Examensarbete – Geokonstruktioner, Kombination av numerisk modellering och machine learning för minskad materialåtgång i spontväggar

Område: Geoteknik, Geokonstruktioner

Kort beskrivning

Stödkonstruktioner såsom spontväggar är centrala vid schakt och byggnation, särskilt i svenska urbana miljöer där jordförhållandena ofta är komplexa med mjuka leror och varierande jordlagerföljder. I projekteringens tidiga skeden måste ofta grundläggande beslut fattas om sponttyp, spontlängd och stödsystem innan en fullständig detaljprojektering har genomförts.

För att möta denna utmaning syftar denna masteruppsats till att utföra en parametriseringsstudie kopplat till PLAXIS, där jordparametrar och konstruktionsindata kan varieras systematiskt. Resultaten från parametriseringsstudien kan sedan tillämpas i en djupinlärningsmodell som skapas i exempelvis Python. Genom att inkludera en kostnads- och materialoptimeringsfunktion kan alternativa lösningar jämföras och sorteras, så att den mest resurseffektiva lösningen föreslås utan att kompromissa med säkerheten. På så sätt kan både byggkostnader och klimatpåverkan reduceras i tidiga skeden, för en mer hållbar framtid.

Krav

• Intresse för, samt kunskap av, programmering i Python.
• Du är en student som läser sista året på mastern ”Structural engineering” eller ”Infrastructure and environmental engineering”

Kontaktperson

Lisa Sundström

Lucas Hansson

Start : VT 2026

Placering: Göteborg