Seismic Risk Assessment of Structures by Means of Stochastic Simulation Techniques

In dieser Dissertation sind die Punkte, die sich auf seismische Risikobeurteilung beziehen, angesprochen worden. Der erste Teil konzentriert sich auf die Definition der seismischen Gefahr an einem spezifischen Ort. Deren Quantifizierung ist hauptsachlich von der betrachteten Dampfungsbeziehung abhangig. Normalerweise ist ein Wahrscheinlichkeitsgehalt mit dem Dampfungsgesetz verknupft, welcher die anhaftende Unsicherheit quantiviziert. Um einen Zahlenwert abzuschatzen und seine Unsicherheit rationell zu beschreiben, ist eine wahrscheinlichkeitstheoretischer Ansatz vorgeschlagen worden. Die Methode basiert auf dem Bayesian Updating und der Robust Predictive Analyse. Das Bayesian Updating Problem ist durch die Verwendung von zwei verbesserten Markov-Kette-Monte-Carlo-Methoden gelost worden. Schlieslich wurde die Robust Predictive Analyse implementiert, um alle im Abnahmegesetz einbezogen Unsicherheiten zu berucksichtigen. Der zweite Teil der Dissertation beschaftigt sich mit der Einschatzung der Versagenswahrscheinlichkeit von linearen unsicheren Tragwerksmodellen, die erdbebenbeansprucht sind. Um die a posteriori Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen der Parameter des Tragwerkmodells quantitativ zu bestimmen, kam ein Bayesian Updateing Verfahren im Frequenzgebiet mit unbekannten nichtstationaren Eingabedaten zum Einsatz. Die Uberschreitenswahrscheinlichkeit eines Grenzzustandes ist fur einige Schadensszenarien ausgewertet worden. Im dritten Teil der Dissertation, wurde die seismische Gefahr fur zwei nichtlineare Tragwerksmodelle eingeschatzt. Zwei Verfahren wurden verglichen. Das erste ist das IM-basierte Verfahren, das gewohnlich im probabilistischen Rahmen des Performance Based Seismic Design eingesetzt wird. Die zweite Technik hingegen ist die Subset Simulation. Sowohl deterministische als auch probabilistische mechanische Eigenschaften sind in die Modelle implementiert worden. Die Auswirkung struktureller Modellunsicherheiten ist erfolgreich untersucht worden.