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Originaltitel:
Robuste Optimierung in der Gebäudesimulation 
Originaluntertitel:
Entwicklung einer Methode zur robusten Optimierung für die energetische Sanierung von Gebäuden unter unsicheren Randbedingungen 
Übersetzter Titel:
Robust Optimization for Building Performance Simulation 
Übersetzter Untertitel:
An approach for a robust optimization for the refurbishment of buildings under uncertain boundary conditions 
Jahr:
2017 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Architektur 
Betreuer:
Lang, Werner (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Lang, Werner (Prof. Dr.); Auer, Thomas (Prof.) 
Sprache:
de 
Fachgebiet:
ARC Architektur 
Stichworte:
Robuste Optimierung, Gebäudesimulation, Unsicherheitsanalyse, Robustheit, Optimierung, Metamodelle, Neuronale Netze, Support Vector Machine, Energetische Sanierung, Klimawandel 
Übersetzte Stichworte:
Robust Optimization, Building Performance Simulation, Uncertainty Analysis, Optimization, Robust Design, Neural Networks, Support Vector Machine, Refurbishment, climate change, Surrogate model 
TU-Systematik:
ARC 150d; ARC 350d 
Kurzfassung:
Die energetische Sanierung des Gebäudebestandes ist für den Klimaschutz ein zentraler Punkt. Eine belastbare Planung von Konzepten für die energetische Gebäudesanierung setzt eine Integration von Unsicherheiten und das Auffinden von optimalen Lösungen unter Berücksichtigung unterschiedlichster Sanierungsziele voraus. In der vorliegenden Arbeit wird deshalb eine Methode zur robusten Optimierung für die energetische Sanierung von Gebäuden unter Berücksichtigung unsicherer Randbedingungen entwickel...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
The renovation of the building stock plays an important role to achieve climate change mitigation goals. The optimal planning for the refurbishment of buildings requires an integration of uncertainties as well as the finding of optimal solutions taking into account more than one renovation objectives. This dissertation develops a method for the robust optimization for the refurbishment of buildings under uncertain boundary conditions. 
Mündliche Prüfung:
12.07.2017 
Dateigröße:
10461519 bytes 
Seiten:
240 
Letzte Änderung:
17.07.2017