Data science

F - 20 Schwingungsbasierte Verfahren zur Schadensdetektion

Ausführlicher Titel: Schwingungsbasierte Verfahren zur Schadensdetektion bei der Zustandsüberwachung (Structural Health Monitoring – SHM)

*** nur als Projektarbeit! ***

Die Zustandsüberwachung von Bauwerken (Structural Health Monitoring – SHM) spielt eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Sicherheit, Zuverlässigkeit und Nachhaltigkeit großer und komplexer Bauwerke. Durch die kontinuierliche Beobachtung des Strukturverhaltens liefert SHM wertvolle Informationen über den aktuellen Zustand einer Struktur und ermöglicht die frühzeitige Erkennung potenzieller Schäden.

Das Hauptziel des SHM besteht darin, anhand von Sensordaten strukturelle Schäden zu erkennen, zu lokalisieren und zu quantifizieren oder auch festzustellen, ob ein Wechsel vom ungeschädigten zum geschädigten Zustand eingetreten ist. Strukturelle Schäden – wie Risse, Ermüdung oder Korrosion – können bspw. das dynamische Verhalten und die modalen Eigenschaften einer Struktur erheblich beeinflussen. Eine frühzeitige Erkennung solcher Schäden kann die Instandhaltungsplanung deutlich verbessern, katastrophale Ausfälle verhindern und einen nachhaltigen Betrieb über die gesamte Lebensdauer des Bauwerks unterstützen.

Die Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung und Bewertung eines vereinfachten, FEM-basierten Ansatzes unter Verwendung von simulierten Schwingungsdaten, um zu untersuchen, wie strukturelle Schäden die wichtigsten Antwortparameter – wie Eigenfrequenzen, Modenformen und dynamische Dehnung – beeinflussen. Ziel ist es, diejenigen Parameter zu identifizieren, die am empfindlichsten auf Schäden reagieren, um die zuverlässigsten Indikatoren für eine effektive Schadensdetektion zu bestimmen.

Die konkrete Aufgabenstellung wird individuell mit der Studentin bzw. dem Studenten abgestimmt. Mögliche Themenbereiche umfassen beispielsweise:

Durchführung einer Literaturrecherche zu Schadensdetektionsmethoden im Bereich des Structural Health Monitoring,
Ermittlung des aktuellen Stands der Technik zu häufig verwendeten Schadensindikatoren und Bewertungsmethoden (z. B. Eigenfrequenzen, Modenformen, modale Krümmung),
Entwicklung eines vereinfachten Balken- oder Schalenmodells mithilfe einer FEM-Software (z. B. Abaqus, Ansys) und Simulation des dynamischen Verhaltens des Modells im ungeschädigten und im geschädigten Zustand (z. B. durch Reduzierung der Steifigkeit in ausgewählten Bereichen),
Vergleich, wie sich Schwingungsantwortparameter (Eigenfrequenzen, Modenformen und dynamische Dehnung) unter verschiedenen Schadensszenarien verändern, und Bewertung ihrer Empfindlichkeit, um den zuverlässigsten Parameter für die Schadensdetektion zu bestimmen,
Zusammenfassung und Interpretation der Ergebnisse zur Bewertung der Gesamtwirksamkeit schwingungsbasierter Schadensdetektionsmethoden bei SHM sowie Diskussion der Stärken und Schwächen,
Optional: Erweiterung der Analyse um die Schadenslokalisierung und Bewertung der genauesten Methode zur Identifizierung der Schadensposition.

Kontakt:
Moath Al-Raih
+49 351 463 39425

F - 19 Multimodaler Brückenentwurf

Ausführlicher Titel: KI-unterstützter multimodaler Brückenentwurf in der Konzeptphase

In frühen Phasen des Brückenentwurfs (Konzeptphase) müssen Ingenieure schnell eine Vielzahl von Entwurfsalternativen generieren und bewerten, um vielfältigen Anforderungen hinsichtlich Topografie, Umwelt, Tragfähigkeit und Wirtschaftlichkeit gerecht zu werden. Traditionelle manuelle Verfahren sind dabei oft zeit- und ressourcenintensiv und basieren stark auf individuellen Erfahrungen, wodurch eine systematische Erkundung optimaler Lösungen eingeschränkt wird. Die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) und multimodaler Daten, einschließlich numerischer Parameter, geometrischer Informationen, normativer Texte und historischer Entwurfsdaten, könnte Entscheidungsprozesse wesentlich verbessern, die Erstellung praktikabler Entwurfskonzepte beschleunigen und frühe Bewertungen hinsichtlich Kosten, Machbarkeit und Nachhaltigkeit optimieren.

Hauptziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines KI-gestützten multimodalen Frameworks zur effizienten Generierung und Bewertung von Brückenkonzepten, insbesondere für Plattenbrücken, Plattenbalkenbrücken und Verbundbrücken. Der Ansatz soll die Vorauswahl geeigneter Brückentypen, die Abschätzung wesentlicher Querschnittsparameter und die schnelle Evaluierung verschiedener frühphasiger Entwurfsvarianten hinsichtlich Tragwerksmachbarkeit, Kosteneffizienz und Nachhaltigkeit automatisieren. Aus diesem Ziel ergeben sich folgende Aufgaben:

Literaturrecherche zu geeigneten KI-Algorithmen für den ingenieurtechnischen Entwurfsprozess
Erhebung und Strukturierung multimodaler Daten (Projektparameter, Geländedaten, historische Entwürfe und normative Richtlinien)
Entwicklung von KI-Modellen zur automatisierten Brückentypsauswahl sowie zur vorläufigen Abschätzung von Querschnitts- und Geometrieparametern
Entwicklung eines regelbasierten Validierungstools zur Sicherstellung der Einhaltung struktureller und normativer Vorgaben der Konzeptentwürfe
Vorläufige Bewertung des Materialverbrauchs, der Baukosten und der Kohlenstoffemissionen zur vergleichenden Bewertung verschiedener Entwurfsvarianten

Die Arbeit ist Bestandteil des Forschungsprojekts mFUND-HyBridGen – Hybrid Bridge Generator: KI-basierter Brückengenerator mit Wissens- und Erfahrungsdaten und früher Bürgerbeteiligung. Details der Aufgaben werden vor und während der Projektbearbeitung weiter spezifiziert. Interesse/Erfahrungen in KI-basierten Methoden für den konstruktiven Ingenieurbau (Bauingenieurwesen /Computational Engineering) sind vorteilhaft.

Kontakt:
Han Qian
+49 351 463 33083

F - 18 Bilddatenanforderungen für 3D-Brückenrekonstruktionen

Ausführlicher Titel: Anforderungen an Bilddaten für die 3D-Rekonstruktion von Brücken – Eine Parameterstudie

Im Brückenentwurf spielt das Erfahrungswissen der Ingenieur:innen eine zentrale Rolle, was zu teils erheblichen Qualitätsunterschieden führen kann. Die Analyse bestehender Brückenbauwerke wird dadurch erschwert, dass entwurfsrelevante Parameter meist nicht frei zugänglich sind. Öffentlich verfügbare Bilder stellen daher eine wichtige Datenquelle dar, um Informationen über Brückenstrukturen aus unterschiedlichen Perspektiven zu gewinnen.

Um geometrische Brückenparameter aus diesen Bildern ableiten zu können, ist eine präzise 3D-Rekonstruktion der Bauwerke und ihrer Umgebung erforderlich. Das Forschungsprojekt Pic2Bridge untersucht die Machbarkeit und geeignete Methoden zur 3D-Rekonstruktion von Brücken auf Basis von Bilddaten.

Ziel dieser Abschlussarbeit ist es, im Rahmen einer Parameterstudie zu analysieren, welche Anforderungen und Randbedingungen an die verwendeten Bilder gestellt werden müssen, um eine möglichst optimale 3D-Rekonstruktion zu erzielen. Aufbauend auf einem vorgegebenen Ansatz zur 3D-Rekonstruktion sollen unter anderem folgende Fragestellungen bearbeitet werden:

Wie viele Bilder werden benötigt?
Aus welchen Perspektiven sollten die Bilder aufgenommen werden?
Welche Überlappung und Bildqualität sind erforderlich?

Mögliche Arbeitsschritte:

Literaturrecherche zu Eigenschaften und Anforderungen von Bilddaten für die 3D-Rekonstruktion
Sammlung und Auswahl geeigneter Bilddaten von ausgewählten Brücken
Entwicklung eines strukturierten Konzepts für die Durchführung der Parameterstudie, inklusive Auswahl relevanter Bildparameter
Entwicklung eines Evaluationskonzepts zur numerischen und visuellen Bewertung der Rekonstruktionsergebnisse
Durchführung der Parameterstudie und Auswertung der Ergebnisse

Die genaue Aufgabenstellung wird vor Beginn sowie während der Bearbeitung gemeinsam abgestimmt und präzisiert.

Voraussetzungen:

Interesse oder erste Erfahrungen in der Programmierung mit Python und gängigen Bibliotheken (z.B. Numpy, Pandas, Matplotlib) sowie in der Nutzung von Hochleistungsrechnern (HPC), sind von Vorteil.

Kontakt:
Morris Benedikt Florek
+49 351 46340975

F - 16 Numerische Untersuchung der Querrissbildung in Betonbalken

Die Instandhaltung und Bewertung von Brückeninfrastrukturen ist von entscheidender Bedeutung für die Wirtschaft, da diese Bauwerke für den Verkehr und den Handel unverzichtbar sind. Viele Betonbrücken sind inzwischen veraltet und entsprechen möglicherweise aufgrund überholter Entwurfsmethoden und gestiegener Verkehrslasten nicht mehr den modernen technischen Standards. Ein häufig festgestellter Versagensmechanismus bei der Nachrechnung bestehender Brücken gemäß den Nachrechnungsrichtlinien ist die unzureichende Schubtragfähigkeit, die zum vorzeitigen Abriss zahlreicher Brücken führt.

In diesem Projekt sollen Betonbalken mit unterschiedlichen Längen und Bewehrungsgraden mithilfe der Software ATENA modelliert werden, um das Scherrissverhalten zu simulieren und zu analysieren. Ziel ist es, ein zuverlässiges numerisches Modell zu entwickeln, das die Scherrissbildung präzise vorhersagt und eine Grundlage für künftige experimentelle Untersuchungen bietet. Die folgenden Aufgaben sollen auf Basis der Schlüsselaspekte gelöst werden:

Literaturübersicht über die Scherrissbildung in Beton
Literaturübersicht über die ATENA-Software und die Schermodellierungsparameter
Entwicklung eines numerischen Modells mit der ATENA-Software
Auswertung der Scherrissmuster
Durchführung parametrischer Studien
Zusammenfassung aller Ergebnisse, um Schlussfolgerungen und Ausblicke zu geben.

Kontakt:
Kleo Lila
0351 463 40471

F - 13 Erfassung mehrdimensionaler Zustände mit Faseroptik

Ausführlicher Titel: Erfassung des mehrdimensionalen Spannungs- und Dehnungszustands von Betonbauteilen auf Basis verteilter Dehnungsmessung mit verteilten faseroptischen Sensoren

Faseroptische Sensoren eignen sich zur aufgrund ihrer hohen örtlichen Auflösung zur quasi-kontinuierlichen Dehnungsmessung. Daher haben sie einer große Bedeutung für die Überwachung des Bauwerksverhaltens, wie z. B. Verformungen. Durch netzartige Verlegung kann mit diesen linearen Sensoren auch der dreidimensionale Verformungszustand von Bauteilen erfasst werden. Daher ist in dieser Abeit eine Methodik zur Kompensation von langzeitlichen Einwirkungen bei verteilten faseroptischen Sensoren zu entwickeln. Die Algorithmen werden in ein vorhandenes Python-Software-Framework implementiert und an Experimentaldaten validiert.

Die Arbeit besteht aus folgenden Arbeitspaketen:

Literaturrecherche zu verteilten faseroptischen Sensoren und effizienten Koordinatentransformationen
Implementation (georeferenzierter) Lokalisierung und Ausrichtung des faseroptischen Sensors im dreidimensionalen Raum
Verknüpfung des Sensors mit virtuellen Bauteilmodellen
Rekonstruktion des Dehnungsfelds durch Interpolation oder numerische Verformungsberechnungen des Bauteils
Berechnung des Spannungsfelds und Verformungszustand anhand des Dehnungsfelds mittels numerischem oder analytischem Modell
Implementation der (analytischen) Methoden in ein vorhandenes Python-Software-Framework
Validierung der entwickelten Methoden an Experimentaldaten

Details zur Aufgabenstellung werden vor Beginn der Bearbeitung sowie während der Bearbeitungszeit präzisiert. Von Vorteil ist Interesse oder Erfahrung an Softwareentwicklung/Programmierung.

Kontakt:
Bertram Richter
0351 463 32822

F - 10 Qualitätsmaße für Messdaten verteilter faseroptischer Sensoren

Faseroptische Sensoren eignen sich zur aufgrund ihrer hohen örtlichen Auflösung zur quasi-kontinuierlichen Dehnungsmessung. Daher gewinnen sie zunehmend für das Bauwerksmonitoring an Bedeutung. Die Datenqualität wird von einer Vielzahl an Faktoren beeinflusst (Sensortyp, Applikationstechnik, Messverfahren etc.). Unterschiedliche Sensorapplikationen und deren Eignung zum Rissmonitoring wurden untersucht, können aufgrund fehlender Qualitätsmaße jedoch nicht objektiv bewerten werden.

Im Rahmen der Arbeit sollen daher Qualitätsmaße für Daten verteilter faseroptischer Sensoren entwickelt werden. Die Algorithmen werden in ein vorhandenes Python-Software-Framework implementiert und an Experimentaldaten validiert. Die Arbeit besteht aus folgenden Arbeitspaketen:

Literaturrecherche zu verteilten faseroptischen Sensoren und Signalverarbeitung
Gegenüberstellen vorhandener Ansätze für Qualitätsmaße, Entwicklung eigener Ansätze
Entwicklung von Bewertungskriterien für messtechnische Anomalien (Rauschen, Messfehler, Ausfälle)
Entwicklung von Bewertungskriterien für Dehnungspeaks (Erkennbarkeit, Stabilität)
Implementation der Ansätze in ein vorhandenes Python-Software-Framework
Vergleich der Ansätze anhand experimenteller Daten
Auswertung der Experiment und Ausarbeiten von Empfehlungen für folgende Experimente

Details zur Aufgabenstellung werden vor Beginn der Bearbeitung sowie während der Bearbeitungszeit präzisiert. Von Vorteil ist Interesse oder Erfahrung an Softwareentwicklung/Programmierung.

Kontakt:
Bertram Richter
0351 463 32822

F - 1 Schädigungsbeurteilung mittels Ultraschallmessungen

Vollständiger Titel: Schädigungsbeurteilung von zyklisch belasteten Betonstrukturen mit Ultraschallmessungen

Betontragwerke unter einer bestimmten Lasteinwirkung versagen nicht, weil sie abrupt von einem „normalen“ Zustand in einen Bruchzustand wechseln, sondern, weil der Degradationsprozess mit zunehmender Belastung so lange voranschreitet, bis ein Materialversagen eintritt. Unter Einwirkung mechanischer Lasten konzentrieren sich zuerst die Spannungen in der Umgebung von Materialdefekten oder Grenzflächen in der Mikroskala und zerstören die Bindungen zwischen einzelnen Molekülen. Bei zunehmender mechanischer Last wachsen und vereinen sich die Mikrorisse dann, was zur Entstehung von Makrorissen führt. Während dieses Prozesses wird die Gitterstruktur des Stoffes, die als Ausbreitungsmedium für die Spannungswellen eines Ultraschallimpulses dient, fortschreitend geändert und auf diese Weise kann die Schädigung erfasst werden.

Ziel dieser Arbeit ist es, Ultraschallmessungen der Degradationsentwicklung aus zyklisch beanspruchten Betonproben und Balken mit den Hypothesen der Schadensakkumulation in Beziehung zu setzen. Aus diesen Zusammenhängen und unter Verwendung von Konzepten der Robustheit und Redundanz sollen Sicherheitsfaktoren ermittelt und die verbleibende Restnutzungsdauer bewertet werden.

Kontakt:
Raúl Enrique Beltrán Gutiérrez
0351 463 33675