P_2.2.1 stoch_mod
Beschreibung der mechanischen Kenngrößen von Holz sowie deren Interaktionen unter Anwendung statistischer Verfahren (stochastische Modellbildung)
Holz ist ein orthotrop beschreibbares, hinsichtlich seiner physikalischen Kenngrößen stark streuendes, organisches, und auf die Wachstumsbedingungen hin optimiertes Material. Das aktuelle Sicherheitskonzept für tragende Strukturen aus Holz (EC5) basiert seitens des Materials auf der 5 % Quantile welche insbesondere bei stark streuenden Materialkenngrößen und einer Unzahl an Einflussgrößen statistisch äußerst sensibel bestimmbar ist. Die Festlegung von Festigkeitskenngrößen bedingt somit die Abschätzung auf Basis von Beziehungen zu messbaren Kenngrößen. Zudem bedingt die Festlegung von Tragmodellen stabförmiger oder flächenhafter Strukturen (wie BSH, KVH, BSP) die Beschreibbarkeit der mech. Kenngrößen der systembildenden Einzelkomponenten und deren Wirken und Interaktionen in Systemstrukturen. Bis dato in der Literatur beschriebene Modellbetrachtungen konzentrierten sich auf die mech. Beschreibung des Holzes als Material frei von Wuchsmerkmalen (Micro- oder Makro I Bereich), auf eine Beschreibung von ausgewählten Belastungssituationen über die Methode der finiten Elemente (FEM) oder auf die Gegenüberstellung versuchstechnisch ermittelter Ergebnisse unterschiedlicher Skalenbetrachtungen. Nur wenige Publikationen wählen den Ansatz über die Beschreibung von Strukturen unter Einbeziehung der dem Material inhärenten Stochastik (SFEM im Folgeprojekt 2.2.3 MMSM).
Ziel dieses Projektes ist die Erfassung statistischer Kenndaten relevanter mech. Kenngrößen, Beschreibung der Interaktionen und Abhängigkeiten unter Anwendung der multivariaten Statistik und weiterer statistischer Verfahren unter Betrachtung unterschiedlicher Skalendimensionen. Es gilt hier das für die jeweilige Kenngröße repräsentative statistische Verteilungsmodell und Parameter, unter Einbeziehung der physikalischen Gegebenheiten, als weitgehende Aussage über die Eigenschaften der Grundgesamtheit zu bestimmen und die Beziehungen zu anderen Kenngrößen zu untersuchen. Hierbei kann auf einen weit reichenden internen und externen Datenpool aus Versuchsergebnissen zurückgegriffen werden, welcher bereichsweise einer gering erweiterten Versuchstechnik, auch in Hinblick auf parallel stattfindende Projekte, bedingt. Aufbauend darauf gilt es, unter Berücksichtigung gegebener Einflüsse aus der Klassierung der Grundgesamtheit, Einflüsse zu studieren und für die Verwendung der gebildeten statistischen Modelle in stochastisch finiten Elementen aufzubereiten.