Organisiert von:
Vortrag
Generative Künstliche Intelligenz beim Parametrischen Entwurf im Massivbau: Vorwärts-, Invers- und Sensitivitätsanalyse mittels konditionierter variationeller Autonencoder Netzwerke
Michael Kraus (ZM-I KI, München)
Dragan Zrnic (ZM-I München, München)
Paulina Sala (ZM-I München, München)
Peter Lenz (ZM-I München, München)
André Müller (ZM-I KI, München)
Donnerstag, 28. Mai 2026; 12:40 - 13:00 Uhr in Raum HSZ/0401
Kurzfassung:
Generative KI in Form konditionierter variationaler Autoencoder-Netze unterstützt den parametrischen Entwurf im Massivbau, da sie Vorwärts-, Invers- und Sensitivitätsanalysen für Mehrziel-Optimierung von Tragwerken erlaubt. Anhand der Anwendungsbeispiele wandartige Träger und Geschossdecken wird das Potenzial und Praxisimplikationen datengetriebener Entwurfs- und Optimierungsstrategien ressourceneffizienter tragender Strukturen demonstriert.
In der Sitzung:
MS16: Tragwerksanalyse mit unscharfen Parametern, Sensitivität und Sicherheit
Donnerstag, 28. Mai 2026; 11:00 - 13:00 Uhr in Raum HSZ/0401
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