Datenanalyse und -interpretation

Die Datenanalyse und -interpretation bei komplexen technischen Prozessen ist heute vielfach ein manueller Prozess: Daten werden vom Menschen analysiert und entsprechend interpretiert. Problematisch ist dabei zunehmend die hohe Datenmenge durch eine zeitliche und räumliche Dichte, welche zu hochkomplexen Situations-beschreibungen und Abhängigkeiten führen kann. So wird bei künstlichen und natürlichen Objekten vielfach nicht nur die 3D-Geometrie der Oberflächen erfasst, sondern auch mögliche Deformationseinflussgrößen wie Temperatur, Niederschlag, Belastungszustände, etc.. Die Modellierung dieser komplexen Zusammenhänge ist Gegenstand der Forschungs- und Entwicklungsarbeit der Professur. Berücksichtigt wird dabei, dass sich die Datenerfassung in den letzten fünf Jahren stark geändert hat – Systeme werden zunehmend mobil und frei von globalen Referenzsystemen eingesetzt. Neue Ansätze, wie die Analyse flächenhafter Veränderungen, werden erarbeitet und implementiert. Dabei werden stets die aktuellen Erkenntnisse auf dem Gebiet der Sensorentwicklung berücksichtigt. Am Ende können Maßnahmen zum Erhalt und zum dauerhaft sicheren Betrieb von natürlichen und künstlichen Groß-strukturen abgeleitet werden.

Die Forschungs- und Entwicklungsziele können in diesem Bereich wie folgt zusammengefasst werden:

• Erforschung und Entwicklung neuartiger Prozesse zur Datenanalyse, wie z. B. Bewertung der Datenqualität unter Berücksichtigung der zugrundeliegenden Sensorik.
• Erforschung und Entwicklung von Dateninterpretationskomponenten auf der Basis selbstlernender Algorithmen (z. B. künstliche neuronale Netze).
• Erforschung und Entwicklung von Datenaufbereitungsmethoden zur Bewertung von Interpretationsergebnissen (als Grundlage für die menschliche Entscheidungs-findung).

Mit modernen Sensoren und Sensorkonzepten ergibt sich eine Fülle von Daten, die nach einer zeitlichen und räumlichen Referenzierung eine ganzheitliche Beschreibung des Objektes ermöglichen. Um den Aufwand zu minimieren, wird eine Fokussierung auf kritische Bereiche vorgenommen. Die Identifikation und Ortung dieser „Hotspots“ kann auf hinterlegtem Wissen über die Objektstruktur beispielsweise dem Tunnel- oder Brückentyp, den in der Vergangenheit identifizierten kritischen Situationen und Bereichen und den zur Verfügung stehenden Messungen basieren.