Maschinelles Lernen beim Entwurf und der Bemessung von Stahlrahmenhallen

Abstract

Der Einsatz digitaler Hilfsmittel in Planungs‐ und Bauprozessen steigert die Effizienz, insbesondere für wiederkehrende Aufgaben und Abläufe, wie z. B. die Dimensionierung von Bauteilen oder Bauwerken, welche nach ähnlichen Mustern ablaufen. Dieser Beitrag entwickelt einen Künstliche‐Intelligenz‐(KI‐)basierten Assistenten zum Einsatz im Entwurf und bei der Bemessung von Stahlrahmenhallen als prototypischen Co‐Piloten. Dazu wird die notwendige Datenbasis an Stahlrahmenhallen aus Projektarchiven der TRAGRAUM Partnerschaft Beratender Ingenieure mbB zusammengestellt. Diese wird im Rahmen von Datenanalysen nach den maßgebenden Beschreibungsparametern und Mustern untersucht, sodass geeignete KI‐Ersatzmodelle zur Vorhersage der Hallenparameter mittels Regressionsanalysen trainiert werden. Ferner wird eine Schnittstelle zum Finite‐Elemente‐Programm SOFiSTiK implementiert, welches die Prädiktionen der KI bezüglich der Parameter der Stahlrahmenhallen an ein parametrisiertes Eingabefile übergibt und die Berechnung und Bemessung anstößt. Im Zuge der Kalibrierung der KI‐Ersatzmodelle werden neben den Approximationsgüten auch evtl. vorzuhaltende Sicherheitsaufschläge diskutiert. Dieser Beitrag zeigt, dass der prototypische Co‐Pilot zur Vorbemessung von Stahlrahmenhallen erfolgreich umgesetzt werden konnte und mit der KI neu generierte Hallenrahmen bezüglich der Validierungsbetrachtungen als standsicher eingestuft werden können. Der Ausblick beleuchtet künftige Weiterentwicklungen dieses Ansatzes sowie den Übertrag auf andere Anwendungen.