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Verformungsverhalten von Holzstützen: Erkenntnisse aus dem Monitoring von zwei Holz-Hochhäusern
Von 2017 bis 2019 leitete das Institut für Baustatik und Konstruktion der ETH Zürich unter der Leitung von Prof. Dr. Andrea Frangi ein Forschungsprojekt zur Erforschung des Verformungsverhaltens von Holzstützen.
Die Forschung fand während des Baus von zwei Holzhochhäusern in Risch-Rotkreuz statt. Dieses Projekt hat den Forschern nicht nur geholfen, zusätzliches Wissen zu diesem Thema zu erlangen, sondern es hat auch die Umsetzung von Messmethoden (z.B. die Deckensensoren) erheblich verbessert.
Diese Forschung ist wichtig, da es bei der Planung von Holz- und Holzhybridgebäuden von entscheidender Bedeutung ist, die auf der strukturellen Ebene auftretenden Verformungen weitaus stärker zu bewerten als bei konventionell gebauten Strukturen. Es ist auch deshalb wichtig, weil die Verformung die Konstruktion von tragenden Bauteilen beeinflusst und Holzelemente mit Stahl- und Betonstrukturen interagieren – Materialien, die unterschiedliche Eigenschaften und Zusammensetzungen haben. Ausserdem ist zu berücksichtigen, dass Feuchtigkeits- und Temperaturschwankungen einen erheblichen Einfluss auf die Verformung der Bauteile haben können.
Die Forscher haben dann das Baustoffverhalten in zwei separaten Gebäuden, der Suurstoffi S22 und BF1 (beide in Risch-Rotkreuz), gemessen.
Die Messungen, die während der Studie durchgeführt wurden, zeigen auf, dass Bauteile mit geringer Beanspruchung geringe strukturelle Veränderungen aufwiesen, während Bauteile mit hoher Beanspruchung und Übergangskomponenten erhebliche Verformungen zeigten.
Die Ergebnisse wurden von Fichtenholz abgeleitet, können aber (mit der nötigen Sorgfalt) auf Baubuche übertragen werden.
Obwohl dieses Dokument relevante und nützliche Ergebnisse zeigt, muss gesagt werden, dass das Ziel dieses Forschungsbereichs darin besteht, die Verformungsberechnung weiter zu verbessern; dies gilt für verschiedene Dimensionen: Viskoelastizität, Mechanosorption, Quellen und Schwinden sowie Feuchtigkeitsdiffusion.
Dies ist der derzeitige Weg, der für die Verbesserung dieser Modelle erforderlich ist.Download