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 prototypische Implementierung des Modells vor und liefert eine detaillierte Analyse seiner Leistung.
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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...
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