Filtern
Dokumenttyp
- Artikel (Wissenschaftlicher) (34)
- Dissertation (30)
- Buch (Monographie) (4)
- Studienarbeit (4)
- Konferenzveröffentlichung (3)
- Preprint (3)
- Rezension (3)
- Masterarbeit (2)
- Periodikum (2)
- Bachelorarbeit (1)
Institut
- Institut für Strukturmechanik (ISM) (17)
- F. A. Finger-Institut für Baustoffkunde (FIB) (5)
- Professur Bauphysik (5)
- Professur Sozialwissenschaftliche Stadtforschung (5)
- Hochschule für Musik FRANZ LISZT (4)
- Institut für Europäische Urbanistik (4)
- Institut für Konstruktiven Ingenieurbau (IKI) (3)
- Professur Angewandte Mathematik (3)
- Professur Baubetrieb und Bauverfahren (3)
- Professur Content Management und Webtechnologien (3)
Schlagworte
- OA-Publikationsfonds2021 (13)
- Kulturerbe (4)
- Maschinelles Lernen (4)
- Beton (3)
- Finite-Elemente-Methode (3)
- Frost (3)
- Allgemeiner Deutscher Musikverein (2)
- Architektur (2)
- BIM (2)
- Bauantrag (2)
Erscheinungsjahr
- 2021 (88) (entfernen)
Die Zukunft war jetzt
(2021)
Die US-amerikanische Kulturanthropologin Christina Schwenkel legt mit Building socialism eine quellengesättigte ethnografische Studie über Zerstörung, Wiederaufbau und Nutzungsperspektiven der vietnamesischen Stadt Vinh vor. Ein besonderes Augenmerk liegt auf den agencies der Beteiligten. Im Zentrum der Untersuchung steht ein Quartier, dessen Wohnblocks mit materieller und ideeller Unterstützung der DDR errichtet wurden. Nicht nur sind die methodischen Zugänge der Untersuchung vielversprechend und gewinnbringend – angesichts des drohenden Stadtumbaus, der für die Bewohner:innen des Quartiers Quang Trung Abriss und Verdrängung bedeuten würde, gewinnt ihre städtebauhistorische Ethnografie auch an politischer Relevanz.
As machine vision-based inspection methods in the field of Structural Health Monitoring (SHM) continue to advance, the need for integrating resulting inspection and maintenance data into a centralised building information model for structures notably grows. Consequently, the modelling of found damages based on those images in a streamlined automated manner becomes increasingly important, not just for saving time and money spent on updating the model to include the latest information gathered through each inspection, but also to easily visualise them, provide all stakeholders involved with a comprehensive digital representation containing all the necessary information to fully understand the structure’s current condition, keep track of any progressing deterioration, estimate the reduced load bearing capacity of the damaged element in the model or simulate the propagation of cracks to make well-informed decisions interactively and facilitate maintenance actions that optimally extend the service life of the structure. Though significant progress has been recently made in information modelling of damages, the current devised methods for the geometrical modelling approach are cumbersome and time consuming to implement in a full-scale model. For crack damages, an approach for a feasible automated image-based modelling is proposed utilising neural networks, classical computer vision and computational geometry techniques with the aim of creating valid shapes to be introduced into the information model, including related semantic properties and attributes from inspection data (e.g., width, depth, length, date, etc.). The creation of such models opens the door for further possible uses ranging from more accurate structural analysis possibilities to simulation of damage propagation in model elements, estimating deterioration rates and allows for better documentation, data sharing, and realistic visualisation of damages in a 3D model.
Die Auswirkungen der durch den Kapitalismus befeuerten Umweltzerstörung werden immer deutlicher erkennbar. Unsere Gesellschaft ist nun damit konfrontiert, dass ihre kulturelle Identität, aber auch ihr Wohlstand sowohl eng mit Konsum und Wirtschaftswachstum als auch mit der Gesundheit der Natur verbunden sind. Es scheint ein geeigneter Moment, um die Perspektive zu wechseln und einer neuen Form des Wachstums eine Chance zu geben. Pilze sind eine von der Region unabhängige, natürlich vorkommende Ressource, die lokal angebaut und verarbeitet werden kann, ohne die Umwelt zu belasten. Pilze sind klimafreundlich, müllvermeidend und in bestehende natürliche Kreisläufe inkludierbar. Kurzum, Pilze sind cool, doch das wissen nicht Viele. Das sollte sich ändern. Mit Myzelwachstum gegen das Wachstumsparadigma.
In kalten und gemäßigten Klimazonen kann Beton einem kombinierten Frost-Tausalz-Angriff ausgesetzt sein, der zu Schäden in Form von Abwitterungen führen kann. Daher wurden zahlreiche Prüfverfahren entwickelt, um die Widerstandsfähigkeit von Betonzusammensetzungen gegen diese Art des Angriffs zu bestimmen. Diese Tests simulieren in der Regel einen starken Angriff mit hohen Sättigungsgraden, wie z. B. bei Betonfahrbahnen. Es gibt nur sehr wenige Ansätze für die Prüfung des Widerstands von Betonen, die nur einem mittleren Sättigungsgrad ausgesetzt sind, da solche Betonelemente in der Regel keine nennenswerten Abwitterungen aufweisen. Die zunehmende Verwendung von klinkereffizienten Zementen könnte sich jedoch in gewissem Maße auf den Frost-Tausalz-Widerstand solcher Betonelemente auswirken. Um eine angemessene Dauerhaftigkeit zu gewährleisten ist es daher wünschenswert, ihre Leistungsfähigkeit in einem tatsächlichen Prüfverfahren zu ermitteln, anstatt sich auf Erfahrungswerte zu verlassen. Daher wurden Ansätze für abgeschwächte Prüfverfahren entwickelt, die auf dem Slab-Test bzw. dem CDF-Test beruhen.
Ohne das fast achtzigjährige Wirken des Allgemeinen Deutschen Musikvereins (ADMV) würde das deutsche Musikleben in seiner heutigen Form nicht existieren. Die Dokumentation der Programme zu seinen von 1859 bis 1937 nahezu jährlich anderen Orts veranstalteten Musikfesten erschließt erstmals grundlegende Quellen hierzu. Diese Datenbasis vertieft für den Zeitraum von vier deutschen Systemen den Diskurs über Probleme der Repertoirebildung, Institutionalisierung, Kommerzialisierung und Mediation von Musik.
1861 als erster überregionaler deutscher Musikverein mit dem offiziellen Ziel der Integration musikalisch gegensätzlicher zeitgenössischer Richtungen und künstlerischen Nachwuchsförderung konstituiert, trat der ADMV einerseits kosmopolitisch auf, und seine Musikfeste entwickelten sich zu einem Forum für internationale zeitgenössische Musik wie einem Podium für die Wiederentdeckung älterer Musik. Hier erlebten Werke von Richard Strauss, Gustav Mahler und Arnold Schönberg frühe, vielbeachtete Aufführungen. Anderseits reiften parallel dazu protonationalistische Tendenzen zu einem Nationalismus heran, der die Musikfeste 1938 nahtlos in die nationalsozialistischen Reichsmusiktage überführen konnte.
Nach zahlreichen Standortwechseln sind die nunmehr restaurierten Materialien der einstigen Vereinsbibliothek und Vereinsakten im Hochschularchiv / Thüringischen Landesmusikarchiv Weimar sowie Goethe- und Schiller-Archiv Weimar wieder zugänglich. So wird jetzt eine erste kritische Edition der Festprogramme angeboten, in welcher die Programmfolge zu jeder Aufführung mit Werkangaben und dem Nachweis der Aufführenden prozessual von der Planung bis zur Präzisierung und Ergänzung bzw. Modifizierung rekonstruiert wurde. Darüber hinaus werden alle wissenschaftlichen Vorträge, Haupt- u. a. Versammlungen, Beratungen und die gesamten Personalia des Vereins und der jeweiligen Lokalkomitees dokumentiert sowie lassen sich Komponisten und Interpreten über Indizes erschließen.
Diese Publikation ist im von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Projekt Der Allgemeine Deutsche Musikverein (ADMV, 1861–1937) – ein internationales Forum der Musik in Deutschlands Mitte am Gemeinsamen Institut für Musikwissenschaft Weimar-Jena der Hochschule für Musik FRANZ LISZT und der Friedrich-Schiller-Universität entstanden.
Accurate prediction of stable alluvial hydraulic geometry, in which erosion and sedimentation are in equilibrium, is one of the most difficult but critical topics in the field of river engineering. Data mining algorithms have been gaining more attention in this field due to their high performance and flexibility. However, an understanding of
the potential for these algorithms to provide fast, cheap, and accurate predictions of hydraulic geometry is lacking. This study provides the first quantification of this potential. Using at-a-station field data, predictions of flow depth, water-surface width and longitudinal water surface slope are made using three standalone data mining techniques -, Instance-based Learning (IBK), KStar, Locally Weighted Learning (LWL) - along with four types of novel hybrid algorithms in which the standalone models are trained with Vote, Attribute Selected
Classifier (ASC), Regression by Discretization (RBD), and Cross-validation Parameter Selection (CVPS) algorithms (Vote-IBK, Vote-Kstar, Vote-LWL, ASC-IBK, ASC-Kstar, ASC-LWL, RBD-IBK, RBD-Kstar, RBD-LWL, CVPSIBK, CVPS-Kstar, CVPS-LWL). Through a comparison of their predictive performance and a sensitivity analysis of the driving variables, the results reveal: (1) Shield stress was the most effective parameter in the prediction of all geometry dimensions; (2) hybrid models had a higher prediction power than standalone data mining models,
empirical equations and traditional machine learning algorithms; (3) Vote-Kstar model had the highest performance in predicting depth and width, and ASC-Kstar in estimating slope, each providing very good prediction performance. Through these algorithms, the hydraulic geometry of any river can potentially be predicted accurately and with ease using just a few, readily available flow and channel parameters. Thus, the results reveal that these models have great potential for use in stable channel design in data poor catchments, especially in developing nations where technical modelling skills and understanding of the hydraulic and sediment processes occurring in the river system may be lacking.
The concept of information entropy together with the principle of maximum entropy to open channel flow is essentially based on some physical consideration of the problem under consideration. This paper is a discussion on Yeganeh and Heidari (2020)’s paper, who proposed a new approach for measuring vertical distribution of streamwise velocity in open channels. The discussers argue that their approach is conceptually incorrect and thus leads to a physically unrealistic situation. In addition, the discussers found some wrong mathematical expressions (which are assumed to be typos) written in the paper, and also point out that the authors did not cite some of the original papers on the topic.
Complex vortex flow patterns around bridge piers, especially during floods, cause scour process that can result in the failure of foundations. Abutment scour is a complex three-dimensional phenomenon that is difficult to predict especially with traditional formulas obtained using empirical approaches such as regressions. This paper presents a test of a standalone Kstar model with five novel hybrid algorithm of bagging (BA-Kstar), dagging (DA-Kstar), random committee (RC-Kstar), random subspace (RS-Kstar), and weighted instance handler wrapper (WIHWKstar) to predict scour depth (ds) for clear water condition. The dataset consists of 99 scour depth data from flume experiments (Dey and Barbhuiya, 2005) using abutment shapes such as vertical, semicircular and 45◦ wing. Four dimensionless parameter of relative flow depth (h/l), excess abutment Froude number (Fe), relative sediment size (d50/l) and relative submergence (d50/h) were considered for the prediction of relative scour depth (ds/l). A portion of the dataset was used for the calibration (70%), and the remaining used for model validation. Pearson correlation coefficients helped deciding relevance of the input parameters combination and finally four different combinations of input parameters were used. The performance of the models was assessed visually and with quantitative metrics. Overall, the best input combination for vertical abutment shape is the combination of Fe, d50/l and h/l, while for semicircular and 45◦ wing the combination of the Fe and d50/l is the most effective input parameter combination. Our results show that incorporating Fe, d50/l and h/l lead to higher performance while involving d50/h reduced the models prediction power for vertical abutment shape and for semicircular and 45◦ wing involving h/l and d50/h lead to more error. The WIHW-Kstar provided the highest performance in scour depth prediction around vertical abutment shape while RC-Kstar model outperform of other models for scour depth prediction around semicircular and 45◦ wing.