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, 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 berechnen.

Sie sind in der Lage eine kostengünstige und sichere Planung abhängig von diesem Risiko durchzuführen.

Die Note der Lehrveranstaltung setzt sich aus einem Übungsteil und einem Prüfungsteil zusammen, nähere Infos hierzu finden Sie im pdf des Prüfungsmodus im TISS.

Aufgrund der gegebenen Situation wird dieses Semester keine Präsenzlehre stattfinden. Die Unterlagen zur Vorlesung werden jede Woche im TISS hochgeladen. Die Unterlagen bestehen aus pdf-Files der Präsentationsfolien, in denen Audiodateien eingebettet sind, die die Folien erklären.

Als einzige Ausnahme wird voraussichtlich eine Einführungsveranstaltung zum Programmieren in Matlab mit Präsenzlehre an zwei Terminen angeboten. Diese finden statt, sofern dies im Rahmen der Covid-Maßnahmen möglich ist. Um einen dieser Termine wahrzunehmen, melden Sie sich bitte im TISS zum betreffenden Termin an. Sollten Sie nicht in der Lage sein einen dieser Termine wahrzunehmen ist das kein Problem, Ihre Absenz fließt nicht in die Benotung ein. Die Unterlagen zur Einführung in Matlab werden im TISS hochgeladen.

Die Tests des Übungsteils werden zu den im TISS bekanntgegebenen Terminen über TUWEL stattfinden. Hierzu müssen Sie sich an den vorgegebenen Terminen und zu der vorgegebenen Zeit in TUWEL einloggen. Sie müssen hierbei mit Hilfe von Matlab Rechenaufgaben lösen und die Ergebnisse anschließend in TUWEL eintragen. Nähere Informationen zu den Übungen finden Sie im pdf des Prüfungsmodus im TISS.

Inhalt der Lehrveranstaltung

7.10.2020 Einführung in Matlab Programmierung (Lun)

14.10.2020 Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Bucher)

Mengenlehre, Zufallsvariablen, Verteilungsfunktionen

21.10.2020 Statistische Schätzverfahren (Bucher)

beschreibende Statistik univariat, Datenanalyse, Schätzer, Vertrauensbereich

28.10.2020 Bivariate Zufallsvariablen (Lun)

Analyse und Schätzung, Korrelation, Regression, Fehlerfortpflanzung

4.11.2020 Extremwertanalyse (Breinl)

Grundgesamtheit und Extreme; Beispiele: Hochwasser, Wind, Erdbeben ..

11.11.2020 Bayessche Statistik (Lun)

Bayes’scher Satz, Bayes’sche Schätzung der Modellparameter, Bayes’sche Hochwasseranalyse mit zeitlicher und räumlicher Informationserweiterung

18.11.2020 Zeitreihen (Lun)

Zeitreihen und stochastische Prozesse, Autokorrelation, ARMA-Prozesse, Poissonprozesse

25.11.2020 Risiko und Ermittlung des Schadenspotentials (Breinl)

Risiko, Kosten-Nutzen-Analyse (Cost-Benefit-Analysis), Berücksichtigung der Zinssätze

2.12.2020 Simulation u. probabilistische Bemessung – Zuverlässigkeit (Bucher)

Generieren v. Zufallsvariablen 1D, 2D, Transformation, Monte Carlo Simulation, Zuverlässigkeitsmaßzahlen, Versagensarten

9.12.2020 Risiko im konstruktiven Ingenieurbau (Bucher)

Wind, Erdbeben, statische und dynamische Belastungen aus Verkehr, Teil- und Gesamtversagen von Tragsystemen, Werkstoffermüdung und Korrosion

16.12.2020 Risiko und Gesellschaft (Blöschl)

Risikokonzepte, Risikowahrnehmung, Abwägungsprozess von Risiko und Kosten, Akzeptanz, politische Prozesse, Legacy risks

13.1.2021 Übung 

Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistische Schätzverfahren, Simulation u. probabilistische Bemessung – Zuverlässigkeit, Risiko im konstruktiven Ingenieurbau, Bivariate Zufallsvariablen

20.1.2021 Übung 

Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistische Schätzverfahren, Simulation, Bivariate Zufallsvariablen, Extremwertanalyse, Risiko und Ermittlung des Schadenspotentials 

27.1.2021 Übung 

Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistische Schätzverfahren, Simulation, Bivariate Zufallsvariablen, Bayessche Statistik, Zeitreihen  

3.2.2021 Prüfung

Vorträge, Übungsbeispiele

Ein eigener Laptop ist in allen Vorlesungseinheiten mitzubringen, auf dem Mathlab oder Octave installiert ist.

Es ist essentiell, von Anfang an mit dem eigenen Laptop mitzuarbeiten, um die Übungsaufgaben lösen zu können.

(1) Übungsbeispiele: Von den Studierenden in den drei Übungsstunden durchgeführt. Abgabe der Ergebnisse und des Rechnungsweges am Ende der Stunde.

(2) Multiple Choice Test: Gesonderter Prüfungstermin

Die Gesamtnote der Lehrveranstaltung setzt sich zu 50% aus der Bewertung der Übungsbeispiele und zu 50% aus der Bewertung des Multiple Choice Tests zusammen, wobei beide Teile positiv sein müssen, um eine positive Gesamtnote zu erreichen.

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 Mathlab/Octave Programmierung empfohlen