Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Kommunikation
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Dem RTPM (Real-Time Performance Monitoring) wurde in den letzten Jahren in der Automatisierungstechnik immer mehr Beachtung geschenkt. Drei ausgewählte Aspekte des RPTM werden behandelt: Alarmanalyse, Reglerperformance und Stelleinrichtungen. Die Reduktion von Alarmmeldungen mit Hilfe einer Alarmanalyse wird mit Hilfe von Beispielen aus der Industrie veranschaulicht. Ziel einer Analyse ist die Identifikation von (1) falschen Alarmgrenzen, (2) Reglern, bei denen Störungen im Handbetrieb ausgeregelt werden, (3) Reglern, bei denen Betriebspunktänderungen im Handbetrieb ausgeführt werden, (4) Reglern mit Stellgrößen bei 0% oder 100%, (5) falschen Reglerparametern sowie (6) Fehlern in der Messtechnik, Antrieben, Klappen oder Ventilen. Die industrielle Anwendung der Überwachung der Reglerperformance wird anhand des in das Prozessautomatisierungssystem DeltaV von Emerson Process Management integrierten Softwareproduktes DeltaV Inspect erläutert. DeltaV überwacht und bewertet (1) die Bereichsüberschreitungen der Regelgrößen und der Stellsignale, (2) die Betriebsarten (Hand oder Automatik) und (3) die Regelungsgüte. Die Regelungsgüte wird bei einem konstanten Sollwert und stochastischen Störungen aus dem Unterschied zwischen der tatsächlichen und der theoretisch erreichbaren Varianz des Regelfehlers berechnet. Anstelle einer Korrelations- bzw. Regressionsanalyse wird die theoretisch erreichbare minimale Varianz aus der aktuellen Varianz des Regelfehlers und der Varianz der Abweichung der aufeinander folgenden Regelfehlerabtastwerte berechnet.
In this contribution, we perform computer simulations to expedite the development of hydrogen storages based on metal hydride. These simulations enable in-depth analysis of the processes within the systems which otherwise could not be achieved. That is, because the determination of crucial process properties require measurement instruments in the setup which are currently not available. Therefore, we investigate the reliability of reaction values that are determined by a design of experiments.
Specifically, we first explain our model setup in detail. We define the mathematical terms to obtain insights into the thermal processes and reaction kinetics. We then compare the simulated results to measurements of a 5-gram sample consisting of iron-titanium-manganese (FeTiMn) to obtain the values with the highest agreement with the experimental data. In addition, we improve the model by replacing the commonly used Van’t-Hoff equation by a mathematical expression of the pressure-composition-isotherms (PCI) to calculate the equilibrium pressure.
Finally, the parameters’ accuracy is checked in yet another with an existing metal hydride system. The simulated results demonstrate high concordance with experimental data, which advocate the usage of approximated kinetic reaction properties by a design of experiments for further design studies. Furthermore, we are able to determine process parameters like the entropy and enthalpy.
The lattice Boltzmann method (LBM) is an efficient simulation technique for computational fluid mechanics and beyond. It is based on a simple stream-and-collide algorithm on Cartesian grids, which is easily compatible with modern machine learning architectures. While it is becoming increasingly clear that deep learning can provide a decisive stimulus for classical simulation techniques, recent studies have not addressed possible connections between machine learning and LBM. Here, we introduce Lettuce, a PyTorch-based LBM code with a threefold aim. Lettuce enables GPU accelerated calculations with minimal source code, facilitates rapid prototyping of LBM models, and enables integrating LBM simulations with PyTorch's deep learning and automatic differentiation facility. As a proof of concept for combining machine learning with the LBM, a neural collision model is developed, trained on a doubly periodic shear layer and then transferred to a different flow, a decaying turbulence. We also exemplify the added benefit of PyTorch's automatic differentiation framework in flow control and optimization. To this end, the spectrum of a forced isotropic turbulence is maintained without further constraining the velocity field.
Herein we report an update to ACPYPE, a Python3 tool that now properly converts AMBER to GROMACS topologies for force fields that utilize nondefault and nonuniform 1–4 electrostatic and nonbonded scaling factors or negative dihedral force constants. Prior to this work, ACPYPE only converted AMBER topologies that used uniform, default 1–4 scaling factors and positive dihedral force constants. We demonstrate that the updated ACPYPE accurately transfers the GLYCAM06 force field from AMBER to GROMACS topology files, which employs non-uniform 1–4 scaling factors as well as negative dihedral force constants. Validation was performed using β-d-GlcNAc through gas-phase analysis of dihedral energy curves and probability density functions. The updated ACPYPE retains all of its original functionality, but now allows the simulation of complex glycomolecular systems in GROMACS using AMBER-originated force fields. ACPYPE is available for download at https://github.com/alanwilter/acpype.
Abschlussbericht zum BMBF-Fördervorhaben Enabling Infrastructure for HPC-Applications (EI-HPC)
(2020)
Ein Projektvertrag bietet den Geschäftspartnern rechtliche Sicherheit. Häufig wird er von Anwälten aufgesetzt. Insbesondere in kleinen und mittelständischen Unternehmen ist es aber auch oft der Projektleiter, der den Vertrag formuliert. Prof. Dr. Uwe Braehmer erklärt, unter welchen Bedingungen man einen Vertrag ohne juristische Beratung erstellen kann und liefert eine Checkliste mit den Regelungen, die ein Vertrag enthalten sollte.
Fallstrick Arbeitsrecht
(2005)
Technische Innovationen verändern den Alltag enorm – auch den von Journalisten. Technik-Fachjournalisten sind daher gefragt wie nie. Was sie können müssen, wie in den Medien über Digitalisierung berichtet wird und inwiefern künstliche Intelligenz (KI) Journalisten in Zukunft überflüssig machen wird, beantwortet der Medienwissenschaftler Andreas Schümchen im Gespräch mit dem "Fachjournalist".
Reliable and regional differentiated power forecasts are required to guarantee an efficient and economic energy transition towards renewable energies. Amongst other renewable energy technologies, e.g. wind mills, photovoltaic (PV) systems are an essential component of this transition being cost-efficient and simply to install. Reliable power forecasts are however required for a grid integration of photovoltaic systems, which among other data requires high-resolution spatio-temporal global irradiance data.
Reliable and regional differentiated power forecasts are required to guarantee an efficient and economic energy transition towards renewable energies. Amongst other renewable energy technologies, e.g. wind mills, photovoltaic systems are an essential component of this transition being cost-efficient and simply to install. Reliable power forecasts are however required for a grid integration of photovoltaic systems, which among other data requires high-resolution spatio-temporal global irradiance data. Hence the generation of robust reviewed global irradiance data is an essential contribution for the energy transition.