Reliability Assessment of Existing Reinforced Concrete Structures Using Bayesian Updating
Author
Alloufi, Batoul
Term
4. term
Education
Publication year
2026
Submitted on
2026-06-04
Abstract
This thesis examines how the structural safety and load-bearing capacity of existing reinforced concrete structures can be assessed more accurately by using Bayesian updating when new information from investigations and material testing becomes available. The work is motivated by an increased focus on sustainability, where renovation and reuse of the building stock are environmentally and economically attractive alternatives to demolition and new construction, while many existing structures were designed according to outdated standards with uncertain documentation of material strengths and loads. A detailed reliability assessment is carried out for an existing reinforced concrete beam and column. Initial verifications are performed using both the partial safety factor method and reliability-based methods, with the reliability index evaluated by the First Order Reliability Method (FORM). Test results are then used for Bayesian updating of the probabilistic models for selected material parameters. For the beam, tensile tests on the reinforcement are used to update the reinforcement yield strength, and for the column, the concrete compressive strength is updated based on both core test data and CAPO test data. The updated material distributions are subsequently used to recalculate the reliability indices and to check whether the prescribed target reliability levels are met. The thesis also includes a project-specific calibration of partial safety factors based on the updated probabilistic information. The results show that Bayesian updating can significantly influence the reliability assessment: updating the reinforcement yield strength can improve the safety level of the beam, especially when the prior information is consistent with the test data, while for the column the chosen test method has a strong impact on the updated reliability, with core tests providing more reliable input than CAPO tests due to lower model uncertainty. Overall, the thesis concludes that updated reliability is governed not only by test results but also by the selected prior assumptions and the confidence assigned to them; a well-founded prior can support the updating process, whereas an inaccurate or overly conservative prior may reduce the impact of the test data and lead to lower reliability indices. Consequently, the choice and justification of prior information, as well as the selection of appropriate test methods, are essential for a safe and resource-efficient assessment of existing reinforced concrete structures.
Denne afhandling undersøger, hvordan bæreevnen og sikkerheden af eksisterende armerede betonkonstruktioner kan vurderes mere præcist ved hjælp af Bayesiansk opdatering, når nye data fra undersøgelser og materialetests bliver tilgængelige. Baggrunden er et stigende fokus på bæredygtighed, hvor renovering og genbrug af bygningsmasse er et miljø- og økonomisk attraktivt alternativ til nedrivning og nybyggeri, samtidig med at mange konstruktioner er dimensioneret efter ældre normer med usikker dokumentation for materialestyrker og laster. I projektet gennemføres en detaljeret pålidelighedsvurdering af en eksisterende armeret betonbjælke og en armeret betonstøtte. Først udføres verificeringer efter både partialkoefficientmetoden og pålidelighedsbaserede metoder, hvor pålidelighedsindekset bestemmes ved First Order Reliability Method (FORM). Herefter anvendes resultater fra materialeforsøg til Bayesiansk opdatering af de stokastiske modeller for udvalgte materialeparametre. For bjælken benyttes trækforsøg på armeringen til at opdatere flydespændingen, mens betonens trykstyrke i søjlen opdateres ved hjælp af både borekerneforsøg og CAPO-tests. De opdaterede fordelinger for materialestyrkerne anvendes derefter til at genberegne pålidelighedsindekserne og vurdere, om de krævede målsikkerhedsniveauer er opfyldt. Afhandlingen omfatter desuden et projekt-specifikt forslag til kalibrering af partialkoefficienter på baggrund af det opdaterede probabilistiske grundlag. Resultaterne viser, at Bayesiansk opdatering kan ændre pålidelighedsvurderingen markant: Opdatering af armeringens flydespænding kan forbedre sikkerhedsniveauet for bjælken, særligt når den anvendte priorinformation stemmer godt overens med testdata, mens den for søjlen demonstrerer, at valget af testmetode har stor indflydelse på den opdaterede pålidelighed – hvor borekerner giver mere pålidelige input end CAPO-tests på grund af mindre modelusikkerhed. Overordnet konkluderes det, at den opdaterede pålidelighed ikke alene bestemmes af måledata, men også i høj grad af de valgte priorantagelser og den vægt, de tillægges; en velbegrundet prior kan understøtte opdateringsprocessen, mens en upræcis eller unødigt konservativ prior kan dæmpe effekten af testdata og føre til lavere pålidelighedsindekser. Derfor er både valg og dokumentation af priorinformation samt metodevalg til materialetest afgørende for en sikker og ressourceeffektiv vurdering af eksisterende betonkonstruktioner.
[This abstract has been generated with the help of AI directly from the project full text]
Keywords