Bauletter, BAULINKS.de-Meldungen, vom 22.10.2026

KI soll Brückenschäden zuverlässiger erkennen

Forscher der University of Birmingham (UK) und der Lviv Polytechnic National University (LPNU, Ukraine) untersuchten gemeinsam ein Verfahren auf Basis künstlicher neuronaler Netze, das Schäden an einer Spannbetonbrücke charakterisieren und Verluste der Vorspannung in verschiedenen Brückenbereichen vorhersagen soll. Im Vergleich zu bereits bestehenden Ansätzen, erzielte die Methode je nach Brückenbereich Verbesserungen bei der Vorhersagegüte.

Als Eingangsgrößen wurden drei dimensionslose vertikale Verformungskennwerte sowie der Elastizitätsmodul des Betons herangezogen. Die Analyse basiert auf 81 Datensätzen aus insgesamt 27 numerisch simulierten Schadensszenarien. Um der begrenzten Datenverfügbarkeit zu begegnen, wurde eine modifizierte Input-Doubling-Methode zur Erweiterung der Datenbasis eingesetzt. Das Modell erreicht für die drei untersuchten Bereiche Bestimmtheitsmaße (R2) von 0,943, 0,996 und 0,932. Die Ergebnisse weisen auf eine hohe Übereinstimmung zwischen den Modellvorhersagen und den Referenzwerten hin und unterstreichen das Potenzial des Ansatzes für die datenbasierte Schadenscharakterisierung.

Die Originalstudie wird in Scientific Reports 14, Artikel 24395 vorgestellt.

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