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- Originaltitel:
- Structural reliability analysis accounting for spatial variability and measurements
- Übersetzter Titel:
- Zuverlässigkeitsanalyse von Bauwerken unter Berücksichtigung von räumlicher Variabilität und Messdaten
- Autor:
- Geyer, Sebastian Karl
- Jahr:
- 2023
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Engineering and Design
- Betreuer:
- Straub, Daniel (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Straub, Daniel (Prof. Dr.); Graham-Brady, Lori (Prof., Ph.D.); Bastidas-Arteaga, Emilio (Prof. Dr. habil.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
- Stichworte:
- Gaussian random fields; Spatial averaging; Reliability analysis; Structural reliability; Bayesian analysis; Spatial variability; Concrete strength; Student’s 𝑡-distribution;
- Übersetzte Stichworte:
- Gaußsche Zufallsfelder; Spatial-Averaging; Zuverlässigkeitsanalyse; Bauwerkszuverlässigkeit; Bayessche Analyse; Räumliche Variabilität; Betonfestigkeit; Studentsche 𝑡-Verteilung
- TU-Systematik:
- BAU 001
- Kurzfassung:
- This thesis presents a comprehensive methodology for efficient reliability analysis in the presence of spatial variability and measurements. A hierarchical Bayesian model for Gaussian random fields is developed. The spatial averaging method is suggested to discretize the resulting non-homogeneous random fields. The choice of an adequate reliability method is discussed, and several approximation and simulation methods are compared with one another.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Diese Arbeit präsentiert eine umfassende Methodik für die Zuverlässigkeitsanalyse, welche räumliche Variabilität und Messwerte berücksichtigt. Ein hierarchisches Bayessches Modell für Gaußsche Zufallsfelder wird entwickelt. Die Spatial-Averaging-Methode wird für die Diskretisierung der resultierenden nicht-homogenen Zufallsfelder vorgeschlagen. Die Wahl einer angemessenen Zuverlässigkeitsmethode wird diskutiert und einige Approximations- und Simulationsmethoden werden untereinander verglichen.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1704078
- Eingereicht am:
- 13.04.2023
- Mündliche Prüfung:
- 26.10.2023
- Dateigröße:
- 15268099 bytes
- Seiten:
- 200
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20231026-1704078-1-1
- Letzte Änderung:
- 23.11.2023
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