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WiSe 2024/25

Design and interpretation of experiments: Signal Processing, Design of Experiments and System Identification - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Integrierte Vorlesung SWS 2
Veranstaltungsnummer 2205014 Max. Teilnehmer/-innen
Semester WiSe 2024/25 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus jedes 2. Semester
Hyperlink  
Sprache englisch
Termine Gruppe: 1-Gruppe
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
Mi. 09:15 bis 10:45 unger. Wo Marienstraße 7 B - PC-Pool Luna-blue  

Exercise

 
Gruppe 1-Gruppe:
 
 
Termine Gruppe: 2-Gruppe
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
Mi. 09:15 bis 10:45 gerade Wo Marienstraße 7 B - PC-Pool Luna-blue  

Exercise

 
Gruppe 2-Gruppe:
 
 
Termine Gruppe: 3-Gruppe
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
Mi. 11:00 bis 12:30 unger. Wo Marienstraße 7 B - PC-Pool Luna-blue  

Exercise

 
Gruppe 3-Gruppe:
 
 
Termine Gruppe: 4-Gruppe
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
Mi. 11:00 bis 12:30 gerade Wo Marienstraße 7 B - PC-Pool Luna-blue  

Exercise

 
Gruppe 4-Gruppe:
 
 
Termine Gruppe: [unbenannt]
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
Di. 15:15 bis 16:45 wöch.   Lahmer

Signal Processing, Design of Experiments and System Identification

 
Einzeltermine anzeigen
Di. 15:15 bis 16:45 wöch. Marienstraße 13 C - Hörsaal C Lahmer

Signal Processing, Design of Experiments and System Identification

 
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Lahmer, Tom, Prof., Dr.rer.nat. verantwortlich
Jaouadi, Zouhour begleitend
Das, Rohan Raj begleitend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Leistungspunkte
M. Sc. Digital Engineering (M.Sc.), PV 17 - 3
M. Sc. Natural Hazards and Risk Engineering (M.Sc.), PV 16 3 - 3 6
M. Sc. Digital Engineering (M.Sc.), PV 19 - 3
M. Sc. Natural Hazards and Risk Engineering (M.Sc.), PV 19 3 - 3 6
M. Sc. Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 2020 - 3
M. Sc. Natural Hazards and Risk Engineering (M.Sc.), PV 2020 3 - 3 6
M. Sc. Bauingenieurwesen - Konstruktiver Ingenieurbau (M.Sc.), PV 18 - 3
M. Sc. Bauingenieurwesen - Konstruktiver Ingenieurbau (M.Sc.), PV 2020 - 3
M. Sc. Digital Engineering (M.Sc.), PV 2023 - 3
M. Sc. Natural Hazards and Risk Engineering (M.Sc.), PV 2023 3 - 3 6
Zuordnung zu Einrichtungen
Stochastik und Optimierung
Fakultät Bau- und Umweltingenieurwissenschaften
Inhalt
Beschreibung

Students will be familiar with following: Design and setup as well as evaluation and interpretation of experimental testing in structural engineering. Provision of techniques linking experimental and mathematical / numerical modelling. Parallel assessment of steps being part of any verification and validation procedure. Discussion of common techniques of optimal experimental designs

Literatur

Internal lecture notes Farrar, Worden: Structural Health Monitoring: A Machine Learning Perspective, WILEY

Darius Ucinsky: Optimal Measurement Methods for Distributed Parameter System Identification, Taylor and Francis Further Textbooks (to be announced)

Bemerkung

The course gives an overview on experiments and their evaluation regarding different tasks and scopes of structural engineering. Next to different testing techniques applied for diverse aims, the equipment and measuring devices employed for testing are treated as well.

Besides the experiment itself, it is an important question, how we can use the experimental data for the calibration and validation of models in engineering. In this course, we give insights to techniques called parameter and system identification.

As often signals are not useable directly, transforms are necessary, like filtering, Fourier Transform, Wavelet Transform and, in particular for signals with noise, averaging techniques. Having models at hand, the experiment can be designed virtually by means of nonlinear optimization.

Leistungsnachweis

1 written exam / 120 min / WiSe + SuSe including

“Experiments in Structural Engineering” and

“Signal Processing, Design of Experiments and System Identification”


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 3 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2024/25 gefunden:

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