Institut für Risiko und Zuverlässigkeit Forschung Forschungsbereiche
Simulation von Bau-, Logistik- und Verkehrsprozessen

Planung und Simulation von Bau-, Logistik- und Verkehrsprozessen

© Ricardo Gomez Angel (CC0)

Zu den wesentlichen Ingenieuraufgaben gehören die Planung, die Erstellung und der Betrieb von Bauwerken und Infrastrukturen. Die Herausforderung ist hierbei, diese Bauwerke und Infrastrukturen möglichst effizient hinsichtlich materieller und personeller Ressourcen zu planen, zu erstellen und zu betreiben. Um diese Herausforderungen zu lösen, sind verlässliche Informationen und Vorhersagen über die komplexen Prozessabläufe in den Planungs-, Erstellungs- und Betriebsphasen unabdingbar. Auf Grund der Komplexität der Prozesse sind diese Informationen und Vorhersagen nur durch numerische Simulationen zu erzielen. Wir arbeiten mit Methoden der angewandten Informatik, um diese Prozesse rechnergerecht zu modellieren und anwendungsspezifische Simulations- und Optimierungsmodelle zu entwickeln.

Die von uns entwickelten bzw. angepassten Methoden und Algorithmen basieren auf verschiedenen theoretischen Grundlagen aus den Bereichen der Mathematik, der Informatik und der Ingenieurwissenschaften. Die Graphentheorie wird von uns zur Navigation von Verkehrsteilnehmern oder zur Optimierung von Transportrouten eingesetzt. Farbige, stochastische, hierarchische Petri-Netze werden als spezielle Graphensysteme für die Modellierung und Simulation komplexer Prozessabläufe angepasst. Zur Lösung von vielfältigen Optimierungsproblemen und zur Kalibrierung der verschiedenen numerischen Modelle passen wir evolutionäre Algorithmen an die jeweiligen anwendungsspezifischen Anforderungen an. Auf Basis der Entscheidungstheorie werden Modelle zur Abbildung der Entscheidungsfindung unter Unsicherheit entwickelt, die beispielsweise bei der Modellierung des Verhaltens von Verkehrsteilnehmern erfolgreich eingesetzt werden.

Einen besonderen fachlichen Schwerpunkt bildet bei uns die Entwicklung bzw. Weiterentwicklung von Bewegungsmodellen für die Verkehrsdynamik in großräumigen Verkehrsnetzen. Beispielsweise wird von uns das Soziale-Kräfte-Modell auf die Beschreibung aller Verkehrsarten auf innerstätischen Knotenpunkten erweitert. Das Soziale-Kräfte-Modell haben wir um ein mehrstufiges Konfliktlösungsmodell erweitert, um die unbeeinflusste Bewegung, die vorrausschauende sowie die unmittelbare Konfliktlösung der verschiedenen Verkehrsteilnehmer abbilden zu können.

Im Rahmen von zahlreichen Forschungs- und Industrieprojekten haben wir grundlegende Methoden zur Modellierung und Optimierung von Prozessen entwickelt und softwaretechnisch umgesetzt. Hierbei werden die Planungs-, Erstellungs- und Betriebsprozesse für exemplarische Anwendungsbereiche aus dem Hochbau, der Logistik und des Verkehrs modelltechnisch abgebildet, simuliert und optimiert.

Ausgewählte Publikationen

  • Morais, C.; Moura, R.; Beer, M.; Patelli, E. (2020): Analysis and Estimation of Human Errors From Major Accident Investigation ReportsASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part B: Mechanical Engineering, 6, 011014-1, 1–16.
    DOI: 10.1115/1.4044796
  • Nieto-Cerezo, O.; Wenzelburger, J.; Patelli, E.; Beer, M. (2020): Optimal regulation of the construction of reliable sea defencesASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part A: Civil Engineering, 6(2), Article, 04020023, 1–12.
  • Salomon, J.; Broggi, M.; Kruse, S.; Weber, S.; Beer, M. (2019): Resilience Decision-Making Method For Complex SystemsASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part B: Mechanical Engineering, 6(2), Article 020901. | Datei |
    DOI: 10.1115/1.4044907
  • Berthold, T.; Milbradt, P.; Berkhahn, V. (2018): Valid approximation of spatially distributed grain size distributions – A priori information encoded to a feedforward networkComputers & Geosciences, 113: 23–32.
    DOI: 10.1016/j.cageo.2018.01.007
  • Zhong, S.; Pantelous, A.A.; Beer, M.; Zhou, J. (2018): Constrained non-linear multi-objective optimisation of preventive maintenance scheduling for offshore wind farmsMechanical Systems and Signal Processing, 104: 347-369.
    DOI: 10.1016/j.ymssp.2017.10.035
  • Attarzadeh, M.; Chua, D.; Beer, M.; Abbott, E.L.S. (2017): Options-based negotiation management of PPP-BOT infrastructure projectsConstruction Management and Economics, 35(11–12), 676–692.
    DOI: 10.1080/01446193.2017.1325962
  • de Angelis, M.; Patelli, E.; Beer, M. (2017): Forced Monte Carlo Simulation Strategy for the Design of Maintenance Plans with Multiple InspectionsASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part A: Civil Engineering, 3(2), D4016001, 1–9.
    DOI: 10.1061/AJRUA6.0000868
  • Moura, R.; Beer, M.; Patelli, E.; Lewis, J. (2017): Learning from major accidents: Graphical representation and analysis of multi-attribute events to enhance risk communicationSafety Science, Volume 99, Part A, Pages 58-70.
    DOI: 10.1016/j.ssci.2017.03.005
  • Moura, R.; Beer, M.; Patelli, E.; Lewis, J., Knoll, F. (2017): Learning from accidents: interactions between human factors, technology and organisations as a central element to validate risk studiesSafety Science, 99, 196–214.
    DOI: 10.1016/j.ssci.2017.05.001
  • Rinke, N.; von Gösseln, I.; Kochkine, V.; Schweitzer, J.; Berkhahn, V.; Berner, F.; Kutterer, H.; Neumann, I.; Schwieger, V. (2017): Simulating quality assurance and efficiency analysis between construction management and engineering geodesyAutomation in Construction, 76: 24-35.
    DOI: 10.1016/j.autcon.2017.01.009
  • Mitseas, I. P.; Kougioumtzoglou, I. A.; Beer, M. (2016): An approximate stochastic dynamics approach for nonlinear structural system performance-based multi-objective optimum designStructural Safety; 60: 67-76.
    DOI: 10.1016/j.strusafe.2016.01.003
  • Moura, R.; Beer, M.; Patelli, E.; Lewis, J.; Knoll, F. (2016): Learning from major accidents to improve system designSafety Science; 84: 37-45.
    DOI: 10.1016/j.ssci.2015.11.022
  • Schiermeyer, C.; Pascucci, F.; Rinke, N. (2016): A genetic algorithm approach for the calibration of a social force based model for shared spacesProceedings of Pedestrian and Evacuation Dynamics 2016, University of Science and Technology of China Press
  • Bode, M.; Berkhahn, V. (2014): Multiskalenansatz für reaktive Prozess- und AblaufplanungASIM 2014, 22. Symposium Simulationstechnik.
  • Rinke, N.; Gösseln, I.; Berkhahn, V. (2012): High-level Petri nets for modeling of geodetic processes and their integration into construction processesECPPM 2012 - eWork and eBusiness in Architecture, Engineering and Construction, Reykjavik.
  • Berkhahn, V.; Berner, F.; Kuttner, H.; Schwieger, V.; Hirschner, J.; Rehr, I.; Rinke, N.; Schweitzer, J. (2010): Effizienzoptimierung und Qualitätssicherung ingenieurgeodätischer Prozesse im HochbauBauingenieur; 85(11).
Prof. Dr.-Ing. Michael Beer
Geschäftsführende Leitung
Adresse
Callinstraße 34
30167 Hannover
Gebäude
Raum
110
Prof. Dr.-Ing. Michael Beer
Geschäftsführende Leitung
Adresse
Callinstraße 34
30167 Hannover
Gebäude
Raum
110
Alle Forschungsbereiche des Instituts