A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
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Anwendung von Monte-Carlo-Simulationen
Zusammenfassung Die Voraussetzungen und Grundlagen für die praxisnahe Anwendung sowie der zielgerichtete und nutzbringende Einsatz von Monte-Carlo-Simulationen stehen im Zentrum dieses Kapitels. Es wird klar herausgearbeitet, dass die Anwendung nur dann einen Mehrwert bringt, wenn ‚realitätsnahe‘ Verteilungsfunktionen mit projektspezifisch relevanten Eingangswerten für die unsicheren Inputparameter eingesetzt werden. Steht eine kontextbezogene Datenbasis aus der Praxis (Empirie) zur Verfügung, ist mittels Datenfitting eine direkte Überführung in eine Verteilungsfunktion möglich und die Ergebnisse zukünftiger Simulationen weisen ein höheres Aussageniveau auf. Aus der Baupraxis explizit abgeleitete Verteilungsfunktionen für Aufwandswerte sowie für Mengenabweichungen werden angeführt und kommentiert. In gleicher Weise erfolgt eine Darstellung und Erläuterung von Korrelationskoeffizienten für die Eingangsparameter zur Berechnung des Gesamt-Aufwandswerts für Stahlbetonarbeiten. Neben der richtigen Modellierung und realitätsnahen Auswahl der Verteilungsfunktionen sowie deren Eingangswerten wird auf die so wichtige Interpretation der Simulationsergebnisse eingegangen. Abschließend wird hervorgehoben, dass die aus einem Histogramm gewählte Bezugsbasis (Wert) in weiterer Folge das damit eingegangene Chancen-Risikoverhältnis repräsentiert.
Anwendung von Monte-Carlo-Simulationen
Zusammenfassung Die Voraussetzungen und Grundlagen für die praxisnahe Anwendung sowie der zielgerichtete und nutzbringende Einsatz von Monte-Carlo-Simulationen stehen im Zentrum dieses Kapitels. Es wird klar herausgearbeitet, dass die Anwendung nur dann einen Mehrwert bringt, wenn ‚realitätsnahe‘ Verteilungsfunktionen mit projektspezifisch relevanten Eingangswerten für die unsicheren Inputparameter eingesetzt werden. Steht eine kontextbezogene Datenbasis aus der Praxis (Empirie) zur Verfügung, ist mittels Datenfitting eine direkte Überführung in eine Verteilungsfunktion möglich und die Ergebnisse zukünftiger Simulationen weisen ein höheres Aussageniveau auf. Aus der Baupraxis explizit abgeleitete Verteilungsfunktionen für Aufwandswerte sowie für Mengenabweichungen werden angeführt und kommentiert. In gleicher Weise erfolgt eine Darstellung und Erläuterung von Korrelationskoeffizienten für die Eingangsparameter zur Berechnung des Gesamt-Aufwandswerts für Stahlbetonarbeiten. Neben der richtigen Modellierung und realitätsnahen Auswahl der Verteilungsfunktionen sowie deren Eingangswerten wird auf die so wichtige Interpretation der Simulationsergebnisse eingegangen. Abschließend wird hervorgehoben, dass die aus einem Histogramm gewählte Bezugsbasis (Wert) in weiterer Folge das damit eingegangene Chancen-Risikoverhältnis repräsentiert.
Anwendung von Monte-Carlo-Simulationen
Hofstadler, Christian (author) / Kummer, Markus (author)
2017-01-01
66 pages
Article/Chapter (Book)
Electronic Resource
German
Betrachtungen zur Stabilitat ruhender Suspensionen mit Monte-Carlo Simulationen
| British Library Conference Proceedings | 2007