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| Kurzfassung: | Die Anwendung der logarithmischen Normalverteilung LNV in der Materialprüfung ist sinnvoll bei niedrigem Werteniveau und bei hoher Standardabweichung, wie es z. B. bei Baustoffprüfungen von Mauerwerk im Bestand häufig gegeben ist. Durchzuführen ist dabei in der Regel der Toleranzgrenzennachweis, der von der Stichprobe zum charakteristischen Wert der geprüften Baustoffeigenschaft führt. Anwendungsnormen und -richtlinien führen diesen Nachweis auf Basis der LNV falsch durch, wobei sich gegenüber dem geforderten Vertrauensniveau von 75 % zu günstige charakteristische Werte ergeben. Nicht berücksichtigt wird, dass die Mengen der Merkmale sowie die der Losmittelwerte der Merkmale unterschiedliche Schiefen in der Verteilung aufweisen. Der Fehler wird in Beispielen dargelegt. Es wird eine pragmatische Zwischenlösung für die Benutzung der LNV bis zum Vorliegen der fälligen überarbeitung der Normen angegeben. Application of the logarithmic normal distribution in material testing - Misleading norm statements resulting in faulty analyses. The application of the logarithmic normal distribution (LND) in material testing is useful in cases of large variation coefficients. The general task is, to gain from a sample an information of the characteristic value of the tested material property. For that in ge neral the one-sided lower tolerance limit is calculated. German application standards and norms regulate this calculation for the use of the LND not in a correct way - the resulting characteristic values for the regular demanded confidence level of 75 % are too favourable. These calculations do not respect the different distributions with different obliquity of the tested attributes in the sample on one hand and of the mean values of all samples on the other one. This mistake in using the LND is shown in examples. A pragmatic intermediate solution is given, up to the necessary revision in the norms. |
| Erschienen in: | Bautechnik 87 (2010), Heft 9 |
| Seite/n: | 541-549 |
| Sprache der Veröffentlichung: | Deutsch |
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