| vedoucí týmu | prof. Ing. Jan Eliáš, Ph.D. |
| milníky | M2.2.3 – volba optimální strategie pro spolehlivostní optimalizaci, určení parametru poměru high-fidelity modelů náhradních modelů založených na strojovém učení (M28) |
| partneři (zapojení) | VUT (80%), ÚGN (20%) |
| publikační výstupy | 4 × Jrec/Jimp |
Aplikační výstupy
2 × R (software): (i) pro návrh a optimalizaci předpínacích kabelů u dodatečně předpjatých betonových konstrukcí, (ii) pro pravděpodobnostní datově řízenou optimalizaci konstrukcí založenou na strojovém učení
Popis aktivity
Vyvinuté deterministické modely s vysokou/nízkou/vícenásobnou přesností (high/low/multi-fidelity) budou rozšířeny o šíření nejistoty pomocí stochastického modelování a fuzzy teorie. Globální analýza citlivosti s ohledem na ukazatele spolehlivosti nebo návrhové kvantily bude založena na náhradních modelech pro analýzu spolehlivosti a spolehlivostní optimalizaci, jak je plánováno v rámci výzkumného cíle VC2.2. Bude také implementována metoda inverzní optimalizace založená na spolehlivosti, kde náhradní model explicitně vyjadřuje inverzní spolehlivost s ohledem na volné návrhové proměnné. Multi-fidelity modely tak umožní návrh konstrukcí přímo podle pravděpodobnosti cílové poruchy, a to díky drastickému zkrácení výpočetního času.
Díky podrobnému multi-fidelity přístupu k modelování bude možné validovat vytvořené modely s pomocí naměřených dat v ÚKOLu 2.1 a následně provádět předpovědi životnosti či pravděpodobnosti porušení takovýchto konstrukcí včetně možného prodloužení životnosti.