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Probabilistischer Nachweis einer Spannbetonbrücke – Teil 1

Semiprobabilistische Nachrechnung und probabilistische Modellierung einer einfeldrigen, sechsstegigen Plattenbalkenbrücke

Author(s):
ORCID

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Medium: journal article
Language(s): German
Published in: Beton- und Stahlbetonbau, , n. 7, v. 119
Page(s): 509-523
DOI: 10.1002/best.202400018
Abstract:

Der Erhalt der bestehenden Verkehrsinfrastruktur ist eine große Herausforderung, da die Bauwerke fortwährend altern, die Verkehrsbeanspruchung zunehmend steigt und deren umfassender Ersatz mit Blick auf begrenzte Budgets und Ressourcen nicht möglich ist. An Bestandsbauten können tatsächliche Materialkennwerte, Geometrien oder Einwirkungen objektspezifisch erfasst werden. Die Nachrechnung von Bestandsbrücken erfolgt in Deutschland gemäß Nachrechnungsrichtlinie nach Stufen 1 und 2 mit dem semiprobabilistischen Teilsicherheitskonzept. Nur im Ausnahmefall wird eine messbasierte Bewertung oder eine wissenschaftliche Betrachtung gemäß Stufen 3 und 4 durchgeführt. Die Einbeziehung zusätzlicher Informationen aus der Zustandserfassung bietet jedoch viele Vorteile für eine realitätsnahe Bewertung. In probabilistischen Berechnungsmethoden können solche Kenntnisse direkt in der Berechnung berücksichtigt werden. Ziel dieses zweiteiligen Beitrags ist die Vorstellung der Potenziale und Vorteile bei der direkten Berücksichtigung der Ergebnisse von zerstörungsfreien Prüfverfahren bei der Zustandsbewertung von Brückenbauwerken. Das Konzept wird an einer Spannbetonbrücke vorgestellt. Der erste Teil befasst sich mit den Möglichkeiten zur Überführung der Eingangswerte der üblichen semiprobabilistischen Berechnung in stochastische Modelle. Ausgehend von der semiprobabilistischen Nachrechnung nach derzeitigem Regelwerk wird die probabilistische Modellierung aller relevanten Basisvariablen für die Grenzzustände der Tragfähigkeit Biegung, Querkraft und Torsion ausgeführt.

Structurae cannot make the full text of this publication available at this time. The full text can be accessed through the publisher via the DOI: 10.1002/best.202400018.
  • About this
    data sheet
  • Reference-ID
    10790425
  • Published on:
    01/09/2024
  • Last updated on:
    01/09/2024
 
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