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WiSe 2025/26

Generative Modelierung mit CAD - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Projekt SWS 10
Veranstaltungsnummer 425210027 Max. Teilnehmer/-innen 3
Semester WiSe 2025/26 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus einmalig
Hyperlink  
Sprache deutsch oder englisch (gemeinsame Festlegung)


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Kollmannsberger, Stefan, Prof., Dr.-Ing.habil. verantwortlich
Herrmann, Leon , Master of Science
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Leistungspunkte
M. Sc. Digital Engineering (M.Sc.), PV 19 - 12
M. Sc. Digital Engineering (M.Sc.), PV 2023 - 12
Zuordnung zu Einrichtungen
Fachbereich Medieninformatik
Fakultät Medien
Inhalt
Beschreibung

This project will explore the possibilities of generative CAD modeling. The following steps are envisioned but may be changed upon mutual agreement with the supervisors 

  1. Comprehensive literature study highlighting approaches of Generative CAD modeling
  2. Evaluation of existing approaches with freely available code (such as e.g. https://github.com/ChrisWu1997/DeepCAD )
  3. Suggestions for integration of side conditions such as mechanical stiffnesses
  4. Implementation
Literatur

R. Wu, C. Xiao and C. Zheng, "DeepCAD: A Deep Generative Network for Computer-Aided Design Models," 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), Montreal, QC, Canada, 2021, pp. 6752-6762, doi: 10.1109/ICCV48922.2021.00670.

Bemerkung

Time and place will be announced at the project fair.

Voraussetzungen

Successful completion of the second semester of the Masters’ Program Digital Engineering.

Leistungsnachweis

Final presentation, code, and technical report.

Zielgruppe

M.Sc. Digital Engineering


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 4 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2025/26 gefunden:
Bachelor  - - - 1
Master  - - - 2
Project  - - - 3
Project  - - - 4

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