SPP 2388:  Hundert plus - Verlängerung der Lebensdauer komplexer Baustrukturen durch intelligente Digitalisierung

Der Zustand eines Bauwerks ist – ähnlich dem von Menschen – mit fortschreitendem Lebensalter von einer progressiven Degradation geprägt. Vorbeugende Maßnahmen gegen die Alterung sind umso erfolgreicher, je eher sie ergriffen werden. Das SPP "Hundert plus" zielt darauf ab, die Nutzbarkeit komplexer Strukturen durch intelligente Digitalisierung zu verlängern. Dazu sind drei Kernforschungsbereiche vorgesehen: (1) Digitale Modelle, (2) Digitale Verknüpfung und (3) Zustandsindikatoren, wobei die Schwerpunkte (1) und (2) in der ersten Förderphase fokussiert werden sollen. Die erfolgreiche Methodenentwicklung im SPP wird durch zwei wesentliche Elemente unterstützt. Das erste Element ist die zentrale Koordination der Schwerpunktaktivitäten, die Beförderung des gegenseitigen, befruchtenden Wissens- und Erfahrungsaustauschs und die koordinierte Unterstützung des wissenschaftlichen Nachwuchses. Hierfür sind zahlreiche Schwerpunktaktivitäten geplant, z. B. Organisation und Durchführung jährlicher Schwerpunkttreffen, interdisziplinäre Cluster-Workshops, Veranstaltungen zur Doktorandenweiterbildung und die Involvierung von Gästen und Assoziierten. Eine gezielte Öffentlichkeitsarbeit soll die Sichtbarkeit des SPP befördern. Das zweite Element ist die Forschung am Validierungsbauwerk innerhalb des wissenschaftlichen Begleitprojekts. Ziel ist es, die im SPP entwickelten Methoden zur Modellgenerierung, zur digitalen Verknüpfung und zur Ableitung von Zustandsindikatoren an einem realen Demonstratorbauwerk zu testen und zu validieren. Als Validierungsbauwerk wurde die Weserstrombrücke im Zuge der BAB A2 bei Bad Oeynhausen ausgewählt. In Förderphase 1 werden zunächst digitale Modelle anhand verschiedener Ressourcen wie z. B. Bestandsplänen, Laserscans und Photogrammetriemessungen sowie zerstörungsfreien Methoden erstellt, geprüft und verbessert. Das Ergebnis bildet die Grundlage für den digitalen Zwilling. Dieser und alle weiteren Daten werden auf der gleichzeitig eingerichteten Plattform für Datenmanagement und -austausch abgelegt, aufbereitet und nachhaltig gespeichert. Außerdem wird ein initiales Structural-Health-Monitoringsystem für das Validierungsobjekt entwickelt und installiert, wodurch eine Realdatenbasis geschaffen wird. Darüber hinaus werden all diese heterogenen Modelle und Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen, miteinander verknüpft. Mit diesem Gesamtsystem wird dann ein umfassender wissenschaftlicher Austausch über alle Projekte in Phase 1 realisiert. Darauf aufbauend können in Phase 2 Teilprojekte auf der Grundlage dieses bestehenden Systems entwickelt werden.

DFG-Verfahren Schwerpunktprogramme

Internationaler Bezug China, USA

• Automatische datengetrieben Modellbildung und H2/H-unendlich - Norm basierte Dimensionsreduktion von prozessorientierten und kooperativen Systemen zur SHM-Zustandsanalyse mit Methoden der Systemidentifikation und maschinellem Lernen an exponierten Bauwerken (Antragsteller Lenzen, Armin )
• Automatisierte digitale Bauwerksmodellierung aus heterogenen Bestandsdaten unter Berücksichtigung von deren Qualitätsmerkmalen - ADIBAMOD-Q (Antragsteller Neitzel, Frank )
• Datenbasierte Verbesserung von Simulationsmodellen zur Identifikation von stochastischen digitalen Zwillingen von Brücken (Antragsteller Unger, Jörg F. ;  Weiser, Martin )
• Dauerüberwachung von Bauwerken mit modellbasierter Schadensdetektion unter Einsatz nichtlinearer Modellanpassungen und Methoden der Künstlichen Intelligenz (Antragstellerin Schnellenbach-Held, Martina )
• Digitale Verknüpfung von Multiskalenanalysen in Modellierung und Monitoring (DIVING) (Antragsteller Könke, Carsten ;  Zabel, Volkmar )
• Digitaler Zwilling als Vermittler zwischen in-situ-Schadensdetektion und globaler Tragwerksanalyse (Antragsteller Unglaub, Julian )
• Entwurfsmethodik für ein lebensdauerübergreifendes Bauwerksmonitoring bei unbekanntem Schadensprozess (Antragsteller Marx, Steffen )
• Intelligente Resilienzanalyse von Infrastruktur unter Berücksichtigung unsicherheitsbehafteter Echtzeitdaten (Antragsteller Beer, Michael ;  Broggi, Matteo )
• Koordinationsfonds (Antragsteller Marx, Steffen )
• LEbensdauerMOnitoring von TRAgwerken mittels Datenassimilation im Digitalen Zwilling mit Künstlicher Intelligenz – LEMOTRA (Antragsteller Petryna, Yuri S. )
• Messwertgestützte Zustandserfassung von Spannbetonbrücken mit geringem Querkraftbewehrungsgrad unter Betriebsbeanspruchung zur Lebensdauerprognose am digitalen Zwilling (Antragsteller Claßen, Martin ;  Hegger, Josef )
• Methodenentwicklung und Bewertungssystematik für die lebensdauerübergreifende Verknüpfung von Structural Health Monitoring Daten und Bestandwissen über Deep Transfer Learning (Antragsteller Herrmann, Ralf )
• Modellierung von Ingenieurbauwerken unter besonderer Berücksichtigung von unvollständigen und unsicheren Messdaten durch erklärbares maschinelles Lernen (MoCES) (Antragsteller Reiterer, Alexander )
• Monitoringdatengetriebenes Lebensdauermanagement mit AR auf Basis einer adaptiven, KI-gestützen Korrosionsprognose für Infrastrukturbauwerke aus Stahlbeton unter kombinierten Einwirkungen (Antragsteller Lowke, Dirk ;  Wessels, Henning )
• Musterdetektion innerer Spanndrahtbrüche an Betonoberflächen (Antragsteller Sanio, David )
• Optische 3D-Brücken-Inspektion: Innovative Inspektion komplexer Infrastrukturen durch die Kombination von hochauflösenden UAV-gestützten Bildern und Streifenlicht-Aufnahmen (Antragsteller Bestmann, Ulf ;  Gerke, Markus )
• Optische 3D-Messverfahren zur Generierung, Nachführung und Messdatenerfassung für digitale Zwillinge komplexer Baustrukturen (Antragsteller Maas, Hans-Gerd )
• Qualitätsbewertung digitaler Zwillinge auf der Basis mathematischer Abstraktion und Tangle-basierten Blockchain-Architekturen (Antragsteller Smarsly, Kay )
• RaumLink: Räumlich-Temporale Verknüpfungen heterogener Informationen im Infrastrukturbau (Antragsteller Beetz, Ph.D., Jakob )
• Semantische Segmentierung von Laserscanningpunktwolken zur digitalen Bauwerks-modellierung mittels Bayesschen Neuronalen Netzen zur Unsicherheitsquantifizierung (PointSemSeg+) (Antragsteller Blankenbach, Jörg )

Sprecher Professor Dr.-Ing. Steffen Marx