7.2 Ingenieurbau
Filtern
Dokumenttyp
- Beitrag zu einem Tagungsband (67) (entfernen)
Sprache
- Englisch (52)
- Deutsch (14)
- Mehrsprachig (1)
Referierte Publikation
- nein (67) (entfernen)
Schlagworte
- Ground vibration (5)
- Structural health monitoring (5)
- Fatigue (4)
- Structural Health Monitoring (4)
- Building vibration (3)
- Damage localization (3)
- Hammer impact (3)
- Impact (3)
- Layered soil (3)
- Vibration measurements (3)
Organisationseinheit der BAM
- 7 Bauwerkssicherheit (67) (entfernen)
Die Prognose und Minderung von Bahnerschütterungen haben eine lange Tradition in der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung. Im Jahr 2006 wurde eine Prognose-Software fertiggestellt, die viele Forschungs- und Messergebnisse zusammenfasst. Sie umfasst die Teilbereiche Emission (die Anregung durch die Fahrzeug-Fahrweg-Untergrund-Wechselwirkung), die Transmission (die Ausbreitung durch den Boden) und die Immission (die Übertragung vom Freifeld in ein Gebäude). Die Prognose geschieht in allen Teilen mit einfachen Formeln, die veröffentlicht sind und zur Anwendung für Jedermann zur Verfügung stehen. Es werden Beispiele zur Emission und zur Transmission gezeigt. Im Bereich Transmissionsprognose werden zu den Anregungskräften (aus dem Emissionsteil) die Bodenerschütterungen als Schwinggeschwindigkeitsterzspektren berechnet. Das Ergebnis hängt stark von der Bodensteifigkeit, -dämpfung und -schichtung ab. Dies wurde später mit einer Messkampagne in der Schweiz an 10 Messorten bestätigt. Die Berechnung erfolgt näherungsweise für einen geschichteten Boden mit einer frequenzabhängigen Wellengeschwindigkeit (Dispersion) oder einem tiefenabhängigen Wellengeschwindigkeitsprofil. Die Anregungskräfte werden im Prognosebereich Emission mit einem 2-dimensionalen Gleismodell berechnet. 1-dimensionale Modelle liefern meist falsche Ergebnisse und 3-dimensionale Modelle (zum Beispiel mit der kombinierten Finite-Element-Randelement-Methode) sind für eine Erschütterungs¬prognose sicherlich zu aufwändig. Das 2-dimensionale Modell wurde an 3-dimensionale Ergebnisse so angepasst, dass die Ergebnisse für viele Gleise und Böden annähernd zutreffen. Auch Minderungs¬maßnahmen am Gleis können mit diesem Modell sehr gut berechnet werden. Die Prognoseverfahren wurden in den folgenden Jahren weiter verfeinert. Es wurde die quasi-statische Anregung durch die bewegten statischen Zuglasten mit einer Näherungsformel ergänzt, so dass auch das tieffrequente Nahfeld realistisch erfasst werden kann. Mit der Berücksichtigung der Achsfolge (insbesondere zwischen den Achsen im Drehgestell) ergeben sich zwei typische Minima in den Erschütterungsspektren, die oft auch in den Messungen beobachtet werden. Der Amplitudenanteil zwischen diesen beiden Minima ist oft stärker angehoben, so dass hier eine zusätzliche Erschütterungsanregung vermutet wird. Dieser Anteil kann rein empirisch prognostiziert werden, so wie das in den englischen Prognosen (zuletzt für das Highspeed2-Projekt) enthalten ist. Die Begründung dieses Anteils ist allerdings nicht die Achsfolge, sondern die Zerstreuung der statischen Achslastimpulse durch einen unregelmäßigen Gleisuntergrund und Boden. Die messtechnische Ermittlung eines Minderungseffektes ist komplizierter als allgemein angenommen. Es reicht nicht aus, jeweils an einem Messpunkt in der Nähe eines Gleises mit und ohne Minderungsmaßnahme die Erschütterungen zu messen und aus dem Verhältnis der Amplituden (beziehungsweise aus der Differenz der Pegel) „die Einfügedämmung“ zu ermitteln. Es wird an Beispielen gezeigt, wie man hier sinnvoller vorgehen kann. 1. Zunächst ist es wichtig, nicht nur die Einfügedämmung sondern auch die Originalspektren mit und ohne Minderung zu dokumentieren und zu veröffentlichen, damit man kontrollieren kann, ob wesentliche Amplituden und Frequenzbereiche reduziert sind oder ob es sich um eher zufällige Minderungen oder Verstärkungen handelt. (Beispiel Unterschottermatte/Raron, Müller/SBB) 2. Der Messpunkt sollte nicht im Nahbereich des Gleises liegen, da ansonsten eine zu günstige, falsche Einfügedämmung bestimmt wird. (Beispiel Tunnel/ Leipzig/Breitsamter) 3. Um Zufälligkeiten zu vermeiden, sollte man an mehr als einem Punkt messen. (Beispiel Unterschotterplatte/Altheim/Auersch) 4. Man sollte eigentlich immer auch die Bodenkennwerte (Steifigkeit, Dämpfung, Amplituden-abnahme, Übertagungsfunktion) messen. Selbst bei nahegelegene Messquerschnitten kann man Überraschungen erleben. (Beispiel erste ICE-Messungen/bei Würzburg/Auersch) 5. Bei verschiedenen Bodenkennwerten kann man eine Korrektur durchführen. (Beispiel Gleis-tröge/Mistler) Am besten bestimmt man ein äquivalentes Kraftspektrum zu jedem Messort und jedem Messzug (Beispiel Feste Fahrbahn/Gardelegen/Auersch) 6. Prinzipiell gibt es nicht die Einfügedämmung einer Maßnahme. Die Einfügedämmung ist immer boden- und referenzsystemabhängig. Die „beste“ Einfügungsdämmung erhält man mit einem steifen Untergrund (Beispiel Unterschottermatte/Tunnel/München Gasteig/Wettschureck) Das heißt aber nicht, dass die Maßnahme durch einen künstlich versteiften Untergrund besser wird (Beispiel Unterschottermatten/RRT2006/Auersch) Es werden Messbeispiele gezeigt, die alle neben einer hochfrequenten dynamischen Minderung auch eine mittelfrequente quasi-statische Minderung aufweisen. Dabei wird der mittelfrequente Zerstreuanteil der statischen Achslastimpulse durch die breitere Lastverteilung und damit die Impulsdehnung der Achslastimpulse reduziert. Diese Impulsdehnung lässt sich mit dem 2-dimensionalen Gleismodell berechnen. Die Minderungswirkung hängt aber wiederum vom Referenzsystem und dessen unregelmäßiger Steifigkeitsverteilung ab. Je unregelmäßiger der Boden und Gleisuntergrund des Referenzsystems, desto stärker ist die Minderungswirkung.
Almost all building materials in civil engineering have an open porosity and interact with or are affected by the environmental conditions. Structures might suffer from effects such as moisture adsorption, carbonation, corrosion, penetration of salt ions and chemical substances, etc. In the hygroscopic range, these processes are mostly driven by diffusion. Due to the confinement of small pores (< 1 µm), the Knudsen effect reduces the molecular diffusion. This reduction can become more significant in case of temporal changing pore systems because of physisorption of water vapor, carbonation, or chemisorption.
In this study, unstabilised earth blocks and earth masonry are investigated. In a first step, the pore size distribution of the blocks is measured and sorption isotherms are recorded in experiments. Besides the ordinary physisorption, the involved clay minerals undergo swelling or shrinking due to chemisorption. The following two effects must be considered: first, the reduction of the available pore space by the adsorbed water layer. For this, the Hillerborg sorption theory is used, which is a combination of the well-known Brunauer-Emmett-Teller sorption theory and the Kelvin equation. This allows the computation of adsorbed water layers even in curved pore geometries. Second, the variation of the initial pore size distribution due to chemisorption needs to be modelled. Based on these two models, the effective diffusion coefficient can be predicted. For validation, arrays of relative humidity sensors were embedded into a free-standing earth masonry wall. This monitoring was carried out over more than a year to have a broad variety of environmental conditions and was located in Berlin, Germany.
The prediction of the effective diffusion coefficient can also be transferred to other processes and allows the investigation of materials having temporarily changing pore systems. Examples are the carbonation of cementitious materials, alkali silica reaction, calcium leaching of long-lasting structures, etc. This effect becomes most prominent in the meso-pore range and might alter the effective diffusion coefficient by more than 100 %.
Usually, geometric irregularities are considered as the main cause of ground vibrations from trains. A varying stiffness of the track, the track support and the soil can also generate ground vibrations. The regular stiffness variation of the track on and between the sleepers results in a deterministic dynamic axle load. The random stiffness variation of the track support yields also dynamic axle loads which are generated by the acceleration of the unsprung mass (from the varying wheel displacements under the static axle load). The random stiffness variation has a second effect. The pulses from the passage of the static axle loads are superposed regularly to the quasi-static response, but also irregularly to yield a “scattered” part of the axle pulses. The same holds for a random variation of the soil stiffness. All these effects of stiffness variations have been calculated by wavenumber-domain multi-beam track models, a random finite-element soil model and the superposition of axle impulses in a stochastic simulation. The results are confronted with many measurements at different sites. It is concluded that the stiffness variation of the track and the soil generate an important ground vibration component near railway lines.
A simple and fast prediction scheme is presented for train-induced ground and building vibrations. For the emission, finite-element boundary-element or multiple-beam-on-continuous-soil models of the track have been analysed and approximated by faster track-on-Winkler-soil models. The vehicle-track interaction due to irregularities yields the excitation forces. For the transmission of waves in the soil, the wavenumber integral of the compliance of layered soils has been evaluated. The calculation time is reduced for the prediction by using the solution of a homogeneous half-space with a frequency-dependent wave velocity (the dispersion) of the soil. For the immision, many 2 and 3-dimenisonal finite-element building models have been investigated, and a good approximation has been established by a 1-dimensional soil-wall-floor model. In addition, the axle sequence of the train, the quasi-static and the “scattered” response of the soil, and the wave propagation from a tunnel to a pile foundation of a building have been included.
Vibration measurements have many causes and many technical and natural sources. Problems can sometimes be solved by short-term measurements, but in many cases, a long-term measurement is necessary. In long-term measurements of days, weeks, months and even years, it is easy to collect a huge quantity of raw data, but at the end, the post-processing of these data can be exhausting (for example one-year vibration data of a wind energy tower). A software has been developed which con-sists of measuring and evaluation routines where the measuring routines can operate different meas-uring systems and different measuring cards. The main advantage of this software is the fact that the interesting evaluations can be integrated in the measuring process so that the characteristics of the vibration can be extracted without storing all the raw data. Only important time segments are stored, for example train passages. The overall concept of the software and the main evaluation routines will be described in some details. Examples of our measurement experience will illustrate the capabilities of the software. 1) Surveying construction work in nearby sensitive buildings (for example an old wind tunnel), including a stable alarm system and meaningful vibration limits. 2) Prediction of train-induced vibration for a planned building to prevent annoyance and to improve the building design. 3) Modal analysis and long term measurements of several single- or multi-span, concrete or steel bridges 4) Modal and wave analysis of coupled floors in a historical building (“Neues Palais” at Potsdam). 5) Soil properties of various measurement sites (different routines to evaluate the dispersion). Moreover, from many projects, amplitudes, frequencies, and attenuation laws have been collected and analysed for the different sources such as vibratory or impact pile driving and ground compaction, demolition work with different machines, blasting in quarries and in tunnel works, bomb and mine clearing.
The attenuation of wave amplitudes is ruled by the planar, cylindrical or spherical geometry of the wave front (the geometric or power-law attenuation) but also by the damping of the soil (an exponential attenuation). Several low- and high-frequency filter effects are derived for the layering and the damping of the soil, for the moving static and the distributed train loads and for a homogeneous or randomly heterogeneous soil. Measurements of hammer- and train-induced vibrations at five sites have been analysed for these attenuation and filter effects. The measured attenuation with distance can be discribed by generalised power laws and some reasons will be discussed. The theoretical filter effects can well be found in the measurements.
Support structures of wind turbines in German offshore wind farms are regularly inspected. Currently, inspection outcomes are generally not systematically recorded. This prevents their consistent handling and processing, which is a key requirement to enable an efficient structural integrity management. As part of the DiMoWind-Inspect project, a data model and reference designation system for such inspection results is developed to facilitate their identification, localization, quantification, tracing and linking throughout the lifetime of a wind farm and beyond. The inspection results together with structural health monitoring results and information on repairs form the basis for assessing and predicting the structural condition, estimating the remaining lifetime, and planning of future inspections, structural health monitoring, and repairs. As a basis for developing a digital structural integrity management, a generic framework is proposed in this paper, which describes the stakeholders, data, models, processes and workflows of the integrity management of support structures in offshore wind farms and their interrelations. The framework adopts a building information modelling approach to describe the information relevant to the structural integrity management. The central digital space of the framework is a common data environment. An implementation of the framework will enable a digital structural integrity management in which inspection, structural health monitoring, repair, assessment and planning outcomes generated throughout the life cycle of a wind farm can be consistently collected, managed, shared and processed by the relevant shareholders.
Die B1 Brücke am Altstädter Bahnhof in Brandenburg an der Havel wurde im Dezember 2019 aufgrund von während einer turnusmäßigen Inspektion entdeckten Rissen und Hohlstellen entlang der vorgespannten Längsträger gesperrt und im Mai 2021 abgebrochen. In der Zwischenzeit wurde die Brücke detailliert überwacht. Vor dem Abriss wurden zudem umfangreiche Untersuchungen zur Bestandsaufnahme und Schadensanalyse sowie Tests moderner Sensorik vorgenommen. Dabei konnte sowohl die richtige, zuvor nicht sicher bekannte Anzahl von Spanngliedern in den Querträgern sicher ermittelt werden als auch durch moderne Varianten der Schwingungsmessungen und der faseroptischen Sensorik zusätzliche Kenntnisse püber das Bauwerksverhalten ermittelt werden . In dem Beitrag werden die Verfahren mit ihren Möglichkeiten und Grenzen vorgestellt, die Ergebnissee an der Brücke in Brandenburg erläutert und zukünftige Einsatzmöglichkeiten diskutiert.
Structural health monitoring (SHM) intends to improve the management of engineering structures. The number of successful SHM projects – especially SHM research projects – is ever growing, yielding added value and more scientific insight into the management of infrastructure asset. With the advent of the data age, the value of accessible data becomes increasingly evident. In SHM, many new data-centric methods are currently being developed at a high pace. A consequent application of research data management (RDM) concepts in SHM projects enables a systematic management of raw and processed data, and thus facilitates the development and application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) methods to the SHM data. In this contribution, a case study based on an institutional RDM framework is presented. Data and metadata from monitoring the structural health of the Maintalbrücke Gemünden for a period of 16 months are managed with the RDM system BAM Data Store, which makes use of the openBIS data management software. An ML procedure is used to classify the data. Feature engineering, feature training and resulting data are performed and modelled in the RDM system.
The contribution discusses the processing and analysis of data generated on two different ways of investigations for impact damage in reinforced concrete structures. Damage investigations are essential to determine type and characteristics of damage and thus the residual capacity. Damage describing data is generated using two different types of investigation, a non-destructive tomographic as well as numerical examination. Subsequently, data of both sources was merged and analysed. Within the research project “Behaviour of structural components during impact load conditions caused by aircraft fuel tank collision” reinforces concrete plates were damaged by impact loading, see Hering (2020). Afterwards the damaged specimens were investigated tomographically as well as numerically using several methods and models. Aim of the presented research work was to specify an objective comparability of numerical data with experimentally determined damage patterns and based on this, to establish a quantitative damage evaluation.
Falltürme sind Bauwerke, die als Versuchsanlagen sehr speziellen, impulsartigen Belastungen ausgesetzt sind. Am Fallturm auf dem Testgelände Technische Sicherheit (TTS) der BAM wurde bei Routineinspektionen eine Abnahme der strukturellen Integrität in Form von Vorspannungsverlusten in den Bolzen der Stahlverbindungen festgestellt. Um ein Verständnis für die zugrundeliegenden Trag- und Schädigungsmechanismen zu erlangen, wurde ein umfassendes Structural Health Monitoring (SHM) System geplant und am Bauwerk installiert unter Nutzung von digitalen Bauwerksmodellen. Für die Auslegung des Überwachungssystems, insbesondere aber zur Unterstützung der Untersuchung des Schädigungsprozesses, wurden Finite-Elemente-Modelle erstellt. Um sicherzustellen, dass die FE-Modelle das reale Tragwerksverhalten mit ausreichender Genauigkeit abbilden, mussten sie jedoch in Bezug auf die gemessenen Antworten des Tragwerks kalibriert werden. Der vorliegende Beitrag beschreibt experimentelle und numerische Untersuchungen zur Identifizierung des strukturellen Systems des Stahlrohrgitterturms in Vorbereitung einer Überwachungskampagne. Die Auswertung von gemessenen Schwingungen unter ambienter Anregung ermöglichte die Identifizierung der Eigenfrequenzen mehrerer globaler Schwingungsmoden des Fallturms. Zur Modellvalidierung wurde zunächst eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt, um die Parameter mit dem größten Einfluss zu ermitteln. Anschließend wurde ein evolutionärer Algorithmus (EA) zur Optimierung nach dem Prinzip der Minimierung der Differenzen zwischen gemessenen und simulierten charakteristischen Antworten eingesetzt. Das aktualisierte Modell wurde schließlich an der dynamischen Reaktion der Turmstruktur infolge einer realen Falltest-induzierten Stoßbelastung validiert. Die Ergebnisse zeigten eine gute Übereinstimmung zwischen numerischen und experimentellen Ergebnissen.
A digital structural integrity management of offshore structures enables an optimized planning of inspections and repairs with risk-based methods. In a risk-based approach, the inspection and repair strategy that minimizes the expected lifetime costs consisting of the expected inspection, repair and failure costs is determined. In addition to inspections, information on the structural condition can be continuously obtained by monitoring the vibration response of the structural system. Changes in the vibration characteristics quantified in terms of modal properties can be an indication of structural damage. In risk-based inspection and repair planning, the effect of monitoring results is determined via Bayesian updating of the structural condition and reliability. This information should be applied to inform decisions on inspections and may result in a reduced inspection effort. The benefit of continuously monitoring the structural health can be quantified in terms of the value of information, which corresponds to the difference between the expected lifetime costs with and without monitoring. In this work, we demonstrate in a numerical example how an optimized sensor placement for a vibration-based structural health monitoring system can be determined by maximizing the value of information.
Reinforced concrete is a widely used material for power generation structures, where load scenarios like impact loadings need to be considered. In this context mechanical splicing systems for the connection of reinforcement bars are of specific interest and impact resistance for the splicing systems has to be verified. High speed tensile tests need to be performed on splicing systems for reinforcement bars to confirm the capability of the coupler to resist impact loading. Furthermore, the ability of the reinforcement steel to dissipate energy by ductile behaviour with pronounced plastic strains should be confirmed by these tests. During the last decades comprehensive experiences were developed at BAM performing high speed tensile tests on reinforcement bars as well as on several splicing systems. For the lack of available standards defining these tests in detail an appropriate test procedure was developed and continuously optimized during this period at BAM. The test procedure is partially based on testing principles adapted from available standards. The main intention behind this test procedure is to perform high-speed tensile tests with a specific constant strain rate generated at the specimen. Furthermore, main objective was to establish a procedure to guarantee the comparability of test results for different diameter of reinforcement as well as for different types of couplers. Besides the pure execution of the high-speed tensile tests, the test specification also declares how to evaluate the measurements and the test results. Finally, some typical results will be presented in this contribution.
Es wird eine gekoppelte Finite-Element-Randelementmethode zur Berechnung von Pfahlgrün-dungen in inhomogenen (geschichteten) Böden vorgestellt. Sie beruht auf den Greenschen Funktionen (Punktlastlösungen) für inhomogene Böden. Diese Lösungen können auch für die Wellenausbreitung in der Tiefe, zum Beispiel von einem Bahntunnel zu einem eingebetteten Gebäude, dem Kellergeschoss benutzt werden. Die Punktlastlösungen in der Tiefe werden mit der Halbraumlösung an der Bodenoberfläche und mit der Vollraumlösung verglichen und Gesetzmäßigkeiten für geschichtete Böden abgeleitet. Zu den Pfahlgründungen werden die Horizontalnachgiebigkeiten von Pfählen in geschichteten Böden dargestellt. Für den homogenen und den kontinuierlich steifer werdenden Boden werden Potenzgesetze für den Boden- und Pfahleinfluss aufgestellt. Der Vergleich mit dem Winkler-Modell der rein lokalen Bodenreaktion zeigt, dass die Winkler-Bettung in allen Fällen einen zu kleinen Bodeneinfluss ergibt.
Am Beispiel von mehreren Bauvorhaben wird untersucht, mit welchen Unsicherheiten bei der Anwendung von Korrelationen zwischen Sondierergebnissen und Scherwellengeschwindigkeit zur Beschreibung der dynamischen Bodeneigenschaften gerechnet werden muss. Die Auswertung von Korrelationen aus der Literatur zur Abschätzung der Scherwellengeschwindigkeit aus Drucksondierdaten zeigt, dass bei homogenen Sandböden die Verteilung der Scherwellengeschwindigkeit über die Tiefe sehr gut wiedergegeben werden kann. Die Korrelationen haben dabei die Tendenz, den tatsächlichen Wert zu überschätzen. In den vorliegenden Fällen haben sich Überschätzungen zwischen 20 % und 50 % ergeben. Mit zunehmendem Feinkornanteil werden die Unsicherheiten aus den Korrelationen jedoch größer.
In this contribution, we consider two applications in which probabilistic approaches can potentially complement or enhance the design and assessment of offshore wind turbine foundations. First, we illustrate in a numerical example that probabilistic modelling can be helpful in dealing with chang-es in turbine locations during the planning phase of an offshore wind farm. In this case, spatial probabilistic modelling of the ground conditions enables (a) an inference of the soil properties at the modified turbine location from field data collected at different locations across an offshore wind farm site and (b) an optimisation of further site investigations. Second, we discuss the uncer-tainties and risks associated with the installation of large diameter monopiles in soils with hetero-geneities such as strong layers and/or embedded boulders. Subsequently, we present a concept for modelling, understanding, and managing these risks based on a probabilistic model of the subgrade conditions, monopile, and subgrade-pile-interaction.
Gradual or sudden changes in the state of structural systems caused, for example, by deterioration or accidental load events can influence their load-bearing capacity. Structural changes can be inferred from static and/or dynamic response data measured by structural health monitoring systems. However, they may be masked by variations in the structural response due to varying environmental conditions. Particularly, the interaction of nominally load-bearing components with nominally non-load bearing components exhibiting characteristics that vary as a function of the environmental conditions can significantly affect the monitored structural response. Ignoring these effects may hamper an inference of structural changes from the monitoring data. To address this issue, we adopt a probabilistic model-based framework as a basis for developing digital twins of structural systems that enable a prediction of the structural behavior under varying ambient condition. Within this framework, different types of data obtained from real the structural system can be applied to update the digital twin of the structural system using Bayesian methods and thus enhance predictions of the structural behavior. In this contribution, we implement the framework to develop a digital twin of a simply supported steel beam with an asphalt layer. It is formulated such that it can predict the static response of the beam in function of its temperature. In a climate chamber, the beam was subject to varying temperatures and its static response wass monitored. In addition, tests are performed to determine the temperature-dependent properties of the asphalt material. Bayesian system identification is applied to enhance the predictive capabilities of the digital twin based on the observed data.
This article presents a solid cohesion model for the simulation of bonded granular assemblies in the frame of 3D discrete element approaches (DEM). A simple viscoplastic cohesion model for 2D geometries is extended to 3D conditions, while its yield criterion is generalized as a hyper-surface in the space of bond solicitations to include torsional moments. The model is then calibrated using experimental results of uniaxial traction at both the microscopic and macroscopic scales with an artificial granular cohesive soil. The paper finally presents some simulated results on the macromechanical sample traction application and briefly discusses the model's current limitations and promising prospects for subsequent works.
Prediction of building noise and vibration – 3D finite element and 1D wave propagation models
(2021)
Construction work or traffic excite nearby buildings, and the perceptible or audible vibration can be a nuisance for the inhabitants. The transfer of the vibration from the free field to the building has been calculated by the finite element method for many models in consultancy and research work. The analysis for all storeys of certain building points such as walls, columns and floors unveiled some rules, some typical modes, and some wavetype responses. A simplified building-soil model has been created, which includes well these effects of building-soil resonance, wall/column resonance, floor resonances, and the high-frequency reduction. The model consists of one wall for a wall-type apartment building or a column for each specific part (mid, side or corner) of a column-type office building. The building response in the high-frequency (acoustic) region is calculated as mean values over all storeys and over wider frequency bands, by wave-type asymptotes of an infinitely tall building, and by the soil to wall ratio of impedances. The secondary noise is predicted by Transfer values between the building vibration (center of floors, walls at a room corner) and the sound pressure.
Erschütterungen, die durch Eisenbahnverkehr erzeugt werden, breiten sich durch den Erdboden aus und regen benachbarte Gebäude zu Schwingungen an. Es wurde ein Prognoseverfahren für Bahnerschütterungen ent-wickelt, das mit einfachen Modellen schnell Ergebnisse liefert. Dies sind physikalische Modelle, zum Beispiel 1-dimensionale Modelle mit Übertragungsmatrizen für die Fahrzeug-Fahrweg-Boden-Wechselwirkung und für die Gebäude-Boden Wechselwirkung. Damit werden die komplexen Verhältnisse bei der Emission (dem Zusammen¬wirken von Fahrzeug und Fahrweg), bei der Transmission durch den homogenen oder geschichteten Boden und bei der Immission in Gebäuden näherungsweise erfasst. In (Auersch, 2020) wird gezeigt, dass diese einfachen Prognosemodelle die Ergebnisse von detaillierten Modellen wie der Finite-Element-Randelement-Methode für das Gleis, die Wellenzahlintegrale für den Boden und 3-dimensionale Finite-Element-Modelle für das Gebäude gut wiedergeben können. Dies entspricht auch der Absicht, die Prognosemodelle aus den Ergebnissen der Detailmodelle abzuleiten. Die drei Prognoseteile werden getrennt berechnet, aber es werden physikalisch sinn¬volle Schnittstellen verwendet. Für die Emission und Transmission sind es die auf den Untergrund wirkenden Erregerkräfte von Fahrzeug und Fahrweg, für die Transmission und Immission sind es die Freifeldamplituden des Bodens.