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Erstellt: 17. März 2023

ISM-Workshop 2023

Die jährliche Klausurtagung des Instituts für Strukturmechanik fand am 9. März 2023 statt.

Am 9. März veranstalte das ISM die diesjährige Klausurtagung im St.-Michaels-Haus Naumburg-Roßbach von 9-18 Uhr. Eingeladen waren alle Lehrenden und Forschenden des Instituts. Insgesamt nahmen 17 Personen an der Klausurtagung teil.
Die Veranstaltung war in drei Vortragsreihen gegliedert. Nach der Begrüßung der Teilnehmer*innen wurden die Vorträge im Seminarraum des Hauses gehalten. Die Teilnehmer*innen nahmen sich zeit, ihre Lehr- und Forschungstätigkeiten vorzustellen und Feedback einzuholen.

Tagungsprogramm:

Session 1: 9:30 - 12:00

  • Meisam Ansari
    Intelligenter Beton 2.0: Energiedissipation und Schwingungsreduzierung
  • Jorge Lizarazu
    Experimental investigation and numerical analysis of additively manufactured mild steel components under monotonic and cyclic loading conditions
  • Paul Winkler
    Digitale Verknüpfung von Multiskalenanalysen in Modellierung und Monitoring (Projekt DIVING)
  • Dr.-Ing. Feras Alkam
    Distributed Fiber Optic Sensing (DFOS) in Construction
  • Mittagspause

Session 2: 13:00 - 15:30

  • Dr.-Ing. Long Nguyen Tuan
    Simulation of Cement Hydration at the Micro-scale using Level Set Method
  • Thai Cuong Nguyen
    Numerische Simulation und Auswertung der Ultraschallwellenausbreitung mit XFEM und ANSYS
  • Mina Nageeb
    Leichtbau als Konstruktionsphilosophie in der Entwicklung - Berücksichtigung von Umweltaspekten im Rahmen von MBSE
  • Saurav Sharma
    Designed Electromechanical Coupling: From Composites to Metamaterials
  • Dr. Cosmin Anitescu
    Methods based on Artificial Neural Networks for the Solution of Partial Differential Equations
  • Kaffeepause

Session 3: 16:00 - 17:30

  • Simon Marwitz
    Quantification of Polymorphic Uncertainties in Structural Dynamics: Case Study of a Guyed Mast
  • Yohannes L. Alemu
    Intelligent Methods for the automatic Analysis of extensive Infrastructure, Transport and Environment Measurement Data (Projekt InMeA)
  • Dr.-Ing. habil. Thomas Most
    Variance-based sensitivity estimates for reliability assessment
Fotografie: Meisam Ansari