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Gegenstand dieser Studie ist die Erstellung eines abstrakten Modells, das auf intelligenten Methoden zur automatischen Schadensbewertung von Gebäuden nach einem Erdbeben basiert. Um ein solches Modell zu entwickeln, ist ein umfangreicher Satz seismischer Daten erforderlich. Leider ist die Verfügbarkeit natürlicher Aufzeichnungen oft begrenzt, entweder weil es in der Nähe keine seismischen Stationen gibt oder weil die Region geringe seismische Schwankungen aufweist. Aus den seismischen Daten werden seismische Intensitätsparameter extrahiert, die wirklich repräsentativ für die zu erwartenden Strukturschäden sind. Strukturelle Schadensindizes werden verwendet, um das Schadenspotenzial zu quantifizieren. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, geeignete Parameter zu ermitteln, um Informationen über strukturelle Schäden genau zu übermitteln. In dieser Studie werden Methoden vorgestellt, die die oben genannten Einschränkungen umgehen: 1) vier Techniken zur Erzeugung seismischer Akzelerogramme zur Anreicherung des seismischen Datensatzes, 2) eine Methode zur Extraktion von seismischen Intensitätsparametern, die in engem Zusammenhang mit dem Schadenspotenzial stehen, und 3) vier intelligente Modelle zur automatischen Bewertung von Bauschäden. Die Methoden werden an einem Stahlbetonrahmenbau (RC) getestet.
About the author
Dr. E. Vrochidou erhielt 2004, 2007 bzw. 2016 das Diplom, den Master of Science und den Doktortitel der Demokrit-Universität Thrakien (DUTH) in Xanthi, Griechenland. Derzeit arbeitet sie im Labor für Elektronik, Abteilung für Elektro- und Computertechnik, DUTH.
