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Active Vibration Control (AVC)

AVC ist ein relativ ausgereiftes Forschungsgebiet, das kontinuirlich mechanische und im Bauwesen befindliche Systeme auf  Einwirkungen von ungewünschten Schwingungen aus der Umgebung untersucht. Eine Herausforderung in diesem Forschungsfeld ist die Verknüpfung von Modellierungsmethoden für diese Systeme (wie z.B. FE bsierte ordnungsreduzierte Modelle, oder noch wichtiger für echtzeit Anwendungen, Systemidentifikationsmethoden) mit aktiven und semi-aktiven Regelungssystemen. Unsere Forschung auf dem Gebiet richtet sich unter anderem auf die Untersuchung des nichtlinearen Verhaltens der Strukturen mit dem Ziel der Qualifizierung von Unsicherheiten. Auf diese Weise können aus der Systemidentifikation im Zeit- und/oder Frequenzbereich enthaltene lineare Modelle verbessert werden. Als Ergebnis können weniger konservative modellbasierte Regelungsmethoden entforfen werden, die AVC Probleme auf eine effiziente Weise lösen.

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Disturbance Rejection Control (DRC)

Unbekannte Eingangssignale wie Messrauschen, Eingangs-/Ausgangsstörungen und Modellierungsunsicherheiten sind als Hauptquellen der Verschlechterung von Systemleistung in moderner Regelungstheorie bekannt. Robuste Regelungsmethoden als primäre Methoden für die Lösung dieser Fragestellungen basierend auf worst-case Analysen scheinen zu konservativen Ergebnissen zu führen. Beobachtung des unbekannten Inputs (Unknown input observation UIO) und Schätzung der Störungen (disturbance estimation) stellen weniger konservative Ansätze dar, die Störungen simultan erkennen und beseitigen können. Wir entwickeln DRC Methoden für lineare und nichtlineare Zeitinvariante Systeme basierend auf Kombination von Störungsentkopplung Methoden und UIO. Diese Methoden können infolge der Einschränkungen der Aktoren zum nichtlinearen Verhalten wie z.B. Actuator Windup führen, was eine zusätzliche Herausforderung darstellt.

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Back Analysis

Back Analysis oder auch inverse Analyse ist ein Ansatz zur Lösung des modellbasierten Inversionsproblems in den Geoingenieurwissenschaften, um Bodenparameter aus  Messungen der vorhandenen Zustandsvariablen, meist Setzungen, zu ermitteln. Obwohl lange bekannt, ist diese inverse Analyse, die auf Modellaktualisierung basiert, um die Differenz zwischen Modellausgängen und Messdaten zu minimieren, in geotechnischen Projekten nicht oft implementiert worden, vor allem infolge des hohen Rechenaufwands für die Ausführung der äußerst hohen Anzahl von elasto-plastischen finiten Elementen (FE) Vorwärtsanalysen, die einige Optimierungsmethoden benötigen. Wir entwickeln die Methoden für die Lösung des Inversionsproblems im maschinellen Tunnelbau, die auf Extended Kalman Filter (EKF), Unscented Kalman Filter (UKF) und Particle Filter (PF) basieren. Effizienzanalyse zeigt, dass für die inverse Analyse im maschinellen Tunnelbau EKF und UKF äußerst gut geeignet sind, denn im Gegensatz zu anderen Optimierungsmethoden, sie benötigen eine geringe Anzahl der FE Vorwärtsanalysen, um zu konvergieren. Dank dieser Effizienz können anspruchsvolle elasto-plastische FE-Modelle für die Ausführung der inversen Analyse eingesetzt werden, ohne approximierte Ersatzmodelle bilden zu müssen. Ein anspruchsvolles 3D FE Modell, sowie die effiziente Konvergenz von EKF und UKF sind unten dargestellt.

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Full Waveform Inversion 

Volle Wellenform Inversion (Full Waveform Inversion – FWI) ist ein anspruchsvolles Inversionsproblem, weil die Modellordnung sehr hoch ist und die hochfrequenten Daten schnell die Konvergenz zu einem lokalen, statt globalen Minimum hervorrufen können. FWI wird sehr intensiv in Geophysik, Ultraschall- und Medical Imaging sowie in der  zerstörungsfreien Prüfung (nondestructive testing – NDT) von Bau- und  industriellen Werkstoffen erforscht. Unsere Forschung im Rahmen der FWI hat den Schwerpunkt auf Probleme im maschinellen Tunnelbau, wobei die aktiv generierten elastischen Wellen als seismische wellen im Tunnel bezeichnet werden.Mit SPECFEM2D simulierte Wellenformen der Vertikalverschiebung in einem unterirdischen Scenario mit rechteckförmigem Hindernis sind unten dargestellt.

Wir entwickeln rechenzeiteffiziente  Methoden für Ermittlung der Lage, Größe und der Form von geologischen Hindernissen. Die Bilder unten stellen das Ermittlungsprozess unter Nutzung des UKF unterstütz von der Level Set Methode für das oben dargestellte geologische Szenario dar. Zusätzlich zu numerischen Simulationen werden Ultraschallexperimente (s. Laserlabor) auf Kleinskala für die Validierung der Modelle der elastischen Wellenausbreitung und der entworfenen Inversionsmethoden durchgeführt.

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Structural Health Monitoring (SHM)

Forschung und Entwicklung von aktiven SHM Systemen führt zur Verbesserung der Sicherheit und Zuverlässigkeit von Strukturen. Implementierung von SHM Systemen für Schädigungserkennung und Strukturdiagnose stellet eine der wichtigsten Herausforderungen auf diesem Gebiet dar. Wir entwickeln die Methoden für aktives SHM und Schädigungserkennung in Betonstrukturen unter Nutzung von piezoelektrischen intelligenten Aggregaten sowie für Schädigungsbeurteilung basierend auf Schädigungsindikatoren erhalten aus der Wellenausbreitung.

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Weitere Forschungsgebiete

  • Durchgängiger Entwurf intelligenter adaptiver Strukturen und Systeme(Smart Adaptive Structures and Systems)
  • Reglerentwurf für aktive Schwingungsreduktion (robuste adaptive Regelung)
  • Echtzeitregelung und Simulation von Hardware-in-the-Loop Systemen
  • Structural Health Monitoring
  • Modell- und Parameteridentifikation (numerisch und experimentell)
  • Active Structural Acoustic Control
  • Maschinendiagnose
  • Zerstörungsfreie Untersuchungen
  • Welleninversionsbasierte Vorauserkundungsmethoden
  • Bayesian Filters basierte Parameteridentifikation
  • Laser Ultraschaltests

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