LEMOTRA – LEbensdauerMOnitoring von TRAgwerken mittels Datenassimilation im Digitalen Zwilling mit Künstlicher Intelligenz
Die Verkehrsinfrastruktur in Deutschland zeigt eine grundsätzliche Überalterung der Bauwerke. So beträgt das Durchschnittsalter der rund 26.000 Eisenbahnbrücken 73,7 Jahre, das der darunter befindlichen Stahlbrücken sogar 85,9 Jahre. Das Netz der Bundesfernstraßen in Deutschland umfasst etwa 40.000 Brücken, wovon die meisten in den Jahren 1960 bis 1985 gebaut wurden und somit ebenfalls ein kritisches Bauwerksalter erreichen. Daraus wird die gewaltige Herausforderung für die Instandhaltung und das Lebensdauermanagement der Inrastruktur deutlich, die innovative wissenschaftliche und technologische Lösungen erfordern. Die neuen Entwicklungen der Informationstechnologien (IT) wie Cloud Computing, Internet der Dinge (IoT), Big Data und Künstliche Intelligenz (KI) ermöglichen eine Vielzahl intelligenter Anwendungen für die Industrie, darunter die Digitalen Zwillinge (Digital Twins, DT) sowie das Building Information Modelling (BIM).
Das Hauptziel des Projektes LEMOTRA ist die Entwicklung einer konsistenten methodischen Grundlage für eine intelligente digitale Repräsentanz von Bauwerken, die ein lebensdauerbegleitendes messtechnisches Monitoring als Basis für eine prädiktive Zustandsbewertung und Instandhaltung etabliert. Zur Unterstützung eines BIM-basierten Bauwerksmodells, das alle Bestandsdaten in komprimierter digitaler Form erfasst, soll hier ein Digitaler Zwilling für das Structural Health Monitoring (SHM-DT) entwickelt werden. Dieser vereinigt die umfangreichen und heterogenen Messdaten mit physikalischen und mathematischen Modellen verschiedener Komplexität mittels Datenassimilation und Künstlicher Intelligenz. SHM-DT wird somit in der Lage sein, eine belastbare Prognose sowohl für das reale Tragverhalten als auch für die kritischen Tragwerksparameter wie Steifigkeiten oder Schäden in Echtzeit bereitzustellen.
Auf dieser Basis werden aussagekräftige Zustandsindikatoren definiert, ermittelt und an das digitale Bauwerksmodell transferiert. Somit liefert das Projekt LEMOTRA einen essentiellen methodischen Baustein für die Verknüpfung von BIM und SHM im SPP 2388 zwecks Lebensdauermanagement von Bauwerken. Die wichtigsten innovativen Merkmale des Projektes sind Methoden zur Datenassimilation im Digitalen Zwilling und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur automatisierten Messdatenauswertung und Prognose des Tragwerkszustandes.
Das Projekt LEMOTRA schlägt darüber hinaus ein ganzheitliches Konzept für das messtechnische Monitoring und die Zustandsbewertung realer Bauwerke vor, definiert Schnittstellen zwischen verschiedenen Teilaufgaben und den relevanten Daten, setzt eigene methodische Forschungsschwerpunkte und erläutert die ausgewählten Forschungsansätze. Dieses projektübergreifende Gesamtkonzept für das Lebensdauermanagement von Bauwerken ist in Abbildung 1 dargestellt.
Die folgenden Teilziele des Projekts stellen die eigenen Forschungsschwerpunkte dar und spiegeln sich in den Definitionen der aufgeführten Arbeitspakete des SPP 2388 wieder.
Im Schwerpunkt der Digitalen Modelle (DM) sollen Methoden zum Extrahieren physikalischer Modelle verschiedener Komplexität und Dimensionalität aus dem digitalen Bauwerksmodell (DM1) erforscht und die Entwicklung von digitalen Einwirkungsmodellen mittels Monitoring und Künstlicher Intelligenz (DM2) vorangetrieben werden.
Der Schwerpunkt der Digitalen Verknüpfung (DV) stellt den größten Teil des Forschungsprojekts dar und dient der Entwicklung von Methoden zur automatisierten Messdatenassimilation im Digitalen Zwilling mittels Kalman-Filter und Künstlicher Intelligenz (DV1). Des Weiteren sollen methodische Bausteine eines Digitalen Zwillings SHM-DT entwickelt und diese am Beispiel eines skalierten Ersatztragwerks (siehe Abbildung 2) validiert werden (DV2).
Gleichzeitig wird im dritten Schwerpunkt der Zustandsindikatoren (ZI) ein konsistentes Konzept zum automatisierten messtechnischen Monitoring von Bauwerken entwickelt und belastbare Zustandsindikatoren definiert (ZI1).
