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In dieser Arbeit wird die Identifikation von Trägheitsparametern von Mehrkörpersystemen, am Beispiel eines ein aus vier Segmenten bestehenden Roboterarms untersucht. Es werden verschiedene neuronale Netzarchitekturen zur Identifikation der Trägheitsparameter des Roboterarms exploriert. Als Referenz für das Abschneiden der Ansätze wird ein vorab implementierter numerischer Optimierungsansatz, welcher mittels der Software „Matalb“ umgesetzt wurde, benutzt. Der Ansatz zum Aufstellen der benötigten Bewegungsgleichungen und die Formulierung des Regressionsproblems unterscheidet sich von den in der Literatur verwendeten Ansätzen, und beruht auf einem neu entwickelten Sensorkonzept der Hochschule Offenburg (des Sweaty Labors).
Der numerische Ansatz, insbesondere nach Linearisierung des Problems, erzielte herausragende Ergebnisse und konnte die idealen Parameterwerte präzise identifizieren. Demgegenüber standen die neuronalen Netzwerke, deren Potenzial trotz umfassender Untersuchung verschiedener Architekturen und Ansätze nicht vollends ausgeschöpft werden konnte. Die Resultate zeigen deutlich die Grenzen und Herausforderungen bei der Anwendung maschineller Lernmethoden in der spezifischen Aufgabenstellung der Trägheitsparameteridentifikation auf.
Diese Arbeit leistet einen Beitrag zum Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen bei der Anwendung neuer Messtechnologien und Berechnungsverfahren in der Robotik. Die überlegene Leistung des numerischen Solvers gegenüber den neuronalen Netzansätzen unterstreicht die Bedeutung weiterer Forschungen in diesem Bereich.
Immer mehr Unternehmen setzen auf eine Cross-Cloud-Strategie, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Anwendungen und Daten über mehrere Cloud-Plattformen hinweg effizient zu verwalten und zu betreiben. Konsistenz und Atomarität zwischen den Cloud-Plattformen zu wahren, stellt eine große Herausforderung dar. Hierzu wird in dieser Arbeit eine Lösung vorgestellt, um Cross-Cloud-Atomarität zu erreichen, welche auf Basis des 2-Phasen-Commit-Protokolls (2PC) beruht. In diesem Zusammenhang wird die Funktionsweise des 2PC-Protokolls erörtert und Erweiterungen sowie Alternativen zum Protokoll kurz angesprochen. Zusätzlich werden alternative Lösungsansätze diskutiert, die für die Erzielung von Cross-Cloud-Atomarität in Betracht gezogen werden können. Dadurch wird ein umfassender Einblick in das Thema sowie mögliche Lösungsansätze für diese Herausforderung gewährt.
Meiner Meinung nach ist Christopher Nolans Meisterwerk „Oppenheimer“ eindeutig der Film des Jahres. Nolan zählt für mich zu einem der bedeutendsten Regisseure der Filmkunst. Im Kino zog mich der Film in den Bann. 3 Stunden vergingen wie im Flug. Doch warum fasziniert mich dieser Film so sehr? Wie hat Nolan hier gearbeitet? Diese wissenschaftliche Arbeit soll dieses Lichtspiel filmästhetisch analysieren. Diese Analyse beschäftigt sich einerseits mit dem Film und andererseits mit der Biografie „J. Robert Oppenheimer“ von Kai Bird und Martin J. Sherwin als Hauptquellen. Es werden die Handlung, die Kameraarbeit, das Szenenbild, die Audiogestaltung, die Filmmusik und die Montage analysiert. Zum Schluss werden Filmkritiken untersucht, um zu analysieren, wie der Film in der breiten Masse ankam.
JavaScript-Frameworks (JSF) sind im Bereich der Webentwicklung seit längerem prominent. Jährlich werden neue JSF entwickelt, um spezifische Probleme zu lösen. In den letzten Jahren hat sich der Trend entwickelt, bei der Wahl des JSF verstärkt auch auf die Performanz der entwickelten Webseite zu achten. Dabei wird versucht, den Anteil an JavaScript auf der Webseite zu reduzieren oder ganz zu eliminieren. Besonders neu ist der Ansatz der "Island Architecture", die erstmals 2019 vorgeschlagen wurde. In dieser Thesis soll die Performanz der meistbenutzten und des performantesten JSF mit dem JSF "Astro" verglichen werden, welches die "Island Architecture" von sich aus unterstützt. Der Schwerpunkt liegt beim Vergleichen der Webseitenperformanz, jedoch werden auch Effizienz und Einfachheit während der Entwicklung untersucht. Das Ziel dieser Arbeit ist es, potenzielle Frameworks zu untersuchen, die die Effizienz und Produktivität für den Nutzer und während der Entwicklung steigern können.
Modellprädiktive Regelung findet zunehmend Anwendung im industriellen Umfeld. Durch schnellere Computer und optimierte Programmierung ist es heute möglich, rechenintensive Regelalgorithmen in Echtzeit auf Mikrocontrollern zu berechnen. Eine besondere Herausforderung besteht jedoch darin, diese Technologie in der Realität einzusetzen. Weil exakte Kenntnisse über das reale System vorliegen müssen, können geringfügige Modellierungsfehler bei der Prädiktion für lange Prädiktionshorizonte schwerwiegende Folgen haben. Das ist insbesondere der Fall, wenn Systeme instabil sind und zu chaotischem Verhalten neigen.
Diese Arbeit behandelt ein breites Spektrum systemtheoretischer Inhalte und zielt darauf ab, ein reales Furuta-Pendel durch modellprädiktive Regelung in der instabilen Ruhelage zu stabilisieren. Hierfür wird ein mathematisches Modell als Prädiktionsmodell hergeleitet, welches durch verschiedene Systemidentifikationsmethoden spezifiziert und validiert wird. Es werden verschiedene Filter-Techniken wie das Kalman-Filter zur Zustandsschätzung oder das Exponential Moving Average (EMA)-Filter zur Filterung von Sensordaten eingesetzt.
Das Furuta-Pendel ist ein komplexes mechatronisches System. Die Aufgaben dieser Arbeit beschränken sich daher nicht nur auf theoretische Aspekte. Neben der Auslegung elektrischer Bauelemente und Schaltungen werden zusätzliche Sensoren zu einem bestehenden System hinzugefügt und mechanische Anpassungen vorgenommen. Darüber hinaus werden Entscheidungen zur Softwarearchitektur getroffen sowie die gesamte Implementierung auf einem Mikrocontroller durchgeführt.
Trotz intensiver Bemühungen konnte kein Modell gefunden werden, welches die gemessenen Ein- und Ausgangsdaten vergleichbar simulieren kann, sodass es den Anforderungen der modellprädiktiven Regelung entspricht. Stattdessen gelang es während der Systemidentifikationsphase einen Linear Quadratic Regulator (LQR) mit unterlagertem Proportional–Integral (PI) Stromregler als Kaskade zu entwerfen, der sowohl simulativ als auch in der Realität das Pendel stabilisieren kann.
Proteine spielen eine entscheidende Rolle im Stoffwechsel aller Lebewesen. Für die Lebensmittelindustrie sind die Grundbausteine der Proteine, besonders interessant, da sie den Geschmack von Lebensmitteln stark beeinflussen können, oder sich in Form von Supplementen als Nahrungsergänzungsmittel für Sportler eignen. Zur Gewinnung dieser Aminosäuren werden unteranderem Aminopeptidasen verwendet. In dieser Arbeit wurden fünf fungale Aminopeptidasen Pep 1 aus Aspergillus turcosus, Pep 4 aus Aspergillus thermomutatus, Pep 6 aus Coccidioides posadasii C735 delta SOWgp, Pep 7 aus Trichophyton interdigitale H6 und Pep 8 aus Onygena corvina in Pichia pastoris rekombinant exprimiert, mittels Ultrafiltration aufkonzentriert und biochemisch charakterisiert. Die Aminopeptidasen aus Aspergillus turcosus (Pep 1), Aspergillus thermomutatus (Pep 4) und Trichophyton interdigitale H6 (Pep 7) hatten ihr pH-Optimum bei pH 9, während die Aminopeptidasen aus Coccidioides posadasii C735 delta SOWgp (Pep 6) und Onygena corvina (Pep 8) bei pH 8,5 die höchste Aktivität aufwiesen. Die Temperaturoptima lagen bei 60 °C (Pep 1 und Pep 6) und 50 °C (Pep 4, Pep 7 und Pep 8) und alle waren zwischen 45 und 55 °C für 15 Minuten temperaturstabil. Die Aminopeptidasen hatten nach der Deglykosilierung ein Molekulargewicht von 57 (Pep 1), 52 (Pep 4 und Pep 7), 54 (Pep 6) und 53 kDA (Pep 8). Mit Leu-pNA als Substrat zeigten die fungalen Aminopeptidasen maximale spezifische Umsatzgeschwindigkeiten von 357 (Pep 1), 238 (Pep 4), 2000 (Pep 6), 56 (Pep 7) und 476 nkat/g (Pep 8). Pep 1 wurde am stärksten positiv von Bivalenten Ionen wie Mg2+, Co2+, Mn2+ und Ca2+ beeinflusst, in Gegenwart von 0,1 mM Mg2+ konnte eine relative Enzymaktivität von 345 % im Vergleich zum Referenzwert gemessen werden. Bei den anderen Aminopeptidasen konnten inhibitorische Effekte festgestellt werden. Bie allen fungalen Aminopeptidasen bei der Hydrolyse von vorhydrolysiertem Gluten die Freisetzung von Aminogruppen festgestellt werden, somit eignen sich die Aminopeptidasen in Kombination mit Endopeptidasen zur Hydrolyse von Proteingemischen. Bei der Hydrolyse konnte zudem die Freisetzung von Glutamin durch das L-Glutamine/Ammonia Assay Kit (Rapid) von Megazyme nachgewiesen werden.
Die Bachelorarbeit wurde im Rahmen einer Äquivalenz mit der Ingenieurschule INSA Straßburg geschrieben. Zum Thema wurde eine Projektarbeit im Auftrag der Kriminalpolizei mit einer Bearbeitungszeit von drei Semestern. Aufgabenstellung war es, einen Überblick eines Tatorts ohne menschlichen Eingriff zu verschaffen. Noch heute müssen die Polizisten den Tatort betreten, um Beweisspuren zu sammeln. Das Problem hierbei ist, dass dadurch Hinweise fast systematisch verloren gehen.
Mit einem ferngesteuerten Luftschiff sollte diese Aufgabenstellung gemeistert werden. Die Arbeit beschäftigt sich spezifisch mit dem Entwurf eines integrierten Kamerasystems und mit der Implementierung der Elektronik im Gesamtsystem für einen ersten Prototypen. Auf die Konzeptionierung der Fortbewegung und des Flugobjekts wird somit nicht in Detail eingegangen. Diese Aspekte werden bei der Erstellung des Lastenhefts geschildert und bei Berührungspunkten mit dem im Fokus stehenden Themengebiet erklärt.
Auf struktureller Ebene wird wie gefolgt vorgegangen: Die technischen Lösungen werden abgewogen, getestet und progressiv zusammengeführt. Zum Ende der Bearbeitungszeit können ferngesteuert Bilder und Panoramen aufgenommen und der Tatort live mit einem Video-Feedback observiert werden. Die Elektronik wurde, nach Erarbeitung der elektronischen Architektur, mithilfe einer gedruckten Leiterplatte kompakt in der Gondel des Luftschiffs integriert. Mit zahlreichen Optimierungsperspektiven wurde der erste Prototyp fertiggestellt und das Ziel dieser Arbeit erreicht.
Diese Arbeit befasst sich mit dem Entwurf und der Herstellung einer Roboterhandprothese, die amputierten Menschen eine gewisse Mobilität und eine teilweise Nutzung der Hand ermöglichen soll.
Das Projekt konzentriert sich insbesondere auf die Erkennung der vom Benutzer ausgeführten Bewegung und wird die Schritte der Erfassung, der Bewegung der Übertragung und die Erkennung detailliert darstellen.
Im Rahmen des Projekts "Myo-Hand" soll ein Prototyp einer myoelektrischen Handprothese entwickelt werden. Diese Prothese soll für handamputierte Menschen nützlich sein, da sie ihren Komfort und ihre Unabhängigkeit im Alltag verbessert und somit zu ihrer Eingliederung in die Gesellschaft beiträgt.
In dieser Abschlussarbeit werden die gesamte Arbeit, Studien und Realisierungen vorgestellt, die in den letzten zwei Semestern (WS2022 und SS2023) der Mechanik der Prothese durchgeführt wurden.
Nach einer kurzen Vorstellung der Arbeit des letzten Jahres wird ein Überblick über die Idee und die allgemeine Funktionsweise der Prothese gegeben, die verschiedene Komponenten umfasst: Elektronik, Machine-Learning, Steuerung, Wiederverwertbarkeit und Carbon Footprint. Das Lastenheft wird ebenfalls vorgestellt.
Die technologischen Entscheidungen werden näher erläutert: das Design der Teile, die Wahl der Verbindungen und die verwendeten Motoren. In einem zweiten Teil werden die Schritte zur Herstellung des ersten und zweiten Prototyps sowie eine Kritik des Ergebnisses vorgestellt. Weiter werden die Verbesserungen und die Ziele bis Januar 2024 besprochen.
Anschließend werden der Lebenszyklus der Prothese und ihr Carbon Footprint analysiert und mithilfe der Software Ecodesign Studio berechnet.
Diese Arbeit befasst sich mit dem Thema der sogenannten „Advanced-Spike-Technology“. Dabei wird ein fortschrittliches Vorfußdämpfungselement betrachtet, dessen Kompressionssteifigkeit variiert wird. Die Technik soll die Sprint-Spikes maßgeblich verbessern. Die Arbeit untersucht, ob die Variation der Kompressionssteifig-keit der Sprint-Spikes einen Einfluss auf die sportliche Leistungsfähigkeit beim Sprinten hat. Es werden drei Prototypen von Adidas getestet, die jeweils unterschiedliche Steifigkeiten im Vorfußbereich aufweisen (hart, mittel und weich). Das Ziel besteht darin, die Auswirkungen der Variation der Kompressionssteifigkeit auf den Start bis 10 Meter und den Sprint auf etwa 50 bis 60 Meter zu untersuchen. Dabei werden die Geschwindigkeit und die Beschleunigung des Körperschwerpunktes in Matlab R2023b berechnet. Anhand der Ergebnisse wird die Fragestellung beantwortet. Zu Beginn werden folgende Hypothesen aufgestellt: Die Variation der Kompressionssteifigkeit hat keinen signifikanten Einfluss auf die sportliche Leistungsfähigkeit. Allerdings können individuelle Präferenzen der Sportler*innen in Bezug auf die Steifigkeit der Spikes berücksichtigt werden.
Die Untersuchung wird am Advanced Motion Lab in Offenburg (AMLO) der Hochschule Offenburg durchgeführt. Die Messung erfolgt auf einer Tartanbahn, wobei Kraftmessplatten im Bodenbelag integriert sind, um die Bodenreaktionskräfte beim Fußaussatz zu messen. Zusätzlich werden acht High-Speed-Videokameras eingesetzt, um die Sprintbewegung mittels markerlosem 3D-Motion-Capturing aufzuzeichnen. Es werden 30 Proband*innen getestet, davon 20 männliche und 10 weibliche Teilnehmer*innen, die eine saisonale persönliche Bestleistung von 12,5 Sekunden beziehungsweise 13,5 Sekunden über 100 Meter besitzen. Außerdem dürfen die Proband*innen in den letzten sechs Monaten keine kardiovaskulären Einschränkungen oder Verletzungen aufgewiesen haben. Nach Unterzeichnung der Einverständniserklärung und einem kurzen individuellen Warm-up wird die Kalibrierung der verwendeten Software beziehungsweise Messgeräte durchgeführt. Anschließend beginnt die eigentliche Messung. Pro Person werden jeweils mindestens zwei gültige Starts und ein gültiger maximaler Sprint pro Schuhbedingung durchgeführt. Die Pausengestaltung zwischen den einzelnen Messungen wird individuell gewählt, um Ermüdung zu vermeiden. Nach der Durchführung erfolgt die Auswertung und Verarbeitung der Daten durch das Programm Theia Markerless.
Zu Beginn wird die Berechnung in Matlab realisiert. Der erste allgemeine Schritt in der Berechnung des Startes und Sprints ist identisch. Die verarbeiteten Daten aus Theia werden unter Einsatz einer Funktion eingelesen. Diese Funktion durchläuft eine Ordnerstruktur, die zuvor manuell erstellt werden muss und die die einzelnen Daten der Proband*innen beinhaltet.
Um den Start berechnen zu können, müssen zunächst die Daten der vertikalen Bodenreaktionskraft umgerechnet werden. Daraufhin folgt eine Filterung der vertikalen Bodenreaktionskraft mit einer Schwelle von -3 Newton, da um die Nulllinie ein Rauschen vorliegen kann. Die Daten unterhalb dieser Schwelle entsprechen denen des Fußaufsatzes der Kraftmessplatte. Im Anschluss werden die Indizes unterhalb der Schwelle identifiziert. Auch die Daten des Körperschwerpunktes müssen gefiltert werden, da ungültige Datenauswertungen in Theia für den Wert des Körperschwerpunktes -999999 annehmen. Um diese Daten zu eliminieren, wird eine Schwelle von -100 eingeführt. Daraufhin folgt die Zuordnung der Indizes der Bodenreaktionskraft zu den Werten des Körperschwerpunktes und die Extraktion der Daten des Körperschwerpunktes. Im nächsten Schritt werden die Geschwindigkeit und die Beschleunigung anhand der internen Funktion „gradient“ berechnet. Weiterführend folgt die Berechnung der minimalen, mittleren und maximalen Werte der Geschwindigkeit und Beschleunigung. Letztendlich werden die Parameter als Excel-Datei exportiert, um eine statistische Auswertung durchzuführen.
Der erste Schritt zur Berechnung des maximalen Sprints besteht darin, den Körperschwerpunkt bei der Startfilterung zu identifizieren. Hierbei wird erneut die Schwelle von -100 verwendet und es werden die lokalen Maxima (Höhepunkte) in der Sagittalebene des Körperschwerpunkts identifiziert. Das Ziel ist es, die Daten zwischen zwei Maxima zu extrahieren, was genau einem Schritt entspricht. Es wird eine Mindestsuchhöhe für die Maxima festgelegt. Der Code unterscheidet zwischen den Fällen, in denen ein, zwei, drei oder vier und mehr Maxima gefunden werden. Des Weiteren werden verschiedene Abfragen und Unterscheidungen durchgeführt, um die beiden besten Maxima zu ermitteln. Danach werden die Indizes im Intervall von Maxima zu Maxima identifiziert und dem Körperschwerpunkt zugeordnet. Im Folgenden werden die Geschwindigkeitsberechnungen mithilfe der Funktion „gradient“ sowie die minimalen, mittleren und maximalen Geschwindigkeiten dargestellt. Abschließend erfolgt der Export der Parameter für die statistische Auswertung.
Nachfolgend wird die Leistungsfähigkeit der erstellten Programme in Matlab manuell überprüft. Beim Start und Sprint ergibt sich eine Genauigkeit von 98,89 und 96,66 %. Dies ermöglicht eine präzise statistische Auswertung, die im Programm „Jasp“ durchgeführt wird. Es wird eine einfaktorielle Varianzanalyse (ANOVA) mit Messwiederholung angewendet, wobei einige Voraussetzungen erfüllt sein müssen. Es lässt sich feststellen, dass die Variation der Kompressionssteifigkeit keinen signifikanten Einfluss auf die Geschwindigkeit oder Beschleunigung hat. Beim maximalen Sprint ist der Einfluss größer als beim Start, jedoch nicht signifikant. Diese Ergebnisse bestätigen die Hypothese.