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Detailergebnis zu DOK-Nr. 82108

Modell- und Parameterunsicherheiten am Beispiel eines digitalen Brückenzwillings

Autoren	D.A. Arcones J.F. Unger
Sachgebiete	0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 15.0 Allgemeines, Erhaltung

11. Jahrestagung des DAfStB mit 63. Forschungskolloquium der BAM. Berlin: Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM), 2024, S. 218-223, 3 B, 13 Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: https://opus4.kobv.de/opus4-bam/frontdoor/index/index/docId/61338

In dem Vortrag wurde dargestellt, wie die Quantifizierung der Unsicherheit in den Parametern und den Modellierungsentscheidungen in einem zuverlässigen und vertrauenswürdigen, simulationsbasierten, digitalen Zwilling berücksichtigt werden kann. Zunächst wurde zwischen realen und virtuellen Sensoren unterschieden. Virtuelle Sensoren ermöglichen es, zusätzliche Informationen über das Bauwerk zu liefern, anhand derer Entscheidungen über den Zustand des Bauwerks getroffen werden können. Ein wesentlicher Bestandteil der Vorhersagen der virtuellen Sensoren ist die Bestimmung der Unsicherheit bezüglich der Prognose, die direkt in abgeleitete Größen/Qol propagiert werden kann. Anschließend wurde ein allgemeines Verfahren zur Schätzung der Modellparameter unter Verwendung eines Bayes'schen Ansatzes vorgestellt. Dabei wurden mehrere Varianten zur Einbeziehung der Modellfehler vorgestellt und verglichen. Ansätze, die den Modellfehler in die Ausgabe des Modells einbeziehen, liefern Korrekturen der Vorhersagen, die jedoch nicht übertragbar sind und nicht den physikalischen Gesetzen folgen, die das Modell bestimmen. Alternativ dazu beinhalten eingebettete Ansätze die Diskrepanz in den Parametern, sind aber aufwändiger zu berechnen und erfordern eine modifizierten Wahrscheinlichkeitsformulierung. Allerdings ermöglichen diese Ansätze eine Bestimmung von Qol mit realistischen Vertrauensintervallen. Die Ergebnisse für die jeweiligen Ansätze wurden anhand eines Anwendungsfalls demonstriert. Die vorgestellte Methodik stellt eine vielversprechende Möglichkeit für eine zuverlässige Quantifizierung der Unsicherheit in digitalen Zwillingen von kritischen Stahlbetonstrukturen wie Brücken dar. Ziel der weiteren Arbeiten ist es, die Verfahren in eine einfach zu verwendende Softwaretoolbox basierend auf probeye (https://github.com/BAMresearch/probeye) zu integrieren und für weitere Modelle und auf die Kombination verschiedener Sensorinformationen zu erweitern. Darüber hinaus sind die quantifizierten Unsicherheiten eine exzellente Basis, um zu entscheiden, ob ein numerisches Modell ausreichend genau ist, um die Messdaten abzubilden. Vor allem liefert der Ansatz auch Informationen, wie das Modell iterativ verbessert werden kann.