Projektlaufzeit: 01.09.2006 - 30.08.2009

Projektleiter: Prof. Dr.-Ing. habil. Carsten Könke, Prof. Dr. techn. Christian Bucher

Projektbearbeiter: Dr.-Ing. Thomas Most

Dieses Projekt wird durch die Deutsche Forschungsgesellschaft (DFG) gefördert.

 

 

Inhalt:

Bestehende exakte Verfahren zur Zuverlässigkeitsbewertung von Tragstrukturen sind hinsichtlich einer effizienten Anwendung in der Regel auf einfachere Systeme beschränkt. Diese Limitierung ist durch den enormen numerischen Aufwand einer nichtlinearen Strukturanalyse unter Berück­sichtigung komplexer Versagensmechanismen sowie durch die notwendige Anzahl dieser Strukturanalysen mit variierenden Eingangsparametern innerhalb eines stochastischen Verfahrens begründet.

Das beantragte Projekt setzt sich das Ziel eine Sicherheitsbewertung komplexer Strukturen mit vertretbaren numerischen Aufwand zu ermöglichen. Als Werkzeug sollen dabei neuronale Netzwerke, die eine Art künst­liches Gedächtnis darstellen, angewendet werden. Diese Netzwerke sollen dazu dienen, die äußerst komplexen nichtlinearen Abhängigkeiten zwischen zufällig schwankenden Material-, Last- und Geometrieparametern und den Antwortgrößen des Systems sehr schnell zu approximieren. Um diese Prognose zu ermöglichen, müssen die neuronalen Netzwerke für die geforderte Aufgaben­stellung trainiert werden. In dem Vorhaben sollen geeignete Verfahren entwickelt werden, mit denen eine stabile und genaue Zuverlässigkeits­analyse auf Basis neuronaler Netzwerke für hochdimensionale Probleme realisiert werden kann. Dabei soll der numerische Aufwand dadurch begrenzt werden, dass nur eine geringe Anzahl von Strukturanalysen als Basis des Netzwerktrainings notwendig ist.

Um diese Algorithmen für bestehende vorgeschädigte Tragwerke anwenden zu können, soll schließlich ein Verfahren erarbeitet werden, bei dem aus einem unsicheren Ausgangszustand der Endzustand unter Einbeziehung dynamischer Messwerte direkt approximiert wird und somit bewertet werden kann.

 

Veröffentlichungen:

C. Bucher and Most, T.: "A comparison of approximate response functions in structural reliability analysis.", Probabilistic Engineering Mechanics, accepted for publication, 2007

Most, T. and C. Bucher: "New concepts for Moving Least Squares: an interpolating non-singular weighting function and Weighted Nodal Least Squares.",
Engineering Analysis with Boundary Elements, in press, 2007

Most, T. and C. Bucher: "Probabilistic analysis of concrete cracking using neural networks and random fields.", Probabilistic Engineering Mechanics, 22: 219-229, 2007

 

Most, T.: "An adaptive response surface approach for structural reliability analyses based on support vector machines.", In B.H.V. Topping (Ed.), Proceedings of the 11th International Conference on Civil, Structural and Environmental Engineering Computing, St. Julians, Malta, September 18-21, 2007

Most, T. and C. Bucher: "Adaptive response surface approach for reliability analysis using advanced meta-models.", In J. Kanda et al. (Eds.), Proceedings of the 10th International Conference on Applications of Statistics and Probability in Civil Engineering, Tokyo, Japan, 31 July - 3 August, 2007

Most, T. and C. Bucher: "Application of an adaptive response surface approach for efficient structural reliability analysis.", In O. Dahlblom et al. (Eds.), Proceedings of the 19th Nordic Seminar on Computational Mechanics, Lund, Sweden, 20-21 October, 2006

 

 Abschlussbericht