Modellfreie numerische Prognosemethoden zur Tragwerksanalyse: Fid-Bau Portal

Modellfreie numerische Prognosemethoden zur Tragwerksanalyse

Freitag, Steffen

In dieser Arbeit werden modellfreie numerische Prognosemethoden auf Basis rekurrenter neuronaler Netze entwickelt und angewendet. Mit rekurrenten neuronalen Netzen für Fuzzy-Größen können Abhängigkeiten zwischen unscharfen zeitveränderlichen Tragwerkseinwirkungen und Tragwerksantworten erfasst und das unscharfe Tragverhalten prognostiziert werden. Fuzzy- Prozesse der Tragwerkseinwirkungen können sowohl deterministisch als auch unscharf auf Fuzzy- Prozesse der Tragwerksantworten abgebildet werden. Zudem ist die unscharfe Abbildung deterministischer Prozesse der Tragwerkseinwirkungen auf Fuzzy-Prozesse der Tragwerksantworten möglich. Für die Berechnung der Ausgabegrößen rekurrenter neuronaler Netze werden zwei Vorgehensweisen entwickelt. Die Prognose unscharfer zeitveränderlicher Tragwerksantworten wird mit Tragwerksmodellen auf Basis der ermittelten unscharfen Spannungs- Verzerrungs-Zeit-Abhängigkeiten im Rahmen einer Fuzzy-Tragwerksanalyse durchgeführt. Die entwickelte Methode zur Beschreibung des Materialverhaltens auf Basis des Unschärfemodells Fuzziness wird auch als Submodell bei der (generalisierten) fuzzy-stochastischen Tragwerksanalyse angewendet. Die in dieser Arbeit entwickelten Methoden zeichnen sich durch hohe Allgemeingültigkeit und numerische Effizienz aus. Eine a priori Modellspezifikation zur Erfassung und Prognose von Abhängigkeiten zwischen unscharfen Tragwerksprozessen ist nicht erforderlich. Mit der adaptiven Prognose können die erfassten Abhängigkeiten aktualisiert werden, ohne dass dazu spezifische Modelle gewählt oder verändert werden müssen. Das Langzeitverhaltens von textilbetonverstärkten Stahlbeton-Tragwerken und Verkehrswegebefestigungen in Asphaltbauweise wird mit den entwickelten rekurrenten neuronalen Netzen für Fuzzy-Größen prognostiziert.