Numerische Verfahren zur Identifizierung von Fehlstellen aus Randdaten

Das Erkennen und nachfolgend die Lokalisierung einer Schädigung eines Bauteils mittels ge­messener charakteristischer Daten führt auf ein inverses Problem, das in dieser Arbeit als Optimierungsaufgabe formuliert und anschließend numerisch gelöst wird. Das mechanische Verhalten des Bauteils wird mit der Randelementmethode nachgebildet, wobei spezielle Element­typen zur Simulierung von Rissen innerhalb des Bauteils eingesetzt sowie Untersuchungen mit statischen und dynamischen Belastungen durchgeführt werden. Zur Identifizierung der Schädi­gungen werden Optimierungsstrategien mit Algorithmen aus der Neuroinformatik angewandt. Es zeigt sich, daß die Identifikation unterschiedlicher Schädigungen mittels numerischer Ver­fahren sowohl in der Statik als auch in der Dynamik erfolgreich durchgeführt werden kann, wobei nicht nur unterschiedliche Geometrien und die Anzahl der Defekte, sondern auch die Genauigkeit der Messungen einen deutlichen Einfluß auf die Identifikation haben. Die Bela­ stungsart und die Anzahl der Lastfälle sind dabei auf die Geometrie abzustimmen. Genetische Algorithmen sind sehr gut zur Schadenserkennung in statisch belasteten Strukturen geeignet, allerdings sehr rechenaufwendig. Die Ergebnisse bestätigen die Robustheit und die Zuverlässigkeit dieser Algorithmen. Wegen ihres hohen Rechenaufwands können diese Verfah­ren noch nicht auf dynamisch belastete Bauteile angewandt werden. Als auch bei dynamisch belasteten Strukturen geeignete Verfahren zur Fehlstellenidentifikation zeigen sich die Methoden des Kalman­Filters sowie der neuronalen Netze.