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Die Dissertation Staubaufwirbeln oder die Kunst der Partizipation stellt die Frage, ob und inwiefern künstlerische Interventionen zur Aktualisierung und Entwicklung demokratischer Teilhabe beitragen können. Im Zentrum der Untersuchung stehen sechs Projektgruppen, die experimentelle Freiräume gestalten, in denen neue Formen von Demokratielernen, Stadtnutzung, gesellschaftlicher Repräsentation und Symbolpolitik erprobt werden. Die Kunst der Partizipation wird in fünf Dimensionen beschrieben: Initiative, Kollektivität, Inszenierung, Öffentlichkeit und Kooperation. Sie erweitert damit das Repertoire demokratischer Beteiligungsformen sowie gegenwärtige Kunstbegriffe. Ihre heimliche Relevanz besteht darin, sich immer wieder dem Risiko auszusetzen, von allen Seiten als unzureichend betrachtet zu werden. Demokratie konstituiert sich hier als ästhetische Erfahrung. Die Kunst besteht darin, die Flüchtigkeit demokratischer Teilhabe erfahrbar zu machen, also gestaltbar und veränderbar.
The complex failure process of concrete structures can not be described in detail by standard engineering design formulas. The numerical analysis of crack development in concrete is essential for several problems. In the last decades a large number of research groups have dealt with this topic and several models and algorithms were developed. However, most of these methods show some difficulties and are limited to special cases. The goal of this study was to develop an automatic algorithm for the efficient simulation of multiple cracking in plain and reinforced concrete structures of medium size. For this purpose meshless methods were used to describe the growth of crack surfaces. Two meshless interpolation schemes were improved for a simple application. The cracking process of concrete has been modeled using a stable criterion for crack growth in combination with an improved cohesive crack model which can represent the failure process under combined crack opening and crack sliding very well. This crack growth algorithm was extended in order to represent the fluctuations of the concrete properties by enlarging the single-parameter random field concept for multiple correlated material parameters.
In recent years, lightweight materials, such as polymer composite materials (PNCs) have been studied and developed due to their excellent physical and chemical properties. Structures composed of these composite materials are widely used in aerospace engineering structures, automotive components, and electrical devices. The excellent and outstanding mechanical, thermal, and electrical properties of Carbon nanotube (CNT) make it an ideal filler to strengthen polymer materials’ comparable properties. The heat transfer of composite materials has very promising engineering applications in many fields, especially in electronic devices and energy storage equipment. It is essential in high-energy density systems since electronic components need heat dissipation functionality. Or in other words, in electronic devices the generated heat should ideally be dissipated by light and small heat sinks.
Polymeric composites consist of fillers embedded in a polymer matrix, the first ones will significantly affect the overall (macroscopic) performance of the material. There are many common carbon-based fillers such as single-walled carbon nanotubes (SWCNT), multi-walled carbon nanotubes (MWCNT), carbon nanobuds (CNB), fullerene, and graphene. Additives inside the matrix have become a popular subject for researchers. Some extraordinary characters, such as high-performance load, lightweight design, excellent chemical resistance, easy processing, and heat transfer, make the design of polymeric nanotube composites (PNCs) flexible. Due to the reinforcing effects with different fillers on composite materials, it has a higher degree of freedom and can be designed for the structure according to specific applications’ needs. As already stated, our research focus will be on SWCNT enhanced PNCs. Since experiments are timeconsuming, sometimes expensive and cannot shed light into phenomena taking place for instance at the interfaces/interphases of composites, they are often complemented through theoretical and computational analysis.
While most studies are based on deterministic approaches, there is a comparatively lower number of stochastic methods accounting for uncertainties in the input parameters. In deterministic models, the output of the model is fully determined by the parameter values and the initial conditions. However, uncertainties in the input parameters such as aspect ratio, volume fraction, thermal properties of fiber and matrix need to be taken into account for reliable predictions. In this research, a stochastic multiscale method is provided to study the influence of numerous uncertain input parameters on the thermal conductivity of the composite. Therefore, a hierarchical multi-scale method based on computational homogenization is presented in to predict the macroscopic thermal conductivity based on the fine-scale structure. In order to study the inner mechanism, we use the finite element method and employ surrogate models to conduct a Global Sensitivity Analysis (GSA). The SA is performed in order to quantify the influence of the conductivity of the fiber, matrix, Kapitza resistance, volume fraction and aspect ratio on the macroscopic conductivity. Therefore, we compute first-order and total-effect sensitivity indices with different surrogate models.
As stochastic multiscale models are computational expensive, surrogate approaches are commonly exploited. With the emergence of high performance computing and artificial intelligence, machine learning has become a popular modeling tool for numerous applications. Machine learning (ML) is commonly used in regression and maps data through specific rules with algorithms to build input and output models. They are particularly useful for nonlinear input-output relationships when sufficient data is available. ML has also been used in the design of new materials and multiscale analysis. For instance, Artificial neural networks and integrated learning seem to be ideally for such a task. They can theoretically simulate any non-linear relationship through the connection of neurons. Mapping relationships are employed to carry out data-driven simulations of inputs and outputs in stochastic modeling.
This research aims to develop a stochastic multi-scale computational models of PNCs in heat transfer. Multi-scale stochastic modeling with uncertainty analysis and machine learning methods consist of the following components:
-Uncertainty Analysis. A surrogate based global sensitivity analysis is coupled with a hierarchical multi-scale method employing computational homogenization. The effect of the conductivity of the fibers and the matrix, the Kapitza resistance, volume fraction and aspect ratio on the ’macroscopic’ conductivity of the composite is systematically studied. All selected surrogate models yield consistently the conclusions that the most influential input parameters are the aspect ratio followed by the volume fraction. The Kapitza Resistance has no significant effect on the thermal conductivity of the PNCs. The most accurate surrogate model in terms of the R2 value is the moving least square (MLS).
-Hybrid Machine Learning Algorithms. A combination of artificial neural network (ANN) and particle swarm optimization (PSO) is applied to estimate the relationship between variable input and output parameters. The ANN is used for modeling the composite while PSO improves the prediction performance through an optimized global minimum search. The thermal conductivity of the fibers and the matrix, the kapitza resistance, volume fraction and aspect ratio are selected as input parameters. The output is the macroscopic (homogenized) thermal conductivity of the composite. The results show that the PSO significantly improves the predictive ability of this hybrid intelligent algorithm, which outperforms traditional neural networks.
-Stochastic Integrated Machine Learning. A stochastic integrated machine learning based multiscale approach for the prediction of the macroscopic thermal conductivity in PNCs is developed. Seven types of machine learning models are exploited in this research, namely Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS), Support Vector Machine (SVM), Regression Tree (RT), Bagging Tree (Bag), Random Forest (RF), Gradient Boosting Machine (GBM) and Cubist. They are used as components of stochastic modeling to construct the relationship between the variable of the inputs’ uncertainty and the macroscopic thermal conductivity of PNCs. Particle Swarm Optimization (PSO) is used for hyper-parameter tuning to find the global optimal values leading to a significant reduction in the computational cost. The advantages and disadvantages of various methods are also analyzed in terms of computing time and model complexity to finally give a recommendation for the applicability of different models.
Briefly, the two basic questions that this research is supposed to answer are:
1. Howmuch fiber is needed and how fibers should be distributed through a fiber reinforced composite (FRC) structure in order to obtain the optimal and reliable structural response?
2. How do uncertainties influence the optimization results and reliability of the structure?
Giving answer to the above questions a double stage sequential optimization algorithm for finding the optimal content of short fiber reinforcements and their distribution in the composite structure, considering uncertain design parameters, is presented. In the first stage, the optimal amount of short fibers in a FRC structure with uniformly distributed fibers is conducted in the framework of a Reliability Based Design Optimization (RBDO) problem. Presented model considers material, structural and modeling uncertainties. In the second stage, the fiber distribution optimization (with the aim to further increase in structural reliability) is performed by defining a fiber distribution function through a Non-Uniform Rational BSpline (NURBS) surface. The advantages of using the NURBS surface as a fiber distribution function include: using the same data set for the optimization and analysis; high convergence rate due to the smoothness of the NURBS; mesh independency of the optimal layout; no need for any post processing technique and its non-heuristic nature. The output of stage 1 (the optimal fiber content for homogeneously distributed fibers) is considered as the input of stage 2. The output of stage 2 is the Reliability Index (b ) of the structure with the optimal fiber content and distribution.
First order reliability method (in order to approximate the limit state function) as well as different material models including Rule of Mixtures, Mori-Tanaka, energy-based approach and stochastic multi-scales are implemented in different examples. The proposed combined model is able to capture the role of available uncertainties in FRC structures through a computationally efficient algorithm using all sequential, NURBS and sensitivity based techniques. The methodology is successfully implemented for interfacial shear stress optimization in sandwich beams and also for optimization of the internal cooling channels in a ceramic matrix composite.
Finally, after some changes and modifications by combining Isogeometric Analysis, level set and point wise density mapping techniques, the computational framework is extended for topology optimization of piezoelectric / flexoelectric materials.
Nanostructured materials are extensively applied in many fields of material science for new industrial applications, particularly in the automotive, aerospace industry due to their exceptional physical and mechanical properties. Experimental testing of nanomaterials is expensive, timeconsuming,challenging and sometimes unfeasible. Therefore,computational simulations have been employed as alternative method to predict macroscopic material properties. The behavior of polymeric nanocomposites (PNCs) are highly complex.
The origins of macroscopic material properties reside in the properties and interactions taking place on finer scales. It is therefore essential to use multiscale modeling strategy to properly account for all large length and time scales associated with these material systems, which across many orders of magnitude. Numerous multiscale models of PNCs have been established, however, most of them connect only two scales. There are a few multiscale models for PNCs bridging four length scales (nano-, micro-, meso- and macro-scales). In addition, nanomaterials are stochastic in nature and the prediction of macroscopic mechanical properties are influenced by many factors such as fine-scale features. The predicted mechanical properties obtained by traditional approaches significantly deviate from the measured values in experiments due to neglecting uncertainty of material features. This discrepancy is indicated that the effective macroscopic properties of materials are highly sensitive to various sources of uncertainty, such as loading and boundary conditions and material characteristics, etc., while very few stochastic multiscale models for PNCs have been developed. Therefore, it is essential to construct PNC models within the framework of stochastic modeling and quantify the stochastic effect of the input parameters on the macroscopic mechanical properties of those materials.
This study aims to develop computational models at four length scales (nano-, micro-, meso- and macro-scales) and hierarchical upscaling approaches bridging length scales from nano- to macro-scales. A framework for uncertainty quantification (UQ) applied to predict the mechanical properties
of the PNCs in dependence of material features at different scales is studied. Sensitivity and uncertainty analysis are of great helps in quantifying the effect of input parameters, considering both main and interaction effects, on the mechanical properties of the PNCs. To achieve this major
goal, the following tasks are carried out:
At nano-scale, molecular dynamics (MD) were used to investigate deformation mechanism of glassy amorphous polyethylene (PE) in dependence of temperature and strain rate. Steered molecular dynamics (SMD)were also employed to investigate interfacial characteristic of the PNCs.
At mico-scale, we developed an atomistic-based continuum model represented by a representative volume element (RVE) in which the SWNT’s properties and the SWNT/polymer interphase are modeled at nano-scale, the surrounding polymer matrix is modeled by solid elements. Then, a two-parameter model was employed at meso-scale. A hierarchical multiscale approach has been developed to obtain the structure-property relations at one length scale and transfer the effect to the higher length
scales. In particular, we homogenized the RVE into an equivalent fiber.
The equivalent fiber was then employed in a micromechanical analysis (i.e. Mori-Tanaka model) to predict the effective macroscopic properties of the PNC. Furthermore, an averaging homogenization process was also used to obtain the effective stiffness of the PCN at meso-scale.
Stochastic modeling and uncertainty quantification consist of the following ingredients:
- Simple random sampling, Latin hypercube sampling, Sobol’ quasirandom sequences, Iman and Conover’s method (inducing correlation in Latin hypercube sampling) are employed to generate independent and dependent sample data, respectively.
- Surrogate models, such as polynomial regression, moving least squares (MLS), hybrid method combining polynomial regression and MLS, Kriging regression, and penalized spline regression, are employed as an approximation of a mechanical model. The advantage of the surrogate models is the high computational efficiency and robust as they can be constructed from a limited amount of available data.
- Global sensitivity analysis (SA) methods, such as variance-based methods for models with independent and dependent input parameters, Fourier-based techniques for performing variance-based methods and partial derivatives, elementary effects in the context of local SA, are used to quantify the effects of input parameters and their interactions on the mechanical properties of the PNCs. A bootstrap technique is used to assess the robustness of the global SA methods with respect to their performance.
In addition, the probability distribution of mechanical properties are determined by using the probability plot method. The upper and lower bounds of the predicted Young’s modulus according to 95 % prediction intervals were provided.
The above-mentioned methods study on the behaviour of intact materials. Novel numerical methods such as a node-based smoothed extended finite element method (NS-XFEM) and an edge-based smoothed phantom node method (ES-Phantom node) were developed for fracture problems. These methods can be used to account for crack at macro-scale for future works. The predicted mechanical properties were validated and verified. They show good agreement with previous experimental and simulations results.
Strategien der Sichtbarkeit und Sichtbarmachung von ‚Wearable Enhancement‘ im Bereich Smart Health
(2022)
Die vorliegende Forschungsarbeit befasst sich mit der Entwicklung und Gestaltung von körpernahen, tragbaren Artefakten für den digitalisierten Gesundheitsbereich. Unter dem entwickelten Begriff des Wearable Enhancements werden die verschiedenen Termini aus smarten Textilien, Fashion Technologies, Wearable Technologies sowie elektronischen Textilien zusammengefasst und zwei zentrale Forschungsfragen untersucht. Wie kann Wearable Enhancement im Bereich Smart Health ethisch, sozial und ökologisch entwickelt und gestaltet werden? Inwiefern können textile Schnittstellen die Wahrnehmung und die Wahrnehmbarkeit des Körpers verändern? Mit der ersten Forschungsfrage sollen vorrangig Ansätze und Strategien der Sichtbarkeit für die Entwicklung und Gestaltung diskutiert werden, welche Aussagen für die Designpraxis, den Gestaltungs- und Designforschungsprozess sowie die Designlösungen selbst generieren sollen. Die zweite Forschungsfrage zielt darauf, Formen der Sichtbarmachung von sowie für Wearable Enhancement zu untersuchen.
Anhand von drei konkreten Fallstudien werden wesentliche Aspekte der Rezeption, Perzeption, Konstruktion, Konfiguration und Konzeption von soziotechnischen Artefakten zur Funktionssteigerung des menschlichen Körpers untersucht und verschiedene Formen der Sichtbarkeit und Sichtbarmachung entwickelt. In der Arbeit wird ein dual-angelegter transdisziplinärer Designforschungsansatz entwickelt und praktiziert, welcher sowohl die menschlichen Bedürfnisse der Nutzer*innen als auch die Weiterentwicklung von Technologien berücksichtigt. Auf dieser Grundlage wird versucht Anregungen für ein zukunftsfähiges und zugleich verantwortungsorientiertes Design zu geben.
Das Bauen im Bestand ist ein wichtiges, aber vergleichsweise noch wenig erforschtes Wissenschaftsfeld. Die Konzentration auf das Bauen im Bestand im Wohnungsbau führte in den bautechnischen Abteilungen von Wohnungsunternehmen zu einem strategischen Wandel. Die Betreuung der Bestandsmaßnahmen ist zum wichtigsten Aufgabenfeld der technischen Bewirtschaftung geworden. Bestandsmaßnahmen bezeichnen die Baumaßnahmen, die die Wohnobjekte (Wohngebäude, Außenanlagen) und ihre Elemente erhalten oder verändern.
Basis für eine rationale und kosteneffiziente technische Bewirtschaftung der Wohnungsbestände sind Kenntnisse der charakteristischen Eigenschaften der Bestandsmaßnahmen und ihrer Abhängigkeiten. Die bisherigen empirischen Untersuchungen zu Bestandsmaßnahmen weisen forschungsmethodische und inhaltliche Defizite auf. Der Erkenntnisgewinn ist so noch nicht für die professionelle und kosteneffiziente technische Bewirtschaftung der Wohnungsbestände umsetzbar.
Ziel der Arbeit ist es, strategische Handlungsempfehlungen für die rationale und kostenoptimierte Auswahl von Bestandsmaßnahmen in Wohnungsunternehmen zu entwickeln und zu bewerten. Darauf aufbauend soll ein Konzept für eine objektiv begründete Auswahl von Bestandsmaßnahmen entworfen werden.
Die Arbeit basiert auf der empirischen Untersuchung von Bestandsmaßnahmen. Die Maßnahmen wurden am Beispiel eines unternehmensstrategisch interessanten Wohnungsunternehmens und eines statistisch gesehen typischen Wohnungsbestandes betrachtet. Es wurden circa 3000 Maßnahmen über einen Zeitraum von fünf Jahren untersucht.
Die Maßnahme- und Kostenverteilungen der Bestandsmaßnahmen werden in Abhängigkeit vom Baualter und von unternehmensstrategischen Einflussfaktoren charakterisiert. Mit diesen Erkenntnissen werden strategische Handlungsempfehlungen zur Erfüllung der Pflichten der technischen Bewirtschaftung sowie der Gewährleistung eines Investitionsminimums abgeleitet.
Die Handlungsempfehlungen dienen der Ermittlung von Kostensenkungspotentialen und der Berechnung des Investitionsminimums der technischen Bewirtschaftung. Sie werden in ein Konzept zur objektivierten und systematischen Auswahl der Maßnahmen eingebunden.
Baustreitigkeiten werden in Deutschland in nicht ausreichender Form von den Vertragsparteien selbst gelöst. Die unterschiedliche Auslegung der vertraglich geschuldeten Bauleistung zwischen den Parteien wird immer häufiger zum Inhalt von vor Gericht ausgetragenen Streitigkeiten. Die Anzahl und die Komplexität der Streitfälle führt zu einer Überlastung der Gerichte mit der Folge von meist mehrjährigen Verfahrensdauern, die in einzelnen Fällen mehr als ein Jahrzehnt andauern können. Die hieraus resultierenden Rechts- und Finanzunsicherheiten können für die Prozessbeteiligten weitreichende Konsequenzen bis hin zur Insolvenz mit sich führen. Die in Deutschland übliche Projektstruktur Auftraggeber – Generalunternehmer – Nachunternehmer führt schon in dieser einfachen Konstellation dazu, dass parallele Rechtsstreitigkeiten in ein und derselben Sache auftreten können. Unterschiedliche Gerichtsstandsklauseln in den einzelnen Vertragsebenen bewirken, dass aufgrund unterschiedlicher Beteiligter derselbe Streitfall an verschiedenen Gerichtsständen behandelt werden muss. Die Ergebnisse der einzelnen Verfahren können dabei unterschiedlich ausfallen. Auf Basis dieser Randbedingungen wird der Wunsch vieler Baubeteiligter nach einer schnelleren, effektiven Streitbeilegung für das deutsche Bauwesen immer größer. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird den Vertragsbeteiligten ein Weg aufgezeigt, der die Häufigkeit von langwierigen und risikobehafteten Gerichtsprozessen reduziert. Auf Basis der maßgeblichen Streitbeilegungsverfahren wird hierzu ein auf die Anforderungen des Bauwesens angepasstes Streitbeilegungsmodell entwickelt. Im deutschen Bauvertragswesen sind die Inhalte der außergerichtlichen Streitbeilegung nicht oder nur rudimentär implementiert. Internationale Bauvertragsmuster greifen einzelne Elemente der außergerichtlichen Streitbeilegung auf, lassen aber ein ganzheitliches Modell vermissen. Zur Streitbeilegung existieren Verfahren zur Verhandlung, Schlichtung, Mediation und Entscheidung, die entweder konsensual oder kontradiktorisch wirken. Ein Modell, das die gegebenen Möglichkeiten der außergerichtlichen Streitbeilegung in vollem Umfang nutzt, wurde bisher nicht passend für die deutschen Rahmenbedingungen entwickelt. Eine Anpassung von Streitbeilegungsverfahren auf die jeweiligen Aufbauorganisationen der am Bau beteiligten Unternehmen wurde bisher nicht vorgenommen. In der Arbeit werden in einem ersten Schritt die Leitlinien der geschäftlichen Beziehungen im Bauwesen betrachtet und hinsichtlich ihrer Wirkung auf Streitbeilegungsmechanismen bewertet. In einem zweiten Schritt werden die international gebräuchlichen Verfahren zur Streitbeilegung vorgestellt, analysiert und bewertet. Unter Anwendung der Analogie- und Variationsmethodik werden bestehende und bewährte Ansätze zur Streitbeilegung aufgenommen, kombiniert und zu einem verbesserten Streitbeilegungsmodell weiterentwickelt. Zur Implementierung des modular aufgebauten Modells wird unter Berücksichtigung der unterschiedlichen Größen der im Bauwesen tätigen Unternehmen eine Anpassung des Systems vorgenommen. In einem weiteren Verfahrensschritt werden Wege zur Vereinbarung geeigneter Streitbeilegungsmechanismen zwischen den Vertragsbeteiligten aufgezeigt. Im Rahmen der Validierung des Modells wird durch die Anwendung auf extreme Systemkonfrontationen aufgezeigt, dass das Streitbeilegungsmodell auch unter besonderen Randbedingungen einsetzbar ist. Der Stand der Wissenschaft wird im Bereich der Streitbeilegung umfassend aufbereitet. Es wird ein Verfahren entwickelt, das erstmalig die Vorteile der Verhandlung, Schlichtung, Mediation und Entscheidung vollständig in ein Modell zur Streitbeilegung im Bauwesen implementiert. Durch definierte Verfahrensabläufe wird den Vertragsparteien eine strukturierte, zielorientierte Vorgehensweise zur Beilegung von Streitigkeiten vorgegeben. Die systematisierte Aufbereitung begünstigt und beschleunigt die außergerichtliche Streitbeilegung und reduziert im Ergebnis die Anzahl von vor Gerichten auszutragenden Streitfällen. Der modulare Aufbau des Streitbeilegungsmodells ermöglicht flexible Reaktionen auf unterschiedliche Anforderungen. Die Berücksichtigung der Unternehmensgrößen durch Variation der zu verwendenden Module ermöglicht eine große Einsatzbreite des Modells. Gleichzeitig wird auch durch die Definition des Moduls „Experten-Entscheidung“ als Wahloption die Verwendung des Streitbeilegungsmodells den Parteien ermöglicht, die sich einer Experten-Entscheidung nicht beugen wollen oder dürfen. Den Vertragsparteien werden Wege zur Vereinbarung des Modells aufgezeigt und ein Auswahlverfahren zur Bestimmung des externen Expertengremiums vorgegeben. Zur Vereinfachung der Implementierung des Streitbeilegungsmodells werden Änderungsvorschläge zur Anpassung der VOB/A und VOB/B unterbreitet.
Structural vibration control of high-speed railway bridges using tuned mass dampers, semi-active tuned mass dampers, fluid viscous dampers and magnetorheological dampers to reduce resonant structural vibrations is studied. In this work, the addressed main issues include modeling of the dynamic interaction of the structures, optimization of the parameters of the dampers and comparison of their efficiency.
A new approach to optimize multiple tuned mass damper systems on an uncertain model is proposed based on the H-infinity optimization criteria and the DK iteration procedure with norm-bounded uncertainties in frequency domain. The parameters of tuned mass dampers are optimized directly and simultaneously on different modes contributing significantly to the multi-resonant peaks to explore the different possible combinations of parameters. The effectiveness of the present method is also evaluated through comparison with a previous method.
In the case of semi-active tuned mass dampers, an optimization algorithm is derived to control the magnetorheological damper in these semi-active damping systems. The use of the proposed algorithm can generate various combinations of control gains and state variables. This can lead to the improvement of the ability of MR dampers to track the desired control forces. An uncertain model to reduce detuning effects is also considered in this work.
Next, for fluid viscous dampers, in order to tune the optimal parameters of fluid viscous dampers to the vicinity of the exact values, analytical formulae which can include structural damping are developed based on the perturbation method. The proposed formulae can also be considered as an improvement of the previous analytical formulae, especially for bridge beams with large structural damping.
Finally, a new combination of magnetorheological dampers and a double-beam system to improve the performance of the primary structure vibration is proposed. An algorithm to control magnetorheological dampers in this system is developed by using standard linear matrix inequality techniques. Weight functions as a loop shaping procedure are also introduced in the feedback controllers to improve the tracking ability of magnetorheological damping forces. To this end, the effectiveness of magnetorheological dampers controlled by the proposed scheme, along with the effects of the uncertain and time-delay parameters on the models, are evaluated through numerical simulations.
Additionally, a comparison of the dampers based on their performance is also considered in this work.