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Research unit
FEDRO RBT
Project number
BGT_20_07B_01
Project title
Improved concrete performance during fire exposure

Texts for this project

 GermanFrenchItalianEnglish
Key words
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Short description
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Project aims
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Inserted texts


CategoryText
Key words
(German)
"Brandwiderstand von Beton"; " Erklärbare künstliche Inteligenz"; "Abplatzrisiko"; "Abplatzmodellierung"; "Abplatzprüfung"
Key words
(English)
"fire resistance of concrete"; "Explainable Artificial Inteligence"; "spalling risk"; "modelling"; "spalling test"
Short description
(German)
In diesem Forschungsprojekt wird der Brandwiderstand von Beton im Allgemeinen sowie von typischen CH-Tunnelkonstruktionen und Betonen mit verschiedenen Methoden analytisch, nummerisch und experimentell untersucht. Im ersten Schritt wird eine Datenbank erstellt, die vorliegende Untersuchungen zum Abplatzwiderstand von Beton  zusammenstellt und die zukünftig erweitert werden kann. Die Datenbank wird mithilfe von explainable AI (XAI) ausgewertet, um die am Aptlatzen dominanten Parameter der Betonzusammensetzung und der am Aplatzmechanismus beteiligten Parameter zu identifizieren. Anschliessend werden die Tragwerksdetails typischer CH-Tunnelkonstruktionen analysiert und die am Versagen nach einem Brandfall besonders sensitiven identifiziert. Die normativ gegebenen Bemessungsregeln werden für den Tunnelbrandfall beurteilt. Parallel werden für ausgesuchte Betone in Screening Tests das Abplatzrisiko identifiziert und in Grossbrandversuchen verifiziert. Abschliessend werden in Abhängigkeit der Sensitivität der Konstruktionsdetails Vorschläge für Materialzusammenseztungen gegeben, um das Risisko für explosives Abplatzen mit anschliessendem Versagen zu minimieren.
Short description
(English)
The aim of this research project is to analyse common CH-tunnelstructures nummerically and experimentally with respect to their failure risk under fire exposure. In a first step a database is developed that comprises the state of the art of spalling tests and spalling test results. This data base will be evaluated by explainable AI (XAI) in order to determine the dominant parameter of concrete composition and the dominant mechanisms responsible for explosive spalling. Following common CH-tunnel construction detailes will be analysed in order to determine their sensitivity to failur during fire exposure. In parallel screening tests will be executed at carefully chosen concrete mixes to rank their sensitivity to explosive spalling. These screening test results will be verified by large scale fire tests. Finally in dependency of the sensitivity of the construction details to failure proposals for material composition will be given to minimize failure risk.
Project aims
(German)
(a) Vergleich der tabellierten Bemessungswerte mit den Ergebnissen der Bemessung für den Tunnelbrandfall; (b) Differenzierung der typischen CH-Tunnelkonstruktionen nach ihrem Schadensrisiko im Brandfall; (c) Datenbank zu Untersuchungen und Untersuchungsergebnissen zum Widerstand des Betons gegenüber explosivem Abplatzen; (d) Vorschlag für einen Screening test; (e) Gewichtung einzelner Massnahmen bzw. Parameter auf das Abplatzrisiko; (f) Korrelationen zwischen einzelnen Massnahmen bzw. Parametern; (g) Angabe von Materialanforderungen nach Sensitivität der Konstruktion gegenüber explosivem Abplatzen
Project aims
(English)
(a) Comparison of tabulated design values with the results of the structural design for the case tunnel fire; (b) common CH-tunnel structures are differentiated regarding their failure risk in the case of fire; (c) development of an (open access) data base containing conditions and results from tests performed to assess the fire spalling resistance of concrete and reinforced structural elements; (d) give proposals for a screening test (e) Senistivity and dominance of each parameter on spalling risk; (f) Identification of parameter corelations; (g) Proposals for requirements regarding material composition in dependency of failure sensitivity of tunnel specific structural elements