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Organisationseinheit der BAM
Zerstörungsfreie Prüfverfahren (ZfPBau-Verfahren) sind auch im Bauwesen stets an praxisrelevante Prüfaufgaben gekoppelt. Die Ermittlung beispielsweise eines Ist-Zustandes im Vorfeld einer Betoninstandsetzung oder die Ermittlung von Schadensursache und Schadensumfang als Folge wiederkehrender Untersuchungen von Brücken nach DIN 1076 sind etablierte Anwendungsgebiete der ZfPBau. Mit der Einführung der Nachrechnungsrichtlinie für Straßenbrücken im Jahr 2011 hat die Nachfrage nach ZfPBau-Dienstleistungen einerseits stark zugenommen, andererseits eröffnet sie Möglichkeiten, in statischen Nachweisen die tatsächlichen Eigenschaften bestehender Konstruktionen rechnerisch anzusetzen. Dazu aber müssen Messergebnisse statistisch bewertet werden können. Dies geschieht durch eine einheitliche Ermittlung der Messunsicherheit, mit der die Voraussetzungen geschaffen werden, um Messergebnisse von ZfPBau-Verfahren in statischen Berechnungen verwenden zu können. Im folgenden Beitrag wird gezeigt, wie Messgrößen der ZfPBau als (stochastische) Basisvariablen in probabilistische Nachweise zur Berechnung der Zuverlässigkeit einfließen können, indem Grenzzustandsgleichungen modifiziert werden. Mit dieser Vorgehensweise sind weitere Schlussfolgerungen aus den Ergebnissen möglich.
Measuring means knowing. The structural engineer’s Knowledge about structures is vitally important for the assessment of their structural safety. This contribution shows, how non-destructive testing methods can be used to collect valuable Information about existing structures. This value is expressed in this paper by the usability in probabilistic assessments and thus by the reliability of the information. The development of non-destructive testing methods in civil-engineering allows the realistic measurement and visualization of inner constructions of concrete components with a minimum of destructive interventions.
The evaluation of the quality of measurement data is of fundamental importance for quantitative measurements in order to ensure the objectivity of testing and evaluation and to assess the reliability of the knowledge acquired. Both systematic and random deviations must be identified, quantified and taken into account to obtain statistically sound data. The Focus of this contribution is on the methodical path, how displayed measurement data can be processed into reliable knowledge.
It is not about developing assessment methods but about providing
necessary knowledge to increase their operational usability.