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Original title:
Predicting Urban-Scale Wind Simulations
Original subtitle:
Artificial Intelligence for Simulation Engineering in Urban Planning
Translated title:
Vorhersage von Windströmung im städtischen Kontext
Translated subtitle:
Künstliche Intelligenz zur Integration von Simulationen in der Stadtplannung
Author:
Bratoev, Ivan
Year:
2023
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Lehrstuhl für Architekturinformatik (Prof. Petzold)
Advisor:
Petzold, Frank (Prof. Dr.)
Referee:
Petzold, Frank (Prof. Dr.); Thuerey, Nils (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
ARC Architektur
Keywords:
deep learning; cwe; wind simulation; cfd
Translated keywords:
Deep-Learning; CWE; Windsimulation; CFD
TUM classification:
ARC 045
Abstract:
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...     »
Translated abstract:
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
Date of submission:
14.08.2023
Oral examination:
07.11.2023
File size:
4624214 bytes
Pages:
150
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20231107-1718231-1-2
Last change:
13.11.2023
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