High Fidelity Modeling and Simulations for Uncertainty Quantification and Risk-averse Optimization of Structures Under Natural Wind Conditions

Kodakkal, Anoop

Anoop Kodakkal

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Original title:: High Fidelity Modeling and Simulations for Uncertainty Quantification and Risk-averse Optimization of Structures Under Natural Wind Conditions
Translated title:: High Fidelity Modellierung und Simulationen zur Quantifizierung von Unsicherheiten und risikoaversen Optimierung von Bauwerken in natürlichen Windverhältnissen
Author:: Kodakkal, Anoop
Year:: 2024
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: TUM School of Engineering and Design
Advisor:: Bletzinger, Kai-Uwe (Prof. Dr.)
Referee:: Bletzinger, Kai-Uwe (Prof. Dr.); Römer, Ulrich (Prof. Dr); Wüchner, Roland (Prof. Dr. habil.)
Language:: en
Subject group:: BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
TUM classification:: BAU 150
Abstract:: Recent developments in computational wind engineering have made it possible to model wind effects on structures accurately. However, there are uncertainties associated with this real-world problem. These uncertainties are quantified using various Monte Carlo-based and surrogate methods in this thesis. A novel approach to risk-averse shape optimization of tall buildings is proposed that minimizes the conditional value at risk to achieve a safer and superior-performing structure.
Translated abstract:: Jüngste Entwicklungen im computergestützten Windingenieurwesen haben es möglich gemacht, die Auswirkungen von Wind auf Bauwerke realitätsnäher zu modellieren. Allerdings ist dieses reale Problem mit Unsicherheiten behaftet. Diese Unsicherheiten werden in der vorliegenden Arbeit mit verschiedenen Monte-Carlo- und Surrogatmethoden quantifiziert. Es wird ein neuartiger Ansatz zur risikoaversen Formoptimierung von Hochhäusern vorgeschlagen, der den bedingten Risikowert minimiert, um ein sichereres und leistungsfähigeres Bauwerk zu erhalten. «
Jüngste Entwicklungen im computergestützten Windingenieurwesen haben es möglich gemacht, die Auswirkungen von Wind auf Bauwerke realitätsnäher zu modellieren. Allerdings ist dieses reale Problem mit Unsicherheiten behaftet. Diese Unsicherheiten werden in der vorliegenden Arbeit mit verschiedenen Monte-Carlo- und Surrogatmethoden quantifiziert. Es wird ein neuartiger Ansatz zur risikoaversen Formoptimierung von Hochhäusern vorgeschlagen, der den bedingten Risikowert minimiert, um ein sichereres u... »
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1703514
Date of submission:: 28.04.2023
Oral examination:: 11.03.2024
File size:: 29140498 bytes
Pages:: 198
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240311-1703514-1-4
Last change:: 25.11.2024
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