Record #298463 - GSI Repository

DFG project G:(GEPRIS)369280170

Modellierungs- und Bemessungskonzepte für die digitale Straße

Coordinator	Professor Dr.-Ing. Matthias Kraus ; Professor Dr.-Ing. Kay Smarsly
Grant period	2017 -
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)369280170

Note: Die Potentiale der Smart City haben sich in vielen Bereichen der Gesellschaft entfaltet und werden zunehmend im Bauwesen implementiert, um den wachsenden Herausforderungen der Urbanisierung und des Klimawandels zu begegnen. Smart City-Konzepte beinhalten technische, ökologische, wirtschaftliche und gesellschaftliche Innovationen, die darauf abzielen, Städte nachhaltiger, umweltfreundlicher und sozial inklusiver zu gestalten, indem heterogene Informationen aus der realen Welt erfasst, miteinander verknüpft und über Netzwerke digital verfügbar gemacht werden. Im Bauingenieurwesen betrifft dies in besonderem Maße die Digitalisierung von Infrastrukturbauwerken in Form der so genannten „digitalen Straße“. Die digitale Straße nutzt Cloud- und IoT-basierte Anwendungen sowie intelligente Sensornetze mit Bauwerks-, Umwelt-, Fahrzeug- und Verkehrsdaten, um umfassende infrastrukturrelevante Informationen zu generieren, zu analysieren und zu verwalten. Die Informationen werden Kommunen, Unternehmen und Bürger/innen in Echtzeit bereitgestellt, um Instandhaltungsprozesse besser planbar zu machen, Entscheidungsfindungsprozesse zu verbessern und letztlich die Lebensqualität zu erhöhen. Diese Informationen können gegenwärtig jedoch noch nicht methodisch genutzt werden, da aktuelle Modellierungs- und Bemessungskonzepte nicht für die Erfordernisse der digitalen Straße ausgelegt sind. Das beantragte Forschungsvorhaben zielt darauf ab, eine Grundlage zu schaffen, um die durch die digitale Straße generierten Informationen vollumfänglich nutzen zu können. Es soll außerdem eine Methodik entwickelt werden, um die durch Verkehrsbelastungen hervorgerufenen Beanspruchungen in Form von zeitabhängigen Wahrscheinlichkeitsverteilungen sensorgestützt zu erfassen und in Prognosen der Materialermüdung auf Grundlage probabilistischer Konzepte einzubeziehen. Dieses Forschungsvorhaben baut als Fortsetzungsprojekt auf dem DFG-Projekt „Semi-probabilistische, sensorbasierte Bemessungs- und Entwurfskonzepte für intelligente Bauwerke“ auf. Die darin entwickelten Methoden sollen nun auf die digitale Straße übertragen werden. Hierzu wird die digitale Straße mit Mitteln der kategorialen Algebra und Automatentheorie mathematisch beschrieben und mit Methoden zur Verkehrslastdetektion und sensorgestützten Bayes‘schen Model-Updating-Ansätzen verknüpft. Die allgemeingültig ausgelegte Methodik wird abschließend – mit Fokus auf Straßenbrücken – ingenieurmäßig bereitgestellt und als „digitaler Straßenzwilling“ simuliert und validiert. Es wird erwartet, dass eine wissenschaftlich abgesicherte Grundlage erarbeitet werden kann, die verbesserte Prognosen der zeitabhängigen Tragwerksdeterioration und der damit verbundenen Lebenserwartung ermöglicht sowie den Verkehrswissenschaften eine erprobte Methodensammlung an die Hand gibt, um den wachsenden Herausforderungen der Urbanisierung und des Klimawandels zu begegnen.

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Record created 2023-01-31, last modified 2024-09-28

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