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Vorbelasten mit der Ménard Vacuum Consolidation – Analytische und numerische Verformungsanalyse an einem norddeutschen Fallbeispiel/Preloading with Ménard Vacuum Consolidation – Analytical and numerical deformation analysis for a North German case study

Author(s):



Medium: journal article
Language(s): German
Published in: Bauingenieur, , n. 12, v. 95
Page(s): 481-489
DOI: 10.37544/0005-6650-2020-12-47
Abstract:

Die Ménard Vacuum Consolidation (MVC) ist eine effektive und umweltschonende Methode zur Vorbelastung kompressibler Böden. Durch Erzeugen eines Unterdruckes wird temporär eine Vorbelastungsschüttung von circa 4 m ersetzt und damit die potentiellen Lastsetzungen des Bauwerkes vorweggenommen. Langfristige Kriechverformungen von organischen Böden werden bestmöglich durch die Entlastung nach dem MVC-Betrieb durch Abschalten der Pumpen reduziert. Die Vakuum-Methode weist gegenüber klassischen Auflastschüttungen den Vorteil auf, durch die isotrope Spannungserhöhung infolge des erzeugten Porenwasserunterdrucks keine Scherspannungen und damit Mitnahmesetzungen zu verursachen. Eine sofortige Grundbruch- und Standsicherheit ist somit auch bei breiigen Böden gewährleistet. Die Prognose und Abschätzung der im Rahmen des MVC-Verfahrens eintretenden Verformungen basiert bisher im Wesentlichen auf Erfahrungen, Beobachtungen und einfachen Konsolidationsberechnungen. Die vorliegende Untersuchung befasst sich damit, das MVC-Verfahren exemplarisch am Fallbeispiel der B202 in Schleswig-Holstein mit analytischen und numerischen Methoden unter Verwendung geeigneter Stoffmodelle nachzubilden, um deren Eignung für Verformungsberechnungen und -prognosen zukünftiger Projekte zu validieren. Die dafür erforderlichen Bodenparameter der norddeutschen Weichböden Torf und Klei wurden in Laborversuchen unter Berücksichtigung der spezifischen Besonderheiten organischer, kriechfähiger Böden ermittelt.

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: 10.37544/0005-6650-2020-12-47.
  • About this
    data sheet
  • Reference-ID
    10542325
  • Published on:
    09/01/2021
  • Last updated on:
    19/02/2021
 
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