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Originaltitel:
Predicting Urban-Scale Wind Simulations
Originaluntertitel:
Artificial Intelligence for Simulation Engineering in Urban Planning
Übersetzter Titel:
Vorhersage von Windströmung im städtischen Kontext
Übersetzter Untertitel:
Künstliche Intelligenz zur Integration von Simulationen in der Stadtplannung
Autor:
Bratoev, Ivan
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Lehrstuhl für Architekturinformatik (Prof. Petzold)
Betreuer:
Petzold, Frank (Prof. Dr.)
Gutachter:
Petzold, Frank (Prof. Dr.); Thuerey, Nils (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
ARC Architektur
Stichworte:
deep learning; cwe; wind simulation; cfd
Übersetzte Stichworte:
Deep-Learning; CWE; Windsimulation; CFD
TU-Systematik:
ARC 045
Kurzfassung:
The dissertation examins ways of integrating urban scale wind simulations in the early stages of urban planning. It outlines the requirements for such simulation tools to be successfully integrated into the design process without disurpting it. Based on these criteria, the dissertation prooposes a surrogate model for urban scale wind simulations that utilizes novel deep learning methods. The dissertation introduces a prototypical implementation of the model and provides an in depth analysis of i...     »
Übersetzte Kurzfassung:
In der Dissertation werden Methoden zur Integration von Windsimulationen auf Stadtebene in die frühen Phasen der Stadtplanung untersucht. Sie definiert die notwendige Anforderungen, damit solche Werkzeuge erfolgreich in den Entwurfsprozess integriert werden können, ohne ihn zu unterbrechen. Auf der Grundlage dieser Kriterien wird in der Dissertation ein Surrogat-Modell für städtische Windsimulationen entworfen, das innovative Deep-Learning-Methoden verwendet. Die Dissertation stellt eine prototy...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1718231
Eingereicht am:
14.08.2023
Mündliche Prüfung:
07.11.2023
Dateigröße:
4624214 bytes
Seiten:
150
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20231107-1718231-1-2
Letzte Änderung:
13.11.2023
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