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Ba Trung Cao

• In this dissertation, an approach is presented, in which a computational model is used to support the Tunnel Boring Machine steering by providing predictions on the expected settlement field in real-time during the construction. An advanced three dimensional Finite Element model is employed to simulate the mechanized tunneling process. To accomplish the real-time predictions, surrogate models based on artificial neural networks and dimensionality reduction techniques are developed. In addition, different types of input-output data relationship (deterministic, interval, fuzzy and polymorphic uncertain) representing the uncertainty in tunneling are considered. The developed surrogate models have been verified in a number of structural analysis examples before applying to mechanized tunneling examples. Finally, all the developed work is implemented into a user-friendly application, which can be used as an assistant tool for practical users.
• In dieser Dissertation wird ein Ansatz vorgestellt, bei dem ein Berechnungsmodell genutzt wird, um durch Echtzeitprognosen des zu erwartenden Setzungsfelds, die Steuerung des Tunnelvortriebs zu unterstützen. Ein 3D Finite-Elemente-Modell wird verwendet, um den Tunnelvortrieb zu simulieren. Für Echtzeitprognosen werden Ersatzmodelle entwickelt, die auf künstlichen neuronalen Netzen und Dimensionsreduktionstechniken basieren. Zur Quantifizierung der Unschärfe werden verschiedene Arten von Input-Output-Datenbeziehungen (deterministisch, Intervall, Fuzzy und polymorph unscharf) betrachtet. Die entwickelten Ersatzmodelle werden anhand analytischer Lösungen von einfachen Strukturmodellen verifiziert und anschließend auf Tunnelbeispiele angewendet. Die Ersatzmodelle sind in einer benutzerfreundlichen Applikation implementiert, die als Assistenzsystem in der Praxis verwendet werden kann.