873018 Künstliche Intelligenz in der Geotechnik

Art
Vorlesung und Übung
Semesterstunden
2
Vortragende/r (Mitwirkende/r)
Organisation
Angeboten im Semester
Wintersemester 2022/23
Unterrichts-/ Lehrsprachen
Deutsch
Lehrinhalt

1. Einführung in die Künstliche Intelligenz
1.1 Allgemeine Beschreibung der KI
1.2 Grundbegriffe: Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning
1.3 Unterteilung der Algorithmen: Klassifizierung/Regression, Supervised/Unsupervised Learning
1.4 Rechenverfahren: Train/Test, Kreuzvalidierung
1.5 Rechenleistung: Fehlerkennzahlen, Überanpassung

2. Anwendung der KI in der Geotechnik
2.1 Parameterkorrelation: Scherparameter, gesättigter und teilgesättigter Böden, undrainierte Kohäsion, Kompressibilitätsindex, Saugspannungskurve, Proctor-Kurve, Durchlässigkeitsbeiwert
2.2 Bodenklassifizierung aus Feldversuchen: SPT, CPT, DLM
2.3 Sicherheitsvorhersagen: Gesamtstandsicherheit von (bewehrten/vernagelten) Böschungen, Ortsbruststabilität im Tunnelbau, Tragfähigkeit von Flächen- und Pfahlgründungen, Verflüssigung, Schnittkräfte im Tunnelbau
2.4 Verschiebungsprognose: Verdrehung von Baugrubenwänden, Setzungen im Tunnelbau
2.5 Maschinenleistung: TVM Vortriebsgeschwindigkeit
2.6 Stoffgesetze

3. Rechnerische Implementation der KI
3.1 Crash Course zur Anwendung der KI mit Python: Installationsanleitung, erste Schritte
3.2. Datenerfassung für die Geotechnik: Datenquellen aus Literatur, Versuche, Ersatzmodelle, Maschinen
3.3. Beschreibung der relevanten KI-Algorithmen: Artificial Neural Networks, Support Vector Machine, etc.
3.4. Gemeinsame Abwicklung von Anwendungsbeispielen für der Geotechnik
3.4.1 Parameterkorrelation
3.4.2 Bodenklassifizierung
3.4.3 Gesamtstandsicherheit
3.4.4 Verschiebungsprognose
3.4.5 Maschinenleistung

4. Übungsbeschreibung
4.1. Übungseinleitung: Datenquelle und Ziel
4.2. Inhaltliche Beschreibung der individuellen Hausübung
Inhaltliche Voraussetzungen (erwartete Kenntnisse)

Kenntnisse in Bodenmechanik und Grundbau, Grundkenntnisse in Statistik und in Programmiersprachen
Lehrziel

1. Mit dieser Lehrveranstaltung werden die Studierenden die möglichen Anwendungen der KI in der Geotechnik auflisten können
2. Sie werden die unterschiedlichen KI Techniken beschreiben und ihre Vor- und Nachteile darstellen können
3. Nach dieser Lehrveranstaltung werden die Studierenden in der Lage, die KI für tiefbaupraktische Zwecke selbständig anwenden können
4. Sie werden die Grundkenntnisse der Programmiersprache Python für Data Science im Bezug auf die Geotechnik mit einem Projekt erarbeiten
5. Sie werden geotechnische Datenbanken konstruieren und aufbereiten können
6. Auf Basis von diesen Daten werden sie die KI Algorithmen trainieren, testen und ihre Leistung steigen können
Noch mehr Informationen zur Lehrveranstaltung, wie Termine oder Informationen zu Prüfungen, usw. finden Sie auf der Lehrveranstaltungsseite in BOKUonline.