TY - JOUR A1 - Alemu, Yohannes L. A1 - Habte, Bedilu A1 - Lahmer, Tom A1 - Urgessa, Girum T1 - Topologically preoptimized ground structure (TPOGS) for the optimization of 3D RC buildings JF - Asian Journal of Civil Engineering N2 - As an optimization that starts from a randomly selected structure generally does not guarantee reasonable optimality, the use of a systemic approach, named the ground structure, is widely accepted in steel-made truss and frame structural design. However, in the case of reinforced concrete (RC) structural optimization, because of the orthogonal orientation of structural members, randomly chosen or architect-sketched framing is used. Such a one-time fixed layout trend, in addition to its lack of a systemic approach, does not necessarily guarantee optimality. In this study, an approach for generating a candidate ground structure to be used for cost or weight minimization of 3D RC building structures with included slabs is developed. A multiobjective function at the floor optimization stage and a single objective function at the frame optimization stage are considered. A particle swarm optimization (PSO) method is employed for selecting the optimal ground structure. This method enables generating a simple, yet potential, real-world representation of topologically preoptimized ground structure while both structural and main architectural requirements are considered. This is supported by a case study for different floor domain sizes. KW - Bodenmechanik KW - Strukturanalyse KW - Optimierung KW - Stahlbetonkonstruktion KW - Dreidimensionales Modell KW - ground structure KW - TPOGS KW - topology optimization KW - 3D reinforced concrete buildings Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20230517-63677 UR - https://link.springer.com/article/10.1007/s42107-023-00640-2 VL - 2023 SP - 1 EP - 11 PB - Springer International Publishing CY - Cham ER - TY - THES A1 - Hartmann, Veronika T1 - Methoden zur Quantifizierung und Optimierung der Robustheit von Bauablaufplänen N2 - Bauablaufplänen kommt bei der Realisierung von Bauprojekten eine zentrale Rolle zu. Sie dienen der Koordination von Schnittstellen und bilden für die am Projekt Beteiligten die Grundlage für ihre individuelle Planung. Eine verlässliche Terminplanung ist daher von großer Bedeutung, tatsächlich sind aber gerade Bauablaufpläne für ihre Unzuverlässigkeit bekannt. Aufgrund der langen Vorlaufzeiten bei der Planung von Bauprojekten sind zum Zeitpunkt der Planung viele Informationen nur als Schätzwerte bekannt. Auf der Grundlage dieser geschätzten und damit mit Unsicherheiten behafteten Daten werden im Bauwesen deterministische Terminpläne erstellt. Kommt es während der Realisierung zu Diskrepanzen zwischen Schätzungen und Realität, erfordert dies die Anpassung der Pläne. Aufgrund zahlreicher Abhängigkeiten zwischen den geplanten Aktivitäten können einzelne Planänderungen vielfältige weitere Änderungen und Anpassungen nach sich ziehen und damit einen reibungslosen Projektablauf gefährden. In dieser Arbeit wird ein Vorgehen entwickelt, welches Bauablaufpläne erzeugt, die im Rahmen der durch das Projekt definierten Abhängigkeiten und Randbedingungen in der Lage sind, Änderungen möglichst gut zu absorbieren. Solche Pläne, die bei auftretenden Änderungen vergleichsweise geringe Anpassungen des Terminplans erfordern, werden hier als robust bezeichnet. Ausgehend von Verfahren der Projektplanung und Methoden zur Berücksichtigung von Unsicherheiten werden deterministische Terminpläne bezüglich ihres Verhaltens bei eintretenden Änderungen betrachtet. Hierfür werden zunächst mögliche Unsicherheiten als Ursachen für Änderungen benannt und mathematisch abgebildet. Damit kann das Verhalten von Abläufen für mögliche Änderungen betrachtet werden, indem die durch Änderungen erzwungenen angepassten Terminpläne simuliert werden. Für diese Monte-Carlo-Simulationen der angepassten Terminpläne wird sichergestellt, dass die angepassten Terminpläne logische Weiterentwicklungen des deterministischen Terminplans darstellen. Auf der Grundlage dieser Untersuchungen wird ein stochastisches Maß zur Quantifizierung der Robustheit erarbeitet, welches die Fähigkeit eines Planes, Änderungen zu absorbieren, beschreibt. Damit ist es möglich, Terminpläne bezüglich ihrer Robustheit zu vergleichen. Das entwickelte Verfahren zur Quantifizierung der Robustheit wird in einem Optimierungsverfahren auf Basis Genetischer Algorithmen angewendet, um gezielt robuste Terminpläne zu erzeugen. An Beispielen werden die Methoden demonstriert und ihre Wirksamkeit nachgewiesen. N2 - Construction schedules are of significant importance in the execution of building projects. As basis for individual project planning of all project stakeholders, construction schedules support the coordination of interfaces. While reliable scheduling is of particular relevance for the entire project, construction schedules are known to be notoriously unreliable. Because of long project preparations in civil engineering, information necessary for scheduling is often estimated at the time of drafting construction plans. Therefore uncertain data form the basis of deterministic schedules prepared to guide building executions. When discrepancies between assumptions and reality occur during building processes, schedules need to be adjusted. Due to many interdependencies between construction processes, certain schedule changes may lead to significant further changes and adjustments and may jeopardise a smooth project execution. This thesis develops a method to generate construction schedules that can absorb project changes while considering the interdependencies and boundary conditions imposed by the project specifics. Schedules that require comparatively small adjustments in case of project changes are referred to as robust. Based on methods for project scheduling and for representing process uncertainties, deterministic schedules are studied with respect to their behaviour under changes. Reasons for uncertainties are discussed and transferred into a mathematical description of process changes. Defining process changes mathematically allows analysing schedule adjustments arising from project changes by generating adjusted schedules in Monte Carlo simulations. In this thesis, efforts are made to ensure that schedules created by simulation are logical advancements of the respective original, deterministic schedules. Interpretations of the results of the stochastic simulations serve as basis for quantifying schedule robustness to describe the ability of a schedule to absorb changes. The definition of a robustness measure allows the comparison of schedules in terms of their robustness. The method developed herin is then employed as part of an optimisation procedure based on genetic algorithms to systematically generate robust schedules. To demonstrate their effectiveness, the methods are validated using practical examples. KW - Bauablaufplanung KW - Bauinformatik KW - Optimierung KW - Robustheit Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20220204-45798 ER - TY - THES A1 - Habtemariam, Abinet Kifle T1 - Numerical Demolition Analysis of a Slender Guyed Antenna Mast N2 - The main purpose of the thesis is to ensure the safe demolition of old guyed antenna masts that are located in different parts of Germany. The major problem in demolition of this masts is the falling down of the masts in unexpected direction because of buckling problem. The objective of this thesis is development of a numerical models using finite element method (FEM) and assuring a controlled collapse by coming up with different time setups for the detonation of explosives which are responsible for cutting down the cables. The result of this thesis will avoid unexpected outcomes during the demolition processes and prevent risk of collapsing of the mast over near by structures. KW - Abbruch KW - Finite-Elemente-Methode KW - Optimierung KW - Demolition KW - Guyed antenna masts KW - Explicit finite element method KW - Optimization Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20210723-44609 ER - TY - THES A1 - Schemmann, Christoph T1 - Optimierung von radialen Verdichterlaufrädern unter Berücksichtigung empirischer und analytischer Vorinformationen mittels eines mehrstufigen Sampling Verfahrens T1 - Optimization of Centrifugal Compressor Impellers by a Multi-fidelity Sampling Method Taking Analytical and Empirical Information into Account N2 - Turbomachinery plays an important role in many cases of energy generation or conversion. Therefore, turbomachinery is a promising approaching point for optimization in order to increase the efficiency of energy use. In recent years, the use of automated optimization strategies in combination with numerical simulation has become increasingly popular in many fields of engineering. The complex interactions between fluid and solid mechanics encountered in turbomachines on the one hand and the high computational expense needed to calculate the performance on the other hand, have, however, prevented a widespread use of these techniques in this field of engineering. The objective of this work was the development of a strategy for efficient metamodel based optimization of centrifugal compressor impellers. In this context, the main focus is the reduction of the required numerical expense. The central idea followed in this research was the incorporation of preliminary information acquired from low-fidelity computation methods and empirical correlations into the sampling process to identify promising regions of the parameter space. This information was then used to concentrate the numerically expensive high-fidelity computations of the fluid dynamic and structure mechanic performance of the impeller in these regions while still maintaining a good coverage of the whole parameter space. The development of the optimization strategy can be divided into three main tasks. Firstly, the available preliminary information had to be researched and rated. This research identified loss models based on one dimensional flow physics and empirical correlations as the best suited method to predict the aerodynamic performance. The loss models were calibrated using available performance data to obtain a high prediction quality. As no sufficiently exact models for the prediction of the mechanical loading of the impellercould be identified, a metamodel based on finite element computations was chosen for this estimation. The second task was the development of a sampling method which concentrates samples in regions of the parameter space where high quality designs are predicted by the preliminary information while maintaining a good overall coverage. As available methods like rejection sampling or Markov-chain Monte-Carlo methods did not meet the requirements in terms of sample distribution and input correlation, a new multi-fidelity sampling method called “Filtered Sampling“has been developed. The last task was the development of an automated computational workflow. This workflow encompasses geometry parametrization, geometry generation, grid generation and computation of the aerodynamic performance and the structure mechanic loading. Special emphasis was put into the development of a geometry parametrization strategy based on fluid mechanic considerations to prevent the generation of physically inexpedient designs. Finally, the optimization strategy, which utilizes the previously developed tools, was successfully employed to carry out three optimization tasks. The efficiency of the method was proven by the first and second testcase where an existing compressor design was optimized by the presented method. The results were comparable to optimizations which did not take preliminary information into account, while the required computational expense cloud be halved. In the third testcase, the method was applied to generate a new impeller design. In contrast to the previous examples, this optimization featuredlargervariationsoftheimpellerdesigns. Therefore, theapplicability of the method to parameter spaces with significantly varying designs could be proven, too. N2 - Turbomaschinen sind eine entscheidende Komponente in vielen Energiewandlungs- oder Energieerzeugungsprozessen und daher als vielversprechender Ansatzpunkt für eine Effizienzsteigerung der Energie-und Ressourcennutzung anzusehen. Im Laufe des letzten Jahrzehnts haben automatisierte Optimierungsmethoden in Verbindung mit numerischer Simulation zunehmend breitere Verwendung als Mittel zur Effizienzsteigerung in vielen Bereichen der Ingenieurwissenschaften gefunden. Allerdings standen die komplexen Interaktionen zwischen Strömungs- und Strukturmechanik sowie der hohe nummerische Aufwand einem weitverbreiteten Einsatz dieser Methoden im Turbomaschinenbereich bisher entgegen. Das Ziel dieser Forschungsaktivität ist die Entwicklung einer effizienten Strategie zur metamodellbasierten Optimierung von radialen Verdichterlaufrädern. Dabei liegt der Schwerpunkt auf einer Reduktion des benötigten numerischen Aufwandes. Der in diesem Vorhaben gewählte Ansatz ist das Einbeziehen analytischer und empirischer Vorinformationen (“lowfidelity“) in den Sampling Prozess, um vielversprechende Bereiche des Parameterraumes zu identifizieren. Diese Informationen werden genutzt um die aufwendigen numerischen Berechnungen (“high-fidelity“) des strömungs- und strukturmechanischen Verhaltens der Laufräder in diesen Bereichen zu konzentrieren, während gleichzeitig eine ausreichende Abdeckung des gesamten Parameterraumes sichergestellt wird. Die Entwicklung der Optimierungsstrategie ist in drei zentrale Arbeitspakete aufgeteilt. In einem ersten Schritt werden die verfügbaren empirischen und analytischen Methoden gesichtet und bewertet. In dieser Recherche sind Verlustmodelle basierend auf eindimensionaler Strömungsmechanik und empirischen Korrelationen als bestgeeignete Methode zur Vorhersage des aerodynamischen Verhaltens der Verdichter identifiziert worden. Um eine hohe Vorhersagegüte sicherzustellen, sind diese Modelle anhand verfügbarer Leistungsdaten kalibriert worden. Da zur Vorhersage der mechanischen Belastung des Laufrades keine brauchbaren analytischen oder empirischen Modelle ermittelt werden konnten, ist hier ein Metamodel basierend auf Finite-Element Berechnungen gewählt worden. Das zweite Arbeitspaket beinhaltet die Entwicklung der angepassten Samplingmethode, welche Samples in Bereichen des Parameterraumes konzentriert, die auf Basis der Vorinformationen als vielversrechend angesehen werden können. Gleichzeitig müssen eine gleichmäßige Abdeckung des gesamten Parameterraumes und ein niedriges Niveau an Eingangskorrelationen sichergestellt sein. Da etablierte Methoden wie Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methoden oder die Verwerfungsmethode diese Voraussetzungen nicht erfüllen, ist ein neues, mehrstufiges Samplingverfahren (“Filtered Sampling“) entwickelt worden. Das letzte Arbeitspaket umfasst die Entwicklung eines automatisiertenSimulations-Workflows. Dieser Workflow umfasst Geometrieparametrisierung, Geometrieerzeugung, Netzerzeugung sowie die Berechnung des aerodynamischen Betriebsverhaltens und der strukturmechanischen Belastung. Dabei liegt ein Schwerpunkt auf der Entwicklung eines Parametrisierungskonzeptes, welches auf strömungsmechanischen Zusammenhängen beruht, um so physikalisch nicht zielführende Parameterkombinationen zu vermeiden. Abschließend ist die auf den zuvor entwickelten Werkzeugen aufbauende Optimierungsstrategie erfolgreich eingesetzt worden, um drei Optimierungsfragestellungen zu bearbeiten. Im ersten und zweiten Testcase sind bestehende Verdichterlaufräder mit der vorgestellten Methode optimiert worden. Die erzielten Optimierungsergebnisse sind von ähnlicher Güte wie die solcher Optimierungen, die keine Vorinformationen berücksichtigen, allerdingswirdnurdieHälfteannumerischemAufwandbenötigt. IneinemdrittenTestcase ist die Methode eingesetzt worden, um ein neues Laufraddesign zu erzeugen. Im Gegensatz zu den vorherigen Beispielen werden im Rahmen dieser Optimierung stark unterschiedliche Designs untersucht. Dadurch kann an diesem dritten Beispiel aufgezeigt werden, dass die Methode auch für Parameterräume mit stakt variierenden Designs funktioniert. T3 - ISM-Bericht // Institut für Strukturmechanik, Bauhaus-Universität Weimar - 2019,3 KW - Simulation KW - Maschinenbau KW - Optimierung KW - Strömungsmechanik KW - Strukturmechanik Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20190910-39748 ER - TY - THES A1 - Weitze, Laura Katharina T1 - Erweiterte Prozessbewertung von Biogasanlagen unter Berücksichtigung organoleptischer Parameter und Erfahrungswissen N2 - Landwirtschaftliche Biogasanlagen leisten mit ca. 9.300 Anlagen und einem Anteil von 5,3% an der Stromerzeugung, einen Beitrag zur Erzeugung Erneuer-barer Energien in Deutschland. Die Optimierung dieser Anlagen fördert die nachhaltige Bereitstellung von Strom, Wärme und BioErdgas. Das Ergebnis dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung eines mehrmethodi-schen Bewertungsansatzes zur Beschreibung der Qualität der Eingangs-substrate als Teil einer ganzheitlichen Prozessoptimierung. Dies gelingt durch die kombinierte Nutzung klassischer Analysesätze, der Nutzung organolepti-scher Parameter – der humansensorischen Sinnenprüfung – und der Integration von prozess- und substratspezifischem Erfahrungswissen. Anhand von halbtechnischen Versuchen werden Korrelationen und Kausalitäten zwi-schen chemisch-physikalischen, biologischen, organoleptischen und erfahrungsbezogenen Parametern erforscht. Die Entwicklung einer Fallbasis mit Hilfe des Fallbasierten Schließens, einer Form Künstlicher Intelligenz, zeigt das Entwicklungs- und Integrationspotenzial der Automatisierung auf, insbesondere auch im Hinblick auf neue Ansätze z.B. Industrie 4.0. Erste Lösungen zur Bewältigung der identifizierten Herausforderungen der mehrmethodischen Prozessbewertung werden vorgestellt. Abschließend wird ein Ausblick auf den weiteren Forschungsbedarf gegeben und die Übertragbarkeit des mehrmethodischen Bewertungsansatzes auf andere Anwendungsfelder z.B. Bioabfallbehandlung, Kläranlagen angeregt. N2 - Agricultural biogas plants significantly contribute to the generation of renewable energies in Germany. Approx. 9,300 facilities account 5.3% of the total generated electricity in Germany. Optimization of these biogas plants will undoubtably promote the sustainable provision of electricity, heat and natural gas. This research study developed a multi-methodical assessment approach to de-scribe the quality of input substrates as part of a holistic process optimization. This is achieved by combination of conventional analysis, use of organoleptic parameters, integration of process- as well as substrate-specific experient ba-sed knowledge. Correlations and causalities between chemical-physical, biological, organoleptic and experiential parameters are explored. These inves-tigations based on semi-technical experiments. Using case-based reasoning, a form of artificial intelligence, demonstrates the potential for development and integration of automation. Solving approaches to overcome the challenges of multi-methodical process assessment are presented. Finally, an outlook on further research needs is given. Furthermore, the trans-ferability of the multi-methodical assessment approach to other fields of application like bio-waste treatment or sewage treatment plants, is incited. KW - Biogasanlage KW - Erfahrungswissen KW - Maissilage KW - Optimierung KW - Biogas KW - Organoleptik Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20190129-38499 ER - TY - JOUR A1 - Faizollahzadeh Ardabili, Sina A1 - Najafi, Bahman A1 - Alizamir, Meysam A1 - Mosavi, Amir A1 - Shamshirband, Shahaboddin A1 - Rabczuk, Timon T1 - Using SVM-RSM and ELM-RSM Approaches for Optimizing the Production Process of Methyl and Ethyl Esters JF - Energies N2 - The production of a desired product needs an effective use of the experimental model. The present study proposes an extreme learning machine (ELM) and a support vector machine (SVM) integrated with the response surface methodology (RSM) to solve the complexity in optimization and prediction of the ethyl ester and methyl ester production process. The novel hybrid models of ELM-RSM and ELM-SVM are further used as a case study to estimate the yield of methyl and ethyl esters through a trans-esterification process from waste cooking oil (WCO) based on American Society for Testing and Materials (ASTM) standards. The results of the prediction phase were also compared with artificial neural networks (ANNs) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), which were recently developed by the second author of this study. Based on the results, an ELM with a correlation coefficient of 0.9815 and 0.9863 for methyl and ethyl esters, respectively, had a high estimation capability compared with that for SVM, ANNs, and ANFIS. Accordingly, the maximum production yield was obtained in the case of using ELM-RSM of 96.86% for ethyl ester at a temperature of 68.48 °C, a catalyst value of 1.15 wt. %, mixing intensity of 650.07 rpm, and an alcohol to oil molar ratio (A/O) of 5.77; for methyl ester, the production yield was 98.46% at a temperature of 67.62 °C, a catalyst value of 1.1 wt. %, mixing intensity of 709.42 rpm, and an A/O of 6.09. Therefore, ELM-RSM increased the production yield by 3.6% for ethyl ester and 3.1% for methyl ester, compared with those for the experimental data. KW - Biodiesel KW - Optimierung KW - extreme learning machine KW - machine learning KW - response surface methodology KW - support vector machine KW - OA-Publikationsfonds2018 Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20181025-38170 UR - https://www.mdpi.com/1996-1073/11/11/2889 IS - 11, 2889 SP - 1 EP - 20 PB - MDPI CY - Basel ER - TY - JOUR A1 - Ilyani Akmar, A.B. A1 - Kramer, O. A1 - Rabczuk, Timon T1 - Multi-objective evolutionary optimization of sandwich structures: An evaluation by elitist non-dominated sorting evolution strategy JF - American Journal of Engineering and Applied Sciences N2 - In this study, an application of evolutionary multi-objective optimization algorithms on the optimization of sandwich structures is presented. The solution strategy is known as Elitist Non-Dominated Sorting Evolution Strategy (ENSES) wherein Evolution Strategies (ES) as Evolutionary Algorithm (EA) in the elitist Non-dominated Sorting Genetic algorithm (NSGA-II) procedure. Evolutionary algorithm seems a compatible approach to resolve multi-objective optimization problems because it is inspired by natural evolution, which closely linked to Artificial Intelligence (AI) techniques and elitism has shown an important factor for improving evolutionary multi-objective search. In order to evaluate the notion of performance by ENSES, the well-known study case of sandwich structures are reconsidered. For Case 1, the goals of the multi-objective optimization are minimization of the deflection and the weight of the sandwich structures. The length, the core and skin thicknesses are the design variables of Case 1. For Case 2, the objective functions are the fabrication cost, the beam weight and the end deflection of the sandwich structures. There are four design variables i.e., the weld height, the weld length, the beam depth and the beam width in Case 2. Numerical results are presented in terms of Paretooptimal solutions for both evaluated cases. KW - Optimierung KW - Stahlbau KW - Multi-objective Evolutionary Optimization, Elitist Non- Dominated Sorting Evolution Strategy (ENSES), Sandwich Structure, Pareto-Optimal Solutions, Evolutionary Algorithm Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20170418-31402 SP - 185 EP - 201 ER - TY - THES A1 - Ghasemi, Hamid T1 - Stochastic optimization of fiber reinforced composites considering uncertainties N2 - Briefly, the two basic questions that this research is supposed to answer are: 1. Howmuch fiber is needed and how fibers should be distributed through a fiber reinforced composite (FRC) structure in order to obtain the optimal and reliable structural response? 2. How do uncertainties influence the optimization results and reliability of the structure? Giving answer to the above questions a double stage sequential optimization algorithm for finding the optimal content of short fiber reinforcements and their distribution in the composite structure, considering uncertain design parameters, is presented. In the first stage, the optimal amount of short fibers in a FRC structure with uniformly distributed fibers is conducted in the framework of a Reliability Based Design Optimization (RBDO) problem. Presented model considers material, structural and modeling uncertainties. In the second stage, the fiber distribution optimization (with the aim to further increase in structural reliability) is performed by defining a fiber distribution function through a Non-Uniform Rational BSpline (NURBS) surface. The advantages of using the NURBS surface as a fiber distribution function include: using the same data set for the optimization and analysis; high convergence rate due to the smoothness of the NURBS; mesh independency of the optimal layout; no need for any post processing technique and its non-heuristic nature. The output of stage 1 (the optimal fiber content for homogeneously distributed fibers) is considered as the input of stage 2. The output of stage 2 is the Reliability Index (b ) of the structure with the optimal fiber content and distribution. First order reliability method (in order to approximate the limit state function) as well as different material models including Rule of Mixtures, Mori-Tanaka, energy-based approach and stochastic multi-scales are implemented in different examples. The proposed combined model is able to capture the role of available uncertainties in FRC structures through a computationally efficient algorithm using all sequential, NURBS and sensitivity based techniques. The methodology is successfully implemented for interfacial shear stress optimization in sandwich beams and also for optimization of the internal cooling channels in a ceramic matrix composite. Finally, after some changes and modifications by combining Isogeometric Analysis, level set and point wise density mapping techniques, the computational framework is extended for topology optimization of piezoelectric / flexoelectric materials. T3 - ISM-Bericht // Institut für Strukturmechanik, Bauhaus-Universität Weimar - 2016,1 KW - Optimization KW - Fiber Reinforced Composite KW - Finite Element Method KW - Isogeometric Analysis KW - Flexoelectricity KW - Finite-Elemente-Methode KW - Optimierung Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20161117-27042 ER - TY - THES A1 - Riesel, Tobias T1 - Analyse des Querkrafttragverhaltens bewehrter Bauteile aus Porenbeton mit den Methoden der mathematischen Optimierung T1 - Shear Strength Analysis of Reinforced Aerated Concrete Members with Mathematical Programming Methods N2 - Im Rahmen der Arbeit wird das Querkrafttragverhalten bewehrter Bauteile aus Porenbeton untersucht. Die vorherrschende Beschreibung des inneren Kräftezustandes basiert auf der Modellvorstellung eines Fachwerks oder Sprengwerks mit Stahlzugstreben und Betondruckstreben. Ziel ist die Entwicklung eines alternativen Verfahrens zur Ermittlung des inneren Kräftezustandes. Ausgehend vom Prinzip des Minimums des elastischen Gesamtpotentials wird eine Extremalaufgabe für das mechanische Problem formuliert. Die numerische Umsetzung basiert auf der Überführung der Extremalaufgabe in eine nichtlineare Optimierungsaufgabe. Diese lässt sich mit Standardsoftware lösen. Der Vorteil dieser Vorgehensweise besteht darin, dass das grundlegende Verfahren unabhängig vom verwendeten Materialmodell ist. Nichtlineare Spannungs-Dehnungs-Beziehungen oder die Berücksichtigung der Rissbildung erfordern keine Anpassung des Berechnungsalgorithmus. Bewehrte Porenbetonbauteile besitzen im Hinblick auf das Trag- und Verformungsverhalten einige Besonderheiten. Berechnungsansätze für Stahlbetonelemente lassen sich nicht ohne entsprechende Modifikationen übertragen lassen. Die Bewehrung wird aus glatten Stäben hergestellt, so dass nach der Herstellung nur ein Haftverbund wirksam ist. Dieser kann über die Lebensdauer teilweise oder vollständig versagen. Die Kraftübertragung zwischen den Verbundelementen muss durch entsprechende Kopplungselemente (z.B. Querstäbe, Bügel, Endwinkel) sichergestellt werden. Der Bewehrungskorb ist im Porenbeton gebettet. Aufgrund der relativ niedrigen Festigkeit bzw. Steifigkeit des Porenbetons und des teilweise unwirksamen Verbundes treten Relativverschiebungen zwischen beiden Verbundmaterialien auf. Hier sind die Ursachen dafür zu finden, dass die Beanspruchung der Querkraftbewehrung viel geringer ist als bei vergleichbaren Stahlbetonbalken. Der Querkraftbewehrungsgrad erlaubt keine Rückschlüsse auf den Querkraftwiderstand. Das zentrale Anliegen der Arbeit ist die Implementierung nichtlinearer Materialansätze, der Rissbildung des Porenbetons sowie der porenbetonspezifischen Besonderheiten verschieblicher Verbund, diskrete Verankerung der Bewehrung und Relativverschiebungen zwischen Porenbeton und Bewehrung) in das Berechnungsmodell. Die Leistungsfähigkeit des entwickelten Berechnungsmodells wird anhand von Beispielen demonstriert. Die Kräfte in der Bewehrung sowie das Tragwerksverhalten werden realitätsnah bestimmt. N2 - In this thesis the behaviour of reinforced autoclaved aerated concrete (AAC) members is examined when they are subjected to shear forces. The main models used for analyzing shear forces are based on framework or truss frame models with concrete struts and steel tension ties. The primary objective is the development of an alternative model for evaluation of inner forces in AAC members. The mechanical problem is based on the Principle of Minimum Potential Energy relating to the stable equilibrium of conservative systems. Numerical solution will be achieved by direct energy minimization using nonlinear optimization techniques provided by standard software tools. The main advantage of this approach is the independence of material law from the base algorithm. Therefore nonlinear effects like cracks in concrete or yielding of reinforcement bars can be implemented without changing the fundamental model. Regarding to the load bearing and deflection behaviour reinforced autoclaved aerated concrete members have some specifics which will prevent the usage of calculation models for reinforced concrete. Steel rebar elements are not profiled and are covered by a corrosion protection. There is no sufficient bond between the reinforcement and the concrete. Forces have to be carried by discrete elements (e.g. crossbar, stirrup). The reinforcement cage is bedded in the concrete. When the beam or plate is loaded there will be small displacements between steel and concrete. These displacements have a strong influence on the forces in the rebar elements and have to be considered in a calculation model. This is the main reason why the ratio of shear reinforcement isn’t a measure for the load bearing capacity in shear. The alternative model developed in this thesis will implement the nonlinear material behaviour of steel and concrete, the cracking of concrete and the specific characteristic of AAC like non existing bond, discrete anchorage of reinforcement and displacements between reinforcement and concrete. The effectiveness of the model is shown by means of some test results by Wehr (AAC-Beams) and Daschner (AAC-plates). The model gives realistic results for the internal forces and the displacements of the AAC members as well as the local displacements of the reinforcement within the concrete. T3 - Schriftenreihe des Instituts für Konstruktiven Ingenieurbau - 22 KW - Querkraft KW - Porenbeton KW - Schubbewehrung KW - Schubtragfähigkeit KW - Optimierung KW - Energiemethoden KW - Shear Strength KW - Mathematical Programming KW - Strain Energy KW - Autoclaved Aerated Conrete Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20130128-18351 PB - Bauhaus-Universität Weimar Universitätsverlag CY - Weimar ER - TY - THES A1 - Brehm, Maik T1 - Vibration-based model updating: Reduction and quantification of uncertainties N2 - Numerical models and their combination with advanced solution strategies are standard tools for many engineering disciplines to design or redesign structures and to optimize designs with the purpose to improve specific requirements. As the successful application of numerical models depends on their suitability to represent the behavior related to the intended use, they should be validated by experimentally obtained results. If the discrepancy between numerically derived and experimentally obtained results is not acceptable, a model revision or a revision of the experiment need to be considered. Model revision is divided into two classes, the model updating and the basic revision of the numerical model. The presented thesis is related to a special branch of model updating, the vibration-based model updating. Vibration-based model updating is a tool to improve the correlation of the numerical model by adjusting uncertain model input parameters by means of results extracted from vibration tests. Evidently, uncertainties related to the experiment, the numerical model, or the applied numerical solving strategies can influence the correctness of the identified model input parameters. The reduction of uncertainties for two critical problems and the quantification of uncertainties related to the investigation of several nominally identical structures are the main emphases of this thesis. First, the reduction of uncertainties by optimizing reference sensor positions is considered. The presented approach relies on predicted power spectral amplitudes and an initial finite element model as a basis to define the assessment criterion for predefined sensor positions. In combination with geometry-based design variables, which represent the sensor positions, genetic and particle swarm optimization algorithms are applied. The applicability of the proposed approach is demonstrated on a numerical benchmark study of a simply supported beam and a case study of a real test specimen. Furthermore, the theory of determining the predicted power spectral amplitudes is validated with results from vibration tests. Second, the possibility to reduce uncertainties related to an inappropriate assignment for numerically derived and experimentally obtained modes is investigated. In the context of vibration-based model updating, the correct pairing is essential. The most common criterion for indicating corresponding mode shapes is the modal assurance criterion. Unfortunately, this criterion fails in certain cases and is not reliable for automatic approaches. Hence, an alternative criterion, the energy-based modal assurance criterion, is proposed. This criterion combines the mathematical characteristic of orthogonality with the physical properties of the structure by modal strain energies. A numerical example and a case study with experimental data are presented to show the advantages of the proposed energy-based modal assurance criterion in comparison to the traditional modal assurance criterion. Third, the application of optimization strategies combined with information theory based objective functions is analyzed for the purpose of stochastic model updating. This approach serves as an alternative to the common sensitivity-based stochastic model updating strategies. Their success depends strongly on the defined initial model input parameters. In contrast, approaches based on optimization strategies can be more flexible. It can be demonstrated, that the investigated nature inspired optimization strategies in combination with Bhattacharyya distance and Kullback-Leibler divergence are appropriate. The obtained accuracies and the respective computational effort are comparable with sensitivity-based stochastic model updating strategies. The application of model updating procedures to improve the quality and suitability of a numerical model is always related to additional costs. The presented innovative approaches will contribute to reduce and quantify uncertainties within a vibration-based model updating process. Therefore, the increased benefit can compensate the additional effort, which is necessary to apply model updating procedures. N2 - Eine typische Anwendung von numerischen Modellen und den damit verbundenen numerischen Lösungsstrategien ist das Entwerfen oder Ertüchtigen von Strukturen und das Optimieren von Entwürfen zur Verbesserung spezifischer Eigenschaften. Der erfolgreiche Einsatz von numerischen Modellen ist abhängig von der Eignung des Modells bezüglich der vorgesehenen Anwendung. Deshalb ist eine Validierung mit experimentellen Ergebnissen sinnvoll. Zeigt die Validierung inakzeptable Unterschiede zwischen den Ergebnissen des numerischen Modells und des Experiments, sollte das numerische Modell oder das experimentelle Vorgehen verbessert werden. Für die Modellverbesserung gibt es zwei verschiedene Möglichkeiten, zum einen die Kalibrierung des Modells und zum anderen die grundsätzliche Änderung von Modellannahmen. Die vorliegende Dissertation befasst sich mit der Kalibrierung von numerischen Modellen auf der Grundlage von Schwingungsversuchen. Modellkalibrierung ist eine Methode zur Verbesserung der Korrelation zwischen einem numerischen Modell und einer realen Struktur durch Anpassung von Modelleingangsparametern unter Verwendung von experimentell ermittelten Daten. Unsicherheiten bezüglich des numerischen Modells, des Experiments und der angewandten numerischen Lösungsstrategie beeinflussen entscheidend die erzielbare Qualität der identifizierten Modelleingangsparameter. Die Schwerpunkte dieser Dissertation sind die Reduzierung von Unsicherheiten für zwei kritische Probleme und die Quantifizierung von Unsicherheiten extrahiert aus Experimenten nominal gleicher Strukturen. Der erste Schwerpunkt beschäftigt sich mit der Reduzierung von Unsicherheiten durch die Optimierung von Referenzsensorpositionen. Das Bewertungskriterium für vordefinierte Sensorpositionen basiert auf einer theoretischen Abschätzung von Amplituden der Spektraldichtefunktion und einem dazugehörigen Finite Elemente Modell. Die Bestimmung der optimalen Konfiguration erfolgt durch eine Anwendung von Optimierungsmethoden basierend auf genetischen Algorithmen und Schwarmintelligenzen. Die Anwendbarkeit dieser Methoden wurde anhand einer numerischen Studie an einem einfach gelagerten Balken und einem real existierenden komplexen Versuchskörper nachgewiesen. Mit Hilfe einer experimentellen Untersuchung wird die Abschätzung der statistischen Eigenschaften der Antwortspektraldichtefunktionen an diesem Versuchskörper validiert. Im zweiten Schwerpunkt konzentrieren sich die Untersuchungen auf die Reduzierung von Unsicherheiten, hervorgerufen durch ungeeignete Kriterien zur Eigenschwingformzuordnung. Diese Zuordnung ist entscheidend für Modellkalibrierungen basierend auf Schwingungsversuchen. Das am Häufigsten verwendete Kriterium zur Zuordnung ist das modal assurance criterion. In manchen Anwendungsfällen ist dieses Kriterium jedoch kein zuverlässiger Indikator. Das entwickelte alternative Kriterium, das energy-based modal assurance criterion, kombiniert das mathematische Merkmal der Orthogonalität mit den physikalischen Eigenschaften der untersuchten Struktur mit Hilfe von modalen Formänderungsarbeiten. Ein numerisches Beispiel und eine Sensitivitätsstudie mit experimentellen Daten zeigen die Vorteile des vorgeschlagenen energiebasierten Kriteriums im Vergleich zum traditionellen modal assurance criterion. Die Anwendung von Optimierungsstrategien auf stochastische Modellkalibrierungsverfahren wird im dritten Schwerpunkt analysiert. Dabei werden Verschiedenheitsmaße der Informationstheorie zur Definition von Zielfunktionen herangezogen. Dieser Ansatz stellt eine Alternative zu herkömmlichen Verfahren dar, welche auf gradientenbasierten Sensitivitätsmatrizen zwischen Eingangs- und Ausgangsgrößen beruhen. Deren erfolgreicher Einsatz ist abhängig von den Anfangswerten der Eingangsgrößen, wobei die vorgeschlagenen Optimierungsstrategien weniger störanfällig sind. Der Bhattacharyya Abstand und die Kullback-Leibler Divergenz als Zielfunktion, kombiniert mit stochastischen Optimierungsverfahren, erwiesen sich als geeignet. Bei vergleichbarem Rechenaufwand konnten ähnliche Genauigkeiten wie bei den Modellkalibrierungsverfahren, die auf Sensitivitätsmatrizen basieren, erzielt werden. Die Anwendung von Modellkalibrierungsverfahren zur Verbesserung der Eignung eines numerischen Modells für einen bestimmten Zweck ist mit einem Mehraufwand verbunden. Die präsentierten innovativen Verfahren tragen zu einer Reduzierung und Quantifizierung von Unsicherheiten innerhalb eines Modellkalibrierungsprozesses basierend auf Schwingungsversuchen bei. Mit dem zusätzlich generierten Nutzen kann der Mehraufwand, der für eine Modellkalibrierung notwendig ist, nachvollziehbar begründet werden. T2 - Modellkalibrierung basierend auf Schwingungsversuchen: Reduzierung und Quantifizierung von Unsicherheiten T3 - ISM-Bericht // Institut für Strukturmechanik, Bauhaus-Universität Weimar - 2011,1 KW - Dynamik KW - Optimierung KW - Modellkalibrierung KW - Modezuordung KW - optimale Sensorpositionierung KW - model updating KW - mode pairing KW - optimal sensor positions KW - dissimilarity measures KW - optimization Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20110926-15553 ER -