TY - THES A1 - Hamdia, Khader T1 - On the fracture toughness of polymeric nanocomposites: Comprehensive stochastic and numerical studies N2 - Polymeric nanocomposites (PNCs) are considered for numerous nanotechnology such as: nano-biotechnology, nano-systems, nanoelectronics, and nano-structured materials. Commonly , they are formed by polymer (epoxy) matrix reinforced with a nanosized filler. The addition of rigid nanofillers to the epoxy matrix has offered great improvements in the fracture toughness without sacrificing other important thermo-mechanical properties. The physics of the fracture in PNCs is rather complicated and is influenced by different parameters. The presence of uncertainty in the predicted output is expected as a result of stochastic variance in the factors affecting the fracture mechanism. Consequently, evaluating the improved fracture toughness in PNCs is a challenging problem. Artificial neural network (ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) have been employed to predict the fracture energy of polymer/particle nanocomposites. The ANN and ANFIS models were constructed, trained, and tested based on a collection of 115 experimental datasets gathered from the literature. The performance evaluation indices of the developed ANN and ANFIS showed relatively small error, with high coefficients of determination (R2), and low root mean square error and mean absolute percentage error. In the framework for uncertainty quantification of PNCs, a sensitivity analysis (SA) has been conducted to examine the influence of uncertain input parameters on the fracture toughness of polymer/clay nanocomposites (PNCs). The phase-field approach is employed to predict the macroscopic properties of the composite considering six uncertain input parameters. The efficiency, robustness, and repeatability are compared and evaluated comprehensively for five different SA methods. The Bayesian method is applied to develop a methodology in order to evaluate the performance of different analytical models used in predicting the fracture toughness of polymeric particles nanocomposites. The developed method have considered the model and parameters uncertainties based on different reference data (experimental measurements) gained from the literature. Three analytical models differing in theory and assumptions were examined. The coefficients of variation of the model predictions to the measurements are calculated using the approximated optimal parameter sets. Then, the model selection probability is obtained with respect to the different reference data. Stochastic finite element modeling is implemented to predict the fracture toughness of polymer/particle nanocomposites. For this purpose, 2D finite element model containing an epoxy matrix and rigid nanoparticles surrounded by an interphase zone is generated. The crack propagation is simulated by the cohesive segments method and phantom nodes. Considering the uncertainties in the input parameters, a polynomial chaos expansion (PCE) surrogate model is construed followed by a sensitivity analysis. T3 - ISM-Bericht // Institut für Strukturmechanik, Bauhaus-Universität Weimar - 2018,4 KW - Bruch KW - Unsicherheit KW - Rissausbreitung KW - Bayes KW - Sensitivitätsanalyse KW - Fracture mechanics KW - Uncertainty analysis KW - Polymer nanocomposites KW - Bayesian method KW - Phase-field modeling Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20180712-37652 ER - TY - THES A1 - Abbas, Tajammal T1 - Assessment of Numerical Prediction Models for Aeroelastic Instabilities of Bridges N2 - The phenomenon of aerodynamic instability caused by the wind is usually a major design criterion for long-span cable-supported bridges. If the wind speed exceeds the critical flutter speed of the bridge, this constitutes an Ultimate Limit State. The prediction of the flutter boundary, therefore, requires accurate and robust models. The complexity and uncertainty of models for such engineering problems demand strategies for model assessment. This study is an attempt to use the concepts of sensitivity and uncertainty analyses to assess the aeroelastic instability prediction models for long-span bridges. The state-of-the-art theory concerning the determination of the flutter stability limit is presented. Since flutter is a coupling of aerodynamic forcing with a structural dynamics problem, different types and classes of structural and aerodynamic models can be combined to study the interaction. Here, both numerical approaches and analytical models are utilised and coupled in different ways to assess the prediction quality of the coupled model. T3 - Schriftenreihe des DFG Graduiertenkollegs 1462 Modellqualitäten // Graduiertenkolleg Modellqualitäten - 16 KW - Brücke KW - Flattern KW - Unsicherheit KW - Flutter KW - Bridges KW - Sensitivity KW - Uncertainty KW - Model assessment Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20180515-27161 UR - https://asw-verlage.de/katalog/assessment_of_numerical_prediction_models_for_aeroelastic_instabilities_of_bridges-1897.html PB - Jonas Verlag CY - Weimar ER - TY - THES A1 - Schönhardt, Matthias T1 - Geostatistische Bearbeitung unsicherer Baugrunddaten zur Berücksichtigung in Sicherheitsnachweisen des Erd- und Grundbaus T1 - Handling of uncertain soil data with geostatistical methods for limit state considerations in geotechnics N2 - In der Dissertation werden die Unsicherheiten von Baugrundkenngrößen für die Erstellung von geologischen Halbraummodellen auf der Grundlage geostatistischer Methoden entgegen dem bislang üblichen Herangehen mit einbezogen. Infolge der unsicheren Kenngrößen ist das abgeleitete Halbraummodell aus unsicheren geologischen Homogenbereichen zusammengesetzt. In einem probabilistischen Sicherheitsnachweis werden die unsicheren Parameter der Grenzzustandsgleichung und das unsichere geologische Modell gemeinsam betrachtet. Die geostatistischen Methoden sind unterteilt in die experimentelle und theoretische Variographie sowie das Kriging. Die Berücksichtigung von unsicheren Eingangskenngrößen für die geologische Modellbildung führt zu Variogrammfunktionen mit unsicheren Parametern. Bis zum experimentellen Variogramm sind die Variogrammparameter und deren Unsicherheit analytisch nachvollziehbar beziehungsweise abschätzbar. In den weiteren Teilschritten der geostatistischen Modellbildung ist der Einfluss unsicherer Kenngrößen auf Teilergebnisse nur numerisch nachzuvollziehen. Für die umfangreichen Simulationen stand keine Software zur Verfügung. Als Teilleistung dieser Arbeit wurde hierfür die eigenständige Anwendung „GeoStat“ erstellt. Sie ermöglicht die Berechnung und Auswertung der Fortpflanzung von Unsicherheiten auf numerischem Weg in beliebigen Teilschritten bis hin zur geologischen Modellbildung. Mit dem Übergang vom experimentellen zum theoretischen Variogramm sind wesentliche Zusammenhänge zwischen der Unsicherheit der Kenngrößen und der Unsicherheiten der Parameter für das sphärische, das exponentielle und das Gauß’sche Modell mit den Ergebnissen aus GeoStat ableitbar. Der Schwellenwert dieser Funktionen ist proportional zur relativen Kenngrößenunsicherheit. Eine Abschätzung der oberen Schranke des Schwellenwertes und dessen Unsicherheit wird angegeben. Die Reichweite ist ein charakteristischer Kennwert des Untersuchungsgebietes. Die Parameterunsicherheiten der Variogrammfunktionen wirken sich in Relation zur Kenngrößenunsicherheit nur gering auf den Prognosewert am unbeprobten Ort infolge des Kriging aus. Die Varianz des Prognosewertes ist geringer als die Kenngrößenvarianzen, aber nicht vernachlässigbar klein. Es ist grundsätzlich zu unterscheiden, ob die Kenngrößenvarianzen ausschließlich durch unsichere Parameter der theoretischen Variogrammfunktion repräsentiert oder deren Eigenvarianzen zusätzlich im Kriging berücksichtigt werden. Mit der alleinigen Berücksichtigung der unsicheren theoretischen Variogrammparameter wird die Standardabweichung der Krigingprognose unterschätzt. Sie haben maßgeblichen Einfluss auf die Krigingvarianz als Modellvarianz und deren Standardabweichung. Mit der Einbeziehung der Kenngrößenunsicherheiten kann die Standardabweichung der Prognose realistischer simuliert werden. Sie hat keinen direkten Einfluss auf die Krigingvarianz. Der abgeleitete Unsicherheitsplot, ein Resultat dieser Arbeit, kombiniert die Modellunsicherheit des Krigings und die Varianz des Prognosewertes im unbeprobten Untersuchungsgebiet auf der Grundlage des Varianzenfortpflanzungsgesetzes. Für geotechnische Sicherheitsnachweise ist neben der Informationsdichte auch die Optimierung des geologischen Modells wesentlich. Dieses ist vom auszuwertenden Grenzzustand auf der Grundlage eines Sicherheitsnachweises abhängig, so dass vor der geostatistischen Baugrundmodellierung die Sensitivität der in den Grenzzustand eingehenden Kenngrößen zu untersuchen ist. Es hat sich gezeigt, dass die Erhöhung der Datengesamtheit für die geologische Modellbildung nur dann sinnvoll ist, wenn parallel die Unsicherheit der relevanten Kenngrößen im Sicherheitsnachweis innerhalb der unsicheren Homogenbereiche reduziert wird. Für den Referenzstandort führen äquivalent zur Berücksichtigung der unsicheren Steifemoduln die unsicheren Halbraummodelle zur erheblichen Zunahme der erforderlichen Fundamentabmessungen. Die Unsicherheit der Steifemoduln war maßgebender als die Unsicherheiten des Halbraummodells, obwohl die Datenbasis für die geostatistische Modellierung gering war. Bisher werden in probabilistischen Sicherheitsnachweisen zwar unsichere Kenngrößen, jedoch deterministische geologische Modelle betrachtet. Die unsicheren Kenngrößen innerhalb der Homogenbereiche eines geologischen Modells haben im aufgezeigten Sicherheitsnachweis zwar den maßgebenden Einfluss, doch sind die Unsicherheiten im geologischen Modell nicht zu vernachlässigen. Wege und Grenzen der Berücksichtigung dieses kombinierten Einflusses werden mit dieser Arbeit untersucht und aufgezeigt. Das Anwendungsbeispiel zeigt, dass die optimale geologische Modellbildung spezifisch für den Sicherheitsnachweis vorzunehmen ist. Werden die Unsicherheiten der Kenngrößen innerhalb der Homogenbereiche und unsicheren geologischen Modelle berücksichtigt, wird ein schärferes Abbild der Realität erreicht. N2 - In this dissertation uncertain soil data will be considerated as basis for the preparation of geological semispace models using geostatistical methods. As consequence of uncertain characteristic quantities the derived semispace model is composed of uncertain geological homogeneous layers. The uncertain parameters inside the limit state assumption and the uncertain semispace model will be combined for evaluations of an exemplary probabilistic limit state. The geostatistical methods can be subdivided in experimental variogram, theoretical variogram and kriging. The consideration of uncertain input values results in variogram functions with uncertain parameters. In the beginning the uncertainties can be described analytically. In general only numerical methods can be used for further analyses. For the necessary extensive range of simulations no suitable software applications exist. Hence as part of the dissertation the application “GeoStat” was developed. It enabled the calculation and evaluation of the uncertainty propagation in any sections. The parameter uncertainties of the variogram functions in relationship to the uncertainties of the characteristic values are normally secondary, but they can’t be neglected. It is to distinguish whether the uncertainty of the characteristic values will be considerated directly or trough the uncertain parameter of the theoretical variogram function. The latter assumption underestimates the variance of the kriging results. But the integration of the characteristic value uncertainty enables a better projection of the reality. Subsequently in the uncertainty plot as one result of the dissertation the model uncertainty (the krigingvariance) and the uncertainty of the kriging prognosis were combined. For geotechnical calculations is beside the information density also the optimization of the geological model essential. This depends on the chosen limit state function. Therefore in front of the geostatistical subsoil modelling the sensitivity of each integrated parameter is to investigate. It could be shown that the enlargement of the available soil data set is only useful when parallel the uncertainty of the relevant characteristic quantities will be reduced. Up to now in probabilistic limit state analyses the uncertain quantities will be considerated in connection with discrete subsoil models. The uncertain quantities inside the homogenous layers are dominant but the uncertainties of the semispace model are not negligible. Directions and borders in consideration of the combined influence were investigated. The example underlined that an optimal geological modelling depends from the chosen limit state assumption as well as the combined handling of uncertain characteristic values with uncertain homogeneous models lead to a better projection of reality. T3 - Schriftenreihe Geotechnik - 15 KW - Geostatistik KW - Unsicherheit KW - Geotechnik KW - Statistik KW - Bayes-Entscheidungstheorie KW - Inferenzstatistik KW - Variographie KW - Kriging KW - Baugrundmodell KW - Fehlerfortpflanzung KW - Visualisierung KW - variographie KW - kriging KW - uncertain data KW - geostatistic KW - semispace model Y1 - 2005 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20050922-7014 ER - TY - CHAP A1 - Kohler, Niklaus A1 - Bodin, Olivier T1 - Dealing with sensitivity and uncertainty analysis in integrated buildung LCA model : Dealing with Uncertainty in Life Cyle Analysis of Building Model by Using Experiment Design Methods N2 - Building design, realization, operation and refurbishment have to take into account the environmental impacts as well as the resulting costs over a long period of time. LCA methods had to be developed for buildings because of their complexity, their long life duration and through a large number of actors who are involved. This was realized by integrating life cycle analysis, life cycle costing and building product models in integrated LCA models. However the use of such models leads to difficulties. The principal ones are the uncertainty treatment in LCA models and the lack of experience of practitioners who are not LCA specialists. Answers to these problems are the management of uncertainty and the development of simplified models for building design, construction and operation. This can be achieved with the mean of experimental plans or Monte Carlo simulation. The paper will focus on how these techniques can be used, what are their possibilities and disadvantages, particularly concerning the development of simplified models. KW - Bauwerk KW - Mathematisches Modell KW - Lebensdauer KW - Unsicherheit KW - Monte-Carlo-Simulation Y1 - 2003 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-3220 ER -