Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Kommunikation
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Gesundheitsnormen
(2023)
Dieses Video aus der Videoreihe „Normen-ABC“ gibt eine Übersicht zu Gesundheitsnormen von A bis Z. Es wird veranschaulicht, wie Normen durch regionale, europäische und weltweite Vereinheitlichung Leben retten und Gesundheit schützen. Als Praxisbeispiel wird der Aufbau der Zertifizierungsnorm DIN ISO 45001 „Sicherheit und Gesundheit bei der Arbeit“ kurz erläutert.
Formatnormen
(2023)
Dieses Video aus der Videoreihe „Normen-ABC“ zeigt verschiedene Formatnormen, wie Audio-, Bild- und Medienformate. Am Beispiel des weltweit einheitlichen Papierformats nach DIN EN ISO 216 wird der Aufbau durch die drei Normsätze „Halbierung und Verdoppelung“, „Ähnlichkeit“ und „Proportionalität“ erklärt.
CE-Kennzeichnung
(2023)
The representation, or encoding, utilized in evolutionary algorithms has a substantial effect on their performance. Examination of the suitability of widely used representations for quality diversity optimization (QD) in robotic domains has yielded inconsistent results regarding the most appropriate encoding method. Given the domain-dependent nature of QD, additional evidence from other domains is necessary. This study compares the impact of several representations, including direct encoding, a dictionary-based representation, parametric encoding, compositional pattern producing networks, and cellular automata, on the generation of voxelized meshes in an architecture setting. The results reveal that some indirect encodings outperform direct encodings and can generate more diverse solution sets, especially when considering full phenotypic diversity. The paper introduces a multi-encoding QD approach that incorporates all evaluated representations in the same archive. Species of encodings compete on the basis of phenotypic features, leading to an approach that demonstrates similar performance to the best single-encoding QD approach. This is noteworthy, as it does not always require the contribution of the best-performing single encoding.
In dieser Arbeit wird eine kompressible Semi-Lagrangesche Lattice-Boltzmann-Methode neu entwickelt und erprobt. Die Lattice-Boltzmann-Methode ist ein Verfahren zur numerischen Strömungssimulation, das auf einer Modellierung von Partikeldichten und deren Interaktion untereinander basiert. In ihrer Ursprungsform ist die Methode jedoch auf schwach kompressible Strömungen mit niedriger Machzahl beschränkt. Wesentliche Nachteile der bisherigen Versuche zur Erweiterung auf supersonische Strömungen sind entweder mangelhafte Stabilität der Verfahren, unpraktikabel große Geschwindigkeitssätze oder die Beschränktheit auf kleine Zeitschrittweiten. Als Alternative zu bisherigen Ansätzen wird in dieser Arbeit ein Semi-Lagrangescher Strömungsschritt eingesetzt. Semi-Lagrangesche Verfahren entkoppeln mittels Interpolation die Orts-, Zeit- und Geschwindigkeitsdiskretisierung der ursprünglichen Lattice-Boltzmann-Methode. Nach der Einleitung wird im zweiten und dritten Kapitel dieser Arbeit zunächst auf die Grundlagen und Prinzipien der Lattice-Boltzmann-Methode eingegangen sowie bisherige Ansätze zur Simulation kompressibler Strömungen aufgeführt. Im Anschluss wird die kompressible Semi-Lagrangesche Lattice-Boltzmann-Methode entwickelt und beschrieben. Die Erweiterung erfolgt im Wesentlichen durch die Verknüpfung der Methode mit geeigneten Gleichgewichtsfunktionen und Geschwindigkeitssätzen. Im vierten Kapitel der Arbeit werden neue Kubatur-basierte Geschwindigkeitssätze entwickelt und getestet, darunter ein D3Q45-Geschwindigkeitssatz zur Berechnung kompressibler Strömungen, der den Rechenaufwand gegenüber konventionellen Geschwindigkeitsdiskretisierungen erheblich verringert. Im fünften Kapitel der Arbeit werden zur Validierung Simulationen von eindimensionalen Stoßrohren, zweidimensionalen Riemann-Problemen und Stoß-Wirbel-Interaktionen durchgeführt. Im Anschluss zeigen Simulationen von dreidimensionalen, kompressiblen Taylor-Green-Wirbeln sowie von wandgebundenen Testfällen die Vorteile der Methode für kompressible Strömungssimulationen. Zu diesem Zweck werden die Überschallströmung um ein zweidimensionales NACA-0012-Profil und um eine dreidimensionale Kugel sowie eine supersonische Kanalströmung untersucht. Dem Simulationsteil folgt eine umfangreiche Diskussion der Semi-Lagrangeschen Lattice-Boltzmann-Methode im Vergleich zu anderen Methoden. Die Vorteile der Methode, wie vergleichsweise große Zeitschrittweiten, körperangepasste Netze und die Stabilität der Methode, werden hier herausgearbeitet.
Elektronik für Entscheider
(2023)
Dieses Buch gibt Nichtingenieuren, die sich beruflich mit Elektronik beschäftigen, die Möglichkeit, sich ein Stück auf dieses Fachgebiet zu begeben, um Aufgaben, Sprache und Vorgehensweise von Ingenieuren zu verstehen. Ziel ist es dabei nicht, nach dem Lesen dieses Buches eine elektronische Schaltung entwickeln zu können. Im Vordergrund steht vielmehr ein generelles Verständnis für die Zusammenhänge und Grundbegriffe der Elektronik. (Verlagsangaben)
Quality diversity algorithms can be used to efficiently create a diverse set of solutions to inform engineers' intuition. But quality diversity is not efficient in very expensive problems, needing 100.000s of evaluations. Even with the assistance of surrogate models, quality diversity needs 100s or even 1000s of evaluations, which can make it use infeasible. In this study we try to tackle this problem by using a pre-optimization strategy on a lower-dimensional optimization problem and then map the solutions to a higher-dimensional case. For a use case to design buildings that minimize wind nuisance, we show that we can predict flow features around 3D buildings from 2D flow features around building footprints. For a diverse set of building designs, by sampling the space of 2D footprints with a quality diversity algorithm, a predictive model can be trained that is more accurate than when trained on a set of footprints that were selected with a space-filling algorithm like the Sobol sequence. Simulating only 16 buildings in 3D, a set of 1024 building designs with low predicted wind nuisance is created. We show that we can produce better machine learning models by producing training data with quality diversity instead of using common sampling techniques. The method can bootstrap generative design in a computationally expensive 3D domain and allow engineers to sweep the design space, understanding wind nuisance in early design phases.
Electric vehicles (EVs) are rapidly growing in popularity, but range variability has become an important research area with significant implications for EV performance, usability, and overall market adoption. This study aims to unravel the complexities of range variability by examining the contributing factors and offering innovative strategies to mitigate these differences during pack design. Through a detailed analysis of cell parameter deviation, cell connections, battery configuration, battery pack size, and driving behavior, the research illuminates their impact on extractable energy and driving range. The study employed a comprehensive approach and conducted systematic simulation-based experimentation to identify the optimal battery pack configuration based on maximum extractable energy, minimal variability and maximum range. The results reveal insights into the relationship between discharge rate and battery pack performance, and the impact of cell parameter variations on pack energy output. This research advances the understanding of EV performance optimisation, reduces pack-to-pack variability, and extends battery pack lifespan.