Design-related reassessment of structures integrating Bayesian updating of model safety factors

Chowdhury, Sharmistha; Kraus, Matthias

doi:10.1016/j.rineng.2022.100560

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“…Die Unsicherheiten e werden im Folgenden durch eine standardisierte Normalverteilung mit einem Erwartungswert von null und einer definierten Standardabweichung σ erfasst [20, 21]. Unter Berücksichtigung von n Messwerten

{\overset{ϵ}{true}}_{1}, \dots, {\overset{ϵ}{true}}_{normaln}

lässt sich auf dieser Grundlage nach [22] folgende Likelihood‐Funktion angeben:

p ({\overset{ϵ}{true}}_{1},..., {\overset{ϵ}{true}}_{n} | θ) = \frac{1}{{(\sqrt{2 πσ})}^{n}} \exp (- \frac{1}{2} true \sum_{i = 1}^{n} {(\frac{{\overset{ϵ}{true}}_{normali} - ϵ (θ)}{σ})}^{2})

…”

Section: Bayessches Updatingunclassified

“…Es zeigt sich, dass sich die daraus hervorgehenden Verteilungsdichten für I und EI durch Lognormalverteilungen mit den in Tab. 1 genannten Mittelwerten und Variationskoeffizienten beschreiben lassen [22]. Dies ist plausibel, da die genannten Eingangsgrößen entsprechend Tab.…”

Section: Umsetzungunclassified

“…Die Aktualisierung der Struktursteifigkeit nach Gl. (6) mithilfe der Bayesschen Inferenz, an die der vorliegende Beitrag anknüpft, wurde in [22] mithilfe von Materialdehnungen

\overset{ϵ}{true}

entwickelt und programmtechnisch umgesetzt, da für Bestandsbauwerke Dehnungsmessungen vergleichsweise einfach umsetzbar sind. Aus den hier berücksichtigten Versuchen gehen jedoch die beschriebenen Verformungsmessungen

\overset{w}{true}

hervor, die anstelle der Dehnungen in Gl.…”

Section: Umsetzungunclassified

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Sensorbasierte Identifikation der Struktursteifigkeit zur Bemessung von Stahltragwerken

Kraus

Chowdhury

2022

Stahlbau

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Der Entwurfsprozess von Stahlkonstruktionen erfolgt unter Berücksichtigung verschiedener probabilistischer Annahmen, wie bspw. für die zu erwartenden Belastungen, das Materialverhalten oder die Strukturgeometrie. Der Bemessung liegt ein Sicherheitskonzept zugrunde, das sich auf die Formulierung einer Versagenswahrscheinlichkeit stützt. Dabei müssen die verschiedenen im Bereich des Bauwesens auftretenden Unsicherheiten sachgerecht erfasst und berücksichtigt werden [1], um im Ergebnis eine robuste Konstruktion zu gewährleisten und den gewünschten Sicherheitsanforderungen im Lebenszyklus des Bauwerks zu genügen. Gemäß DIN EN 1990 [2] ist ein Tragwerk so zu planen und auszuführen, dass es während der Errichtung und in der vorgesehenen Nutzungsdauer mit angemessener Zuverlässigkeit und Wirtschaftlichkeit den möglichen Einwirkungen und Einflüssen standhält und die geforderten Anforderungen an die Gebrauchstauglichkeit erfüllt.

show abstract

{\overset{ϵ}{true}}_{1}, \dots, {\overset{ϵ}{true}}_{normaln}

lässt sich auf dieser Grundlage nach [22] folgende Likelihood‐Funktion angeben:

p ({\overset{ϵ}{true}}_{1},..., {\overset{ϵ}{true}}_{n} | θ) = \frac{1}{{(\sqrt{2 πσ})}^{n}} \exp (- \frac{1}{2} true \sum_{i = 1}^{n} {(\frac{{\overset{ϵ}{true}}_{normali} - ϵ (θ)}{σ})}^{2})

…”

Section: Bayessches Updatingunclassified

Section: Umsetzungunclassified

“…Die Aktualisierung der Struktursteifigkeit nach Gl. (6) mithilfe der Bayesschen Inferenz, an die der vorliegende Beitrag anknüpft, wurde in [22] mithilfe von Materialdehnungen

\overset{ϵ}{true}

\overset{w}{true}

hervor, die anstelle der Dehnungen in Gl.…”

Section: Umsetzungunclassified

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Sensorbasierte Identifikation der Struktursteifigkeit zur Bemessung von Stahltragwerken

Kraus

Chowdhury

2022

Stahlbau

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show abstract

“…The integrated SHM systems can therefore be utilized for an adjustment of the safety factors defined by design codes based on actual probability distributions. In the recent work of Chowdhury et.al [5,6], a Bayesian approach is proposed, which outlined how to incorporate the health monitoring information in estimating the capacity reserve such that an updated model in view of measurements can be achieved to overcome limitations of the probability-based safety assessment. In the case of time dependent reliability problems including nonstationary loads, the safety factors can be calibrated according to [7].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Reassessment of Operating Engineering Steel Structures with the First Order Reliability Method and Bayesian Inference

Chowdhury,

Arnold,

Kraus

2023

ce papers

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Since the commencement of regulations and standards, the sustainability of civil engineering structures has been a recurrent issue for the construction industry and society at large. The practical design process of engineering structures, in accordance with national guidelines, addresses uncertainties related to the stochastic nature of parameters such as climate loads, structural materials, or model limits. These uncertainties are taken into consideration through initial probabilistic assumptions and safety factors. However, safety factors derived mathematically based on code‐driven presumptions often fail to accurately represent the unique conditions of an individual structure. Although the development of structural health monitoring (SHM) techniques allows for a significant reduction in the uncertainty of the action and resistance, the ability to transform monitoring information to reevaluate the design capacity of existing structures is limited at the practical level. This paper provides an example of how design can be enhanced by incorporating sensor data and using the Bayesian inference and First Order Reliability Method (FORM), tailored to accurately reflect the current structural condition.

show abstract

Video anomaly detection system using deep convolutional and recurrent models

Qasim¹,

Verdú²

2023

Results in Engineering

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Design-related reassessment of structures integrating Bayesian updating of model safety factors

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Sensorbasierte Identifikation der Struktursteifigkeit zur Bemessung von Stahltragwerken

Sensorbasierte Identifikation der Struktursteifigkeit zur Bemessung von Stahltragwerken

Reassessment of Operating Engineering Steel Structures with the First Order Reliability Method and Bayesian Inference

Video anomaly detection system using deep convolutional and recurrent models

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