TY - CHAP A1 - Brehm, Maik A1 - Most, Thomas T1 - A Four-Node Plane EAS-Element for Stochastic Nonlinear Materials N2 - Iso-parametric finite elements with linear shape functions show in general a too stiff element behavior, called locking. By the investigation of structural parts under bending loading the so-called shear locking appears, because these elements can not reproduce pure bending modes. Many studies dealt with the locking problem and a number of methods to avoid the undesirable effects have been developed. Two well known methods are the >Assumed Natural Strain< (ANS) method and the >Enhanced Assumed Strain< (EAS) method. In this study the EAS method is applied to a four-node plane element with four EAS-parameters. The paper will describe the well-known linear formulation, its extension to nonlinear materials and the modeling of material uncertainties with random fields. For nonlinear material behavior the EAS parameters can not be determined directly. Here the problem is solved by using an internal iteration at the element level, which is much more efficient and stable than the determination via a global iteration. To verify the deterministic element behavior the results of common test examples are presented for linear and nonlinear materials. The modeling of material uncertainties is done by point-discretized random fields. To show the applicability of the element for stochastic finite element calculations Latin Hypercube Sampling was applied to investigate the stochastic hardening behavior of a cantilever beam with nonlinear material. The enhanced linear element can be applied as an alternative to higher-order finite elements where more nodes are necessary. The presented element formulation can be used in a similar manner to improve stochastic linear solid elements. KW - Nichtlineare Mechanik KW - Finite-Elemente-Methode KW - Zufallsvariable Y1 - 2003 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-2825 ER - TY - CHAP A1 - Müller, Karl-Heinz A1 - Broßmann, Marko T1 - Berücksichtigung des zeitlich zufälligen Lastverhaltens und zufälliger Systemeigenschaften bei der adaptiven Grenzlastanalyse T1 - Adaptive Grenzlastanalyse von Stahlbetontragwerken mit stochastischem Strukturverhalten unter zeitlich zufälligen Lasten N2 - Werden bei der Tragwerksauslegung Schnittgrößenumlagerungen infolge Plastizierungen zugelassen, dann ist die Lastintensität durch die Einhaltung von entsprechenden Grenzzustandskriterien, passend zum physikalisch nichtlinearen Tragverhalten, zu begrenzen. Für Tragwerke, die von mehreren unabhängig voneinander, wiederholt und in beliebiger Reihenfolge auftretenden Lasten beansprucht werden, stellt die adaptive Grenzlast (Einspiellast), ausgedrückt durch den adaptiven Grenzlastfaktor, ein geeignetes Grenzzustandskriterium dar. Bedingt durch zufällige Systemeigenschaften und zeitlich zufälliges Lastverhalten stellt der adaptive Grenzlastfaktor eine Zufallsgröße dar. Für die Bestimmung des stochastischen adaptiven Grenzlastfaktors und der Versagenswahrscheinlichkeit gegenüber dem Grenzzustand der Adaption für einen Zeitraum [0,T] werden die mathematische Optimierung (mechanische Problemlösung) und die Monte-Carlo-Simulation (stochastische Problemlösung) herangezogen, wobei eine Überführung von zeitvarianten Lastmodellen in äquivalente zeitinvariante Lastmodelle erforderlich wird. Am Beispiel eines eingespannten Stahlbetonrahmens wird untersucht, wie sich eine unterschiedliche stochastische Modellbildung des Tragwerks und eine unterschiedliche Vorgehensweise bei der Überlagerung von Extremwerten der Belastung auf die Beurteilung der Versagenswahrscheinlichkeit des Tragwerks für verschiedene Lebensdauern auswirken. Im Ergebnis dieser Untersuchungen zeigt sich, dass sich die Versagenswahrscheinlichkeit signifikant erhöht, wenn stochastische Tragwerkseigenschaften in Ansatz gebracht werden. Die größte Bedeutung besitzt dabei die Zufälligkeit der Zugfestigkeit der Bewehrung. Alle anderen Zufallsgrößen beeinflussen die Versagenswahrscheinlichkeit nur in ihrer Gesamtheit, einzeln betrachtet sind sie nahezu bedeutungslos. Es stellt sich weiterhin heraus, dass eine vereinfachte Überlagerung der Last-Extremwerte zu einer deutlichen Überschätzung der Versagenswahrscheinlichkeit führt und somit als konservatives Modell zu bewerten ist. KW - Tragwerk KW - Stahlbeton KW - Tragverhalten KW - Wahrscheinlichkeitsrechnung KW - Belastung KW - Zufallsvariable Y1 - 2003 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-3372 ER - TY - JOUR A1 - Bucher, Christian A1 - Schorling, York T1 - SLang - the Structural Language : Solving Nonlinear and Stochastic Problems in Structural Mechanics N2 - Recent developments in structural mechanics indicate an increasing need of numerical methods to deal with stochasticity. This process started with the modeling of loading uncertainties. More recently, also system uncertainty, such as physical or geometrical imperfections are modeled in probabilistic terms. Clearly, this task requires close connenction of structural modeling with probabilistic modeling. Nonlinear effects are essential for a realistic description of the structural behavior. Since modern structural analysis relies quite heavily on the Finite Element Method, it seems to be quite reasonable to base stochastic structural analysis on this method. Commercially available software packages can cover deterministic structural analysis in a very wide range. However, the applicability of these packages to stochastic problems is rather limited. On the other hand, there is a number of highly specialized programs for probabilistic or reliability problems which can be used only in connection with rather simplistic structural models. In principle, there is the possibility to combine both kinds of software in order to achieve the goal. The major difficulty which then arises in practical computation is to define the most suitable way of transferring data between the programs. In order to circumvent these problems, the software package SLang (Structural Language) has been developed. SLang is a command interpreter which acts on a set of relatively complex commands. Each command takes input from and gives output to simple data structures (data objects), such as vectors and matrices. All commands communicate via these data objects which are stored in memory or on disk. The paper will show applications to structural engineering problems, in particular failure analysis of frames and shell structures with random loads and random imperfections. Both geometrical and physical nonlinearities are taken into account. KW - Baustatik KW - Nichtlineares Phänomen KW - Zufallsvariable KW - Programm Y1 - 1997 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-4957 ER - TY - CHAP A1 - Biehounek, Josef A1 - Grolik, Helmut A1 - Herz, Susanne T1 - Zur Anwendung von Chaos-Entwicklungen in der Tragwerksstatik N2 - Seit mehr als fünfzig Jahren werden zur Untersuchung der Tragwerkssicherheit auch Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung herangezogen. Ungeachtet der inzwischen erreichten Fortschritte und der offensichtlichen Vorzüge, konnte dieses Vorgehen in der Praxis bis jetzt noch nicht ausreichend Fuß fassen. Im Beitrag wird das Problem der Tragwerkssicherheit mit einem neuartigen Verfahren behandelt. Im Unterschied zu den üblichen probabilistischen Methoden geht es nicht von Verteilungsfunktionen aus. Vielmehr werden die maßgebenden Zufallsgrößen in den Mittelpunkt gestellt und direkt in die Rechenvorschrift eingeführt. Als mathematisches Hilfsmittel dienen die WIENERschen Chaos-Polynome. Sie stellen im Raum der Zufallsgrößen mit beschränkter Varianz eine Basis dar, mit der sich eine beliebige Zufallsgröße nach orthogonalen Polynomen GAUSSscher Zufallsgrößen entwickeln läßt. So entsteht ein effektiver Formalismus, der sich eng an die herkömmliche Deformationsmethode anlehnt und als deren probabilistische Verallgemeinerung angesprochen werden darf. Die Methode liefert die Grenzzustandsbedingung als Funktion der auf das Tragwerk wirkenden Zufallsgrößen. Die Versagenswahrscheinlichkeit kann daher durch Monte-Carlo-Simulation bestimmt werden. Die mit der Auswertung des Wahrscheinlichkeitsintegrals der First Order Reliability Method (FORM) verbundenen Schwierigkeiten werden vermieden. An einem Beispieltragwerk wird dargestellt, wie sich Veränderungen gewisser Konstruktionsparameter auf die Versagenswahrscheinlichkeit auswirken. KW - Baustatik KW - Sicherheit KW - Zufallsvariable KW - Chaostheorie Y1 - 2003 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-2784 ER -