Künstliche Intelligenz im Erdbebeningenieurwesen

摘要

Probabilistische Verfahren sind heutzutage fest verankert im Erdbebeningenieurwesen. Für die Bewertung von Geb?uden ist hierbei die seismische Fragilit?tsanalyse grundlegend. Am Fachgebiet Statik und Dynamik der Tragwerke der Technischen Universit?t Kaiserslautern werden Methoden der künstlichen Intelligenz zur Anwendung in der seismischen Fragilit?tsanalyse untersucht. Hierbei wird die strukturelle Sch?digung anhand einer Erdbebeneinwirkung vorhergesagt. In der seismischen Fragilit?tsanalyse wird für eine Vielzahl an Erdbebeneinwirkungen die Sch?digung eines Geb?udes bestimmt, um anschlie?end die Versagenswahrscheinlichkeit der Struktur in Abh?ngigkeit eines seismischen Intensit?tsparameters zu beschreiben. Dies erfordert generell eine Vielzahl an dynamischen nicht-linearen Berechnungen, welche zeitaufwendig sind. Das maschinelle Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem statistische Modelle erzeugt werden, welche Muster in Datens?tzen erkennen k?nnen und hieran die Zusammenh?nge abbilden. Hierzu werden unterschiedliche künstliche neuronale Netze verwendet, welche besonders geeignet sind, Muster in Datens?tzen zu erkennen. Dies kann dabei sowohl für vereinfachte dynamische Modelle wie zum Beispiel Einmassenschwinger und Mehrmassenschwinger als auch nicht-lineare dynamische Finite-Element-Modelle unterschiedlicher Komplexit?t oder Experimentelle und reale Messergebnisse angewendet werden.