TY - THES A1 - Keitel, Holger T1 - Bewertungsmethoden für die Prognosequalität von Kriechmodellen des Betons T1 - Evaluation Methods for Prediction Quality of Concrete Creep Models N2 - Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Methoden, mit denen die Prognosequalität von Kriechmodellen des Betons bestimmt werden kann. Die Methoden werden in zwei Ausgangsszenarien unterschieden: die Bewertung ohne und die Bewertung mit Verwendung von spezifischen Versuchsdaten zum Kriechverhalten des Betons. Die Modellqualität wird anhand der Gesamtunsicherheit der prognostizierten Kriechnachgiebigkeit quantifiziert. Die Unsicherheit wird für die Kriechprognose ohne Versuchsdaten über eine Unsicherheitsanalyse unter Berücksichtigung korrelierter Eingangsparameter ermittelt. Bei der Verwendung experimenteller Daten werden die stochastischen Eigenschaften der Modellparameter mittels Bayesian Updating bestimmt. Die Bewertung erfolgt erneut basierend auf einer Unsicherheitsanalyse sowie alternativ mittels Modellselektion nach Bayes. Weiterhin wird eine auf Graphentheorie und Sensitivitätsanalysen basierende Methode zur Bewertung von gekoppelten Partialmodellen entwickelt. Damit wird der Einfluss eines Partialmodells auf das Verhalten einer globalen Tragstruktur quantifiziert, Interaktionen von Partialmodellen festgestellt und ein Maß für die Qualität eines Gesamtmodells ermittelt. N2 - The goal of this doctoral thesis is the development of methods for the evaluation of the prediction quality of concrete creep models. The methods are distinguished into two scenarios: the evaluation with and without experimental data about the creep behavior of concrete. The model quality is quantified by the total uncertainty of the predicted creep compliance. The uncertainty of the creep prognosis without using measurement data is quantified by an uncertainty analysis taking into account the parameter correlation. When experimental data is considered the stochastic properties of the creep model parameters are found by means of Bayesian Updating. The evaluation is once more based on an uncertainty analysis or, alternatively, applying Bayesian model selection. Further, an assessment method of coupled partial models based on graph theory and sensitivity analysis is developed. Therewith, the influence of classes of partial models on the global model response is quantified, interactions of partial models are detected, and a measure for the quality of the global model is derived. T3 - Schriftenreihe des DFG Graduiertenkollegs 1462 Modellqualitäten // Graduiertenkolleg Modellqualitäten - 2 KW - Kriechen KW - Bewertung KW - Prognosequalität KW - Bayes-Inferenz KW - Unsicherheitsanalyse KW - Gekoppelte Modelle KW - Coupled models KW - Bewertungsmethode KW - Evaluation methods Y1 - 2012 UR - https://e-pub.uni-weimar.de/opus4/frontdoor/index/index/docId/1556 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:wim2-20120207-15569 SN - 978-3-86068-466-5 PB - Verlag der Bauhaus-Universität Weimar CY - Weimar ER -