Sensor-basierte, hybride Partialmodelle zur dezentralen Zustandsbewertung von Ingenieurbauwerken

Kurzfassung
Zielstellung ist die Erforschung hybrider, mehrfach gekoppelter Partialmodelle des konstruktiven Ingenieurbaus. Der Begriff "hybrid" beschreibt hier – anders als im klassischen Sinn – solche Partialmodelle, die in verschiedenen Domänen, d.h. sowohl in Softwaresystemen als auch in Hardwarekomponenten (Sensorik), angesiedelt sind. Im Einzelnen soll untersucht werden, wie mathematische Partialmodelle in Sensoren eingebettet werden können, um Bauwerkszustände bereits auf Sensor-Ebene intelligent (d.h. lernfähig und adaptiv) und verteilt (d.h. in Kooperation miteinander) zu bewerten. Außerdem soll die Integration numerischer Partialmodelle untersucht werden, was trotz des rasanten Fortschritts im Bereich der Mikrocontroller- und Sensortechnologien aufgrund der Mehrskaligkeit und Multidimensionalität nach wie vor eine höchst unzureichend verstandene Problemstellung darstellt. Im Ergebnis soll dieses Projekt eine neue, substantiell wissenschaftlich untermauerte Basis liefern, um mit Mitteln des sensorbasierten "Embedded Computing" die Partialmodelle und den Einfluss der (hybriden) Kopplungselemente quantitativ zu bewerten. Hierbei sollen Echtzeitdaten aus Referenzbauwerken und/oder aus experimentellen Modellen des Graduiertenkollegs einbezogen werden.

Projektart
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG): Graduiertenkolleg (GRK 1462)

Förderdauer
2014 - 2017

Projekt-bezogene Publikationen (Auszug)

  • Dragos, K. & Smarsly, K., 2017. Decentralized infrastructure health monitoring using embedded computing in wireless sensor networks. In: Sextos, A. & Manolis, G. D. (Hrsg.). Dynamic Response of Infrastructure to Environmentally Induced Loads. S. 183-201. Cham, Schweiz: Springer International Publishing AG.
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  • Dragos, K. & Smarsly, K., 2017. An embedded algorithm for detecting and accommodating synchronization problems in wireless structural health monitoring systems. In: Proceedings of the 24th International Workshop on Intelligent Computing in Engineering (EG-ICE). Nottingham, Vereinigtes Königreich, 10.07.2017 (eingereicht).
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Kontakt
Prof. Dr.-Ing. Kay Smarsly
Bauhaus-Universität Weimar
Informatik im Bauwesen
Coudraystraße 7, Raum 518
99423 Weimar
E-Mail: kay.smarsly[at]uni-weimar.de

Dipl.-Ing. Kosmas Dragos, M.Sc.
Bauhaus-Universität Weimar
Graduiertenkolleg 1462
Berkaer Straße 9, Raum 101
99423 Weimar
E-Mail: kosmas.dragos[at]uni-weimar.de