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Lastkollektive für Eisenbahnbrücken aus Messdaten
Rasante Fortschritte bei der Entwicklung von Speichermedien ermöglichen die Erfassung riesiger Datenmengen. Diese liefern bei systematischer Auswertung neue Möglichkeiten zur Bestimmung von Ermüdungslasten für Eisenbahnbrücken. Während bisher die Bildung von Lastkollektiven über vorab definierte Regelzüge und eine darauf basierende Verkehrszusammensetzung die übliche Herangehensweise war, kann die Lastkollektivbildung jetzt deutlich genauer in Kombination mit Einwirkungsdaten über längere Zeiträume, wenn auch rechenintensiver gelöst werden. Dieser Artikel zeigt praktische Ergebnisse dieser neuen Herangehensweise zur Lastkollektivbildung anhand systematischer Berechnungen am Einfeldträger samt kurzen theoretischen Erläuterungen. Die dabei von den Österreichischen Bundesbahnen zur Verfügung gestellten Achslastmessdaten liefern erhebliche Unterschiede zu den normativen Werten. Teil 1 befasst sich ausschließlich mit dem Schadensäquivalenzfaktor λ 1 [16]. In diesem zweiten Teil werden die Schadensäquivalenzfaktoren λ 2 und λ 3 sowie der Grenzwert λ max und ein Modell zur Berücksichtigung von Verkehrsveränderungen erläutert. Load spectra for railway bridges from measurement data – Part 2: Fitting to effective traffic volume and design life by λ 2 and λ 3 , consideration of traffic change and threshold values. The rapid progress in the evolution of memory device leads to an increasing data‐gathering. This offers new opportunities to define fatigue loads for railway bridges by systematic evaluations. So far, the definition of load spectra based on predefined trains and traffic mix was the only approach, but now it can be done much more detailed but even more CPU‐intensive by using influence data over a long period of time. This article shows practical results of this new approach for building load spectra by using systematic calculations on single span girders together with short theoretical explanations. The used influence data provided by the Österreichischen Bundesbahnen result in significant differences comparing to standardized values. Part 1 of this article includes exclusively the damage equivalent factor λ 1 [16]. In this second part the damage equivalent factors λ 2 and λ 3 as well as the treshold value λ max and a model with respect to traffic trends will be explained.
Lastkollektive für Eisenbahnbrücken aus Messdaten
Rasante Fortschritte bei der Entwicklung von Speichermedien ermöglichen die Erfassung riesiger Datenmengen. Diese liefern bei systematischer Auswertung neue Möglichkeiten zur Bestimmung von Ermüdungslasten für Eisenbahnbrücken. Während bisher die Bildung von Lastkollektiven über vorab definierte Regelzüge und eine darauf basierende Verkehrszusammensetzung die übliche Herangehensweise war, kann die Lastkollektivbildung jetzt deutlich genauer in Kombination mit Einwirkungsdaten über längere Zeiträume, wenn auch rechenintensiver gelöst werden. Dieser Artikel zeigt praktische Ergebnisse dieser neuen Herangehensweise zur Lastkollektivbildung anhand systematischer Berechnungen am Einfeldträger samt kurzen theoretischen Erläuterungen. Die dabei von den Österreichischen Bundesbahnen zur Verfügung gestellten Achslastmessdaten liefern erhebliche Unterschiede zu den normativen Werten. Teil 1 befasst sich ausschließlich mit dem Schadensäquivalenzfaktor λ 1 [16]. In diesem zweiten Teil werden die Schadensäquivalenzfaktoren λ 2 und λ 3 sowie der Grenzwert λ max und ein Modell zur Berücksichtigung von Verkehrsveränderungen erläutert. Load spectra for railway bridges from measurement data – Part 2: Fitting to effective traffic volume and design life by λ 2 and λ 3 , consideration of traffic change and threshold values. The rapid progress in the evolution of memory device leads to an increasing data‐gathering. This offers new opportunities to define fatigue loads for railway bridges by systematic evaluations. So far, the definition of load spectra based on predefined trains and traffic mix was the only approach, but now it can be done much more detailed but even more CPU‐intensive by using influence data over a long period of time. This article shows practical results of this new approach for building load spectra by using systematic calculations on single span girders together with short theoretical explanations. The used influence data provided by the Österreichischen Bundesbahnen result in significant differences comparing to standardized values. Part 1 of this article includes exclusively the damage equivalent factor λ 1 [16]. In this second part the damage equivalent factors λ 2 and λ 3 as well as the treshold value λ max and a model with respect to traffic trends will be explained.
Lastkollektive für Eisenbahnbrücken aus Messdaten
Schmid, Johannes (Autor:in) / Lener, Gerhard / Eberle, Robert
Stahlbau ; 86
2017
Aufsatz (Zeitschrift)
Englisch
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