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Organisationseinheit der BAM
Ziel des vorliegenden Beitrages ist es, einen Überblick über die aktuellen Entwicklungen im Bereich der Bewertung und der Quantifizierung der Robustheit von Bauwerken zu geben. In diesem Sinne ist eine Zusammenstellung von Ansätzen und Ergebnissen aktueller Veröffentlichungen enthalten. Ein umfassender entscheidungstheoretischer Ansatz für die Berechnung und das Management der Robustheit wird vorgestellt. Dieser beinhaltet die Definition der Robustheit als eine Qualität eines Systems, welches das Bauwerk beinhaltet, d. h. eine Qualität, die auf der Grundlage einer Risikoanalyse bewertet werden kann. Um eine umfassende Risikoanalyse zu ermöglichen, wird ein szenarienbasierter Modellansatz eingeführt, welcher zwei Arten von Konsequenzen im System unterscheidet: direkte Konsequenzen (in Verbindung mit Schäden einzelner Komponenten des Systems) und indirekte Konsequenzen (in Verbindung mit einem Versagen des Systems). Die Definition des Systems spielt deshalb für die Risikoanalyse eine wichtige Rolle, und es wird diskutiert, wie die Robustheit für verschiedene Definitionen zu unterschiedlichen Ergebnissen und Erkenntnissen im Sinne des Managements der Integrität des Bauwerks im gesamten Lebenszyklus unter Berücksichtigung seiner Funktionalität führt. Weiterhin werden wichtige Aspekte der Standardisierung der Robustheitsanalyse, wie auch Anforderungen an die Robustheit, diskutiert und Vorschläge zum Umgang mit diesen Aspekten unterbreitet. Auf der Grundlage der vorgestellten Ansätze zur Berechnung der Robustheit eines Bauwerks wird beschrieben, wie Entscheidungen in Bezug auf den Entwurf, die Zustandsbewertung, auf Inspektionen und Wartung sowie in Bezug auf die Überwachung von Bauwerken, in Hinblick auf das Management der Risiken in allen Phasen des Lebenszyklus, optimiert werden können.
Developing halogen‐free flame retardants with reasonably high efficiency, which thus function at limited loadings in polypropylene‐based wood/plastic composites (WPC), is still a challenge. Cost‐effective flame‐retarded WPC have been identified as a way to open the door to an interesting, broader spectrum of application in the building and transportation sectors. This work imparts a systematic comprehensive understanding and assessment of different basic routes to halogen‐free flame‐retarded WPC, taking into account economic and environmental considerations. Cheap, halogen‐free single‐component flame retardants and their multicomponent systems are investigated at reasonable filling grades of 20 wt%. The basic routes of promising synergistic multicomponent systems are discussed, and their potential and Limits assessed. Optimizing the consistency of fire residue; closing the surface of inorganic‐organic residual layers; the thermal stabilization and design of the residue, eg, synergistic combination of ammonium polyphosphate and expandable graphite; and the combination of different flame‐retardant mechanisms, eg, intumescence and flame inhibition, are proposed as promising routes to boost the flame‐retardant efficiency.
Distributed acoustic sensing (DAS) over tens of kilometers of fiber optic cables is well-suited for monitoring extended railway infrastructures. As DAS produces large, noisy datasets, it is important to optimize algorithms for precise tracking of train position, speed, and the number of train cars, The purpose of this study is to compare different data analysis strategies and the resulting parameter uncertainties. We present data of an ICE 4 train of the Deutsche Bahn AG, which was recorded with a commercial DAS system. We localize the train signal in the data either along the temporal or spatial direction, and a similar velocity standard deviation of less than 5 km/h for a train moving at 160 km/h is found for both analysis methods, The data can be further enhanced by peak finding as well as faster and more flexible neural network algorithms. Then, individual noise peaks due to bogie clusters become visible and individual train cars can be counted. From the time between bogie signals, the velocity can also be determined with a lower standard deviation of 0.8 km/h, The analysis methods presented here will help to establish routines for near real-time Train tracking and train integrity analysis.