Francesco Corman: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2021 |
Name | Herr Prof. Dr. Francesco Corman |
Lehrgebiet | Transportsysteme |
Adresse | Professur für Transportsysteme ETH Zürich, HIL F 13.1 Stefano-Franscini-Platz 5 8093 Zürich SWITZERLAND |
Telefon | +41 44 633 33 50 |
francesco.corman@ivt.baug.ethz.ch | |
Departement | Bau, Umwelt und Geomatik |
Beziehung | Ausserordentlicher Professor |
Nummer | Titel | ECTS | Umfang | Dozierende | |
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101-0459-00L | Logistik und Güterverkehr | 6 KP | 4G | F. Corman, K. Brossok, D. Bruckmann, M. Ruesch, T. Schmid, A. Trivella | |
Kurzbeschreibung | Grundsätze der Logistik und des Güterverkehrs; Angebote, Infrastruktur und Produktionsprozesse der verschiedenen Verkehrssysteme; regulatorische Rahmenbedingungen | ||||
Lernziel | Erkennen und Verstehen der Zusammenhänge zwischen Logistikanforderungen, Markt, Angeboten, Betriebsprozessen, Infrastrukturen, Transportmitteln und Regulierung im Güterverkehr aller Transportsysteme (Strasse, Bahn, Kombiverkehr, Wasser und Luft). | ||||
Inhalt | Logistikgrundsätze und -konzepte, Akteure der Logistik und des Güterverkehrs, Nachfrage (1), innerbetriebliche Logistik, Lagerung, Transportsicherung, Gefahrgut (2), Grundsätze der Angebotskonzepte, Produktionssysteme und Infrastruktur für Strasse, Schiene, Kombinierten Verkehr, Hochsee- und Binnenschifffahrt und Luftverkehr, urbane Logistik (3), Güterverkehrspolitik, Regulierung, Raumplanung, Standortfragen und Netzgestaltung mit Optimierungsverfahren (4) | ||||
Skript | Die Vorlesungsfolien in deutscher oder englischer Sprache werden abgegeben. | ||||
101-0522-10L | Doctoral Seminar Data Science and Machine Learning in Civil, Env. and Geospatial Engineering ![]() Number of participants limited to 21. | 1 KP | 2S | B. Soja, E. Chatzi, F. Corman, O. Fink, I. Hajnsek, M. A. Kraus, M. Lukovic, K. Schindler, M. J. Van Strien | |
Kurzbeschreibung | Current research in machine learning and data science within the research fields of the department. The goal is to learn about current research projects at our department, to strengthen our expertise and collaboration with respect to data-driven models and methods, to provide a platform where research challenges can be discussed, and also to practice scientific presentations. | ||||
Lernziel | - learn about discipline-specific methods and applications of data science in neighbouring fields - network people and methodological expertise across disciplines - establish links and discuss connections, common challenges and disciplinespecific differences - practice presentation and discussion of technical content to a broader, less specialised scientific audience | ||||
Inhalt | Current research at D-BAUG will be presented and discussed. | ||||
Voraussetzungen / Besonderes | This 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. | ||||
101-0523-11L | Frontiers in Machine Learning Applied to Civil, Env. and Geospatial Engineering (FS21) ![]() Number of participants limited to 21. | 1 KP | 2S | M. Lukovic, E. Chatzi, F. Corman, O. Fink, I. Hajnsek, M. A. Kraus, K. Schindler, B. Soja, M. J. Van Strien | |
Kurzbeschreibung | This 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). | ||||
Lernziel | Students 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. | ||||
Inhalt | With 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 / Besonderes | This 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. | ||||
103-0230-00L | Projektübung Verkehr | 6 KP | 2G | A. Kouvelas, F. Corman, N. Garrick | |
Kurzbeschreibung | Ziel ist es, die Inhalte der Wahlblockvorlesungen durch eine Reihe gemeinsamer Übungen zu integrieren, die es den Studierenden ermöglichen, zu verstehen, wie die Teile bei der Gestaltung von Transportsystemen zusammenkommen. Die Übung basiert auf einer Schweizer Stadt. Die Übungen beinhalten Arbeiten vor Ort. | ||||
Lernziel | - Diese gemeinsame Übung an Hand einer Schweizer Ortschaft dient der Vertiefung des Verständnisses der Wechselwirkungen zwischen allen Teilen des Verkehrssystems - Die Studenten haben Gelegenheit durch die Gruppenarbeit ihre Fähigkeiten in der Zusammenarbeit zu üben - Den entwerferischen Aufgaben wird in allen Teilen besondere Aufmerksamkeit geschenkt (Netzentwurf, Liniennetzentwurf, Knoten und Strassenentwurf, Massnahmen des Nachfragemanagements) | ||||
Inhalt | Drei verknüpfte Übungen aus der Verkehrsplanung, Verkehrstechnik, und dem Öffentlichen Verkehr - Verkehrserhebungen - Strassenraumentwurf - Netzentwurf - Nachfrageberechnung - Fahrplanentwurf - Leistungsfähigkeitsberechnungen für die Strecken und Knoten - Bewertung | ||||
103-0414-AAL | Transport Basics Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben. Alle anderen Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen. | 4 KP | 9R | F. Corman | |
Kurzbeschreibung | -Introduction to the fundamentals of transportation -Developing an understanding of the interactions between land use and transportation -Introduction to the dynamics of transport systems: daily patterns and historical developments | ||||
Lernziel | Introduction to the fundamentals of transportation. | ||||
Inhalt | -Accessibility -Equilibrium in transport networks -Fundamental transport models -Traffic flow and control -Vehicle dynamics on rail and road -Transport modes and supply patterns -Time tables | ||||
103-0414-10L | Verkehr GZ | 4 KP | 3G | A. Kouvelas, F. Corman, N. Garrick | |
Kurzbeschreibung | -Einführung in die Grundbegriffe des Verkehrswesens -Bildung des Verständnisses der Wechselwirkung zwischen Flächennutzung und Verkehr -Einführung in die Dynamik der Systeme von den täglichen bis zu den historischen Mustern | ||||
Lernziel | -Einführung in die Grundbegriffe des Verkehrswesens -Bildung des Verständnisses der Wechselwirkung zwischen Flächennutzung und Verkehr -Einführung in die Dynamik der Systeme von den täglichen bis zu den historischen Mustern | ||||
Inhalt | -Erreichbarkeit -Gleichgewichte in Netzen -Grundlegende Verhaltensmodelle -Verkehrsfluss und seine Steuerung -Fahrdynamik Schiene und Strasse -Verkehrsmittel und ihre Angebotsstrukturen -Fahrplan | ||||
149-0003-00L | Railway Infrastructures ![]() Findet dieses Semester nicht statt. Nur für CAS und DAS in Verkehrsingenieurwesen | 5 KP | 1G | F. Corman | |
Kurzbeschreibung | |||||
Lernziel | Das Modul vermittelt die Grundlagen der Planung und des Betriebs öffentlicher Verkehrssysteme. Themen sind der Prozess der Angebotsplanung, die Angebotskonzepte im Fern-, Agglomerations- und Stadtverkehr und die Bemessung der dafür benötigten Infrastrukturen. Ergänzt wird dies durch die Behandlung von Fragestellungen zur Produktion, was die Bestimmung von Fahr- und Haltezeiten, die Erörterung von Fahrzeugkonzepten und -dimensionierung sowie Grundlagen der Eisenbahnsicherungstechnik beinhaltet. Ergänzend erfolgt eine Einführung in den Langsamverkehr, welcher als notwendiges Bindeglied zwischen öffentlichem Verkehr und städtischem Raum fungiert. Ein Ziel ist es, die Wechselwirkungen zwischen Anlagengestaltung und betrieblicher Produktion zu vermitteln. |