< Terug naar vorige pagina
Onderzoeker
Philipp Geyer
- Disciplines:Ingenieurswetenschappen in de architectuur, Architectuur, Interieurarchitectuur, Architecturaal design, Kunststudies en -wetenschappen
Affiliaties
- Ontwerp en Engineering van Constructie en Architectuur (Afdeling)
Lid
Vanaf1 aug 2020 → 30 sep 2021 - Departement Architectuur (Departement)
Lid
Vanaf1 okt 2019 → 31 jul 2020 - Architectuur en Bouwtechniek (Afdeling)
Lid
Vanaf1 okt 2014 → 31 jul 2020
Projecten
1 - 8 of 8
- Ontwerpondersteuning in een vroeg stadium met behulp van machine learning en building information modellingVanaf29 mrt 2018 → 29 mrt 2022Financiering: BOF - doctorale mandaten
- Model en simuleer een nieuwe uitgevonden thermochemische districts netwerken op basis van laboratoriumgegevensVanaf14 dec 2017 → 11 okt 2021Financiering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Systeem-gebaseerd simulatie van energie stromenVanaf1 mei 2017 → 30 apr 2020Financiering: Buitenl. privé-opdrachtgever - onbepaald
- Intelligente hybride thermochemische districtsnetwerkenVanaf1 jun 2016 → 31 mei 2019Financiering: H2020 - Veilige, zuivere en efficiënte energie
- Machine learning voor laagenergiegebouwVanaf2 dec 2015 → 21 feb 2020Financiering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Hybride thermale en thermochemische district netwerken.Vanaf1 mrt 2015 → 31 dec 2018Financiering: BOF - Bilaterale wetenschappelijke samenwerking
- Metamodellen voor systeem-engineering ter ondersteuning van het ontwerp van duurzame gebouwen.Vanaf1 okt 2014 → 30 sep 2019Financiering: BOF - tenure track
- Metamodellen voor systeem-engineering ter ondersteuning van het ontwerp van duurzame gebouwen.Vanaf1 okt 2014 → 30 sep 2016Financiering: BOF - Andere acties
Publicaties
1 - 10 van 31
- Machine Learning for Energy Performance Prediction in Early Design Stage of Buildings(2020)
Auteurs: Sundar Singaravel, Philipp Geyer, Hans Janssen, Johan Suykens
- Uncertainty Analysis of Life Cycle Energy Assessment in Early Stages of Design(2020)
Auteurs: Manav Mahan Singh, Philipp Geyer
- Information requirements for multi-level-of-development BIM using sensitivity analysis for energy performance(2019)
Auteurs: Manav Mahan Singh, Philipp Geyer
Pagina's: 1 - 8 - Deep convolutional learning for general early design stage prediction models(2019)
Auteurs: Sundar Singaravel, Johan Suykens, Philipp Geyer
- Economic Evaluation and Simulation for the Hasselt Case Study: Thermochemical District Network Technology vs. Alternative Technologies for Heating(2019)
Auteurs: Muhannad Delwati, Ahmed Ammar, Philipp Geyer
Pagina's: 1 - 26 - Component-based machine learning for performance prediction in building design(2018)
Auteurs: Philipp Geyer, Sundar Singaravel
Pagina's: 1439 - 1453 - Information Exchange Scenarios between Machine Learning Energy Prediction Model and BIM at Early Stage of Design(2018)
Auteurs: Manav Mahan Singh, Sundar Singaravel, Philipp Geyer
Pagina's: 487 - 494 - Deep Learning Neural Networks Architectures and Methods: Building Design Energy Prediction by Component-Based Models(2018)
Auteurs: Sundar Singaravel, Johan Suykens, Philipp Geyer
Pagina's: 81 - 90 - Use cases with economics and simulation for thermo-2 chemical district networks(2018)
Auteurs: Philipp Geyer, Muhannad Delwati, Martin Buchholz, Alessandro Giampieri, Andrew Smallbone, Antony Roskilly, Reiner Buchholz, Provost Mathieu
Pagina's: 1 - Use cases with economics and simulation for thermo-2 chemical district networks(2018)
Auteurs: Philipp Geyer, Muhannad Delwati
Pagina's: 1