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In addition to traditional methods in product development, the increasing availability of additive manufacturing AM technologies offer new opportunities in product development processes today. This contribution explores several ways in which AM can productively be used in education. New to this approach is amongst others that the students assemble and install the 3D-printers themselves. In two case studies is demonstrated how students in design education are able to autonomously research and realize technical possibilities and limitations of AM technologies, as well as economic constraints.
Der effektive Einsatz von Energie ist vor dem Hintergrund von begrenzten Ressourcen und der Forderung nach einer Reduzierung der bei der Energiegewinnung entstehenden Umweltbelastungen von wachsender Bedeutung. Für die noch relativ junge Gruppe der generativen Fertigungsverfahren liegen bis heute kaum Untersuchungen zum Energieverbrauch vor. Deshalb werden in diesem Beitrag zwei weit verbreitete Rapid-Prototyping-Verfahren (3D-Drucken und Fused Deposition Modeling) hinsichtlich ihres Energieverbrauchs untersucht und verglichen. Zudem werden Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz aufgezeigt und Einsparmöglichkeiten genannt.
Formal verification (FV) is considered by many to be complicated and to require considerable mathematical knowledge for successful application. We have developed a methodology in which we have added formal verification to the verification process without requiring any knowledge of formal verification languages. We use only finite-state machine notation, which is familiar and intuitive to designers. Another problem associated with formal verification is state-space explosion. If that occurs, no result is returned; our method switches to random simulation after one hour without results, and no effort is lost. We have compared FV against random simulation with respect to development time, and our results indicate that FV is at least as fast as random simulation. FV is superior in terms of verification quality, however, because it is exhaustive.
Für die Prognose von Zeitreihen sind bezüglich der Qualität der Vorhersagen heutzutage neuronale Netze und Deep Learning das Mittel der Wahl. LSTM-Netzwerke etablierten sich dazu als eine gut funktionierende Herangehensweise. 2017 wurde der auf Attention basierende Transformer für die Übersetzung von Sprache vorgestellt. Aufgrund seiner Fähigkeit mit sequenziellen Daten zu arbeiten, ist er auch für Zeitreihenprobleme interessant. Diese wissenschaftliche Arbeit befasst sich mit der Vorhersage von Zeitreihen mit einem Transformer. Es wird analysiert, inwiefern sich ein Transformer für Zeitreihenvorhersagen von einem Transformer für Sprachübersetzungen unterscheidet und wie gut die Vorhersagen im Vergleich zu denen eines LSTM-Netzwerkes abschneiden. Dazu werden ein LSTM- und ein Transformer-Netzwerk auf Luftqualitäts- und Wetterdaten in Berlin trainiert, um den Feinstaubgehalt (PM25) in der Luft vorherzusagen. Die Ergebnisse werden mit einem Benchmark-Modell anhand von Evaluationsmetriken verglichen. Anschließend wird evaluiert, wie die Fehler des Transformers reduziert werden können und wie gut der Transformer generalisiert.
In dem Projekt BioMeth wurde der Ansatz der Membranbegasung zur Erhöhung der Verfügbarkeit von gelöstem Wasserstoff für die biologische Methanisierung im Sinn der Etablierung eines Power-to-Gas-Konzeptes zur Energiespeicherung verfolgt. Übergeordnetes Ziel war die Entwicklung eines skalierbaren Verfahrenskonzeptes, dass sich zur Nutzung CO2-haltiger Gasvolumenström eignet. Geplant war es, das Verfahren am Beispiel der Biogasanlage der Biokäserei Monte-Ziego in Teningen zu demonstrieren und dort das bestehende Konzept der parallelen Abwasseraufbereitung und Energieerzeugung zu erweitern. Die ursprüngliche Struktur des Arbeitspaketplanes ist in nachfolgender Abbildung gezeigt.