Parameter identification as the basis for prognoses in geotechnical engineering

Abstract

Reliable numerical simulations in engineering require mathematical models characterizing material behavior in a realistic manner. In order to capture quantitative aspects, respective material parameters must be specified. In the past decades, reliable material models were developed for the standard-materials most frequently used in civil engineering, i.e. for steel and concrete, and their material parameters were identified. Accordingly, a reliable and economic mode of design of steel and concrete constructions became possible. Numerical simulations in geotechnical engineering, however, are still controversial even though realistic material models describing the behavior of the various types of existing soils were developed. Prognoses of the structural behavior considering a geotechnical construction site did not become sufficiently reliable by using modern numerical simulation-methods such as, e.g., the Finite Element Method. The reason for this circumstance - which is responsible for the rather small acceptance of numerical simulations in geotechnical engineering - is the distinctive scatter of the material properties of soils. In this thesis the role of parameter identification in geotechnical engineering is treated in an integrated manner. Its important role as a link between theoretical material modeling and structural application of such models is pointed out. Methodical aspects are covered by proposing a new parameter-identification method resting on soft computing such as artificial neural networks and genetic algorithms. The new algorithm permits fast, reliable, and simultaneous identification of several parameters. Therefore, it is well suited for parameter identification problems in geotechnical engineering. Conceptual aspects of parameter identification in geotechnical engineering are also addressed. As an example, the loading of a gravel-buried steel pipe subjected to rockfall is considered. Identification of the material parameters of gravel is based on the evaluation of designed and performed experiments as well as on test data taken from the open literature. Verification of the developed structural model rests on a real-scale rockfall experiment onto a gravel-buried steel pipe. It is shown that identification of material parameters and verification of a structural model must be separated strictly in order to prove whether or not a numerical simulation tool is capable to provide reliable prognoses in geotechnical engineering.

Zuverlässige numerische Simulationen im Ingenieurwesen setzen mathematische Modelle zur wirklichkeitsnahen Beschreibung des Verhaltens der eingesetzten Materialien voraus. Sie beinhalten Materialparameter, die zur quantitativen Festlegung des Materialverhaltens gewählt werden müssen. Für die gängigsten Werkstoffe des Bauingenieurwesens, d.h. für Stahl und Beton, wurden in den vergangenen Jahrzehnten ausgereifte Materialmodelle entwickelt sowie die darin aufscheinenden Materialparameter bestimmt. Sie erlauben eine zuverlässige und wirtschaftliche Dimensionierung von Stahl- und Betonkonstruktionen. Numerische Simulationen im Grundbau sind hingegen weiterhin umstritten, obwohl in den vergangenen Jahren durchaus wirklichkeitsnahe Materialmodelle zur Beschreibung der unterschiedlichsten Arten von Böden entwickelt wurden. Prognosen des Strukturverhaltens bei grundbaulichen Baumaßnahmen konnten allerdings selbst durch den Einsatz moderner numerischer Methoden, wie z.B. der Finiten Elemente Methode, nicht ausreichend zuverlässig gemacht werden. Hauptursache dafür - und somit Grundlage für die vergleichsweise geringe Akzeptanz numerischer Simulationen im Grundbau - ist die Streuung der Materialeigenschaften von Böden. In der vorliegenden Arbeit wird die Rolle der Parameteridentifikation im Grundbau umfassend behandelt. Aufgezeigt wird ihre Rolle als Bindeglied zwischen theoretischer Entwicklung von Materialmodellen und deren Anwendung in der Strukturanalyse. Methodischen Aspekten wird mit der Entwicklung eines neuen Parameteridentifikationsalgorithmus Rechnung getragen. Dabei kommen Verfahren des soft computing wie z.B. künstliche neuronale Netze und genetische Algorithmen zum Einsatz. Die neue Methode erlaubt eine rasche und zuverlässige sowie simultane Identifikation mehrerer Parameter. Sie wird somit den speziellen Anforderungen von Identifikationsproblemen im Grundbau gerecht. Konzeptionelle Aspekte der Parameteridentifikation im Grundbau werden im Rahmen der Auseinandersetzung mit einer praktischen Problemstellung behandelt. Es wird die Belastung einer mit Schotter eingeschütteten Stahlrohrleitung durch Felssturz untersucht. Die Identifikation der Materialparameter von Schotter wird durch Auswertung von eigens entwickelten und durchgeführten Experimenten sowie durch Analyse von Versuchsdaten aus der einschlägigen Fachliteratur vorgenommen. Die Verifikation eines entwickelten Strukturmodells erfolgt anhand der Ergebnisse eines großmaßstäblichen Felssturzexperiments auf eine eingeschüttete Rohrleitung. Es wird gezeigt, dass Identifikation von Materialparametern und Verifikation eines Strukturmodells strikt zu trennen sind, wenn ein numerisches Werkzeug entwickelt werden soll, dass zuverlässige Prognosen im Grundbau ermöglicht.