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  - Counsell, John
T1  - Spatial Database Management and Generation of VRML Models
N2  - The cost of keeping large area urban computer aided architectural design (CAAD) models up to date justifies wider use and access. This paper reviews the potential for collaborative groupwork creation and maintenance of such models and suggests an approach to data entry, data management and generation of appropriate levels of detail models from a Geographic Information System (GIS). Staff at the University of the West of England (UWE) modelled a large area of Bristol to demonstrate millennium landmark proposals. It became swiftly apparent that continued amendment of the model to keep it an accurate reflection of changes on the ground was a major data management problem. Piecing in new CAAD models received from Architectural Practices to visualise them in context as part of the planning negotiation process has often taken staff several days of work for each instance. The model is so complex and proprietary that Bristol City operates a specialist visualisation bureau service. UWE later modelled the environs of the Tower of London to support bids for funding and to provide the context for judging the visual impact of iterative design development. Further research continued to develop more effective approaches to. Data conversion and amalgamation from all the diverse sources was the major impediment to effective group working to create the models. It became apparent that a GIS would assist retrieving all the appropriate data that described the part of the model under creation. It was possible to predict that management of many historic part models stepping back through time, allowing for different expert interpretations to co-exist would be in itself a major task requiring a spatial database/GIS. UWE started afresh from the original source data, to explore the collaborative use of GIS and Virtual Reality Modelling Language (VRML) to integrate models and interventions from various sources and to generate an overall navigable interactive whole. Current exploration of the combination of event driven behaviours and Structured Query Language is seeking to define how appropriately to modify objects in the VRML model on demand. This is beginning to realise the potential for use of this process for: asynchronous group modelling on the lines of a collaborative virtual design studio; historic building maintenance management; visitor management; interpretation of historic sites to visitors and public planning information.
KW  - Raumordnung
KW  - Visualisierung
KW  - CAD / Architektur
KW  - Geographic Information System
Y1  - 2000
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-5791
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Krebs, F.
A1  - Brück, E.
T1  - 3D-Computergrafik und -animation als Instrument der Visualisierung im Bereich Entwurf und Denkmalpflege
N2  - Seit mehreren Jahren wird im Fachbereich Gestaltung, Studiengang Innenarchitektur 3D-Computergrafik und -animation in Lehrveranstaltungen ausgebildet und in Projekt- und Diplomarbeiten als Darstellungsmedium angewandt. Eine besondere Herausforderung stellen dabei die 3D-Visualisierungen von historischen Gebäuden dar. Mit den beiden nachfolgenden Beispielen soll der Einsatz und die curricularen Verknüpfung der CA-Technologie mit Studienarbeiten und Projekten zum Thema >Denkmalpflege< aufgezeigt werden. Rekonstruktion und Visualisierung des ehemaligen >Jagdschlosses Platte< bei Wiesbaden. Mit Unterstützung einer Kunsthistorikerin wurde in einer Studienarbeit das im Krieg zerstörte ehemalige Jagdschloß im Computer nachgebildet. Neben der Darstellung des Gebäudeäußeren und des zentralen Innenbereiches wurde eine Animation über die Triangulierung der klassizistischen Geometrie erstellt. Umnutzung historischer Bausubstanz am Beispiel der ehemaligen Klostersanlage >Schiffenberg< bei Gießen. Im Rahmen einer Projektarbeit wurden mehrer Konzepte entwickelt, Entwürfe erstellt und mittels Computeranimationen öffentlich präsentiert. In Kooperation mit dem Studiengang Fernsehtechnik (FH-Wiesbaden) wurde von zwei Studenten eine Videodokumentation über den gesamten Projektverlauf erstellt. Neben dem Aufzeigen der Arbeitsprozesse und dem Vorstellen des Lehrkonzeptes für die curriculare Einbindung der CA-Technologie werden aktuelle Studienergebnisse anhand von Videoprojektionen vorgestellt.
KW  - Architektur
KW  - Visualisierung
KW  - Dreidimensionales Modell
KW  - Computergraphik
Y1  - 1997
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-5235
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Sellerhoff, F.
A1  - Milbradt, Peter
A1  - Lippert, C.
T1  - Ein dimensionsunabhängiges topologisches Modell auf der Basis von Simplexen
N2  - Die geometrische Modellierung hat in den Ingenieurwissenschaften eine große Bedeutung erlangt. Die Visualisierung von zwei- oder dreidimensionalen Problemstellungen ist aus heutigen Anwendungen nicht mehr wegzudenken. Zunehmend rücken Aufgabenstellungen aus dem Bereich der geometrischen Modellierung in den Vordergrund, die über die etablierten Dimensionen 1-3 hinausgehen und die nicht mehr rein geometrischer Natur sind. Hierzu zählen Aufgabenstellungen aus den Bereichen numerische Simulation, Parameteridentifikation und Strukturanalyse. Auf diese nicht-geometrischen Aufgabenstellungen sollen geometrische Verfahren, wie z.B. Triangulation, konvexe Hülle, geometrischer Schnitt und Interpolation angewendet werden. Hierzu werden diese Algorithmen, die alle auf der klassischen Geometrie des euklidischen Raumes beruhen, auf ihre Übertragbarkeit hin analysiert und überarbeitet. Am Beispiel einer Parameteridentifikation wird eine systematische Vorgehensweise vorgestellt, die es ermöglicht, trotz weniger Versuchsrechnungen den Bereich der in Frage kommenden Parameter umfassend zu beschreiben. Dies ermöglicht ein besseres Verständnis der Zusammenhänge der Parameter untereinander. Häufig existieren mehr als eine Parameterkombination, so daß diese eine Isolinie formen, die ihrerseits unendlich viele Lösungen des gestellten Problemes im Untersuchungsgebiet beschreibt.
KW  - Parameteridentifikation
KW  - Strukturanalyse
KW  - Visualisierung
KW  - Mehrdimensionalität
Y1  - 1997
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-4616
ER  -