EEpBeton - Entwicklung eines datengetriebenen Materialmodells für die Echtzeit-Eigenschaftsprädiktion bei der Betonherstellung und Qualitätssicherung

Kurzbeschreibung

Die Herstellung von Beton, der nicht die vom Kunden geforderten Eigenschaften besitzt, kann für den Produzenten wirtschaftliche Verluste und rechtliche Risiken erzeugen. Deshalb soll im Rahmen des Projekts am Fachgebiet Mess- und Regelungstechnik ein Assistenzsystem für Betonanlagenbediener prototypisch entwickelt werden. Ein wichtiges Teilziel dabei ist das Erstellen von Prognosemodellen mittels Methoden des maschinellen Lernens für die 28-Tage-Druckfestigkeit von Beton, welche eine wichtige Kenngröße darstellt.

Zur Gewinnung von Daten wird das Beton-Technikum des Kooperationspartners nachinstrumentiert und es werden entsprechende Versuche inklusive der Messungen relevanter Einflussgrößen, sowie der Erfassung von Probekörpereigenschaften durchgeführt.

Bearbeiter

M.Sc. Farzad Rezazadeh Pilehdarboni

Zeitraum

September 2021 - Dezember 2023

 

Förderung

Land Hessen LOEWE 3

Publikationen zum Projekt

  1. Felix Wittich; Farzad Rezazadeh; Andreas Kroll: Four Benchmark Datasets for Nonlinear Regression in Engineering Sciences, 35. Workshop Computational Intelligence, 47-63, KIT Scientific Publishing, doi:10.5445/IR/1000186052, https://publikationen.bibliothek.kit.edu/1000186052, 2025
  2. Farzad Rezazadeh; Emad Olfatbakhsh; Andreas Kroll: Sign Diversity: A Method for Measuring Diversity in Base Learner Selection for Ensemble Regression, 2025 IEEE Symposium on Computational Intelligence (SSCI) on Engineering/Cyber Physical Systems (CIES), Trondheim Norway, 1-9, doi:10.1109/CIES64955.2025.11007635, https://ieeexplore.ieee.org/document/11007635, 2025
  3. Farzad Rezazadeh; Axel Dürrbaum; Amin Abrishambaf; Gregor Zimmermann; Andreas Kroll: Mechanical Properties of Normal Concrete, DaKS - University of Kassel's research data repository, doi:10.48662/daks-491, https://daks.uni-kassel.de/handle/123456789/642, 2025
  4. Farzad Rezazadeh; Axel Dürrbaum; Amin Abrishambaf; Gregor Zimmermann; Andreas Kroll: Mechanical Properties of Ultra-High Performance Concrete (UHPC), DaKS - University of Kassel's research data repository, doi:10.48662/daks-56.2, https://daks.uni-kassel.de/handle/123456789/251, 2025
  5. Farzad Rezazadeh; Amin Abrishambaf; Gregor Zimmermann; Andreas Kroll: Dataset on the reproducibility of UHPC mechanical properties under a fixed recipe with controlled production variability, Scientific Data, 2025
  6. Farzad Rezazadeh; Amin Abrishambaf; Gregor Zimmermann; Andreas Kroll: Monitoring of ultra-high performance concrete manufacturing for reproducible quality and waste reduction, Scientific Reports (Sci Rep), 15, Springer Nature, doi:10.1038/s41598-025-32975-y, 10.1038/s41598-025-32975-y, 2025
  7. Farzad Rezazadeh; Amin Abrishambaf; Gregor Zimmermann; Andreas Kroll: Investigating quality inconsistencies in the ultra-high performance concrete manufacturing process using a search-space constrained non-dominated sorting genetic algorithm II, at - Automatisierungstechnik, 73, 10, 791-807, doi:10.1515/auto-2025-0025, https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/auto-2025-0025/html, 2025
  8. Farzad Rezazadeh P; Amin Abrishambaf; Axel Dürrbaum; Gregor Zimmermann; Andreas Kroll: Investigating Reproducibility of Ultra-High Performance Concrete with Consistent Mechanical Properties: A Modeling Pipeline for Sparse Data in Complex Manufacturing, 34. Workshop Computational Intelligence, 143-148, KIT Scientific Publishing, doi:10.5445/KSP/1000174544, 2024
  9. Farzad Rezazadeh; Axel Dürrbaum; Gregor Zimmermann; Andreas Kroll: Holistic Modeling of Ultra-High Performance Concrete Production Process: Synergizing Mix Design Fresh Concrete Properties and Curing Conditions, 33. Workshop Computational Intelligence, 215-237, KIT Scientific Publishing, doi:10.5445/KSP/1000162754, 2023
  10. Farzad Rezazadeh; Axel Dürrbaum; Gregor Zimmermann; Andreas Kroll: Leveraging Ensemble Structures to Elucidate the Impact of Factors that Influence the Quality of Ultra–High Performance Concrete, 2023 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), 180-187, doi:10.1109/SSCI52147.2023.10371800, https://ieeexplore.ieee.org/document/10371800, 2023
  11. Farzad Rezazadeh; Axel Dürrbaum; Amin Abrishambaf; Gregor Zimmermann; Andreas Kroll: EEpBeton - Entwicklung eines datengetriebenen Materialmodells für die Echtzeit-Eigenschaftsprädiktion bei der Betonherstellung und Qualitätssicherung, Abschlussbericht, MRT-Nr. TR-035, 2023
  12. Axel Dürrbaum; Farzad Rezazadeh; Andreas Kroll: Automatic Camera-based advanced Slump FlowTesting for Improved Reliability, IEEE Sensors 2023, doi:10.1109/SENSORS56945.2023.10325030, https://ieeexplore.ieee.org/document/10325030, 2023
  13. Farzad Rezazadeh; Andreas Kroll: Predicting the compressive strength of concrete up to 28 days-ahead: Comparison of machine learning algorithms on benchmark datasets, 32. Workshop Computational Intelligence, 53-75, KIT Scientific Publishing, doi:10.5445/KSP/1000151141, 2022