Modellierung von Ingenieurbauwerken unter besonderer Berücksichtigung von unvollständigen und unsicheren Messdaten durch erklärbares maschinelles Lernen (MoCES)

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Alexander Reiterer
• Fachliche Zuordnung: Konstruktiver Ingenieurbau, Bauinformatik und Baubetrieb ; Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 501457924

Der Zustand eines Bauwerks ist dadurch gekennzeichnet, dass er sich mit zunehmendem Alter immer schneller verschlechtert. Eine vorbeugende Maßnahme gegen die Alterung ist umso erfolgreicher, je früher sie ergriffen wird. Um die Nutzbarkeit komplexer Bauwerke zu verlängern, sind viel mehr Informationen zu einem viel früheren Zeitpunkt erforderlich, als dies heute üblich ist. Auf dem Weg zu einer vorausschauenden Instandhaltung ist Grundlagenforschung zu den Methoden der Erfassung, Zusammenführung und Auswertung aller Geometrie-, Werkstoff-, Beanspruchungs- und Alterungsdaten erforderlich. Die Digitalisierung im Sinne der Erzeugung eines digitalen Zwillings bekommt in diesem Zusammenhang eine völlig neue Bedeutung. Sie ermöglicht die Zusammenführung und Auswertung aller für Betrieb und Instandhaltung erforderlichen Daten. Das Hauptziel unseres Antrags ist die Erforschung und Entwicklung neuer Methoden und Verfahren zur automatisierten Modellierung komplexer Gebäudestrukturen. Dabei geht es darum, verschiedenste Datenströme zu fusionieren und deren Unsicherheit und Unvollständigkeit zu berücksichtigen. Die Modellierung, die auf der Basis von Methoden des maschinellen Lernens realisiert wird, soll um eine erklärende Komponente erweitert werden, so dass Schlussfolgerungen im Sinne einer Objektmodellierung und -rekonstruktion reproduzierbar sind.Die Objektrekonstruktion und -modellierung soll die Grundlage für ein Objektmonitoring bilden - hier wird das Ziel des DFG-Schwerpunktprogramms "Hundert plus" voll erfüllt. Das globale Ziel von "Hundert plus" ist die methodische Entwicklung einer adaptiven, intelligenten und digitalen Repräsentation (digitaler Zwilling) von realen, physischen Objekten (Gebäuden). Am Ende soll das Modell mit Messdaten aus dem Gebäudemonitoring über die gesamte Lebensdauer verknüpft werden und zentral verdichtete Informationen für ein vorausschauendes, digitales Gebäudemanagement bereitstellen.Eine automatisierte semantische Objektrekonstruktion und -modellierung für Überwachungsaufgaben, wie sie vorgeschlagen wird, existiert heute weder in der Literatur noch in der praktischen Anwendung und wird daher einen bedeutenden und wichtigen Beitrag zur schnellen und effizienten Überwachung von großen Bauwerken leisten.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 2388: Hundert plus - Verlängerung der Lebensdauer komplexer Baustrukturen durch intelligente Digitalisierung