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AICC-Projekt
Förderer: TUM Georg Nemetschek Institute
Projektzusammenfassung
Ziel des AICC-Projekts ist die Verbesserung bestehender und die Entwicklung neuer Prüfmethoden in der Materialwissenschaft, um die langfristige Qualität und Haltbarkeit von Betonstrukturen durch die Anpassung von Techniken der künstlichen Intelligenz zu sichern. Dazu gehört die effiziente Charakterisierung der Mikrostruktur von Betonen und Mörteln hinsichtlich ihrer Frost-Tau-Beständigkeit durch Analyse des Luftporengehalts und der Größenverteilung. Darüber hinaus wird der Reaktionsgrad von Zementzusatzstoffen (SCMs) in zementartigen Systemen in Abhängigkeit von ihrer chemischen Zusammensetzung untersucht, um ihr Verhalten in gängigen und neuen Mischungen zu bewerten. Standardisierte Methoden sind zeitintensiv, mühsam und anfällig für menschliche Fehler; durch die Verwendung aktueller und sich entwickelnder neuer maschineller Lernansätze in den Bereichen Computer Vision und digitale Bildanalyse besteht jedoch großes Potenzial, ihre Effizienz und Validität zu verbessern. In enger Zusammenarbeit der verschiedenen Disziplinen der Werkstofftechnik und Computer Vision werden wir die bestehenden Prüfverfahren automatisieren und neue Prüfverfahren entwickeln, die eine schnelle und zuverlässige Bewertung von Betonstrukturen ermöglichen.
Literatur
Schnürer, Luis; Machner, Alisa (2022): Synthesis and Reactivity Testing of Artificial Supplementary Cementitious Materials. 4th International Conference on the Chemistry of Construction Materials, ICCCM 26.-28.09.2022. Karlsruhe, Germany (Posterbeitrag)
Schnürer, Luis; Machner, Alisa (2023): Effects of the Chemical Composition of Synthetic Slags Compared to an Average Blast Furnace Slag, ce papers 6, 181–188.