Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, Konzepte und Werkzeuge zur Quantifizierung des Risikos von Systemen des Bauingenieurwesens (Versagenswahrscheinlichkeiten und die damit verbundenen Konsequenzen) zu beschreiben. Die Studierende können Versagenswahrscheinlichkeiten berechnen, z.B. wie wahrscheinlich es ist, dass ein Bauwerk zufolge Erdbeben versagt oder durch ein Hochwasser überschwemmt wird, und die durch das Versagen verursachten Kosten.
Inhalt der Lehrveranstaltung
04.10.2023 Einführung zur LVA (Pech & Schranz)18.10.2023 1. Übungstest Matlab (Pech & Schranz)25.10.2023 Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Lun)08.11.2023 Statistische Schätzverfahren (Lun)22.11.2023 Bivariate Zufallsvariablen (Lun)29.11.2023 2. Übungstest (Lun)06.12.2023 Risiko und Ermittlung des Schadenspotentials (Lun)13.12.2023 Risikomodellierung von Bauprojekten (Lulei)20.12.2023 Zuverlässligkeitsanalyse und probabilistische Bemessung (Heuer) 10.01.2024 Risiko und Gesellschaft (Blöschl)17.01.2024 3. Übungstest24.01.2024 Prüfung
Vorträge, Übungsbeispiele
Ein eigener Laptop ist in allen Vorlesungseinheiten mitzubringen, auf dem Matlab installiert ist.
Es ist essentiell, von Anfang an mit dem eigenen Laptop mitzuarbeiten, um die Übungsaufgaben lösen zu können.
Die Note der Lehrveranstaltung setzt sich aus einem Übungsteil und einem Prüfungsteil zusammen.
(1) Übungstest (3 Übungstest, die besten 2 werden gewertet)
(2) Multiple-Choice-Prüfung
Die Gesamtnote der Lehrveranstaltung setzt sich aus den Punkten der Übungsbeispiele und den Punkten der Multiple-Choice-(Abschluss-)Prüfung zusammen, wobei beide Teile positiv sein müssen, um eine positive Gesamtnote zu erreichen.
Die Tests des Übungsteils werden zu den im TISS bekanntgegebenen Terminen im Lehrraum des EDV-Labors Bau- und Umweltingenieurwesen stattfinden (erster Test: 18.10.2023).
C. Bucher: Computational analysis of randomness in structural mechanics, Taylor&Francis, London, 2009.
R. Viertl: Einführung in die Stochastik, Springer, Wien-New York, 3. Aufl. 2003.
Vorkenntniss in Matlab/Octave-Programmierung empfohlen