SensIT – Verifiering och prognostisering av tekniska funktionskrav på tunnelinfattning av betong – sensorbaseras prognosmetod med artificiell intelligens
Forskningsprojekt, 2021
– 2024
Projektets syfte är att bidra till framtagandet av metoder för informationsinhämtning via sensorer som kan användas för att
prognostisera och verifiera tekniska funktionskrav med hjälp av Artificiell intelligens.
Utgångspunkten och bakgrund är tunnelinfattningar av fiberarmerad sprutbetong. Konstruktionen utgörs av ett komplext material och det saknas ofta detaljerad information om kringliggande berg. Materialet och berget är i samverkan det bärande systemet som sammantaget ger en osäkerhet om dess funktion.
Deltagare
Rasmus Rempling (kontakt)
Chalmers, Arkitektur och samhällsbyggnadsteknik, Konstruktionsteknik
Ignasi Fernandez
Chalmers, Arkitektur och samhällsbyggnadsteknik, Konstruktionsteknik
Carlos Gil Berrocal
Chalmers, Arkitektur och samhällsbyggnadsteknik, Konstruktionsteknik
August Jansson
Chalmers, Arkitektur och samhällsbyggnadsteknik, Konstruktionsteknik
Samarbetspartners
Kungliga Tekniska Högskolan (KTH)
Stockholm, Sweden
Finansiering
Trafikverket
Projekt-id: TRV2021/66599
Finansierar Chalmers deltagande under 2021–2024