Abstract. In dieser Studienarbeit soll die L¨ armminderung schallabstrahlender Strukturen mit neuronalen Netzen am Beispiel eines einseitig eingespannten, schwingenden Balkens untersucht werden. Die Schwingungen des Balkens sollen durch einen adaptiven neuronalen Regler m¨oglichst schnell ged¨ ampft werden, so da  kein Schall mehr durch Schwingungen abgestrahlt wird. Dieses Modell des Biegebalkens dient als Voruntersuchung f¨ ur komplexere Geometrien wie Schalen, etc. Zur L¨osung dieser Aufgabenstellung wird eine von K.S. Narendra in [NAR90] vorgeschlagene Architektur aus zwei Feedforward Netzen verwendet. Ausgehend von der Kenntnis aktueller und zeitlich vorhergehender Werte f¨ ur das Stellsignal und die Systemantwort wird zuerst die dynamische Strecke mit einem neuronalen Netz unter Verwendung des Standard Online Backpropagation Algorithmus oder des Thresholding Accepting Algorithmus identi ziert. Anschlie end wird der neuronale Regler ¨ uber eine Fehlerr¨ uckpropagation durch diese Identi zierte Strecke trainiert. Zur Identi kation der Strecke wurde eine besondere Eingangsschicht, die sogenannte Zustandsschicht, verwendet, um einerseits aus dem neuronalen Netz eine mathematische Beschreibung f¨ ur das dynamische System auslesen zu k¨onnen, und andererseits Daten aus dem neuronalen Netz zur Stabilit¨ atsanalyse des Regelkreises nutzen zu k¨onnen. Zus¨ atzlich zu dem schwingenden Balken wurden weitere bekannte Strecken untersucht. Die f¨ ur die Systemidenti kation ben¨otigten Daten dieser Strecken wurden in einer Simulation generiert.