Wissensbasierte Digitalisierung von betontechnologischen Materialdaten

Author:

Meng Birgit1,Dehn Frank2,Unger Jörg F.1,Shepherd David Alós2,Tamsen Erik1,Pirskawetz Stephan1

Affiliation:

1. BAM Bundesanstalt für Materialforschung und Prüfung Berlin Deutschland

2. KIT Karlsruher Institut für Technologie Karlsruhe Deutschland

Abstract

KurzfassungDie sprunghaft zunehmende Wichtigkeit von FAIR‐ und Open‐Data für die Qualitätssicherung, aber auch für die Nachnutzbarkeit von Daten und den Erkenntnisfortschritt führt zu enormem Handlungsbedarf in Forschung und Entwicklung. Damit verbunden laufen derzeit vielfältige, ambitionierte Aktionen, z. B. bezüglich der Erstellung von Ontologien und Wissensgraphen. Das Knowhow entwickelt sich rasant, die Ansätze zur Implementation entstehen in verschiedenen Fachwelten bzw. mit unterschiedlichen Zielsetzungen parallel, so dass recht heterogene Herangehensweisen resultieren.Diese Veröffentlichung fokussiert auf Arbeiten, die derzeit als möglichst ganzheitlicher Ansatz für Materialdaten im Rahmen der Digitalisierungsinitiative „Plattform MaterialDigital“ vorangetrieben werden. Die Autoren bearbeiten baustoffbezogene Aspekte im Verbundprojekt „LeBeDigital ‐ Lebenszyklus von Beton”. Zielsetzung ist die digitale Beschreibung des Materialverhaltens von Beton über den kompletten Herstellungsprozess eines Fertigteils mit einer Integration von Daten und Modellen innerhalb eines Workflows zur probabilistischen Material‐ und Prozessoptimierung. Es wird über die Vorgehensweise und die dabei gewonnenen Erfahrungen berichtet, nicht ohne den Blick auf die oft unterschätzte Komplexität der Thematik zu lenken.

Publisher

Wiley

Subject

General Earth and Planetary Sciences,General Environmental Science

Reference24 articles.

1. ScienceDigital Goodey G. Hahnel M. Zhou Y. Jiang L. Chandramouliswaran I.et al. (2022)The State of Open Data 2022. Digital Science. Report.https://doi.org/10.6084/m9.figshare.21276984.v5

2. Nunes S. Palomar I. Amstrong L. Muth T. Unger J. F. Meng B.(2023)Concrete Sector on the Catch of the Data Train. Proceedings of the 4th International Congress on Materials & Structural Stability CMSS23 Rabat Morocco March 8-10 2023.

3. RILEMFuture TCs and Active TCs (by clusters).https://www.rilem.net/activetcs(accessed on: April 2023)

4. Deutsche Forschungsgemeinschaft(2022)Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis – Kodex.

5. Die Bundesregierung(2021)Datenstrategie der Bundesregierung: eine Innovationsstrategie für gesellschaftlichen Fortschritt und nachhaltiges Wachstum.www.bundesregierung.de

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3