Probabilistische Lebenszyklusanalyse und Unterhaltsmanagement von Infrastrukturbauten

Worum geht's

Du lernst, wie man Lebensdauer, Zuverlässigkeit und Instandhaltungsstrategien für Infrastrukturbauten unter Unsicherheit probabilistisch bewertet. Am Ende kannst du stochastische Modelle zur Schadensentwicklung und Überwachung anwenden, Lebenszykluskosten analysieren und Inspektions- sowie Überwachungsstrategien optimieren und in Python/Matlab umsetzen.

Was du danach kannst

• Grundkonzepte des Asset Integrity Managements verstehen
• Lebensdauerzuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Risiko bewerten
• Probabilistische Lebensdauerbewertung mittels Monte-Carlo-Simulation durchführen
• Zuverlässigkeit gewarteter Systeme beurteilen
• Kosten-Nutzen-Analysen für Instandhaltungsstrategien durchführen
• Zeitwert des Geldes in Infrastrukturmanagement berücksichtigen
• Modelle für Inspektion und Überwachung verstehen
• Auswirkungen von Reparatur und Sanierung einschätzen
• Life-Cycle-Cost-Analysen durchführen
• Inspektions- und Überwachungsstrategien optimieren
• Analyseverfahren in Python oder Matlab implementieren

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der theoretischen Grundlagen zu Wahrscheinlichkeit, Zuverlässigkeit, Deteriorationsmodellen und Entscheidungslehre
• ÜbungAnwendung der Theorie an 1–2 Fallbeispielen; Software-gestützte Umsetzung in Matlab/Python; Ausarbeitung und Präsentation von Lösungen

Lehrmethode

• Vorlesung am White-/BlackboardEntwicklung zentraler Konzepte und mathematischer Herleitungen für tiefes Verständnis
• Präsentationen mit FolienDarstellung von Anwendungen und Fallstudien
• Übungsblätter und Softwarebeispiele (Matlab/Python)Praktische Umsetzung der Methoden an Fallbeispielen; Förderung von Hands-on-Kompetenzen
• Projektarbeit mit PräsentationVertiefung durch eigenständige Implementierung und Kommunikation der Lösung