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A Machine Learning Framework for Assessing Seismic Hazard Safety of Reinforced Concrete Buildings
(2020)
Although averting a seismic disturbance and its physical, social, and economic disruption is practically impossible, using the advancements in computational science and numerical modeling shall equip humanity to predict its severity, understand the outcomes, and equip for post-disaster management. Many buildings exist amidst the developed metropolitan areas, which are senile and still in service. These buildings were also designed before establishing national seismic codes or without the introduction of construction regulations. In that case, risk reduction is significant for developing alternatives and designing suitable models to enhance the existing structure’s performance. Such models will be able to classify risks and casualties related to possible earthquakes through emergency preparation. Thus, it is crucial to recognize structures that are susceptible to earthquake vibrations and need to be prioritized for retrofitting. However, each building’s behavior under seismic actions cannot be studied through performing structural analysis, as it might be unrealistic because of the rigorous computations, long period, and substantial expenditure. Therefore, it calls for a simple, reliable, and accurate process known as Rapid Visual Screening (RVS), which serves as a primary screening platform, including an optimum number of seismic parameters and predetermined performance damage conditions for structures. In this study, the damage classification technique was studied, and the efficacy of the Machine Learning (ML) method in damage prediction via a Support Vector Machine (SVM) model was explored. The ML model is trained and tested separately on damage data from four different earthquakes, namely Ecuador, Haiti, Nepal, and South Korea. Each dataset consists of varying numbers of input data and eight performance modifiers. Based on the study and the results, the ML model using SVM classifies the given input data into the belonging classes and accomplishes the performance on hazard safety evaluation of buildings.
Personalisierte Lüftung (PL) kann die thermische Behaglichkeit sowie die Qualität der eingeatmeten Atemluft verbessern, in dem jedem Arbeitsplatz Frischluft separat zugeführt wird. In diesem Beitrag wird die Wirkung der PL auf die thermische Behaglichkeit der Nutzer unter sommerlichen Randbedingungen untersucht. Hierfür wurden zwei Ansätze zur Bewertung des Kühlungseffekts der PL untersucht: basierend auf (1) der äquivalenten Temperatur und (2) dem thermischen Empfinden. Grundlage der Auswertung sind in einer Klimakammer gemessene sowie numerisch simulierte Daten. Vor der Durchführung der Simulationen wurde das numerische Modell zunächst anhand der gemessenen Daten validiert. Die Ergebnisse zeigen, dass der Ansatz basierend auf dem thermischen Empfinden zur Evaluierung des Kühlungseffekts der PL sinnvoller sein kann, da bei diesem die komplexen physiologischen Faktoren besser berücksichtigt werden.
Radikale Planung
(2020)
Smart Cities and Mobility Stations: Lessons learned from the Smarter Together in Vienna and Munich
(2020)
With an increasing urban population and urban problems arising from this unplanned growth, several projects aimed at promoting sustainable urban development have emerged. Smart mobility strategies, such as shared mobility and mobility stations, represent some of the solutions to promote changes in travel behavior. Despite its beneficial impacts, however, the implementation of such infrastructure is criticized for not contributing to current urban issues, as well as often disregarding knowledge about urban space and its functioning.
In this context, the Smarter Together, a joint research and innovation project funded through the European Union program H2020, was implemented. The project selected three lighthouse cities to test and upscale innovative solutions: Vienna, Munich, and Lyon.
This master thesis presents the main characteristics of the mobility stations systems implemented in Vienna and Munich in the scope of the project Smarter Together. Its main goal is to share what can be learned from their experiences while approaching critically the concept of smart cities. This master thesis identifies important aspects to take into account when planning, implementing, and operating mobility stations, and provides an understanding of smart cities and smart mobility that goes beyond the adoption of technology. Several methods were combined for the development of this master thesis, such as quantitative secondary data, observational studies, application of survey forms, explorative expert interviews, and literature review.
This work has demonstrated that the Smarter Together has a cutting-edge scope and contributed greatly to research and innovation, by creating living laboratories to test the application of technology in the urban environment. However, from the perspective of the mobility stations assessment, many caveats were made. In short, many lessons could be learned and are presented throughout this work aiming at contributing to the improvement of the mobility stations implemented in the project areas in Munich and Vienna, as well as for inspiring other cities in Europe and worldwide.
Unmanned aircraft systems (UAS) show large potential for the construction industry. Their use in condition assessment has increased significantly, due to technological and computational progress. UAS play a crucial role in developing a digital maintenance strategy for infrastructure, saving cost and effort, while increasing safety and reliability. Part of that strategy are automated visual UAS inspections of the building’s condition. The resulting images can automatically be analyzed to identify and localize damages to the structure that have to be monitored. Further interest in parts of a structure can arise from events like accidents or collisions. Areas of low interest exist, where low resolution monitoring is sufficient.
From different requirements for resolution, different levels of detail can be derived. They require special image acquisition parameters that differ mainly in the distance between camera and structure. Areas with a higher level of detail require a smaller distance to the object, producing more images. This work proposes a multi-scale flight path planning procedure, enabling higher resolution requirements for areas of special interest, while reducing the number of required images to a minimum. Careful selection of the camera positions maintains the complete coverage of the structure, while achieving the required resolution in all areas. The result is an efficient UAS inspection, reducing effort for the maintenance of infrastructure.
The latest earthquakes have proven that several existing buildings, particularly in developing countries, are not secured from damages of earthquake. A variety of statistical and machine-learning approaches have been proposed to identify vulnerable buildings for the prioritization of retrofitting. The present work aims to investigate earthquake susceptibility through the combination of six building performance variables that can be used to obtain an optimal prediction of the damage state of reinforced concrete buildings using artificial neural network (ANN). In this regard, a multi-layer perceptron network is trained and optimized using a database of 484 damaged buildings from the Düzce earthquake in Turkey. The results demonstrate the feasibility and effectiveness of the selected ANN approach to classify concrete structural damage that can be used as a preliminary assessment technique to identify vulnerable buildings in disaster risk-management programs.
Die im Jahr 2020 in Deutschland praktizierte Siedlungs- und Wohnungspolitik erhält in Anbetracht ihrer Auswirkungen auf die soziale und ökologische Lage einen bitteren Beigeschmack. Arm und Reich triften weiter auseinander und einer zielgerichteten ökologischen Transformation der Art und Weise, wie Stadtentwicklung und Wohnungspolitik gestaltet werden,stehen noch immer historisch und systemisch bedingte Pfadabhängigkeiten im Weg. Diese werden nur durch eine integrierte Betrachtung sozialer und ökonomischer Aspekte sichtbar und deuten auf eine der ursprünglichen Fragen linker Gesellschaftsforschung hin: Die Auseinandersetzung mit dem Verhältnis von Eigentum und Gerechtigkeit.
Im Ergebnis stehen drei wesentliche Befunde: Der Diskurs zum Schutz des Klimas und der Biodiversität berührt direkt die Parameter Dichte, Nutzungsmischung und Flächeninanspruchnahme; zweitens steigt letztere relativ mit erhöhtem, individuell verfügbaren Kapital und insbesondere im selbstgenutztem Eigentum gegenüber Mietwohnungen; und drittens wächst der Eigentumsanteil mit fortschreitender Finanzialisierung des Wohnungsmarktes, sodass das Risiko sozialer und ökologischer Krisen sich verschärft.
Marine Makroalgen besitzen vielversprechende Eigenschaften und Inhaltsstoffe für die Verwendung als Energieträger, Nahrungsmittel oder als Ausgangsstoff für Pharmazeutika. Dass die Quantität und Qualität der in natürlicher Umgebung wachsenden Makroalgen schwankt, reduziert jedoch deren Verwertbarkeit und erschwert die Erschließung hochpreisiger Marktsegmente. Zudem ist eine Ausweitung der Zucht in marinen und küstennahen Aquakulturen in Europa gegenwärtig wenig aussichtsreich, da vielversprechende Areale bereits zum Fischfang oder als Erholungs- bzw. Naturschutzgebiete ausgewiesen sind. Im Rahmen dieser Arbeit wird demzufolge ein geschlossenes Photobioreaktorsystem zur Makroalgenkultivierung entwickelt, welches eine umfassende Kontrolle der abiotischen Kultivierungsparameter und eine effektive Aufbereitung des Kulturmediums vorsieht, um eine standortunabhängige Algenproduktion zu ermöglichen. Zur Bilanzierung des Gesamtkonzeptes einer Kultivierung und Verwertung (stofflich oder energetisch) werden die spezifischen Wachstumsraten und Methanbildungspotentiale der Algenarten Ulva intestinalis, Fucus vesiculosus und Palmaria palmata in praktischen Versuchen ermittelt.
Im Ergebnis wird für den gegenwärtigen Entwicklungsstand der Kultivierungsanlage eine positive Bilanz für die stoffliche Verwertung der Algenart Ulva intestinalis und eine negative Bilanz für die energetische Verwertung aller untersuchten Algenarten erzielt. Wird ein Optimalszenario betrachtet, indem die Besatzdichten und Wachstumsraten der Algen in der Zucht erhöht werden, bleibt die Energiebilanz negativ. Allerdings summieren sich die finanzielle Einnahmen durch einen Verkauf der Algen als Produkt auf jährlich 460.869€ für Ulva intestinalis, 4.010€ für Fucus vesiculosus und 16.913€ für Palmaria palmata. Im Ergebnis ist insbesondere eine stoffliche Verwertung der gezüchteten Grünalge Ulva intestinalis anzustreben und die Produktivität der Zuchtanlage im Sinne des Optimalszenarios zu steigern.