Nun holen wir die Ruzena Bajcsy Lecture mit Eleni Chatzi nach: Am Freitag den 1. Dezember um 14:00 Uhr spricht Prof. Eleni Chatzi von der ETH Zürich zum Thema “Augmented Twins: Monitoring for Resilience and Data-driven Decision Support“.

Ausgerichtet wird die Ruzena Bajcsy Lecture on Communications and Resilience von emergenCITY gemeinsam mit dem Sonderforschungsbereich MAKI.

  • Freitag, 01.12.2023, 14:00 Uhr
  • Lecture mit Eleni Chatzi – Augmented Twins: Monitoring for Resilience and Data-driven Decision Support
  • Raum S3/20/18, Rundeturmstraße 10, 64283 Darmstadt
Netzwerkfrühstück “Networking of Women in Computing, Engineering, and Resilience”

Vorab veranstaltet emergenCITY mit Maki unter dem Titel Networking of Women in Computing, Engineering, and Resilience ein Netzwerktreffen. Bei einem gemeinsamen Frühstück mit der Referentin Eleni Chatzi (ETH Zürich) am 01.12.2023 ab 10 Uhr in der Gastrothèque Lola sind exklusiv Frauen* aus den Bereichen Computing, Engineering und Resilienzforschung eingeladen zu einem gegenseitigen Kennenlernen und Erfahrungsaustausch. Das Frühstück ist kostenfrei und findet in englischer und deutscher Sprache statt. Es wird jedoch bis zum 22.11.2023 um eine Anmeldung unter office@emergencity.de gebeten.

  • Freitag, 01.12.2023; ab 10 Uhr
  • Netzwerkfrühstück: “Networking of Women in Computing, Engineering, and Resilience”
  • Lola Gastrothèque, Riegerplatz 7, 64289 Darmstadt
  • Anmeldung unter office@emergencity.de
Über die Lecture – Augmented Twins: Monitoring for Resilience and Data-driven Decision Support

Um einen ressourceneffizienten und widerstandsfähigen Betrieb komplexer technischer Systeme unter unterschiedlichsten Belastungen und in widrigen Umgebungen zu gewährleisten, ist es unerlässlich, ihre Leistung im Ist-Zustand zu verstehen. Diese Aufgabe kann Structural Health Monitoring (SHM) erfüllen. Structural Health Monitoring hierarchisiert verschiedene Ebenen mit zunehmender Komplexität, um so i) Schäden zu erkennen, ii) zu lokalisieren und iii) zu quantifizieren sowie iv) schließlich eine Prognose über die Restlebensdauer des Systems zu erstellen. Bei der Betrachtung höherer Ebenen in dieser Hierarchie, einschließlich der Schadensbeurteilung und sogar der Leistungsprognose, wird festgestellt, dass es an rein datengesteuerten Methoden mangelt. Für SHM-Aufgaben auf höherer Ebene oder für die Erstellung eines digitalen Zwillings eines beobachteten Systems ist es notwendig, i) Wissen aus physikalischen Darstellungen zu integrieren und ii) die Erfahrungen von Fachleuten einzubeziehen.

Im Vortrag wird Eleni Chatzi die Umsetzung eines solchen hybriden Ansatzes zur Behandlung Cyber-Physischer Systeme erörtert, um die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen und die Kontrolle über den Betrieb kritischer Systeme und Strukturen zu verbessern. Außerdem bietet Chatzi einen Ausblick auf die Erstellung erweiterter Zwillingsdarstellungen, die in der Lage sind, die Struktur im Ist-Zustand darzustellen, die Leistung unter zukünftigen Stressfaktoren zu antizipieren und Empfehlungen für Präventiv- und Abhilfemaßnahmen zu geben.

Über Eleni Chatzi

Eleni Chatzi begann 2010 als jüngste Assistant Professor an der ETH Zürich und arbeitet dort heute als Associate Professor am Institut für Baustatik und Konstruktion. Nach ihrem Studium Civil Engineering an der National Technical University of Athens (NTUA) promovierte sie am Departement of Civil Engineering and Engineering Mechanics der Columbia University.

In ihrer inzwischen mehrfach preisgekrönten Forschung verbindet Chatzi neuartige Simulationstools mit Monitoring Methoden zur intelligenten und datengesteuerten Diagnostik von technischen Systemen. Ein Schlüsselaspekt ihrer Forschung liegt in der Gewinnung quantifizierbarer Metriken, die auf die strukturelle Leistung auf Komponenten-, System- und Netzwerkebene hinweisen.

Thematisch befasst sich Chatzi dabei mit der strukturellen Gesundheitsüberwachung. Sie erforscht ein breites Spektrum von Themen, darunter Anwendungen für neue Sensortechnologien und Strukturkontrolle, Methoden zur Eindämmung von Unsicherheiten in der Strukturdiagnostik und Lebenszyklusbewertung sowie fortgeschrittene Verfahren für nichtlineare/nichtstationäre Dynamiksimulationen.