KI-gestütztes adaptives Modell zur Optimierung der Lebensdauerprognosen von Bauelementen unter Berücksichtigung spezifischer Einflussfaktoren

  • Die Thematik der Lebensdauern im Bauwesen gewinnt durch die verstärkte Nachfrage nach Ökobilanzen und Lebenszykluskostenberechnungen zunehmend an Bedeutung. Nachhaltiges Bauen und nachhaltiges Wirtschaften waren noch nie so aktuell wie heute. Über den gesamten Lebenszyklus einer Immobilie fallen neben den Errichtungskosten eine Vielzahl weiterer Kosten an. Im Gegensatz zu den meisten dieser Kosten lassen sich die Kosten für die Leistung Instandhaltung (Instandhaltungskosten) nur unpräzise und mit großem Aufwand planen. Insbesondere in Kommunen, die über einen großen und breit gestreuten Immobilienbestand verfügen, ist die Planung dieser Instandhaltungen schwierig. Möglichst genaue Informationen über die Lebensdauern der Bauteile eines Gebäudes sind eine Grundvoraussetzung für die Planung der Instandhaltungsstrategie und ein notwendiger Berechnungsparameter sowohl für LCC- als auch für LCA-Betrachtungen. Statt regelmäßiger und oft sehr zeitaufwändiger Begehungen jedes einzelnen Objekts werden häufig Näherungsverfahren verwendet, die statistische Lebensdauern zur Ermittlung der Bau-teilzustände nutzen. Die Qualität der Ergebnisse dieser Verfahren hängt direkt von der Qualität der verwendeten Referenzlebensdauern ab. Darüber hinaus ist zu berücksichtigen, dass eine Vielzahl von Einflussfaktoren auf die Lebensdauer eines Bauteils einwirken und diese verkürzen oder verlängern. In Deutschland wird hierfür bisher die Faktorenmethode nach DIN ISO 15686 angewendet. Die Berechnung der Lebensdauer nach ISO 15686 unter Anwendung der Faktorenmethode stellt in der Praxis eine anspruchsvolle Aufgabe dar, da die ISO 15686 in vielerlei Hinsicht Interpretationsspielraum und offene Fragen lässt. Dies führt zu einer Vielzahl von Variablen bei der Bestimmung der Lebensdauer, was zu ungenauen Ergebnissen führen kann. Diese Arbeit beschäftigt sich mit den Ungenauigkeiten und Problemen bei der Bestimmung von Bauteillebensdauern. Dabei wird exemplarisch für die Gebäudehülle ein KI-basierter Ansatz entwickelt, um individuelle Lebensdauerprognosen unter Berücksichtigung bestimmter Einflussfaktoren zu erstellen. Das Ziel ist die Verbesserung der Genauigkeit von Lebensdauerprognosen für Bauteile und der darauf basierenden Kostenprognose für Instandsetzungen.

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Metadaten
Author:Daniel Ralf Jonathan WalterORCiD
URN:urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-84870
DOI:https://doi.org/10.26204/KLUEDO/8487
Advisor:Karsten Körkemeyer, Christian Glock
Document Type:Doctoral Thesis
Cumulative document:No
Language of publication:German
Date of Publication (online):2024/11/16
Year of first Publication:2024
Publishing Institution:Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
Granting Institution:Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
Acceptance Date of the Thesis:2024/10/23
Date of the Publication (Server):2024/11/18
Page Number:XVI, 274
Faculties / Organisational entities:Kaiserslautern - Fachbereich Bauingenieurwesen
DDC-Cassification:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Licence (German):Creative Commons 4.0 - Namensnennung, nicht kommerziell, keine Bearbeitung (CC BY-NC-ND 4.0)