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- Fakultät Medien und Informationswesen (M+I) (bis 21.04.2021) (57)
- Fakultät Medien (M) (ab 22.04.2021) (55)
- Fakultät Maschinenbau und Verfahrenstechnik (M+V) (41)
- Fakultät Elektrotechnik, Medizintechnik und Informatik (EMI) (ab 04/2019) (34)
- Fakultät Wirtschaft (W) (16)
- Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik (E+I) (bis 03/2019) (13)
- INES - Institut für nachhaltige Energiesysteme (5)
- ivESK - Institut für verlässliche Embedded Systems und Kommunikationselektronik (5)
- IDEeP - Institute for Digital Engineering and Production (ab 12.10.2022) (1)
- IUAS - Institute for Unmanned Aerial Systems (1)
Open Access
- Closed Access (101)
- Closed (76)
- Open Access (33)
- Diamond (7)
E-Learning hat als ergänzendes Erlösmodell ein hohes Potenzial im Online-Journalismus, findet bisher allerdings wenig Beachtung. Insbesondere Garten- und Pflanzenthemen lassen sich aufgrund ihrer Praxisnähe gut über Onlinekurse vermitteln. Die Arbeit untersucht die Ansprüche der gartenjournalistischen Zielgruppe an einen entsprechenden Onlinekurs sowie an das dazugehörige Erlösmodell. Dazu gibt die Masterthesis theoretische Einblicke in die Themen Online-Journalismus, Erlösmodelle und E-Learning und betrachtet diese im Kontext der Erfolgsfaktoren von Onlinekursen. Neben der Themenrelevanz und dem Anbietervertrauen wurden die Motivierung und der Unterhaltungswert, Verständlichkeit und Praxisbezug sowie Betreuungsleistung und Kollaborationsmöglichkeiten als Erfolgsfaktoren ermittelt. Be- züglich des Erlösmodells stellen der Leistungsumfang sowie die Erlösform und Preisattraktivität ele- mentare Faktoren dar. Mit Hilfe qualitativer Sozialforschung am Beispiel der Zielgruppe von Mein schö- ner Garten wurden die Aspekte analysiert und deren Bedeutsamkeit bestätigt. Besonders die Wissens- vermittlung durch eine kompetente Lehrkraft, eine individuelle Betreuung, Live-Events und Community-Aspekte stellen einen Mehrwert gegenüber anderen gartenjournalistischen Angeboten dar. Jedoch unterscheiden sich die konkreten Ansprüche an die Gestaltung der Faktoren und die Gewichtung ihrer Relevanz ist abhängig vom Lerntyp. Das zeigt sich auch in einer variierenden Zahlungsbereitschaft, die wesentlich von den persönlichen Erwartungen und dem gebotenen Zusatznutzen abhängt. Individuelle Tarife und eine ergänzende Werbefinanzierung sind deshalb sinnvoll.
Entwicklung eines Kommunikationskonzepts für Black Forest Formula an der Hochschule Offenburg
(2021)
Die vorliegende Masterthesis befasst sich mit der Entwicklung eines Kommunikationskonzepts für das Black Forest Formula Projekt an der Hochschule Offenburg. Die bisherigen kommunikativen Aktivitäten werden im Rahmen dieser Arbeit überarbeitet und erweitert, sodass ein konsistentes Gesamtkonzept für die Kommunikation entsteht. Hierzu werden die einzelnen Phasen eines Konzeptionsprozesses durchlaufen. Das Ziel ist eine langfristige Planung, welche die Interessen der verschiedenen Gruppen innerhalb und außerhalb des Projekts berücksichtigt, um deren Unterstützung zu sichern. Des Weiteren wird durch die Ausrichtung auf festgelegte Kommunikationsziele eine Verbesserung der internen und externen Kommunikation von Black Forest Formula angestrebt. Die Arbeit richtet sich daher insbesondere an die leitenden Mitglieder des Teams und soll diesen als Handlungsempfehlung dienen. Darüber hinaus ist die Arbeit auch für all jene interessant, die sich mit dem Ablauf und den Methoden zur Entwicklung von Kommunikationskonzepten befassen möchten.
Ein Sachcomic von Schlogger:
- Warum streiten wir?
- Welche gesellschaftlichen und psychologischen Probleme erschweren moderne Beziehungen?
- Wie streiten wir?
- Warum lohnt es sich Streiten zu lernen?
- Was ist Kommunikation und was kann dabei schief laufen?
- Wie streiten wir konstruktiver?
Diese Fragen versucht "STREIT[SAM]"anhand vieler grafischer Beispiele und Theorien wie z.B."Das Vier-Seiten-Modell" von Schulz von Thun, den "Axiomen zur Kommunikationspsychologie"
von Paul Watzlawick oder der Gewaltfreien Kommunikation nach Rosenberg zu beantworten.
Total Cost of Ownership (TCO) is a key tool to have a complete understanding of the costs associated with an investment, as it allows to analyze not only the initial acquisition costs, but also the long-term costs related to operation, maintenance, depreciation, and other factors. In the context of the cement industry, TCO is especially important due to the complexity of the production processes and the wide variety of components and machinery involved in the process.
For this reason, a TCO analysis for the cement industry has been conducted in this study, with the objective of showing the different components of the cost of production. This analysis will allow the reader to gain knowledge about these costs, in the industrial model will be to make informed decisions on the adoption of technologies and practices that will allow them to reduce costs in the long run and improve their operational efficiency.
In particular, this study pursues to give visibility to technologies and practices that enable the reduction of carbon emissions in cement production, thus contributing to the sustainability of industry and the protection of the environment. By being at the forefront of sustainability issues, the cement industry can contribute to the achievement of environmentally friendly technologies and enable the development of people and industry.
The Oxyfuel technology has been selected as a carbon capture solution for the cement industry due to its practical application, low costs, and practical adaptation to non-capture processes. The adoption of this technology allows for a significant reduction in CO2 emissions, which is a crucial factor in achieving sustainability in the cement manufacturing process.
Carbon capture storage technologies represent a high investment, although these technologies increase the cost of production, the application of Oxyfuel technology is one of the most economically viable as the cheapest technology per capture according to the comparison. However, this price increase is a technical advantage as the carbon capture efficiency of this technology reaches 90%. This level of efficiency leads to a decrease in taxes for the generation of CO2 emissions, making the cement manufacturing process sustainable.
Im Rahmen dieser Masterarbeit soll ein Radträger für ein Leichtbaufahrzeug entwickelt werden. Dieser soll ein niedriges Gewicht sowie eine hohe Steifigkeit aufweisen und fertigbar sein.
Dabei wird über einen iterativen Prozess aus Simulation, Topologieoptimierung und Neukonstruktion ein neues Radträgerdesign entwickelt.
Zu Beginn der Arbeit wird auf die wissenschaftlichen Grundlagen eingegangen. Dabei spielen vor allem das Thema Leichtbau sowie die finite Elemente Methode eine Rolle. Es wird auf Prinzipien der Konstruktion eingegangen, um das Bauteil fertigungsgerecht und auch effizient zu gestalten.
Im nächsten Kapitel wird der aktuelle Stand der Technik genauer untersucht. Hierbei wird der Entwicklungsprozess der aktuellen Radträger-Varianten untersucht und diese mittels FEM nachgerechnet. Zuvor werden noch die für die Simulation benötigten wirkenden Kräfte berechnet und Plausibilitätstests durchgeführt, bei denen Computersimulationen mit realen Messwerten auf deren Richtigkeit überprüft werden.
In den letzten Kapiteln geht es um die Entwicklung des Radträgers. Hier werden einige Konzepte entwickelt und mittels FEM-Simulationen getestet. Durch den Einsatz von Topologieoptimierungen wird versucht, das Gewicht des Radträgers bei gleichbleibender Steifigkeit zu senken.
Much of the research in the field of audio-based machine learning has focused on recreating human speech via feature extraction and imitation, known as deepfakes. The current state of affairs has prompted a look into other areas, such as the recognition of recording devices, and potentially speakers, by only analysing sound files. Segregation and feature extraction are at the core of this approach.
This research focuses on determining whether a recorded sound can reveal the recording device with which it was captured. Each specific microphone manufacturer and model, among other characteristics and imperfections, can have subtle but compounding effects on the results, whether it be differences in noise, or the recording tempo and sensitivity of the microphone while recording. By studying these slight perturbations, it was found to be possible to distinguish between microphones based on the sounds they recorded.
After the recording, pre-processing, and feature extraction phases we completed, the prepared data was fed into several different machine learning algorithms, with results ranging from 70% to 100% accuracy, showing Multi-Layer Perceptron and Logistic Regression to be the most effective for this type of task.
This was further extended to be able to tell the difference between two microphones of the same make and model. Achieving the identification of identical models of a microphone suggests that the small deviations in their manufacturing process are enough of a factor to uniquely distinguish them and potentially target individuals using them. This however does not take into account any form of compression applied to the sound files, as that may alter or degrade some or most of the distinguishing features that are necessary for this experiment.
Building on top of prior research in the area, such as by Das et al. in in which different acoustic features were explored and assessed on their ability to be used to uniquely fingerprint smartphones, more concrete results along with the methodology by which they were achieved are published in this project’s publicly accessible code repository.
Die verstärkte Nachfrage des Marktes nach regelbaren EC-Antrieben mit erhöhten Leistungsdichten fordert das Einsetzen von höherwertigen Elektroblechsorten. Diese weisen durch ihren höheren Siliziumgehalt höhere Härten auf, was zu neue Herausforderungen bei der Montage führt. Das Fügen sogenannter gekerbter Wellen in das Rotorlamellenpaket kann zu Partikelbildung führen, wenn die Härtedifferenz zwischen den beiden Fügepartnern zu gering ausfällt. Dieser Umstand ist zur Einhaltung der steigenden Anforderungen bezüglich technischer Sauberkeit zu vermeiden, da ansonsten kostspielige Reinigungskonzepte in der Montagelinie installiert werden müssen. Für die Montage von Lagern werden die Rotorwellen selektiv induktiv randschichtgehärtet. Hierbei müssen bspw. Lagerstellen eine Mindesthärte erreichen und Kerbzonen unbehandelt bleiben, damit eine entsprechende Umformbarkeit beim Kerben erhalten bleibt sowie der Verschleiß der Kerbwerkzeuge möglichst geringgehalten wird.
Im Rahmen dieser Masterthesis wird die induktive Wärmebehandlung untersucht. Insbesondere wird hier das induktive Hochgeschwindigkeitsvergüten zur Weiterentwicklung der Welle-Nabe-Verbindung im Kerbbereich betrachtet, um bei gleichbleibender Taktzeit die erforderte Härtedifferenz zum Rotorlamellenwerkstoff zu ermöglichen. Hierbei wird der Kerbbereich wie für die Lagermontage induktiv randschichtgehärtet und anschließend bei höheren Temperaturen angelassen (vergütet).
Die Auswertung der Versuchsergebnisse zeigt, dass mit dem vorhandenen Maschinenfuhrpark nur das Anlassen mit Selbstabschreckung die geforderten Härtetoleranzen als Kompromiss zwischen Spanfreiheit beim Fügen und Werkzeugverschleiß ermöglicht. Diese wiederum zeigen aufgrund der ununterbrochene Wärmeleitung eine in Axialrichtung ausgeweiteten Wärmeeinflusszone, die zu unscharfen Härteübergängen im Vergleich zu nach dem Anlassen aktiv gekühlter Rotorwellen führt. Eine höhere Härte in der Kerbzone führt zu einem kleineren Kerbaufwurf unter gleichbleibenden Kerbbedingungen. Der Nachweis einer Prozessfähigkeit für die Härte ist nicht üblich und kann auch aufgrund der hohen Unsicherheit des Härteprüfverfahrens nicht erbracht werden. Das Anlassen verschlechtert nur geringfügig den Rundlauf. Die Einpresskräfte von Rotorlamellenpaketen hängt von der Höhe des Kerbaufwurfs ab und steigt entsprechend mit deren Zunahme. Für eine serientaugliche Umsetzung ist in Abhängigkeit des Anforderungsprofils eine Rücksprache mit der Designabteilung bezüglich axiale Härteübergang und Kerbeindringtiefe notwendig. Für eine dauerhafte Lösung wird die Verwendung eines Mittelfrequenzgenerators für den Anlassprozess empfohlen.
The progress in machine learning has led to advanced deep neural networks. These networks are widely used in computer vision tasks and safety-critical applications. The automotive industry, in particular, has experienced a significant transformation with the integration of deep learning techniques and neural networks. This integration contributes to the realization of autonomous driving systems. Object detection is a crucial element in autonomous driving. It contributes to vehicular safety and operational efficiency. This technology allows vehicles to perceive and identify their surroundings. It detects objects like pedestrians, vehicles, road signs, and obstacles. Object detection has evolved from being a conceptual necessity to an integral part of advanced driver assistance systems (ADAS) and the foundation of autonomous driving technologies. These advancements enable vehicles to make real-time decisions based on their understanding of the environment, improving safety and driving experiences. However, the increasing reliance on deep neural networks for object detection and autonomous driving has brought attention to potential vulnerabilities within these systems. Recent research has highlighted the susceptibility of these systems to adversarial attacks. Adversarial attacks are well-designed inputs that exploit weaknesses in the deep learning models underlying object detection. Successful attacks can cause misclassifications and critical errors, posing a significant threat to the functionality and safety of autonomous vehicles. With the rapid development of object detection systems, the vulnerability to adversarial attacks has become a major concern. These attacks manipulate inputs to deceive the target system, significantly compromising the reliability and safety of autonomous vehicles. In this study, we focus on analyzing adversarial attacks on state-of-the-art object detection models. We create adversarial examples to test the models’ robustness. We also check if the attacks work on a different object detection model meant for similar tasks. Additionally, we extensively evaluate recent defense mechanisms to see how effective they are in protecting deep neural networks (DNNs) from adversarial attacks and provide a comprehensive overview of the most commonly used defense strategies against adversarial attacks, highlighting how they can be implemented practically in real-world situations.