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Michael A. Kraus ORCID

Die folgende Bibliografie enthält alle in dieser Datenbank indizierten Veröffentlichungen, die mit diesem Namen als Autor, Herausgeber oder anderweitig Beitragenden verbunden sind.

  1. Kraus, Michael A. / Kuhn, Sophia V. / Hodel, Anna / Bischof, Rafael / Maissen, Alessandro / Salamanca Mino, Luis / Pérez‐Cruz, Fernando (2024): Parametrische Modellierung und generatives tiefes Lernen für den Brückenentwurf. In: Bautechnik, v. 101, n. 3 (19 Februar 2024).

    https://doi.org/10.1002/bate.202300122

  2. Kraus, Michael A. / Müller, Andreas / Bischof, Rafael / Taras, Andreas (2023): Predictive modelling and latent space exploration of steel profile overstrength factors using multi‐head autoencoder‐regressors. In: ce/papers, v. 6, n. 3-4 (September 2023).

    https://doi.org/10.1002/cepa.2587

  3. Kraus, Michael A. / Drass, Michael (2021): Connecting Artificial Intelligence and Structural Glass Engineering – Overview, Potentials and Case Studies. In: ce/papers, v. 4, n. 6 (Dezember 2021).

    https://doi.org/10.1002/cepa.1650

  4. Drass, Michael / Kraus, Michael A. (2021): Adé ETAG 002 – A Eurocode‐compliant design concept for silicone adhesive joints. In: ce/papers, v. 4, n. 6 (Dezember 2021).

    https://doi.org/10.1002/cepa.1637

  5. Pauli, Alexander / Kraus, Michael A. / Siebert, Geralt (2021): Experimental investigation and Mohr‐Coulomb plasticity modeling of glass fragments from pre‐stressed glass panes. In: ce/papers, v. 4, n. 6 (Dezember 2021).

    https://doi.org/10.1002/cepa.1630

  6. Kraus, Michael A. / Drass, Michael / Schneider, Jens (2021): Potenzial von Künstlicher Intelligenz im Bereich von Gebäudehüllen. In: ce/papers, v. 4, n. 5 (November 2021).

    https://doi.org/10.1002/cepa.1605

  7. Drass, Michael / Kraus, Michael A. (2021): Semi‐probabilistische Bemessung tragender Silikonverklebungen mit Teilsicherheitsbeiwerten. In: ce/papers, v. 4, n. 1 (Juli 2021).

    https://doi.org/10.1002/cepa.1248

  8. Bischof, Rafael / Sprenger, Marius / Riedel, Henrik / Bumann, Matthias / Walczok, Waldemar / Drass, Michael / Kraus, Michael A. (2023): Temp-AI-Estimator: Interior temperature prediction using domain-informed Deep Learning. In: Energy and Buildings, v. 297 (Oktober 2023).

    https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2023.113425

  9. Kraus, Michael A. (2023): Aktive Partner statt passive Elemente – die Zukunft von Branchensoftware im Bauwesen. In: Stahlbau, v. 92, n. 6 (Juni 2023).

    https://doi.org/10.1002/stab.202370603

  10. Fisch, Rupert / Stecker, Enrico / Kraus, Michael A. (2023): Maschinelles Lernen beim Entwurf und der Bemessung von Stahlrahmenhallen. In: Stahlbau, v. 92, n. 6 (Juni 2023).

    https://doi.org/10.1002/stab.202200054

  11. Kraus, Michael A. (2022): Erklärbare domänenspezifische Künstliche Intelligenz im Massiv‐ und Brückenbau. In: Beton- und Stahlbetonbau, v. 117, n. 10 (Oktober 2022).

    https://doi.org/10.1002/best.202200079

  12. Müller, Andreas / Taras, Andreas / Kraus, Michael A. (2022): Scientific Machine and Deep Learning Investigations of the Local Buckling Behaviour of Hollow Sections. In: ce/papers, v. 5, n. 4 (September 2022).

    https://doi.org/10.1002/cepa.1848

  13. Nielsen, Jens H. / Schneider, Jens / Kraus, Michael A. (2022): The in-plane expansion of fractured thermally pre-stressed glass panes. In: Construction and Building Materials, v. 327 (April 2022).

    https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2022.126849

  14. Riedel, Henrik / Mokdad, Sleheddine / Schulz, Isabell / Kocer, Cenk / Rosendahl, Philipp L. / Schneider, Jens / Kraus, Michael A. / Drass, Michael (2022): Automated quality control of vacuum insulated glazing by convolutional neural network image classification. In: Automation in Construction, v. 135 (März 2022).

    https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104144

  15. Toffolon, Andrea / Kraus, Michael A. / Taras, Andreas (2021): Deep Learning based method for the prediction of the buckling resistance of SHS and RHS. In: ce/papers, v. 4, n. 2-4 (September 2021).

    https://doi.org/10.1002/cepa.1398

  16. Köppl, Johannes / Kraus, Michael A. / Mangerig, Ingbert (2019): Dynamic Analysis of a Swivel-Joist-Expansion-Joint by Truck Crossing Simulations. Vorgetragen bei: IABSE Congress: The Evolving Metropolis, New York, NY, USA, 4-6 September 2019.

    https://doi.org/10.2749/newyork.2019.1882

  17. Pauli, Alexander / Kraus, Michael A. / Siebert, Geralt (2021): Experimental and numerical investigations on glass fragments: shear-frame testing and calibration of Mohr–Coulomb plasticity model. In: Glass Structures & Engineering, v. 6, n. 1 (März 2021).

    https://doi.org/10.1007/s40940-020-00143-5

  18. Kraus, Michael A. / Drass, Michael (2020): Künstliche Intelligenz im Bauingenieurwesen – Hintergründe, Status Quo und Potenziale/Artificial Intelligence in Civil Engineering – Background, Status Quo and Potential Applications. In: Bauingenieur, v. 95, n. 10 (Oktober 2020).

    https://doi.org/10.37544/0005-6650-2020-10-39

  19. Drass, Michael / Kraus, Michael A. (2021): Semi-probabilistische Bemessung von Silikon-Klebeverbindungen: Ein Eurocode-konformer Ansatz unter Verwendung der Finiten-Elemente-Methode/Semi-probabilistic design of silicone adhesive joints: A Eurocode-compliant approach using the finite element method. Ein Eurocode-konformer Ansatz unter Verwendung der Finiten-Elemente-Methode. In: Bauingenieur, v. 96, n. 1-2 ( 2021).

    https://doi.org/10.37544/0005-6650-2021-01-02-52

  20. Kraus, Michael A. / Taras, Andreas (2020): Physik‐informierte Künstliche Intelligenz zur Berechnung und Bemessung im Stahlbau. In: Stahlbau, v. 89, n. 10 (Juni 2020).

    https://doi.org/10.1002/stab.202000074

  21. Kraus, Michael A. / Pourmoghaddam, Navid / Siebert, Geralt / Schneider, Jens (2019): Statistische Auswertung und Vorhersage des Bruchbildes von thermisch vorgespanntem Glas. In: ce/papers, v. 3, n. 1 (März 2019).

    https://doi.org/10.1002/cepa.1006

  22. Kraus, Michael A. (2019): Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen im Kontext der Forschung im Konstruktiven Glasbau. In: ce/papers, v. 3, n. 1 (März 2019).

    https://doi.org/10.1002/cepa.1008

  23. Drass, Michael / Kraus, Michael A. (2020): Dimensioning of silicone adhesive joints: Eurocode-compliant, mesh-independent approach using the FEM. In: Glass Structures & Engineering, v. 5, n. 3 (November 2020).

    https://doi.org/10.1007/s40940-020-00128-4

  24. Siebert, Geralt / Botz, Martin / Kraus, Michael A. (2018): Comparison of LSG-design according to German and European Standards. In: ce/papers, v. 2, n. 5-6 (Oktober 2018).

    https://doi.org/10.1002/cepa.913

  25. Pourmoghaddam, Navid / Kraus, Michael A. / Schneider, Jens / Siebert, Geralt (2018): The geometrical properties of random 2D Voronoi tesselations for the prediction of the tempered glass fracture pattern. In: ce/papers, v. 2, n. 5-6 (Oktober 2018).

    https://doi.org/10.1002/cepa.934

  26. Kraus, Michael A. / Niederwald, Michael / Siebert, Geralt (2017): A monolithic approach for modeling viscoelastic materials in civil engineering. Vorgetragen bei: IABSE Symposium: Engineering the Future, Vancouver, Canada, 21-23 September 2017.

    https://doi.org/10.2749/vancouver.2017.0445

  27. Botz, Martin / Kraus, Michael A. / Siebert, Geralt (2018): Sensitivitätsanalyse des Torsionsversuches zur Schubmodulermittlung bei Verbundglas. In: ce/papers, v. 2, n. 1 (Mai 2018).

    https://doi.org/10.1002/cepa.646

  28. Kraus, Michael A. / Schuster, Miriam / Botz, Martin / Schneider, Jens / Siebert, Geralt (2018): Thermorheologische Untersuchungen der Verbundglaszwischenschichten PVB und EVA. In: ce/papers, v. 2, n. 1 (Mai 2018).

    https://doi.org/10.1002/cepa.639

  29. Kraus, Michael A. / Schuster, Miriam / Kuntsche, Johannes / Siebert, Geralt / Schneider, Jens (2017): Parameter identification methods for visco- and hyperelastic material models. In: Glass Structures & Engineering, v. 2, n. 2 (Oktober 2017).

    https://doi.org/10.1007/s40940-017-0042-9

  30. Botz, Martin / Kraus, Michael A. / Siebert, Geralt (2018): Sensitivity analysis for the determination of the interlayer shear modulus in laminated glass using a torsional test. In: Glass Structures & Engineering, v. 3, n. 2 (April 2018).

    https://doi.org/10.1007/s40940-018-0067-8

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