Bruno Sudret: Katalogdaten im Herbstsemester 2021

NameHerr Prof. Dr. Bruno Sudret
NamensvariantenBruno Sudret
B. Sudret
LehrgebietRisiko, Sicherheit und Quantifizierung von Ungewissheiten im Bauingenieurwesen
Adresse
Risiko, Sich., Ungew. im Bauing.w.
ETH Zürich, HIL E 22.3
Stefano-Franscini-Platz 5
8093 Zürich
SWITZERLAND
Telefon+41 44 633 04 44
E-Mailsudret@ethz.ch
URLhttp://www.rsuq.ethz.ch
DepartementBau, Umwelt und Geomatik
BeziehungOrdentlicher Professor

NummerTitelECTSUmfangDozierende
101-0113-00LBaustatik I Information Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Nur für Bauingenieurwissenschaften BSc.
5 KP3V + 2UB. Sudret
KurzbeschreibungEinführung in die Baustatik anhand von statisch bestimmten Stabtragwerken, Fachwerken, Spannungen und Verformungen sowie einfachen statisch unbestimmten Stabtragwerken (Kraftmethode)
Lernziel- Verständnis des Tragverhaltens von Stabtragwerken im elastischen Zustand
- Sichere Anwendung der Gleichgewichtsbedingungen
- Verständnis der Grundlagen der Kontinuumsmechanik mit Anwendung der Energiesätze
- Berechnung elastischer Spannungsverteilungen und Formänderungen
- Beherrschen der Kraftmethode zur Berechnung von statisch unbestimmten Tragwerken
Inhalt- Gleichgewicht starrer Systeme
- Schnittgrössen in statisch bestimmten Stabtragwerken
- Gekrümmte Balken, Bogen und Seile
- Elastische Fachwerke
- Einflusslinien
- Grundlagen der Kontinuumsmechanik
- Spannungen in elastischen Balken
- Verformungen elastischer Balken
- Energiesätze für Tragwerke
- Kraftmethode
SkriptBruno Sudret, "Einführung in die Baustatik" (2018)

Zusätzliche Lernmaterialien werden auf der Kurshomepage zur Verfügung gestellt: https://sudret.ibk.ethz.ch/education/baustatik.html
LiteraturPeter Marti, "Baustatik", Wilhelm Ernst & Sohn, Berlin, 2012, 683 pp.
101-0113-10LBaustatik (für Umweltingenieurwissenschaften) Information Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Nur für Umweltingenieurwissenschaften BSc.
3 KP2.5GB. Sudret
KurzbeschreibungEinführung in die Baustatik anhand von statisch bestimmten Stabtragwerken, Fachwerken. Spannungen in statisch bestimmten Stabtragwerken.
Lernziel- Verständnis des Tragverhaltens von Stabtragwerken im elastischen Zustand
- Sichere Anwendung der Gleichgewichtsbedingungen
- Verständnis der Grundlagen der Kontinuumsmechanik mit Anwendung der Energiesätze
- Berechnung elastischer Spannungsverteilungen
Inhalt- Gleichgewicht starrer Systeme
- Schnittgrössen in statisch bestimmten Stabtragwerken
- Gekrümmte Balken, Bogen und Seile
- Elastische Fachwerke
- Einflusslinien
- Grundlagen der Kontinuumsmechanik
- Spannungen in elastischen Balken
SkriptBruno Sudret, "Einführung in die Baustatik" (2018)

Zusätzliche Lernmaterialien werden auf der Kurshomepage zur Verfügung gestellt: https://sudret.ibk.ethz.ch/education/baustatik-for-environmental-engineers.html
LiteraturPeter Marti, "Baustatik", Wilhelm Ernst & Sohn, Berlin, 2012, 683 pp.
101-0523-12LFrontiers in Machine Learning Applied to Civil, Env. and Geospatial Engineering (HS21) Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Number of participants limited to 21.
1 KP2SM. A. Kraus, E. Chatzi, F. Corman, O. Fink, I. Hajnsek, M. Lukovic, K. Schindler, B. Soja, B. Sudret, M. J. Van Strien
KurzbeschreibungThis doctoral seminar organised by the D-BAUG platform on data science and machine learning aims at discussing recent research papers in the field of machine learning and analyzing the transferability/adaptability of the proposed approaches to applications in the field of civil and environmental engineering (if possible and applicable, also implementing the adapted algorithms).
LernzielStudents will
• Critically read scientific papers on the recent developments in machine learning
• Put the research in context
• Present the contributions
• Discuss the validity of the scientific approach
• Evaluate the underlying assumptions
• Evaluate the transferability/adpatability of the proposed approaches to own research
• (Optionally) implement the proposed approaches.
InhaltWith the increasing amount of data collected in various domains, the importance of data science in many disciplines, such as infrastructure monitoring and management, transportation, spatial planning, structural and environmental engineering, has been increasing. The field is constantly developing further with numerous advances, extensions and modifications.
The course aims at discussing recent research papers in the field of machine learning and analyzing the transferability/adaptability of the proposed approaches to applications in the field of civil and environmental engineering (if possible and applicable, also implementing the adapted algorithms).
Each student will select a paper that is relevant for his/her research and present its content in the seminar, putting it into context, analyzing the assumptions, the transferability and generalizability of the proposed approaches. The students will also link the research content of the selected paper to the own research, evaluating the potential of transferring or adapting it. If possible and applicable, the students will also implement the adapted algorithms The students will work in groups of three students, where each of the three students will be reading each other’s selected papers and providing feedback to each other.
Voraussetzungen / BesonderesThis doctoral seminar is intended for doctoral students affiliated with the Department of Civil, Environmental and Geomatic Engineering. Other students who work on related topics need approval by at least one of the organisers to register for the seminar.

Participants are expected to possess elementary skills in statistics, data science and machine learning, including both theory and practical modelling and implementation. The seminar targets students who are actively working on related research projects.
101-1187-00LKolloquium Baustatik und Konstruktion0 KP1KW. Kaufmann, E. Chatzi, A. Frangi, B. Stojadinovic, B. Sudret, A. Taras, M. Vassiliou
KurzbeschreibungDas Institut für Baustatik und Konstruktion (IBK) lädt Professoren in- und ausländischer Hochschulen, Fachleute aus Praxis & Industrie oder wissenschaftliche Mitarbeiter des Institutes als Referenten ein. Das Kolloquium richtet sich sowohl an Hochschulangehörige, als auch an Ingenieure aus der Praxis.
LernzielNeue Forschungsergebnisse aus dem Fachbereich Baustatik und Konstruktion kennen lernen.
364-1058-00LRisk Center Seminar Series0 KP2SB. J. Bergmann, D. Basin, A. Bommier, D. N. Bresch, L.‑E. Cederman, P. Cheridito, F. Corman, O. Fink, H. Gersbach, C. Hölscher, K. Paterson, H. Schernberg, F. Schweitzer, D. Sornette, B. Stojadinovic, B. Sudret, J. Teichmann, U. A. Weidmann, S. Wiemer, M. Zeilinger, R. Zenklusen
KurzbeschreibungThis course is a mixture between a seminar primarily for PhD and postdoc students and a colloquium involving invited speakers. It consists of presentations and subsequent discussions in the area of modeling complex socio-economic systems and crises. Students and other guests are welcome.
LernzielParticipants should learn to get an overview of the state of the art in the field, to present it in a well understandable way to an interdisciplinary scientific audience, to develop novel mathematical models for open problems, to analyze them with computers, and to defend their results in response to critical questions. In essence, participants should improve their scientific skills and learn to work scientifically on an internationally competitive level.
InhaltThis course is a mixture between a seminar primarily for PhD and postdoc students and a colloquium involving invited speakers. It consists of presentations and subsequent discussions in the area of modeling complex socio-economic systems and crises. For details of the program see the webpage of the colloquium. Students and other guests are welcome.
SkriptThere is no script, but a short protocol of the sessions will be sent to all participants who have participated in a particular session. Transparencies of the presentations may be put on the course webpage.
LiteraturLiterature will be provided by the speakers in their respective presentations.
Voraussetzungen / BesonderesParticipants should have relatively good mathematical skills and some experience of how scientific work is performed.