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Evaluation of fragility curves for a three-storey-reinforced-concrete mock-up of SMART 2013 project
(2016)
Für die Ermittlung der erforderlichen Einspanntiefe von eingespannten Stahlquerschnitten in Betonkonstruktionen existieren verschiedene Bemessungsmodelle. Diese basieren vorwiegend auf Grundlage nationaler Normen wie z. B. DIN 18800 [1] und DIN 1045 [2], die durch die europäische Normung ersetzt wurden. Aus diesem Grund wird in diesem Aufsatz ein Berechnungsmodell für die erforderliche Einspanntiefe von eingespannten Stahlquerschnitten in Betonkonstruktionen auf Grundlage des Eurocodes vorgestellt. Das Grundgerüst für dieses Berechnungsmodell bildet das Verfahren nach Kindmann und Laumann, welches in [3] behandelt wurde. Gleichzeitig werden neue Formeln zur direkten Ermittlung der Mindesteinspanntiefe vorgestellt. Behandelt werden gewalzte I-Profile für einachsige Biegung um die starke Achse (y-y) mit Drucknormalkraft.
Textile reinforced concrete. Part I: Process model for collaborative research and development
(2003)
Based on an identifying Volterra type integral equation for randomly right censored observations from a lifetime distribution function F, we solve the corresponding estimating equation by an explicit and implicit Euler scheme. While the first approach results in some known estimators, the second one produces new semi-parametric and pre-smoothed Kaplan–Meier estimators which are real distribution functions rather than sub-distribution functions as the former ones are. This property of the new estimators is particular useful if one wants to estimate the expected lifetime restricted to the support of the observation time.
Specifically, we focus on estimation under the semi-parametric random censorship model (SRCM), that is, a random censorship model where the conditional expectation of the censoring indicator given the observation belongs to a parametric family. We show that some estimated linear functionals which are based on the new semi-parametric estimator are strong consistent, asymptotically normal, and efficient under SRCM. In a small simulation study, the performance of the new estimator is illustrated under moderate sample sizes. Finally, we apply the new estimator to a well-known real dataset.