| Attributes | Values |
|---|
| rdf:type
| |
| Description
| - Každý stavební projekt je zatížen nejistotami, které se ve svém důsledku projeví jak v návrhu projektu, tak při jeho realizaci. Jsou průvodním jevem stavebních konstrukcí obecně a dopravních staveb zvlášť. Jako typický přiklad uveďme tunely či mosty. Nejistoty s sebou přinášejí nebezpečí, v běžné praxi nazývaná riziky. Ta ohrožují spolehlivost díla. Přirozenou snahou inženýrů je nejistoty „redukovat“. Za tím účelem jsou odlišovány dvě kategorie nejistot: (i) aleatorní nejistoty, tedy nejistoty náhodné povahy a (ii) epistemické nejistoty plynoucí z nedostatku znalostí, a proto charakterizované jako nejistoty typu „state- of-knowledge“. Aleatorní nejistoty jsou všudypřítomné, je třeba s nimi při návrhu i realizaci projektu počítat, nelze je však redukovat. Typickým příkladem jsou obtížně předpověditelné geotechnické podmínky v okolí tunelů, či v podloží staveb (mostních, železničních či silničních). Tento typ nejistot můžeme buď popsat verbálně, nebo se pokusit o jejich kvantifikaci. Verbální popis je obsahem první fáze expertních metod používaných v rizikových analýzách (viz [I.1]). Mezi dvě nejrozšířenější patří FMEA (Failure Modes and Effects Analysis) a UMRA (Univerzální Matice Rizikové Analýzy). Ve druhé fázi dochází ke kvantifikaci rizik projektu, a to zpravidla použitím tříparametrických odhadů užitím RPN indexu. Ten je součinem tří proměnných: Sv – Severity (závažnost), Lk –Likelihood (věrohodnost), Dt – Detection (zjistitelnost poruchy). Proměnné se kvantifikují expertně pomocí vhodně nastavené stupnice. Alternativně se používá parametr PaRs, který je součtem proměnných. Jak vyplývá z názvu, kvantifikace rizika v rámci expertních metod se opírá o znalosti a zkušenosti expertů. Pokud chceme tuto kvantifikaci objektivizovat, je třeba použít nástrojů, které nabízejí teorie pravděpodobnosti a matematická statistika.
- Každý stavební projekt je zatížen nejistotami, které se ve svém důsledku projeví jak v návrhu projektu, tak při jeho realizaci. Jsou průvodním jevem stavebních konstrukcí obecně a dopravních staveb zvlášť. Jako typický přiklad uveďme tunely či mosty. Nejistoty s sebou přinášejí nebezpečí, v běžné praxi nazývaná riziky. Ta ohrožují spolehlivost díla. Přirozenou snahou inženýrů je nejistoty „redukovat“. Za tím účelem jsou odlišovány dvě kategorie nejistot: (i) aleatorní nejistoty, tedy nejistoty náhodné povahy a (ii) epistemické nejistoty plynoucí z nedostatku znalostí, a proto charakterizované jako nejistoty typu „state- of-knowledge“. Aleatorní nejistoty jsou všudypřítomné, je třeba s nimi při návrhu i realizaci projektu počítat, nelze je však redukovat. Typickým příkladem jsou obtížně předpověditelné geotechnické podmínky v okolí tunelů, či v podloží staveb (mostních, železničních či silničních). Tento typ nejistot můžeme buď popsat verbálně, nebo se pokusit o jejich kvantifikaci. Verbální popis je obsahem první fáze expertních metod používaných v rizikových analýzách (viz [I.1]). Mezi dvě nejrozšířenější patří FMEA (Failure Modes and Effects Analysis) a UMRA (Univerzální Matice Rizikové Analýzy). Ve druhé fázi dochází ke kvantifikaci rizik projektu, a to zpravidla použitím tříparametrických odhadů užitím RPN indexu. Ten je součinem tří proměnných: Sv – Severity (závažnost), Lk –Likelihood (věrohodnost), Dt – Detection (zjistitelnost poruchy). Proměnné se kvantifikují expertně pomocí vhodně nastavené stupnice. Alternativně se používá parametr PaRs, který je součtem proměnných. Jak vyplývá z názvu, kvantifikace rizika v rámci expertních metod se opírá o znalosti a zkušenosti expertů. Pokud chceme tuto kvantifikaci objektivizovat, je třeba použít nástrojů, které nabízejí teorie pravděpodobnosti a matematická statistika. (cs)
- Each construction project endures uncertainties which affect both the construction design and its implementation. Uncertainties invoke hazards, commonly known as risks that jeopardize the reliability of the construction. For practical purposes, uncertainties may be classified into two main categories – the `aleatory’ and `epistemic’ types. The former, i.e. driven by chance, result from the stochastic variability of the model parameters and are objective and irreducible. The latter reflex the lack of knowledge and as such are subjective ones. It follows that they are reducible. Aleatory uncertainties are ubiquitous and should be considered when designing and implementing significant transport infrastructure works. This type of uncertainties may be described either verbally or by means of a suitable quantification model. The verbal description is covered by the first phase of expert methods utilized in risk analyses. The Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) and the Universal Matrix of Risk Analysis (UMRA) are regarded as the most widespread ones. In the second phase the project risks (hazards, perils) are quantified, usually making use of the Risk Priority Number (RPN) which is a three-parametric estimate expressed by multiplying the following three variables: Sv – Severity, Lk – Likelihood, and Dt – Detection. Alternatively, the PaRs parameter is recommended as a sum of these variables. To make this quantification objective, it is useful to incorporate well known mathematical tools of the theory of probability and mathematical statistics, incl. simulations, into risk analyses. Whether it is about the expert or simulation approaches, a stepping stone is always a detailed analysis of all sources of risks (hazards) that may endanger the project. The risks typical of transport structures have been classified in the Catalogue of Risks which makes up substantial part of this book. (en)
|
| Title
| - RISKS of Transport Infrastructure Constructions (en)
- Rizika staveb dopravní infrastruktury
- Rizika staveb dopravní infrastruktury (cs)
|
| skos:prefLabel
| - RISKS of Transport Infrastructure Constructions (en)
- Rizika staveb dopravní infrastruktury
- Rizika staveb dopravní infrastruktury (cs)
|
| skos:notation
| - RIV/68407700:21110/14:00225987!RIV15-TA0-21110___
|
| http://linked.open...avai/riv/aktivita
| |
| http://linked.open...avai/riv/aktivity
| |
| http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
| |
| http://linked.open...aciTvurceVysledku
| |
| http://linked.open.../riv/druhVysledku
| |
| http://linked.open...iv/duvernostUdaju
| |
| http://linked.open...titaPredkladatele
| |
| http://linked.open...dnocenehoVysledku
| |
| http://linked.open...ai/riv/idVysledku
| - RIV/68407700:21110/14:00225987
|
| http://linked.open...riv/jazykVysledku
| |
| http://linked.open.../riv/klicovaSlova
| - Catalogue of Risks; risk analysis; transport infrastructure constructions (en)
|
| http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
| |
| http://linked.open...ontrolniKodProRIV
| |
| http://linked.open...i/riv/mistoVydani
| |
| http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
| - Rizika staveb dopravní infrastruktury
|
| http://linked.open...in/vavai/riv/obor
| |
| http://linked.open...ichTvurcuVysledku
| |
| http://linked.open...v/pocetStranKnihy
| |
| http://linked.open...cetTvurcuVysledku
| |
| http://linked.open...vavai/riv/projekt
| |
| http://linked.open...UplatneniVysledku
| |
| http://linked.open...iv/tvurceVysledku
| - Melzerová, Lenka
- Novotná, Eva
- Šejnoha, Jiří
|
| number of pages
| |
| http://purl.org/ne...btex#hasPublisher
| - České vysoké učení technické v Praze
|
| https://schema.org/isbn
| |
| http://localhost/t...ganizacniJednotka
| |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)