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Bridge vibration due to traffic loading has been a subject of extensive research in the last decades. The focus of such research has been to develop solution algorithms and investigate responses or behaviors of interest. However, proving the quality and reliability of the model output in structural engineering has become a topic of increasing importance. Therefore, this study is an attempt to extend concepts of uncertainty and sensitivity analyses to assess the dynamic response of a coupled model in bridge engineering considering time-dependent vehicular loading. A setting for the sensitivity analysis is proposed, which enables performing the sensitivity analysis considering random stochastic processes. The classical and proposed sensitivity settings are used to identify the relevant input parameters and models that have the most influence on the variance of the dynamic response. The sensitivity analysis exercises the model itself and extracts results without the need for measurements or reference solutions; however, it does not offer a means of ranking the coupled models studied. Therefore, concepts of total uncertainty are employed to rank the coupled models studied according to their fitness in describing the dynamic problem.
The proposed procedures are applied in two examples to assess the output of coupled subsystems and coupled partial models in bridge engineering considering the passage of a heavy vehicle at various speeds.
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.