UID:
kobvindex_ZBW00293711
Umfang:
II, 10, VI, 340, xxiii, E-28 Seiten
,
Illustrationen, Diagramme
Serie:
Berichte aus dem Konstruktiven Ingenieurbau : Baumechanik, Baustatik, Ingenieurinformatik, Holzbau, Massivbau, Stahlbau [20]19, 4
Inhalt:
Die Dissertation bietet einen praxisrelevanten Bezug zum Thema mechanische Charakterisierung und numerische Simulation von intakten und gebrochenem Verbundglas unter Verwendung methodischer Konzepte der Künstlichen Intelligenz. In seinem Ausblick fasst der Autor nicht nur Ansatzpunkte seiner Arbeit zusammen, sondern stellt auch weiterführende Faktoren für den zukünftigen Forschungsbedarf im Bereich der Modellierung und Bemessung von Verbundglas mit polymeren Zwischenschichten im intakten und gebrochenen Zustand vor.
Weitere Ausg.:
Erscheint auch als Online-Ausgabe Michael A. Kraus Machine learning techniques for the material parameter identification of laminated glass in the intact and post-fracture state
Sprache:
Englisch
Schlagwort(e):
Hochschulschrift
