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Inhalt archiviert am 2024-06-18
Probabilistic Inverse Models for Assessing the Predictive Accuracy of Inelastic Seismic Numerical Analyses

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Innovative numerische Werkzeuge für eine bessere Einschätzung des Erdbebenrisikos und der strukturellen Sicherheit von Gebäuden

Mathematische Modelle zur Prognose der strukturellen Stabilität von Gebäuden bei Erdbeben sind entscheidend für bessere Konstruktionen und das Erdbeben-Management. Eine EU-Initiative führte neue Methoden ein, um inhärente Unsicherheiten in den Modellen genauer zu bewerten.

Ingenieure erwarten eine unelastische Reaktion von Gebäuden auf ein Erdbeben, was bedeutet, dass die Gebäude einen Teil der seismischen Energie absorbieren. In den meisten Fällen bleibt es schwierig, Konfidenzniveaus in numerischen Vorhersagen der unelastischen Erdbebenreaktion aufzustellen. Das EU-finanzierte Projekt NOUS (Probabilistic inverse models for assessing the predictive accuracy of inelastic seismic numerical analyses) wählte einen innovativen Ansatz auf Basis der probalistischen inversen Theorie, um die Modellierungsunsicherheit im Zusammenhang mit unelastischen seismischen numerischen Analysen zu bewerten. NOUS liegt der Gedanke zugrunde, dass die Dämpfungskräfte, die in seismische unelastische Analysen des zeitlichen Ablaufs eingeführt werden müssen, die intrinsische Unsicherheit in dem unelastischen Strukturmodell widerspiegeln können. Die Projektpartner untersuchten diese Dämpfungskräfte, die allgemein mit der Rayleigh-Dämpfung berechnet werden. Eine Untersuchung der Rayleigh-Dämpfung zeigt, dass die Kontrolle des Dämpfungsverhältnisses, das aus einer solchen Dämpfung während der gesamten unelastischen seismischen Analyse des zeitlichen Ablaufs resultiert, eine Herausforderung darstellt. Das NOUS-Team schlug eine analytische Technik für die optimale Kontrolle der Dämpfungsverhältnisse vor. Es verwendet dann diese Methode, um eine probabilistische Sensitivitätsanalyse durchzuführen und so die Auswirkungen der unsicheren Dämpfungsverhältnisse auf konstruktionsrelevante Parameter zu quantifizieren. Die Forscher entwickelten ein probabilistisches nichtlineares Strukturmodell eines Stahlbetonkonstruktionsrahmens und testeten es auf einem Rütteltisch. Außerdem führten sie Monte-Carlo-Simulationen mit effizienten Probenahmeverfahren durch, um die anfängliche Dämpfungsunsicherheit in eine handhabbare Methode einzubringen. Zur Beurteilung der Vorhersagegenauigkeit von unelastisch seismischen numerischen Analysen entwickelte das Projektteam einen probabilistischen oder Bayes-inversen Ansatz. Darüber hinaus befasste es sich mit Stahlbeton-Rahmenstrukturen, um eine Verringerung der Modelleigenunsicherheit zu erreichen. Die Werkzeuge von NOUS beurteilen die Vorhersagegenauigkeit von numerischen Modellen für die Simulation der Reaktion von nichtlinearen Strukturen in Regionen, die anfällig für seismische Aktivität sind, und verbessern gleichzeitig Managementverfahren für das seismische Risiko. Dies wird Ingenieuren bei der Konstruktion oder der Nachrüstung von Gebäuden, Versicherungen bei der Strategieentwicklung und Krisenteams bei Erdbebeneinsätzen zugutekommen.

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