Lukas Outzen, M.Sc.
Langer Kamp 19
38106 Braunschweig
Telefon: 0531/391-8784
Forschungsvorhaben:
Zustandsüberwachung von schwingenden Strukturen mittels datenbasierter Modellierung
Während der Nutzungsphase von Tragwerken (z.B. Brücken) treten strukturelle Zustandsänderungen auf, die zu Schädigungen oder Versagen führen können. Um den sicheren Betrieb zu gewährleisten und eventuelle Schädigungen frühzeitig zu erkennen, sind Informationen über den Bauwerkszustand notwendig. Das Ziel dieses Forschungsvorhabens ist deshalb die Entwicklung einer Methodik, anhand derer auf Basis von Messdaten Aussagen über den Zustand des Überwachungsobjektes getroffen werden können.
Das Structural Health Monitoring (SHM), in dessen Bereich ein solches Vorgehen fällt, kann in verschiedene Stufen aufsteigender Komplexität eingeteilt werden:
Mithilfe dieser Informationen können durch Prognosemodelle die Restlebensdauer eines Objektes abgeschätzt oder Instandhaltungsmaßnahmen vorgeschlagen werden, wobei die Prognosegenauigkeit von der Informationsqualität und der Komplexität des SHM-Systems abhängt. Jedoch stellt sich die Frage, wie einerseits Messdaten mit den relevanten Informationen gezielt erzeugt und andererseits diese Informationen aus den Messdaten extrahiert werden können.
Die im Rahmen der zu entwickelnden Methode benötigten Informationen basieren auf dem Schwingungszustand des Überwachungsobjektes. Eine Zustandsänderung des Bauwerkes wirkt sich auf die Wellenleitung in der Struktur und damit auf dessen Schwingungszustand aus. Die etwa durch Beschleunigungssensoren gemessenen Schwingungsdaten können somit mit Hilfe geeigneter Algorithmen auf Indizien für mögliche Schädigungen untersucht werden.
Zu diesem Zweck eignen sich unter anderem maschinelle Lernalgorithmen. Diese bauen ein statistisches Modell auf, das Muster und Zusammenhänge in Erfahrungswerten „lernt“, um diese anschließend auf unbekannte Daten anzuwenden. Im Projektkontext bedeutet dies, dass Schwingungsdaten (z.B. Frequenzgänge) von unbeschädigten und beschädigten Beispielobjekten simulativ und experimentell erzeugt werden, deren Zusammenhang mit den unterschiedlichen Stufen des SHM durch datenbasierte Modelle abgebildet wird. Anschließend sollen diese Modelle validiert werden, indem reale Messdaten des Beispielobjektes auf vorhandene oder sich entwickelnde Schäden untersucht werden.