Refine
Document Type
- Article (57)
- Doctoral Thesis (26)
- Part of a Book (16)
- Master's Thesis (7)
- Book (4)
- Preprint (3)
- Conference Proceeding (2)
- Habilitation (2)
- Report (2)
- Bachelor Thesis (1)
Institute
- Institut für Strukturmechanik (ISM) (42)
- Junior-Professur Bildtheorie (17)
- Professur Bauphysik (8)
- Professur Sozialwissenschaftliche Stadtforschung (7)
- Junior-Professur Organisation und vernetzte Medien (6)
- Institut für Europäische Urbanistik (5)
- Professur Bauchemie und Polymere Werkstoffe (3)
- Professur Denkmalpflege und Baugeschichte (3)
- Professur Modellierung und Simulation - Konstruktion (3)
- Bauhaus-Institut für zukunftsweisende Infrastruktursysteme (b.is) (2)
Keywords
- OA-Publikationsfonds2020 (27)
- Maschinelles Lernen (17)
- Machine learning (12)
- Künstlerische Forschung (10)
- Erdbeben (7)
- Deep learning (5)
- Theater (5)
- big data (5)
- Medien (4)
- Raumklima (4)
Year of publication
- 2020 (123) (remove)
The "Stapelhaus": Experimental building project on the campus of the Bauhaus-Universität Weimar
(2020)
The project is a cooperation between the bauhaus.ifex and MFPA Weimar and is intended to develop step by step as an experimental student village. Special focus is given to sustainability and construction using different building materials. For the construction of the first room module, CemCel was chosen as a new, lightweight and fibre-based building material.
Diese Dissertation beschäftigt sich mit Kunstwerken, die das alltägliche Ding in den Blick nehmen. Nährboden dieser Kunstform sind die soziokulturellen Entwicklungen des 20. Jahrhunderts, mit denen wesentliche Veränderungen hinsichtlich des Verhältnisses von Mensch und Ding einhergingen.
Daraus resultierte eine allgemeine künstlerische Zuwendung zu den Dingen und eine einzigartige Kulmination aus verschiedenartigen Auseinandersetzungen mit ihnen als kunstfähige Gegenstände, über die sich die neue Dingwelt erschlossen wurde und deren Kunstwerke einen Spiegel dieser Entwicklungen darstellen.
Die Dissertation stellt ebenfalls die Dinge selbst in den Fokus. Vier Aspekte von Dingen (Materialität, Funktionalität, Repräsentationalität und Relationalität) werden gesondert ins Auge gefasst und in den theoretischen Diskurs des 20. Jahrhunderts eingeordnet, um sie als Teil der gelebten Realität besser zu verstehen, von der sich der ästhetische Blick nicht trennen lässt. Anhand der künstlerischen Positionen von Robert Rauschenberg, Christo und Jeanne-Claude, Daniel Spoerri und Arman sowie Claes Oldenburg werden die verschiedenen Aspekte der Dinge näher betrachtet und analysiert, wie diese speziell in den Kunstwerken thematisiert werden und welche Relevanz sie für deren Rezeptionserfahrung haben.
Die Korrelation dieser beiden Ebenen - die Dinge als konstitutiver Bestandteil im sozialen Raum und die Dinge als Elemente in Kunstwerken -, die im Fokus der vorliegenden Untersuchung steht, ermöglicht es, die künstlerische Zuwendung zu den Dingen in den 1960er-Jahren neu einzuordnen. Darüber hinaus wird dadurch ein differenziertes Bild von der Kunst dieser Zeit sowie den Dingen in der Kunst im Allgemeinen gezeichnet.
Synergistic Framework for Analysis and Model Assessment in Bridge Aerodynamics and Aeroelasticity
(2020)
Wind-induced vibrations often represent a major design criterion for long-span bridges. This work deals with the assessment and development of models for aerodynamic and aeroelastic analyses of long-span bridges.
Computational Fluid Dynamics (CFD) and semi-analytical aerodynamic models are employed to compute the bridge response due to both turbulent and laminar free-stream. For the assessment of these models, a comparative methodology is developed that consists of two steps, a qualitative and a quantitative one. The first, qualitative, step involves an extension
of an existing approach based on Category Theory and its application to the field of bridge aerodynamics. Initially, the approach is extended to consider model comparability and completeness. Then, the complexity of the CFD and twelve semi-analytical models are evaluated based on their mathematical constructions, yielding a diagrammatic representation of model quality.
In the second, quantitative, step of the comparative methodology, the discrepancy of a system response quantity for time-dependent aerodynamic models is quantified using comparison metrics for time-histories. Nine metrics are established on a uniform basis to quantify the discrepancies in local and global signal features that are of interest in bridge aerodynamics. These signal features involve quantities such as phase, time-varying frequency and magnitude content, probability density, non-stationarity, and nonlinearity.
The two-dimensional (2D) Vortex Particle Method is used for the discretization of the Navier-Stokes equations including a Pseudo-three dimensional (Pseudo-3D) extension within an existing CFD solver. The Pseudo-3D Vortex Method considers the 3D structural behavior for aeroelastic analyses by positioning 2D fluid strips along a line-like structure. A novel turbulent Pseudo-3D Vortex Method is developed by combining the laminar Pseudo-3D VPM and a previously developed 2D method for the generation of free-stream turbulence. Using analytical derivations, it is shown that the fluid velocity correlation is maintained between the CFD strips.
Furthermore, a new method is presented for the determination of the complex aerodynamic admittance under deterministic sinusoidal gusts using the Vortex Particle Method. The sinusoidal gusts are simulated by modeling the wakes of flapping airfoils in the CFD domain with inflow vortex particles. Positioning a section downstream yields sinusoidal forces that are used for determining all six components of the complex aerodynamic admittance. A closed-form analytical relation is derived, based on an existing analytical model. With this relation, the inflow particles’ strength can be related with the target gust amplitudes a priori.
The developed methodologies are combined in a synergistic framework, which is applied to both fundamental examples and practical case studies. Where possible, the results are verified and validated. The outcome of this work is intended to shed some light on the complex wind–bridge interaction and suggest appropriate modeling strategies for an enhanced design.
Städte ohne Wachstum - eine bislang kaum vorstellbare Vision. Doch Klimawandel, Ressourcenverschwendung, wachsende soziale Ungleichheiten und viele andere Zukunftsgefahren stellen das bisherige Allheilmittel Wachstum grundsätzlich infrage. Wie wollen wir heute und morgen zusammenleben? Wie gestalten wir ein gutes Leben für alle in der Stadt? Während in einzelnen Nischen diese Fragen bereits ansatzweise beantwortet werden, fehlt es noch immer an umfassenden Entwürfen und Transformationsansätzen, die eine fundamental andere, solidarische Stadt konturieren. Diesen Versuch wagt das Projekt Postwachstumsstadt.
In diesem Buch werden konzeptionelle und pragmatische Aspekte aus verschiedenen Bereichen der Stadtpolitik zusammengebracht, die neue Pfade aufzeigen und verknüpfen. Die Beiträge diskutieren städtische Wachstumskrisen, transformative Planung und Konflikte um Gestaltungsmacht. Nicht zuletzt wird dabei auch die Frage nach der Rolle von Stadtutopien neu gestellt. Dadurch soll eine längst fällige Debatte darüber angestoßen werden, wie sich notwendige städtische Wenden durch eine sozialökologische Neuorientierung vor Ort verwirklichen lassen.
In this study, machine learning methods of artificial neural networks (ANNs), least squares support vector machines (LSSVM), and neuro-fuzzy are used for advancing prediction models for thermal performance of a photovoltaic-thermal solar collector (PV/T). In the proposed models, the inlet temperature, flow rate, heat, solar radiation, and the sun heat have been considered as the input variables. Data set has been extracted through experimental measurements from a novel solar collector system. Different analyses are performed to examine the credibility of the introduced models and evaluate their performances. The proposed LSSVM model outperformed the ANFIS and ANNs models. LSSVM model is reported suitable when the laboratory measurements are costly and time-consuming, or achieving such values requires sophisticated interpretations.
A novel combination of the ant colony optimization algorithm (ACO)and computational fluid dynamics (CFD) data is proposed for modeling the multiphase chemical reactors. The proposed intelligent model presents a probabilistic computational strategy for predicting various levels of three-dimensional bubble column reactor (BCR) flow. The results prove an enhanced communication between ant colony prediction and CFD data in different sections of the BCR.
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.
The K-nearest neighbors (KNN) machine learning algorithm is a well-known non-parametric classification method. However, like other traditional data mining methods, applying it on big data comes with computational challenges. Indeed, KNN determines the class of a new sample based on the class of its nearest neighbors; however, identifying the neighbors in a large amount of data imposes a large computational cost so that it is no longer applicable by a single computing machine. One of the proposed techniques to make classification methods applicable on large datasets is pruning. LC-KNN is an improved KNN method which first clusters the data into some smaller partitions using the K-means clustering method; and then applies the KNN for each new sample on the partition which its center is the nearest one. However, because the clusters have different shapes and densities, selection of the appropriate cluster is a challenge. In this paper, an approach has been proposed to improve the pruning phase of the LC-KNN method by taking into account these factors. The proposed approach helps to choose a more appropriate cluster of data for looking for the neighbors, thus, increasing the classification accuracy. The performance of the proposed approach is evaluated on different real datasets. The experimental results show the effectiveness of the proposed approach and its higher classification accuracy and lower time cost in comparison to other recent relevant methods.
Rechargeable lithium ion batteries (LIBs) play a very significant role in power supply and storage. In recent decades, LIBs have caught tremendous attention in mobile communication, portable electronics, and electric vehicles. Furthermore, global warming has become a worldwide issue due to the ongoing production of greenhouse gases. It motivates solutions such as renewable sources of energy. Solar and wind energies are the most important ones in renewable energy sources. By technology progress, they will definitely require batteries to store the produced power to make a balance between power generation and consumption. Nowadays,rechargeable batteries such as LIBs are considered as one of the best solutions. They provide high specific energy and high rate performance while their rate of self-discharge is low.
Performance of LIBs can be improved through the modification of battery characteristics. The size of solid particles in electrodes can impact the specific energy and the cyclability of batteries. It can improve the amount of lithium content in the electrode which is a vital parameter in capacity and capability of a battery. There exist diferent sources of heat generation in LIBs such as heat produced during electrochemical reactions, internal resistance in battery. The size of electrode's electroactive particles can directly affect the produced heat in battery. It will be shown that the smaller size of solid particle enhance the thermal characteristics of LIBs.
Thermal issues such as overheating, temperature maldistribution in the battery, and thermal runaway have confined applications of LIBs. Such thermal challenges reduce the Life cycle of LIBs. As well, they may lead to dangerous conditions such as fire or even explosion in batteries. However, recent advances in fabrication of advanced materials such as graphene and carbon nanotubes with extraordinary thermal conductivity and electrical properties propose new opportunities to enhance their performance. Since experimental works are expensive, our objective is to use computational methods to investigate the thermal issues in LIBS. Dissipation of the heat produced in the battery can improve the cyclability and specific capacity of LIBs. In real applications, packs of LIB consist several battery cells that are used as the power source. Therefore, it is worth to investigate thermal characteristic of battery packs under their cycles of charging/discharging operations at different applied current rates. To remove the produced heat in batteries, they can be surrounded by materials with high thermal conductivity. Parafin wax absorbs high energy since it has a high latent heat. Absorption high amounts of energy occurs at constant temperature without phase change. As well, thermal conductivity of parafin can be magnified with nano-materials such as graphene, CNT, and fullerene to form a nano-composite medium. Improving the thermal conductivity of LIBs increase the heat dissipation from batteries which is a vital issue in systems of battery thermal management. The application of two-dimensional (2D) materials has been on the rise since exfoliation the graphene from bulk graphite. 2D materials are single-layered in an order of nanosizes which show superior thermal, mechanical, and optoelectronic properties. They are potential candidates for energy storage and supply, particularly in lithium ion batteries as electrode material. The high thermal conductivity of graphene and graphene-like materials can play a significant role in thermal management of batteries. However, defects always exist in nano-materials since there is no ideal fabrication process. One of the most important defects in materials are nano-crack which can dramatically weaken the mechanical properties of the materials. Newly synthesized crystalline carbon nitride with the stoichiometry of C3N have attracted many attentions due to its extraordinary mechanical and thermal properties. The other nano-material is phagraphene which shows anisotropic mechanical characteristics which is ideal in production of nanocomposite.
It shows ductile fracture behavior when subjected under uniaxial loadings. It is worth to investigate their thermo-mechanical properties in its pristine and defective states. We hope that the findings of our work not only be useful for both experimental and theoretical researches but also help to design advanced electrodes for LIBs.
Vor dem Hintergrund einer stetig wachsenden Nachfrage an Beton wie auch ambitionierter Reduktionsziele beim in der Zementproduktion anfallenden CO2 gelten calcinierte Tone als derzeit aussichtsreichste technische Neuerung im Bereich nachhaltiger Bindemittelkonzepte. Unter Ausnutzung ihrer Puzzolanität soll ein erheblicher Teil der Klinkerkomponente im Zement ersetzt werden, wobei der zu ihrer Aktivierung notwendige Energiebedarf vergleichsweise niedrig ist. Wesentliche Vorteile der Tone sind ihre weltweit nahezu unbegrenzte Verfügbarkeit sowie der äußerst geringe rohstoffbedingte CO2-Ausstoß während der Calcinierung. Schwierigkeiten auf dem Weg der Umsetzung bestehen allerdings in der Vielseitigkeit des Systems, welches durch eine hohe Varietät der Rohtone und des daraus folgenden thermischen Verhaltens gekennzeichnet ist. Entsprechend schwierig ist die Übertragbarkeit von Erfahrungen mit bereits etablierten calcinierten Tonen wie dem Metakaolin, der sich durch hohe Reinheit, einen aufwendigen Aufbereitungsprozess und eine entsprechend hohe Reaktivität auszeichnet. Ziel der Arbeit ist es daher, den bereits erlangten Kenntnisstand auf andere, wirtschaftlich relevante Tone zu erweitern und deren Eignung für die Anwendung im Beton herauszuarbeiten.
In einem mehrstufigen Arbeitsprogramm wurde untersucht, inwieweit großtechnisch nutzbare Tone aktivierbar sind und welche Eigenschaften sich daraus für Zement und Beton ergeben. Die dabei festgestellte Reihenfolge Kaolinit > Montmorillonit > Illit beschreibt sowohl die Reaktivität der Brennprodukte als auch umgekehrt die Höhe der optimalen Calciniertemperatur. Auch wandelt sich der Charakter der entstandenen Metaphasen in dieser Abfolge von röntgenamorph und hochreaktiv zu glasig und reaktionsträge. Trotz dieser Einordnung konnte selbst mit dem Illit eine mit Steinkohlenflugasche vergleichbare Puzzolanität festgestellt werden. Dies bestätigte sich anschließend in Parameterversuchen, bei denen die Einflüsse von Rohstoffqualität, Calcinierung, Aufbereitung und Zement hinsichtlich der Reaktivitätsausbeute bewertet wurden. Die Bandbreite der erzielbaren Qualitäten ist dabei immens und gipfelt nicht zuletzt in stark unterschiedlichen Wirkungen auf die Festbetoneigenschaften. Hier machte sich vor allem die für Puzzolane typische Porenverfeinerung bemerkbar, sodass viele von Transportvorgängen abhängige Schadmechanismen unterdrückt wurden. Andere Schadex-positionen wie der Frostangriff ließen sich durch Zusatzmaßnahmen wie dem Eintrag von Luftporen beherrschen. Zu bemängeln sind vor allem die schlechte Verarbeitbarkeit kaolinitischer Metatone wie auch die für Puzzolane stark ausgeprägte Carbonatisierungsneigung.
Wesentliches Ergebnis der Arbeit ist, dass auch Tone, die bisher als geringwertig bezüglich des Aktivierungspotentials galten, nutzbare puzzolanische Eigenschaften entwickeln können. So kann selbst ein stark verunreinigter Illit-Ton die Qualität von Flugasche erreichen. Mit stei-gendem Tonmineralgehalt sowie bei Präsens thermisch instabilerer Tonminerale wie Mont-morillonit und Kaolinit erweitert sich das Spektrum nutzbarer Puzzolanitäten bis hin zur hochreaktiven Metakaolin-Qualität. Damit lassen sich gute bis sehr gute Betoneigenschaften erzielen, sodass die Leistungsfähigkeit etablierter Kompositmaterialien erreicht wird. Somit sind die Voraussetzungen für eine umfangreiche Nutzung der erheblichen Tonmengen im Zement und Beton gegeben. Entsprechend können Tone einen effektiven Beitrag zu einer gesteigerten Nachhaltigkeit in der Baustoffproduktion weltweit leisten.