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Endress+Hauser Liquid Analysis ist ein erfolgreiches Entwicklungsunternehmen im Bereich der Flüssigkeitsanalyse für Prozesse und Labore. Mit voranschreitender Digitalisierung soll auch das Produktportfolio weiter digitalisiert werden. Ziel dieser Arbeit ist es den Entwicklungsprozess von Endress+Hauser Liquid Analysis auf die Eignung zur Entwicklung digitaler Produkte zu untersuchen. Zur Beantwortung der Fragestellung werden sowohl Literatur als auch mehrere Experten aus dem Fachgebiet zur Rate gezogen. In der Auswertung wird der aktuelle Prozess bewertet und ein geeignetes Prozessmodell für das Unternehmen dargestellt. Das empfohlene Modell wird exemplarisch anhand eines Beispielprojekts aufgezeigt. In einem abschließenden Fazit werden Ergebnisse und Erkenntnisse zusammengetragen.
In der Dokumentation dieser Masterthesis wird die Produktion eines zweidimensionalen Platformer-Spiels beschrieben, in dem mit mehreren Fähigkeiten und dem Lösen von diversen Rätseln verschiedene Level durchquert werden können. Zudem wird in dieser Dokumentation anhand einer Tabelle alle möglichen Eingaben zur Tastatur- und Controller-Steuerung gezeigt. Des weiteren wird das gestalterische Konzept dargestellt. Dazu gehört die Beschreibung der Synopsis der in dem Spiel erzählten Geschichte, das Darstellen des Designs der vorkommenden Charaktere und das Beschreiben des Aufbaus und der gestalterischen Intention der verschiedenen Level. Der Fokus in dieser Dokumentation liegt im detaillierten Beschreiben der in dem Spiel vorkommenden Elemente und wie diese in der gewählten Spiele-Engine Godot implementiert wurden. Dazu zählen wie der Spieler-Charakter aufgebaut ist und wie dieser mit den einzelnen Objekten oder anderen Charakteren im Spiel interagieren kann. Zudem wird die Implementierung eines umfangreichen Dialog-Systems mit seinen Bausteinen beschrieben. Des weiteren werden alle weiteren wichtigen Elemente, die das Spiel spielbar machen, erklärt.
The last decades have seen the evolution of industrial production into more sophisticated processes. The development of specialized, high-end machines has increased the importance of predictive maintenance of mechanical systems to produce high-quality goods and avoid machine breakdowns. Predictive maintenance has two main objectives: to classify the current status of a machine component and to predict the maintenance interval by estimating its remaining useful life (RUL). Nowadays, both objectives are covered by machine learning and deep learning approaches and require large training datasets that are often not available. One possible solution may be transfer learning, where the knowledge of a larger dataset is transferred to a smaller one. This thesis is primarily concerned with transfer learning for predictive maintenance for fault classification and RUL estimation. The first part presents the state-of-the-art machine learning techniques with a focus on techniques applicable to predictive maintenance tasks (Chapter 2). This is followed by a presentation of the machine tool background and current research that applies the previously explained machine learning techniques to predictive maintenance tasks (Chapter 3). One novelty of this thesis is that it introduces a new intermediate domain that represents data by focusing on the relevant information to allow the data to be used on different domains without losing relevant information (Chapter 4). The proposed solution is optimized for rotating elements. Therefore, the presented intermediate domain creates different layers by focusing on the fault frequencies of the rotating elements. Another novelty of this thesis is its semi and unsupervised transfer learning-based fault classification approach for different component types under different process conditions (Chapter 5). It is based on the intermediate domain utilized by a convolutional neural network (CNN). In addition, a novel unsupervised transfer learning loss function is presented based on the maximum mean discrepancy (MMD), one of the state-of-the-art algorithms. It extends the MMD by considering the intermediate domain layers; therefore, it is called layered maximum mean discrepancy (LMMD). Another novelty is an RUL estimation transfer learning approach for different component types based on the data of accelerometers with low sampling rates (Chapter 6). It applies the feature extraction concepts of the classification approach: the presented intermediate domain and the convolutional layers. The features are then used as input for a long short-term memory (LSTM) network. The transfer learning is based on fixed feature extraction, where the trained convolutional layers are taken over. Only the LSTM network has to be trained again. The intermediate domain supports this transfer learning type, as it should be similar for different component types. In addition, it enables the practical usage of accelerometers with low sampling rates during transfer learning, which is an absolute novelty. All presented novelties are validated in detailed case studies using the example of bearings (Chapter 7). In doing so, their superiority over state-of-the-art approaches is demonstrated.
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.
Increasing global energy demand and the need to transition to sustainable energy sources to mitigate climate change, highlights the need for innovative approaches to improve the resilience and sustainability of power grids. This study focuses on addressing these challenges in the context of Morocco's evolving energy landscape, where increasing energy demand and efforts to integrate renewable energy require grid reinforcement strategies. Using renewable energy sources such as photovoltaic systems and energy storage technologies, this study aims to develop a methodology for strengthening rural community grids in Morocco.
Traditional reinforcement measures such as line and transformer upgrades will be investigated as well as the integration of power generation from photovoltaic systems, which offer a promising way to utilise Morocco's abundant solar resources. In addition, energy storage systems will be analysed as potential solutions to the challenges of grid stability and resilience. Using comprehensive data analysis, scenario planning and simulation methods with the open-source simulation software Panda Power, this study aims to assess the impact of different grid reinforcement measures, including conventional methods, photovoltaic integration, and the use of energy storage, on grid performance and sustainability. The results of this study provide valuable insights into the challenges and opportunities of transitioning to a more resilient and sustainable energy future in Morocco.
Based on a rural medium-voltage grid in Souihla, Morocco, three scenarios were carried out to assess the impact of demand growth in 2030 and 2040. The first scenario focuses on conventional grid reinforcement measures, while the second scenario incorporates energy from residential photovoltaic systems. The third scenario analyses the integration of storage systems and their impact on grid reinforcement in 2030.
The simulations with energy from photovoltaic systems show a reduction in grid reinforcement measures compared to the scenario without solar energy. In addition, the introduction of a storage system in 2030 led to a significant reduction in the required installed transformer capacity and fewer congested lines. Furthermore, the results emphasized the role of storage in stabilizing grid voltage levels.
In summary, the results highlighted the potential benefits of integrating energy from photovoltaics and storage into the grid. This integration not only reduces the need for transformers and overall grid infrastructure but also promotes a more efficient and sustainable energy system.