@unpublished{VogelVoelkerBodeetal.,
  author    = {Vogel, Albert and V{\"o}lker, Conrad and Bode, Matthias and Marx, Steffen},
  title     = {Messung und Simulation der Erw{\"a}rmung von erm{\"u}dungsbeanspruchten Betonprobek{\"o}rpern},
  series = {Bauphysik},
  volume    = {2020},
  journal   = {Bauphysik},
  number    = {Volume 42, Issue 2},
  publisher = {John Wiley and Sons},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.4147},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20200425-41471},
  pages     = {86 -- 93},
  abstract  = {Im vorliegenden Beitrag werden Messungen und Berechnungen vorgestellt, die die Temperaturentwicklung in Betonzylindern aufgrund zyklischer Beanspruchung genau beschreiben. Die Messungen wurden in einem Versuchsstand, die Berechnungen im FEM-Programm ANSYS durchgef{\"u}hrt. Mit Hilfe der Temperaturmessungen konnten die Simulationen f{\"u}r die Temperaturentwicklung der Betonzylinder mit der verwendeten Betonrezeptur validiert werden. Die Untersuchungen lassen den Schluss zu, dass bei zyklischer Probek{\"o}rperbelastung und der einhergehenden Probek{\"o}rperdehnung Energie dissipiert wird und diese maßgeblich f{\"u}r die Erw{\"a}rmung der Probe verantwortlich ist.},
  subject      = {zyklische Beanspruchung},
  language  = {de}
}
@unpublished{VogelBenzVoelker,
  author    = {Vogel, Albert and Benz, Alexander and V{\"o}lker, Conrad},
  title     = {Untersuchung des W{\"a}rme{\"u}bergangs von zyklisch beanspruchten Betonzylindern},
  volume    = {2020},
  number    = {Volume 42, Issue 3},
  publisher = {John Wiley and Sons},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.4181},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20200619-41813},
  pages     = {131 -- 138},
  abstract  = {Wiederkehrende Belastungen, wie sie beispielsweise an Br{\"u}cken oder Windenergieanlagen auftreten, k{\"o}nnen innerhalb der Nutzungsdauer solcher Bauwerke bis zu 1.000.000.000 Lastwechsel erreichen. Um das dadurch eintretende Erm{\"u}dungsverhalten von Beton zu untersuchen, werden diese zyklischen Beanspruchungen in mechanischen Versuchen mit Pr{\"u}fzylindern nachgestellt. Damit Versuche mit solch hohen Lastwechselzahlen in akzeptablen Zeitdauern durchgef{\"u}hrt werden k{\"o}nnen, wird die Belastungsfrequenz erh{\"o}ht. Als Folge dieser erh{\"o}hten Belas-tungsfrequenz erw{\"a}rmen sich allerdings die Betonprobek{\"o}rper, was zu einem fr{\"u}heren, unrealistischen Versagenszeitpunkt f{\"u}hren kann, weshalb die Erw{\"a}rmung begrenzt werden muss. Um die W{\"a}rmefreisetzung in der Probe zu untersuchen, wurden Versuche und Simulationen durchgef{\"u}hrt. Im Beitrag wird die analytische und messtechnische Analyse des W{\"a}rme{\"u}bergangs an erw{\"a}rmten Betonzylindern vorgestellt. Resultierend daraus wird eine M{\"o}glichkeit zur Reduktion der Erw{\"a}rmung an zyklisch beanspruchten Betonzylindern vorgestellt.},
  subject      = {Zyklische Beanspruchung},
  language  = {de}
}
@unpublished{AbbasKavrakovMorgenthaletal.,
  author    = {Abbas, Tajammal and Kavrakov, Igor and Morgenthal, Guido and Lahmer, Tom},
  title     = {Prediction of aeroelastic response of bridge decks using artificial neural networks},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.4097},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20200225-40974},
  abstract  = {The assessment of wind-induced vibrations is considered vital for the design of long-span bridges. The aim of this research is to develop a methodological framework for robust and efficient prediction strategies for complex aerodynamic phenomena using hybrid models that employ numerical analyses as well as meta-models. Here, an approach to predict motion-induced aerodynamic forces is developed using artificial neural network (ANN). The ANN is implemented in the classical formulation and trained with a comprehensive dataset which is obtained from computational fluid dynamics forced vibration simulations. The input to the ANN is the response time histories of a bridge section, whereas the output is the motion-induced forces. The developed ANN has been tested for training and test data of different cross section geometries which provide promising predictions. The prediction is also performed for an ambient response input with multiple frequencies. Moreover, the trained ANN for aerodynamic forcing is coupled with the structural model to perform fully-coupled fluid--structure interaction analysis to determine the aeroelastic instability limit. The sensitivity of the ANN parameters to the model prediction quality and the efficiency has also been highlighted. The proposed methodology has wide application in the analysis and design of long-span bridges.},
  subject      = {Aerodynamik},
  language  = {en}
}