@phdthesis{Bayer1999, author = {Bayer, Veit}, title = {Zur Zuverl{\"a}ssigkeitsbeurteilung von Baukonstruktionen unter dynamischen Einwirkungen}, doi = {10.25643/bauhaus-universitaet.19}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20040205-215}, school = {Bauhaus-Universit{\"a}t Weimar}, year = {1999}, abstract = {Die Arbeit befaßt sich mit varianzmindernden Verfahren zur Monte Carlo Simulation von stochastischen Prozessen, zum Zweck der Zuverl{\"a}ssigkeitsbeurteilung von Baukonstruktionen mit nichtlinearem Systemverhalten. Kap. 2 ist eine Literaturstudie zu varianzmindernden Monte Carlo Methoden. In Kap. 3 wird die Spektrale Darstellung eines station{\"a}ren, skalaren Gauß - Prozesses hergeleitet. Auf dieser Grundlage werden verschiedene Simulationsmodelle diskutiert. Das in Kap. 4 entwickelte varianzmindernde Simulationsverfahren basiert auf der Spektralen Darstellung. Nach einer ersten Pilotsimulation werden die Frequenzen f{\"u}r die Einf{\"u}hrung zuf{\"a}lliger Amplituden bestimmt und deren Parameter angepaßt. Der zweite Lauf erfolgt mit diesen Parametern nach dem Prinzip des Importance Sampling. Das Verfahren wird in Kap. 5 f{\"u}r eine Br{\"u}cke unter Erdbebenbelastung angewendet. Die Br{\"u}cke ist mit sog. Hysteretic Devices zur Energiedissipation ausger{\"u}stet. Es werden einerseits die Genauigkeit und Effizienz des Simulationsverfahrens, andererseits die Leistungsf{\"a}higkeit der Hysteretic Devices zur Erdbebenert{\"u}chtigung von Bauwerken demonstriert.}, subject = {Baukonstruktion}, language = {de} } @phdthesis{Habenberger2001, author = {Habenberger, J{\"o}rg}, title = {Beitrag zur Berechnung von nachgiebig gelagerten Beh{\"a}ltertragwerken unter seismischen Einwirkungen}, doi = {10.25643/bauhaus-universitaet.44}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20040225-466}, school = {Bauhaus-Universit{\"a}t Weimar}, year = {2001}, abstract = {In der Baupraxis werden zur Erfassung der bei seismischen Einwirkungen auftretenden Interaktionseffekte zwischen Beh{\"a}ltertragwerk, Fl{\"u}ssigkeit und Untergrund oftmals sogenannte Ingenieurverfahren eingesetzt. Diese sind durch die ihnen zugrundeliegenden einfachen mechanischen Modelle und die Anwendung der Strukturmethode zur Ber{\"u}cksichtigung der Beh{\"a}lter-Boden-Interaktion gekennzeichnet. Die modale Analyse der Interaktionsschwingung von Fl{\"u}ssigkeit und Beh{\"a}lterschale wird in der Arbeit durch die Integralgleichungsmethode behandelt. Diese wird sowohl auf die ideale Fl{\"u}ssigkeit als auch zur Untersuchung des Einflusses der Fl{\"u}ssigkeitskompressibilit{\"a}t angewendet. Es wird ein Modell zur Ber{\"u}cksichtigung der Fl{\"u}ssigkeitsviskosit{\"a}t entwickelt und daraus D{\"a}mpfungsfaktoren f{\"u}r die Schwingung der Fl{\"u}ssigkeitsoberfl{\"a}che abgeleitet. F{\"u}r die Beh{\"a}ltergr{\"u}ndung werden in Abh{\"a}ngigkeit von der Gr{\"u}ndungsflexibilit{\"a}t Impedanzfunktionen bestimmt. Aus dem Gesamtsystem von Beh{\"a}lter, Fl{\"u}ssigkeit und Untergrund werden D{\"a}mpfungsmaße und Frequenz{\"a}nderungen ermittelt, die f{\"u}r die Anwendung in einem normentauglichen Berechnungskonzept bestimmt sind.}, subject = {Beh{\"a}lter}, language = {de} } @phdthesis{RadmardRahmani, author = {Radmard Rahmani, Hamid}, title = {Artificial Intelligence Approach for Seismic Control of Structures}, doi = {10.25643/bauhaus-universitaet.4135}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20200417-41359}, school = {Bauhaus-Universit{\"a}t Weimar}, abstract = {Abstract In the first part of this research, the utilization of tuned mass dampers in the vibration control of tall buildings during earthquake excitations is studied. The main issues such as optimizing the parameters of the dampers and studying the effects of frequency content of the target earthquakes are addressed. Abstract The non-dominated sorting genetic algorithm method is improved by upgrading generic operators, and is utilized to develop a framework for determining the optimum placement and parameters of dampers in tall buildings. A case study is presented in which the optimal placement and properties of dampers are determined for a model of a tall building under different earthquake excitations through computer simulations. Abstract In the second part, a novel framework for the brain learning-based intelligent seismic control of smart structures is developed. In this approach, a deep neural network learns how to improve structural responses during earthquake excitations using feedback control. Abstract Reinforcement learning method is improved and utilized to develop a framework for training the deep neural network as an intelligent controller. The efficiency of the developed framework is examined through two case studies including a single-degree-of-freedom system and a high-rise building under different earthquake excitation records. Abstract The results show that the controller gradually develops an optimum control policy to reduce the vibrations of a structure under an earthquake excitation through a cyclical process of actions and observations. Abstract It is shown that the controller efficiently improves the structural responses under new earthquake excitations for which it was not trained. Moreover, it is shown that the controller has a stable performance under uncertainties.}, subject = {Erdbeben}, language = {en} }