Gebrauchstauglichkeit und Komfort von dynamisch beanspruchten Holztragwerken im urbanen mehrgeschossigen Hochbau

Das Forschungsvorhaben hatte zum Ziel, eine Methodik zu entwickeln, um die Gebrauchstauglichkeit und den Komfort von Gebäuden in Brettsperrholzbauweise sowohl bei Neubauten als auch bei Bestandsbauwerken zu bewerten. Hierfür wurden die durch dynamische Lasten verursachten Vertikal- und Horizontalschwingungen der Brettsperrholzdecken und des gesamten Gebäudes mit den Methoden der betrieblichen Modalanalyse analysiert und bewertet. Die Forschung umfasste die Auswahl repräsentativer Gebäude im Wohnungsbau, die Messdatenerfassung und -auswertung, die Entwicklung von Berechnungsmodellen und den Aufbau eines Modell-Teststandes für weitergehende Untersuchungen.
Die Ergebnisse haben gezeigt, dass BSP-Decken bei niedrigeren Gebäuden ausreichend hohe Biegeeigenfrequenzen aufweisen, aber bei höheren Gebäuden mit mehr Vollgeschossen eine zunehmende Schwingungsproblematik auftreten könnte. Die Modellierung mittels Finite-Elemente-Methoden erwies sich als nützlich, insbesondere wegen der Möglichkeit das Schwingungsverhalten im Vorfeld einer Baumaßnahme zu prognostizieren. Der zusammen mit Assmann Beraten + Planen entwickelte und an der Leibniz Universität Hannover aufgebaute Versuchsstand kann bezüglich seiner Abmessungen und seinem Schwingungsverhalten als Modellversuchstand dienen, um ähnliche Versuche zu wiederholen.
Das Konzept eines elastisch gebundenen Bodenaufbaus auf BSP-Decken erhöht die Dämpfung und mindert Resonanzeffekte. Zukünftige Arbeiten sollten verschiedene Bodenaufbauvarianten untersuchen und alternative Auswertemethoden für die Dämpfung in Betracht ziehen. Über das Forschungsdatenrepositorium der Leibniz Universität Hannover werden Projektergebnisse und Rohdaten in digitaler Form bereitgestellt und zum Download angeboten. Dabei wird ein Datenablagekonzept genutzt, das den FAIR-Prinzipien der LUH entspricht. So wird interessierten Anwendern und Forschergruppen die Möglichkeit geboten, die aufgezeichneten Rohdaten mit eigenen Methoden auszuwerten und weitere relevante Erkenntnisse aus den Daten abzuleiten.