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Weimar Open Access

Die Thesis untersucht am Beispiel von Farb-Licht Forschungen (Interaktion dynamischen Lichts mit farbigen Oberflächen) und der Designforschungen am Potenzial der organisch Licht emittierenden Dioden (OLED) integrierende Aspekte des Designs im Kontext dieser Technologien. Des weiteren reflektiert die Thesis am Beispiel dieser Designforschungen das Verhältnis von Designforschung und Innovation für die gestalterischen Disziplinen.

Over the past few decades, the increasing demands of railways operations in the form of heavy loading and high speed have been noticed. Railway formation and ballast deform progressive under heavy axle cyclic loading, therefore the rail track needs proper design of ballast and formation bed to achieve the desire stiffness and stability for the safe and sound serviceability of the track. For the overall stability of the track on soft formation, the ground is improved by different techniques prior to the construction on that, in order to avoid the failure and differential settlement during the designed trains operation. The numerical analyses illustrate that the total deformation and bearing capacity of the railway tracks mostly depend on the changes in the friction angle and cohesion of the selected soils of the subgrade. To avoid failure in the formation of track under the design loads, the proper selection of types of soils, its layer thickness, well compaction during construction and provision of proper track drainage system are extremely important. For the construction of new railway tracks the soils having greater values of friction angle, cohesion and elastic stiffness with the well graded ballast cushion under the sleepers of designed side slopes can be used to reduce the maintenance cost, considerably increase the life time of the components of the tracks and ultimately give better performance of the tracks.

Electrical energy distributor companies in Iran have to announce their energy demand at least three 3-day ahead of the market opening. Therefore, an accurate load estimation is highly crucial. This research invoked methodology based on CRISP data mining and used SVM, ANN, and CBA-ANN-SVM (a novel hybrid model of clustering with both widely used ANN and SVM) to predict short-term electrical energy demand of Bandarabbas. In previous studies, researchers introduced few effective parameters with no reasonable error about Bandarabbas power consumption. In this research we tried to recognize all efficient parameters and with the use of CBA-ANN-SVM model, the rate of error has been minimized. After consulting with experts in the field of power consumption and plotting daily power consumption for each week, this research showed that official holidays and weekends have impact on the power consumption. When the weather gets warmer, the consumption of electrical energy increases due to turning on electrical air conditioner. Also, con-sumption patterns in warm and cold months are different. Analyzing power consumption of the same month for different years had shown high similarity in power consumption patterns. Factors with high impact on power consumption were identified and statistical methods were utilized to prove their impacts. Using SVM, ANN and CBA-ANN-SVM, the model was built. Sine the proposed method (CBA-ANN-SVM) has low MAPE 5 1.474 (4 clusters) and MAPE 5 1.297 (3 clusters) in comparison with SVM (MAPE 5 2.015) and ANN (MAPE 5 1.790), this model was selected as the final model. The final model has the benefits from both models and the benefits of clustering. Clustering algorithm with discovering data structure, divides data into several clusters based on similarities and differences between them. Because data inside each cluster are more similar than entire data, modeling in each cluster will present better results. For future research, we suggest using fuzzy methods and genetic algorithm or a hybrid of both to forecast each cluster. It is also possible to use fuzzy methods or genetic algorithms or a hybrid of both without using clustering. It is issued that such models will produce better and more accurate results. This paper presents a hybrid approach to predict the electric energy usage of weather-sensitive loads. The presented methodutilizes the clustering paradigm along with ANN and SVMapproaches for accurate short-term prediction of electric energyusage, using weather data. Since the methodology beinginvoked in this research is based on CRISP data mining, datapreparation has received a gr eat deal of attention in thisresear ch. Once data pre-processing was done, the underlyingpattern of electric energy consumption was extracted by themeans of machine learning methods to precisely forecast short-term energy consumption. The proposed approach (CBA-ANN-SVM) was applied to real load data and resulting higher accu-racy comparing to the existing models. 2018 American Institute of Chemical Engineers Environ Prog, 2018 https://doi.org/10.1002/ep.12934

Die Bauhaus-Universität Weimar ist seit langer Zeit mit dem Forum Bauinformatik eng verbunden. So wurde die Veranstaltung 1989 hier durch den Arbeitskreis Bauinformatik ins Leben gerufen und auch das 10. und 18. Forum Bauinformatik (1998 bzw. 2006) fand in Weimar statt. In diesem Jahr freuen wir uns daher besonders, das 30. Jubiläum an der Bauhaus-Universität Weimar ausrichten zu dürfen und viele interessierte Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen aus dem Bereich der Bauinformatik in Weimar willkommen zu heißen. Das Forum Bauinformatik hat sich längst zu einem festen Bestandteil der Bauinformatik im deutschsprachigen Raum entwickelt. Dabei steht es traditionsgemäß unter dem Motto „von jungen Forschenden für junge Forschende“, wodurch insbesondere Nachwuchswissenschaftlerinnen und ‑wissenschaftlern die Möglichkeit geboten wird, ihre Forschungsarbeiten zu präsentieren, Problemstellungen fachspezifisch zu diskutieren und sich über den neuesten Stand der Forschung zu informieren. Zudem wird eine ausgezeichnete Gelegenheit geboten, in die wissenschaftliche Gemeinschaft im Bereich der Bauinformatik einzusteigen und Kontakte mit anderen Forschenden zu knüpfen. In diesem Jahr erhielten wir 49 interessante und qualitativ hochwertige Beiträge vor allem in den Themenbereichen Simulation, Modellierung, Informationsverwaltung, Geoinformatik, Structural Health Monitoring, Visualisierung, Verkehrssimulation und Optimierung. Dafür möchten wir uns ganz besonders bei allen Autoren, Co-Autoren und Reviewern bedanken, die durch ihr Engagement das diesjährige Forum Bauinformatik erst möglich gemacht haben. Wir danken zudem Professor Große und Professor Díaz für die Unterstützung bei der Auswahl der Beiträge für die Best Paper Awards. Ein herzliches Dankeschön geht an die Kollegen an der Professur Informatik im Bauwesen der Bauhaus-Universität Weimar für die organisatorische, technische und beratende Unterstützung während der Planung der Veranstaltung.

SEEING HISTORY - THE AUGMENTED ARCHIVE erforscht – in Theorie und Praxis – die Medialitäten des Archivs in Zeiten des Übergangs vom Speichermedium hin zum Modus des Übertragens. Am Beispiel Ägyptens seit den politischen Umwälzungen 2011 wird ein neues Archivsystem entwickelt, das mit Hilfe von Augmented Reality Technologie - d.h. der virtuellen Erweiterung des Realraums von mobiler Videotechnik durch Metainformationen - das umfassendste bestehende Videoarchiv zur ägyptischen Revolution im Stadtraum Kairos per GPS-Kodierung zur Verfügung stellt.