Karlheinz Lehner

Structural Health Monitoring based on Artificial Intelligence Techniques

Artificial Intelligence (AI) has a long history in computer science and is now being applied to engineering problems in Structural Health Monitoring (SHM) that would be difficult to solve by standard numerical techniques alone. In particular, the methods of Conventional Artificial Intelligence (CAI) and Computational Intelligence (CI), coupled with agent technology, show great promise in delivering monitoring systems that are robust, redundant, environmentally aware, economically sound as well as user friendly and highly adaptive. In this paper, background concepts of AI and an example of a SHM system for monitoring civil engineering structures are presented to clearly demonstrate the potential of intelligent software applications in the field of SHM.

Hybrid Ground Data Model for Interacting Simulations in Mechanized Tunneling

Because of the ongoing expansion of urban areas, transportation systems are being increasingly moved beneath the ground into tunnels. However, the construction of tunnels is very challenging regarding unexpected geological conditions, the protection of existing buildings from damage, and the control of financial and safety risks. During the tunnel construction process, different simulations are performed to predict, for example, settlements, soil excavation, or grouting behavior. Although these simulations should strongly interact, they often use independent heterogeneous geological data models and resources, thus resulting in unreliable predictions. This paper presents a hybrid ground data model along with necessary access concepts to support the automated management and exchange of continuously updated geological information among interacting simulations. The ground data model uses a boundary and a decomposition representation of the ground geometry with material information attached to each representation. These representations are converted to one another on demand to make up-to-date ground information available for participating tunneling simulations. To validate the proposed model and concepts, a case study is presented in which two typical simulations are coupled using the prototypically implemented hybrid ground data model.

Einsatz einer Expertensystemschale in der Ingenieurausbildung dargestellt am Beispiel von INSIGHT 2

Eine fundierte DV-Ausbildung im Bauingenieurbereich — wie auch in den ubrigen Ingenieurdisziplinen — ist unerlaslich angesichts der Bedeutung von Rechnern in der Praxis. Wenn aber von einer DV-Verarbeitung im Ingenieurbereich die Rede ist, sind meistens “klassische”, d.h. numerisch-orientierte Aufgabenfelder gemeint. Hierzu gehoren Berechnungsverfahren aller Art, Finite-Element-Programme, Berechungen von statischen oder dynamischen Systemen, Simulationsverfahren, Berechnungen in der Stromungsmechanik, usw. Daruber hinaus existiert jedoch eine Vielzahl weiterer nicht-numerischer Aufgaben, die fur Ingenieure zunachst vollig “untypisch” erscheinen und zum Teil sogar Akzeptanzprobleme bereiten, aber eigentlich genauso zum Tatigkeitsfeld des Ingenieurs gehoren wie numerische Anwendungen. Nichtnumerische Problemstellungen sind beispielsweise folgende: Vor einer eigentlichen Berechnung mus zunachst anhand einer Aufgabenbeschreibung ein adaquates Verfahren aus mehreren Alternativen bestimmt werden; vor einer Dimensionierungsaufgabe mus der zutreffende Abschnitt einer entsprechenden technischen DIN “eingearbeitet” werden. Im Zusammenhang mit zukunftigen Aufgaben (z. B. Einsatz integrierter Systeme) werden solche Problemstellungen immer mehr an Bedeutung gewinnen.

A Hybrid Ground Data Model to Support Interaction in Mechanized Tunneling

Tunneling processes are governed by diverse types of activities such as tunnel boring machine simulation, advance reconnaissance, or settlement detection. All these processes require detailed ground information on different levels of spatio-temporal scales. Therefore, a consistent ground data model is necessitated to store ground information of different categories such that diverse analyses and simulations can be provided. Due to the requirements posed by these analyses and simulations, a ground data model must be developed as a hybrid model to enable processing data in terms of boundary representation models as well as voxel-based octree models. To this end, the present paper gives an overview on how to create a ground data model tailored to the needs of mechanized tunneling. Also described is the process of reading data from an unmodified ground data model to handle tunneling specific queries. Finally, an outlook is given on future improvements.

Data Mining Aspects of a Dam Monitoring Project

When creating computational models of engineering structures, it can be very helpful to have insights into the behavior and composition of the physical system. Such insights can be gleaned using data mining techniques, where often unexpected relationships between physical quantities can be made evident.

Die Programmiersprache PROLOG

PROLOG (PROgrammieren in LOGik) ist eine Sprache, die auf der mathematischen Logik aufgebaut ist. Im Abschnitt Pradikatenkalkul wurde bereits angedeutet, das mit Hilfe des Pradikatenkalkuls definierte Aufgaben automatisch bewiesen (d.h. gelost) werden konnen. PROLOG ist ein solcher Beweisfinder: Die Anweisungen in PROLOG sind nichts anderes als Pradikatenformeln, wahrend die Verarbeitungsstrategie (der Beweisfinder) die Resolution und die Variablenbindung die Unifikation ist. Bekannte Sachverhalte erscheinen damit unter neuem Namen.

Auswirkungen auf das Ingenieurwesen und Perspektiven

In den vergangenen Jahren ist es gelungen, in den einzelnen Teilbereichen des Computer Aided Engineering (CAE) ausgereifte DV-Systeme zu etablieren. Ein typisches Beispiel hierfur ist der Bereich der strukturanalytischen Berechnung von Konstruktionen; selbst fur komplizierte Problemstellungen existieren leistungsfahige Programmsysteme, wobei die Finite Element Methode als Berechnungsmethode dominiert. In zunehmendem Mase werden auch Systeme des Computer Aided Design (CAD) eingesetzt, so das die Anfertigung technischer Zeichnungen weitgehend mit Computern durchgefuhrt werden kann. Aber auch in vielen anderen Bereichen, in denen sich Losungskonzepte auf wohldefinierten Algorithmen aufbauen lassen, kann qualitativ gute Software eingesetzt werden.

Einführung in Expertensysteme

Expertensysteme werden der sog. Kunstlichen Intelligenz zugerechnet. Um die Stellung der Expertensysteme innerhalb der Kunstlichen Intelligenz beurteilen zu konnen, soll deshalb zunachst ein Uberblick uber die Kunstliche Intelligenz mit ihren verschiedenen Teilbereichen, einschlieslich eines kurzen, historischen Abrisses gegeben werden. Daran anschliesend wird auf den Aufbau von Expertensystemen und ihre Einbettung in die traditionelle Datenverarbeitung (DV) eingegangen. Ziel des ersten Kapitels ist es auch, vor einer vertieften Behandlung von Einzelheiten in den folgenden Kapiteln einen Uberblick uber die wichtigsten Komponenten von Expertensystemen zu geben und die moglichen Einsatzfelder im Ingenieurwesen herauszukristallisieren. Das erste Kapitel sollte vor allem eine Einfuhrung in das Arbeiten mit der Expertensystemtechnologie sein, und die Motivation liefern, sich auch als Ingenieur mit dieser neuen DV-Technologie auseinanderzusetzen.

Überblick über die Programmiersprache LISP

Expertensysteme und andere „KI-Programme“mussen mit einer adaquaten Programmiersprache erstellt werden. Die Festlegung einer bestimmten Programmiersprache ist im Prinzip freigestellt, allerdings eignen sich besonders solche Sprachen fur Expertensystementwicklungen, die speziell auf Problemstellungen der KI zugeschnitten sind.