovation liegt in der Nutzung sowohl begrenzter standortspezifischer Untersuchungsdaten als auch umfangreicher geotechnischer Datenbanken, um die prädiktive Modellierung und Entscheidungsfindung zu verbessern. Die Methodik basiert auf der Annahme, dass ein geotechnischer Standort Ähnlichkeiten mit bestimmten Datenbankstandorten hinsichtlich räumlich variabler Bodenbedingungen aufweist, sodass seine Leistung aus den vorhandenen Leistungsdaten vergleichbarer Standorte abgeleitet werden kann. Ein neuartiges multivariates Spektrummodell wird eingeführt, um die komplexe räumliche Variabilität mehrerer geotechnischer Parameter zu erfassen und als Benchmark zur Verbindung von Zielstandorten mit Datenbankstandorten zu dienen. Durch die Verknüpfung datengetriebener Methoden mit ingenieurtechnischer Praxis fördert diese Forschung die digitale Transformation der Geotechnik und trägt zu einer nachhaltigeren und widerstandsfähigeren Industrie bei.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen