Werden bei der Tragwerksauslegung Schnittgrößenumlagerungen infolge Plastizierungen zugelassen, dann ist die Lastintensität durch die Einhaltung von entsprechenden Grenzzustandskriterien, passend zum physikalisch nichtlinearen Tragverhalten, zu begrenzen. Für Tragwerke, die von mehreren unabhängig voneinander, wiederholt und in beliebiger Reihenfolge auftretenden Lasten beansprucht werden, stellt die adaptive Grenzlast (Einspiellast), ausgedrückt durch den adaptiven Grenzlastfaktor, ein geeignetes Grenzzustandskriterium dar. Bedingt durch zufällige Systemeigenschaften und zeitlich zufälliges Lastverhalten stellt der adaptive Grenzlastfaktor eine Zufallsgröße dar. Für die Bestimmung des stochastischen adaptiven Grenzlastfaktors und der Versagenswahrscheinlichkeit gegenüber dem Grenzzustand der Adaption für einen Zeitraum [0,T] werden die mathematische Optimierung (mechanische Problemlösung) und die Monte-Carlo-Simulation (stochastische Problemlösung) herangezogen, wobei eine Überführung von zeitvarianten Lastmodellen in äquivalente zeitinvariante Lastmodelle erforderlich wird. Am Beispiel eines eingespannten Stahlbetonrahmens wird untersucht, wie sich eine unterschiedliche stochastische Modellbildung des Tragwerks und eine unterschiedliche Vorgehensweise bei der Überlagerung von Extremwerten der Belastung auf die Beurteilung der Versagenswahrscheinlichkeit des Tragwerks für verschiedene Lebensdauern auswirken. Im Ergebnis dieser Untersuchungen zeigt sich, dass sich die Versagenswahrscheinlichkeit signifikant erhöht, wenn stochastische Tragwerkseigenschaften in Ansatz gebracht werden. Die größte Bedeutung besitzt dabei die Zufälligkeit der Zugfestigkeit der Bewehrung. Alle anderen Zufallsgrößen beeinflussen die Versagenswahrscheinlichkeit nur in ihrer Gesamtheit, einzeln betrachtet sind sie nahezu bedeutungslos. Es stellt sich weiterhin heraus, dass eine vereinfachte Überlagerung der Last-Extremwerte zu einer deutlichen Überschätzung der Versagenswahrscheinlichkeit führt und somit als konservatives Modell zu bewerten ist
