Optimierungsverfahren für robuste und dauerhafte Stahl- und Faserbetontragwerke unter Berücksichtigung skalenübergreifen der polymorpher Unschärfemodellierung
Zusammenfassung der geplanten Projektinhalte unter Berücksichtigung der Ergebnisse aus der ersten Bearbeitungsphase
Das übergreifende Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung von Rechengenauigkeit und Optimierungsmethoden für den lebensdauerorientierten Entwurf von Stahl- und Stahlfaserbetonstrukturen, die es erlauben, den Einfluss polymorpher Unschärfen über die gesamte Lebensdauer der Struktur zu verfolgen. Wechselwirkende Belastungs- und umweltbedingte Schädigungsprozesse und die Ausbreitung der Unschärfen über mehreren räumlichen und zeitlichen Skalen werden durch maßstabsgerechte Ersatzmodelle in Verbindung mit physikalisch fundierten Modellen für Stahl- und Faserbeton und Mehrfeldstrukturanalyse berücksichtigt.
Die in der 1. Förderphase entwickelte Sub-Modelling Strategie wird in der 2. Phase zu einem hydro-mechanischen Modell erweitert, um den Einfluss korrosiver Prozesse auf den Tragwerkszustand über die Nutzungsdauer zu erfassen. Des weiteren ist das Ziel, die aus der Faserorientierung entstehenden Unschärfen durch eine Anzahl an Simulationen des Gießverfahrens zu quantifizieren und nachfolgend statistische Daten für das Faserbetontragwerk, welches auf effizienten Ersatzmodellen basiert zu generieren.
Optimierungsalgorithmen für zeitabhängige polymorph unscharfe a priori Parameter und Designparameter werden, unter Verwendung der Partikelschwarmoptimierung, entwickelt. Da zeitabhängige Designparameter zu hochdimensionalen Designräumen führen, werden Ansätze untersucht, die das Optimierungsproblem in mehrere interagierende Subprobleme aufteilen, welche sequenziell oder parallel gelöst werden. Das bedeutet, dass die Zielfunktion und die Nebenbedingungen der Subprobleme während der Optimierung variieren. Ein wichtiger Aspekt ist die Untersuchung der Sensitivität von verschiedenen Ersatzmaßen der polymorph unscharfen Zielfunktion bezüglich des optimalen Designs. Neben zeitabhängigen Parametern werden räumlich korrelierte stochastisch verteilte Materialparameter, welche als Zufallsfelder quantifiziert werden, berücksichtigt. Aufgrund des aus den Zufallsfeldern resultierenden hochdimensionalen Eingangsraums werden convolutional neural networks entwickelt, um die Zufallsfelder auf die Zielgrößen abzubilden.
Zur Kombination von zeitabhängigen polymorph unscharfen a priori Parametern und Designparametern und räumlich korrelierten stochastisch verteilten Material Parametern werden convolutional neural networks und recurrent neural networks kombiniert.
Die entwickelten numerischen Modelle für Stahl- und Stahlfaserbeton und die Methoden zur Unschärfequantifizierung und Optimierung werden verwendet, um die Lebensdauer einer vorgespannten Stahlbetonbrücke, die durch Faserbetonschichten verstärkt wird, zu optimieren.
Wesentliche Projektziele
- Wie breiten sich Unschärfen auf der Materialskala (Faserverteilung, Rissrauhigkeit, Stahl-Beton-Verbundeigenschaften) und herstellungsbedingte Ungenauigkeiten (z.B. Position der Bewehrung) über räumliche und zeitliche Skalen aus und beeinflussen die Zuverlässigkeit der Struktur?
Können Simulationen des Gießprozesses helfen, Unschärfen bei der Auslegung von Faserbetonstrukturen zu reduzieren? - Wie wirken sich der Beton- und Bewehrungsentwurf (Fasern vs. konventionelle Bewehrung und Hybridkonstruktionen) und die damit verbundenen Unschärfen auf die Dauerhaftigkeit und Lebensdauer einer Struktur aus?
- Ist es möglich, die optimale Betondeckung für einen dauerhaftigkeitsorientierten Entwurf zu bestimmen, wobei unscharfe Wechselwirkungen zwischen dem Bewehrungsentwurf, der Rissbildung und dem Eindringen von korrosiven Substanzen berücksichtigt werden?
- Wie wirken sich Verstärkungsmaßnahmen von Spannbetontragwerken unter Verwendung von Hochleistungs-Faserbeton und unter Berücksichtigung der polymorphen Unschärfen auf die Ermüdung und folglich auf die erwartete Lebensdauer der Struktur aus?
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Freitag, S.; Edler, P.; Kremer, K.; Meschke, G.:
Multilevel surrogate modeling approach for optimization problems with polymorphic uncertain parameters.
International Journal of Approximate Reasoning, 119, 2020, pp. 81 – 91, Link
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Freitag, S.; Kremer, K.; Edler, P.; Hofmann, M.; Meschke, G.:
Structural Reliability and Durability Assessment of Reinforced Concrete Structures.
In: Beer, M.; Zio, E. (eds.), Proceedings of the 29th European Safety and Reliability Conference (ESREL 2019), Hannover, Germany, 2019, Research Publishing, Singapore, 2019, pp. 2229 - 2236 Link
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Freitag, S.; Edler, P.; Kremer, K.; Hofmann, M.; Meschke, G.:
Optimization of structures under consideration of polymorphic uncertain parameters.
In: 5th International Conference on Soft Computing and Optimization in Civil, Structural and Environmental Engineering (CIVIL-COMP-OPTI 2019), Riva Del Garda, Italy, 2019
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Kremer, K.; Edler, P.; Freitag, S.; Meschke, G.:
Sub-Modeling Approach to Investigate the Cracking Behavior of Reinforced Concrete Structures Considering Polymorphic Uncertainty.
In: Proceedings of the ECCOMAS Thematic Conference – Computational Methods in Multi-Scale, Multi-Uncertainty and Multi-Physics Problems (CM4P), Porto, Portugal, 2019, pp. 27 – 28
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Edler, P.; Freitag, S.; Kremer, K.; Hofmann, M.; Meschke, G.:
Optimization of reinforced concrete structures under consideration of scale bridging uncertainties.
In 3rd ECCOMAS Thematic Conference on Uncertainty Quantification in Computational Sciences and Engineering (UNCECOMP 2019), Crete, Greece, 2019
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Edler, P.; Freitag, S.; Kremer, K.; Meschke, G.
Optimization Approaches for the Numerical Design of Structures under Consideration of Polymorphic Uncertain Data. ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part B: Mechanical Engineering, 2019, 5 (4), 2019, 041013 Link
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Mäck, M.; Caylak, I.; Edler, P.; Freitag, S. Hanss, M.; Mahnken, R.; Meschke, G.; Penner, E.:
Optimization with constraints considering polymorphic uncertainties.
Surveys for Applied Mathematics and Mechanics (GAMM-Mitteilungen), 2019, Link
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Kremer, K.; Edler, P.; Miska, N.; Leichsenring, F.; Balzani, D.; Freitag, S.; Graf, W.; Kaliske, M.; Meschke, G.:
Modeling of structures with polymorphic uncertainties at different length scales.
Surveys for Applied Mathematics and Mechanics (GAMM-Mitteilungen), 2019, Link -
Freitag, S.:
Statische Berechnungen mit polymorph unscharfen Daten.
In: Freitag, S.; Geierhos, M.; Asmani, R.; Haug, J.I. (Hrsg.), Unschärfe – Der Umgang mit fehlender Eindeutigkeit. Nordrhein-Westfälische Akademie der Wissenschaften und der Künste – Junges Kolleg, Verlag Ferdinand Schöningh, 2018, S. 129 – 141
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Freitag, S.; Edler, P.; Kremer, K.; Hofmann, M.; Meschke, G.:
Optimization Approaches for Durable Reinforced Concrete Structures considering Interval and Stochastic Parameter Uncertainty.
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Kremer, K.; Edler, P.; Freitag, S.; Hofmann, M.; Meschke, G.:
Numerical durability simulation of reinforced concrete structures under consideration of polymorphic uncertain data.
In: Caspeele, R.; Taerwe, L.; Frangopol, D.M (eds.), Life-Cycle Analysis and Assessment in Civil Engineering: Towards an Integrated Vision, Proceedings of the Sixth International Symposium on Life-Cycle Civil Engineering (IALCCE 2018), Ghent, Taylor & Francis, London, 2018, pp. 1089 – 1096 -
Kremer, K.; Edler, P.; Freitag, S.; Hofmann, M.; Meschke, G.:
Multiscale Deterioration Modelling of Reinforced Concrete Structures considering Polymorphic Uncertainties
In: Schlangen, E.; de Schutter, G.; Šavija, B.; Zhang, H.; Romero Rodriguez, C. (eds.), Proceedings of the Symposium on Concrete Modelling - CONMOD2018, 72th RILEM-week, TU Delft, 2018, pp. 281 – 284 -
Freitag, S.; Muhanna, R.L.; Mullen, R.L. (eds.)
Special Issue on: Computing with Polymorphic Uncertain Data
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Edler, P.; Freitag, S.; Kremer, K.; Meschke, G.
Optimization of Durability Performance of Reinforced Concrete Structures under Consideration of Polymorphic Uncertain Data
In: Proceedings of the joint ICVRAM ISUMA UNCERTAINTIES conference, Florianópolis, 2018, pp. 1 – 19 -
Freitag, S.; Edler, P.; Kremer, K.; Meschke, G.
Surrogate modelling for solving optimization problems with polymorphic uncertain data
In: Proceedings of the 8th International Workshop on Reliable Engineering Computing (REC 2018), Liverpool, 2018, pp. 31 – 39 -
Freitag, S.; Edler, P.; Kremer, K.; Meschke, G.
Optimization with Polymorphic Uncertainty Models for the Design of Durable Reinforced Concrete Structures
In: Proceedings of the 13th World Congress on Computational Mechanics (WCCM 2018), New York, 2018
- Freitag, S.; Kremer, K.; Hofmann, M.; Meschke, G.
Numerical Design of Reinforced Concrete Structures under Polymorphic Uncertain Conditions.
In: Bucher, C.; Ellingwood, B.R.; Frangopol, D.M. (eds.), Safety, Reliability, Risk, Resilience and Sustainability of Structures and Infrastructure, Proceedings of the 12th International Conference on Structural Safety and Reliability (ICOSSAR 2017), Vienna, 2017, pp. 1535 – 1542 - Kremer, K.; Freitag, S.; Hofmann, M.; Meschke, G.
Deterioration of Reinforced Concrete Structures under consideration of Polymorphic Multiscale Uncertainty Modelling
In: Papadrakakis, M.; Papadopoulos, V.; Stefanou, G. (eds.), Proceedings of the 2nd ECCOMAS Thematic Conference on Uncertainty Quantification in Computational Sciences and Engineering (UNCECOMP 2017), Rhodes Island, 2017