Entwicklung und Erprobung von effizienten experimentellen Verfahren zur Bestimmung der Fehlerkomponenten von quantitativen Messwerten

Description

In dem dtec.bw-Projekt UT 7019 „Digitalisierung von Infrastrukturbauwerken zur Bauwerksüberwachung: Structural Health Monitoring“ will die HSU Daten aus dem Structural Health Management (SHM) und dem Building Information Modeling (BIM) in einer lückenlosen digitalen Prozesskette zusammenführen und auf Basis aller zu Verfügung stehenden Daten eine kontinuierliche Zustandsbewertung realisieren. Das Ziel der Zusammenarbeit mit dem Auftragnehmer ist die Entwicklung und Erprobung von effizienten experimentellen Verfahren zur Bestimmung der Fehlerkomponenten von quantitativen Messwerten. Um die Systemzuverlässigkeit sicherzustellen, werden gemeinsam effiziente experimentelle Verfahren zur Bestimmung der Fehlerkomponenten von quantitativen Messwerten entwickelt und erprobt. Gemeinsam mit der HSU untersucht der Auftragnehmer die intrinsische Fähigkeit sowie die Anwendungsfaktoren des Monitoringsystems und überprüft die PoD-Analyse (Probability of Detection) auf die SHM-Anwendung. Lot 1: Der Auftragnehmer soll in Zusammenarbeit mit der HSU folgende Leistungen erbringen: • Charakterisierung der Zuverlässigkeit quantitativer und qualitativer Daten. Ziel ist zum einen die Entwicklung standardisierter Vorgehensweisen zur Ableitung von Messunsicherheiten aus PoD-Kurven für binäre und quantitative Parameter und Features. Unsicherheiten bei der Zuverlässigkeitsbewertung von Monitoringparametern sollen charakterisiert und bei der Zustandsbewertung Berücksichtigung finden können. Dies erfolgt durch: o Zusammenstellung potenzieller Fehlerquellen / Unsicherheitskomponenten in Form eines Ishikawa- Diagramms, o Erarbeitung Laborprüfprogramm (ZfP Prüfungen) auf Basis eines faktoriellen Designs als Grundlage für die Ermittlung der Effektgrößen, o Erarbeitung mathematisch-statistischer Konzepte zur Ermittlung der Messunsicherheit und Schwankungsbreite von PoD-Kurven. Zum andern soll ein standardisiertes Verfahren zur Ermittlung der Messunsicherheiten für quantitative Sensorparameter entwickelt werden. Dabei wird dasselbe Schema wie oben verfolgt. • Entwicklung, Erprobung und Charakterisierung von Entscheidungsregeln auf der Basis sehr unsicherer Daten. Die Basis für die Entwicklung von Methoden für die Zustandsbewertung von Brückenbauwerken sind Informationen zu entsprechenden (lokalen und globalen) Monitoringparametern und Features sowie die Kenntnis über den tatsächlichen Zustand, d.h. der Defektgröße. Die genutzten Verfahren sind mit unvermeidlichen Schwankungen behaftet, gleiches gilt für die Kenntnisse über den tatsächlichen Zustand des betrachteten Bauteils – hier bezeichnet als Labels. Das Ziel des Arbeitspaketes ist es, mathematisch- statistische Methoden, insbesondere neuronaler Netze, für fehlerbehaftete Labels zu entwickeln und zu validieren. Der Fokus liegt hierbei auf sog. weakly supervised learning (WSL) Methoden. • Entwicklung und Erprobung von Methoden zur Charakterisierung des Schwingungsverhaltens von Sensorsignalen auf der Basis nicht geglätteter und nicht gefilterter Daten. Ziel ist die Entwicklung einer Toolbox und eines zugehörigen Dashboards zur Identifizierung Messsequenzen alias Schlüsselsequenzen, Kenngrößen und charakteristischer Schwingungsformen sowie deren Erprobung und Optimierung auf Basis der im Projekt erhobenen Daten. Dabei soll auf die aus dem FuE-Projekt HERMES (Highspeed Erfassung und Regelung Mikrophysiologischer Eigenschaften mit einer intelligenten Steuerung) entwickelte Software „Maia“ aufgebaut und diese softwareseitig auf die Erfordernisse von SHM angepasst und weiterentwickelt werden. Die Toolbox soll nicht nur Videodaten, sondern auch Zeitreihen verschiedenster Sensordaten importieren und verarbeiten können. Der Auftragnehmer implementiert neue und passt bestehende Algorithmen dahingehend an, dass eine Identifizierung der genannten Schlüsselsequenzen sowie die Charakterisierung der Schwingungsform von SHM-Monitoringdaten ermöglicht wird. Das Dashboard wird an die besonderen Bedingungen und Erfordernisse des SHM-Projekts angepasst. Im nächsten Schritt erfolgt die Erprobung anhand von Beispieldaten aus dem SHM-Monitoring von Bestandsbauten. Aufgrund der zu erwartenden unterschiedlichen Abtastraten (zwischen 1 Hz und 300 Hz) werden fortlaufend spezifische Algorithmen zur Signalprozessierung entwickelt und in die Toolbox implementiert. • Entwicklung und Erprobung von Versuchsplanungsmethoden für die geplante schrittweise Schädigung eines Brückenbauwerks. Gemeinsam mit der HSU und den übrigen Projektbeteiligten wird ein Konzept für eine koordinierte Planung der Schädigungsschritte erarbeitet. Die gezielte Schädigung einer Experimentalbrücke dient der Erhebung von Sensordaten, die zur Modellierung von Schädigungsmechanismen, zur Entwicklung von PoD-Modellen oder zur Entwicklung von Entscheidungsscores für die Zustandsbewertung genutzt und auf etwaige Wechselwirkungseffekte überprüft werden sollen.