Constructieve beoordeling van bestaande betonconstructies op basis van meerlaagse Bayesiaanse levenscyclusanalyses (LIFEMACS)

Het herstellen en upgraden van constructies maakt een toenemend aandeel uit van de activiteiten binnen de bouwsector. In de huidige wetenschappelijke kennis ontbreekt een Bayesiaanse werkwijze die toelaat om het constructief gedrag gedurende de levensduur te updaten, inspecties en interventies te optimaliseren en kennis die beschikbaar is via meting of modellering volledig te benutten. Dit verhindert het benutten van de voordelen van levenscyclusanalyses. Dit unieke project betreft de ontwikkeling van een meerlaagse Bayesiaanse aanpak waarmee het mogelijk is om een coherente kwantificering van het constructieve gedrag te maken gedurende de levensduur, levenscyclusbeheer en besluitvorming uit te voeren en rekening te houden met de informatie van inspecties, monitoring en constructieve modellering. Het fundamenteel onderzoek betreft: - Het Bayesiaans updaten van modellen voor degradatie en schade-evolutie met aandacht voor het updaten van parameters via destructieve en NDT-metingen en de optimalisatie van inspectieschema's. - Een multifunctioneel EE balk- en plaatmodel voor constructieve berekeningen en optimalisatie van inspecties en interventies, waardoor tijdafhankelijke degradatie-effecten, ruimtelijke variabiliteit en bijkomende resultaten mee in rekening worden genomen. - Een probabilistisch kader voor het beoordelen en optimaliseren van gecombineerde inspectie- en monitoringstrategieën, rekening houdend met onzekerheden, ruimtelijke spreiding en resultaten van modellering. - Een methodiek voor de prestatie-gebaseerde optimalisatie van onderhoud, herstelling of versterking, rekening houdend met verschillende doelstellingen m.b.t. het veiligheidsniveau, duurzaamheid en budget. - Een nieuwe geïntegreerde BIM-omgeving voor levenscyclusbeheer, waarbij alle relevante informatie uit inspecties, simulaties en optimalisatieberekeningen wordt bijgehouden en geïntegreerd, op basis van gekoppelde gegevens en een conceptueel kader voor een ‘digital twin’-benadering.