Projekti / Programi
Podatkovno podprto modeliranje obnašanja gradbenih konstrukcij
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 2.01.03 |
Tehnika |
Gradbeništvo |
Konstrukcije v gradbeništvu |
| Koda |
Veda |
Področje |
| 2.01 |
Tehniške in tehnološke vede |
Gradbeništvo |
veliki objekti, identifikacija konstrukcij, Bayesova kalibracija modela, vibracijski testi, merjenje stanja konstrukcij, analiza podatkov, podatkovni modeli konstrukcij
Podatki za zadnjih 5 let (citati za zadnjih 10 let) na dan
30. januar 2023;
A3 za obdobje 2016-2020
Podatki za razpise ARRS (
04.04.2019 - Programski razpis,
arhiv
)
| Baza |
Povezani zapisi |
Citati |
Čisti citati |
Povprečje čistih citatov |
| WoS |
82 |
1.241 |
935 |
11,4 |
| Scopus |
93 |
1.444 |
1.088 |
11,7 |
Raziskovalci (10)
| št. |
Evidenčna št. |
Ime in priimek |
Razisk. področje |
Vloga |
Obdobje |
Štev. publikacij |
| 1. |
35411 |
dr. Andrej Anžlin |
Gradbeništvo |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
101 |
| 2. |
20631 |
dr. Uroš Bohinc |
Gradbeništvo |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
87 |
| 3. |
10562 |
dr. Boštjan Brank |
Gradbeništvo |
Vodja projekta |
2020 - 2023 |
445 |
| 4. |
53602 |
Luka Gradišar |
Gradbeništvo |
Mladi raziskovalec |
2020 - 2023 |
10 |
| 5. |
17037 |
Jan Kalin |
Gradbeništvo |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
99 |
| 6. |
27532 |
dr. Maja Kreslin |
Gradbeništvo |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
132 |
| 7. |
54966 |
Nina Kumer |
Gradbeništvo |
Tehnični sodelavec |
2021 - 2023 |
3 |
| 8. |
53352 |
Blaž Kurent |
Gradbeništvo |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
18 |
| 9. |
39204 |
dr. Marko Lavrenčič |
Gradbeništvo |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
33 |
| 10. |
54082 |
Luka Trček |
Promet |
Raziskovalec |
2021 - 2023 |
12 |
Organizacije (2)
Povzetek
Projekt predlaga: (a) razvoj postopkov za Bayesovo posodabljanje numeričnega modela in kvantifikacijo negotovosti za večje gradbene konstrukcije pri uporabnih obremenitvah in (b) uporabo naprednih metod umetne inteligence za analize podatkov, pridobljenih z meritvami na konstrukciji med spremljanja njenega stanja, z namenom izdelave podatkovnih modelov. Splošna cilja projekta sta: (a) izbrati nekaj reprezentativnih gradbenih konstrukcij, opraviti in-situ meritve vibracij in uporabiti identifikacijski postopek v okviru Bayesove inverzije z namenom izboljšave zanesljivosti napovedi numeričnih modelov, in (b) najti potencialne možnosti uporabe naprednih metod umetne inteligence za boljše vključevanja podatkov vibracijskih testov in podatkov o stanju konstrukcije v proces vzdrževanja ter to predstaviti za velik avtocestni most. Znanstveni cilji projekta so: (i) oceniti prednosti in slabosti kvantifikacije negotovosti, občutljivostne analize in Bayesovega posodabljanja numeričnega modela za večje gradbene konstrukcije, (ii) raziskati možnosti samodejnega posodabljanja podatkovnega modela konstrukcije pri stalnem prejemanju podatkov senzorjev, (iii) razvoj metode za identifikacijo sistematičnih modelskih napak numeričnih modelov in (iv) preizkušanje nove ideje za posodabljanje numeričnega modela in njeno primerjanje s klasičnimi in novejšimi obstoječimi tehnikami. Obstoječe in nove tehnologije ter ideje bomo uporabili in preizkusili na manjšem številu gradbenih konstrukcij. Uporabljeni bodo podatki meritev o spremljanju stanja velikega avtocestnega mostu.
