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Im Institut für angewandte Forschung (IAF) der FH Offenburg wird derzeit eine Chipkarte entwickelt, mit der Temperaturzeitreihen über längere Zeiträume aufgezeichnet werden können. Die zur Datenerfassung erforderlichen Systemkomponenten sind auf nur einem Halbleiterchip zusammengefaßt, wodurch sich bei großen Produktionsstückzahlen ein sehr niedriger Herstellpreis erzielen läßt. Die 'Thermologger' genannte Chipkarte kann zudem mit Standard-Chipkartenlesern und einer dedizierten Software auf jedem PC konfiguriert, gelesen und ausgewertet werden.
In den Unternehmen der Automobilbranche herrscht ein beträchtlicher Rationalisierungsdruck mit einem daraus folgenden hohen Automatisierungsgrad. Den erheblichen Investitionen in modernste Fertigungstechnologien und Montageanlagen steht zunehmend die Forderung eines Return of Investment mit zweistelligen Prozentsätzen gegenüber. Betriebliche Abläufe und Fertigungsprozesse werden daher sehr detailliert geplant, wobei 'minutiöse' Planungen oftmals nur die Beherrschung komplexer Prozeßabläufe vortäuschen. Ungeplante Einflußfaktoren und Störungen lassen manche Planung schnell zu Makulatur verkommen.
Geschäftsprozeßmodellierung und dynamische Simulationen von Fertigungsprozessen mittels zeitbewerteter Petri-Netze, bieten ausgezeichnete Möglichkeiten, komplexe Zusammenhänge transparenter zu machen und neue Erkenntnisse über die Einflüsse von Störungen oder Qualitätsschwankungen auf die Produkt- und Prozeßqualität zu erhalten. In einem Teilbereich der Produktion der Daimler-Benz AG in Gaggenau wurden Qualitätsstörungen und ihre Wirkungen auf den Fertigungsprozeß von Drehmomentwandlern untersucht. Die im Fertigungsverlauf auftretenden qualitätsbeeinflussenden Störungen wurden in Petri-Netz-Modellen abgebildet und in diversen Szenerien simuliert. Die Auswirkungen auf die Anlagenverfügbarkeit, Durchlaufzeiten, Lagerstrategien und die Kostensituationen wurden verdeutlicht und erste Maßnahmen mit den zugehörigen Voraussetzungen aufgezeigt.
Die Katheterablation mit Hochfrequenzstrom (HF) ist der Goldstandard für die Therapie vieler kardi-aler Tachyarrhythmien. Bei der HF-Ablation entstehen Temperaturen zwischen 50 °C und 70 °C, wo-durch bestimmte Strukturen im Herzgewebe gezielt zerstört werden können. Ziel der Studie ist, die HF-Ablation und deren Wärmeausbreitung in Bezug auf die zugeführte Leistung mit unterschiedli-chem Elektrodenmaterial und Elektrodengröße bei supraventrikülären Tachykardien zu simulieren.
Short-term load forecasting (STLF) has been playing a key role in the electricity sector for several decades, due to the need for aligning energy generation with the demand and the financial risk connected with forecasting errors. Following the top-down approach, forecasts are calculated for aggregated load profiles, meaning the sum of singular loads from consumers belonging to a balancing group. Due to the emerging flexible loads, there is an increasing relevance for STLF of individual factories. These load profiles are typically more stochastic compared to aggregated ones, which imposes new requirements to forecasting methods and tools with a bottom-up approach. The increasing digitalization in industry with enhanced data availability as well as smart metering are enablers for improved load forecasts. There is a need for STLF tools processing live data with a high temporal resolution in the minute range. Furthermore, behin-the-meter (BTM) data from various sources like submetering and production planning data should be integrated in the models. In this case, STLF is becoming a big data problem so that machine learning (ML) methods are required. The research project “GaIN” investigates the improvement of the STLF quality of an energy utility using BTM data and innovative ML models. This paper describes the project scope, proposes a detailed definition for a benchmark and evaluates the readiness of existing STLF methods to fulfil the described requirements as a reviewing paper.
The review highlights that recent STLF investigations focus on ML methods. Especially hybrid models gain more and more importance. ML can outperform classical methods in terms of automation degree and forecasting accuracy. Nevertheless, the potential for improving forecasting accuracy by the use of ML models depends on the underlying data and the types of input variables. The described methods in the analyzed publications only partially fulfil the tool requirements for STLF on company level. There is still a need to develop suitable ML methods to integrate the expanded data base in order to improve load forecasts on company level.
In recent times, the energy consumed by buildings facilities became considerable. Efficient local energy management is vital to deal with building power demand penalties. This operation becomes complex when a hybrid energy system is included in the power system. This study proposes new energy management between photovoltaic (PV) system, Battery Energy Storage System (BESS) and the power network in a building by controlling the PV/BESS inverter. The strategy is based on explicit model predictive control (MPC) to find an optimal power flow in the building for one-day ahead. The control algorithm is based on a simple power flow equation and weather forecast. Then, a cost function is formulated and optimised using genetic algorithms-based solver. The objective is reducing the imported energy from the grid preventing the saturation and emptiness of BESS. Including other targets to the control policy as energy price dynamic and BESS degradation, MPC can optimise dramatically the efficacy of the global building power system. The strategy is implemented and tested successfully using MATLAB/SimPowerSystems software, compared to classical hysteresis management, MPC has given 10% in energy cost economy and 25% improvement in BESS lifetime.
In this paper, the effect of the polycrystalline microstructure on crack-tip opening displacement and crack closure is investigated for microstructural short plane strain fatigue cracks using the finite-element method. To this end, cracks are introduced in synthetically generated microstructures and the grain properties are described using a single crystal plasticity model with kinematic hardening. Additionally, finite-element calculations without resolved microstructure and von Mises plasticity with kinematic hardening are performed. Fully-reversed strain-controlled cyclic loadings are considered under large-scale yielding conditions as typical for low-cycle fatigue problems. The crack opening stress and the cyclic crack-tip opening displacement are significantly influenced by the local grain structure. While the stabilized crack opening stresses obtained with the microstructure-based finite-element model are in good accordance with the von Mises plasticity results, the differences in the cyclic crack opening displacement are addressed to the asymmetric plastic strain fields in the plastic wake behind the crack-tip of the microstructure-based model. The asymmetric plastic strain fields result in discontinuous and premature contact of the crack flanks.
Die Pulmonalvenenisolation (PVI) mithilfe von Kryoballonkathetern ist eine anerkannte Methode zur Behandlung von Vorhofflimmern (AF). Diese Methode bietet eine kürzere Behandlungsdauer als die klassische Therapie durch die Hochfrequenz- (HF) Ablation. Ziel dieser Studie war es, verschie-dene Kryoballonkatheter, HF-Ablationskatheter und Ösophaguskatheter in ein Herzrhythmusmodell zu integrieren und mit statischer und dynamischer Simulation elektrische und thermische Felder bei PVI unter Vorhofflimmern zu untersuchen.
Blockchain frameworks enable the immutable storage of data. A still open practical question is the so called "oracle" problem, i.e. the way how real world data is actually transferred into and out of a blockchain while preserving its integrity. We present a case study that demonstrates how to use an existing industrial strength secure element for cryptographic software protection (Wibu CmDongle / the "dongle") to function as such a hardware-based oracle for the Hyperledger blockchain framework. Our scenario is that of a dentist having leased a 3D printer. This printer is initially supplied with an amount of x printing units. With each print action the local unit counter on the attached dongle is decreased and in parallel a unit counter is maintained in the Hyperledger-based blockchain. Once a threshold is met, the printer will stop working (by means of the cryptographically protected invocation of the local print method). The blockchain is configured in such a way that chaincode is executed to increase the units again automatically (and essentially trigger any payment processes). Once this has happened, the new unit counter value will be passed from the blockchain to the local dongle and thus allow for further execution of print jobs.