Projekte

F&T-Projekte der Fakultät Elektro- und Informationstechnik

• TransferRad

  Das Vorhaben zielt darauf, sehr kleinteilig und lokal Begegnungen zwischen Mitgliedern von Hochschulen und Menschen, die in nichtakademischen Einrichtungen, Institutionen oder Unternehmen arbeiten bzw. sich ehrenamtlich in Vereinen und Initiativen engagieren, zu stiften. Niedrigschwellig sollen Hochschulen dort präsent sein, wo sich Menschen außerhalb von Hochschulen begegnen – auf Marktplätzen und Schulhöfen, in Parks oder den Außenflächen von Kultur- und Sozialeinrichtungen etc. Die Universität Konstanz, die HTWG und die PH Kreuzlingen sehen den Bedarf einer engen Kommunikation mit der Zivilgesellschaft. Dazu wird eine mobile Transferwerkstatt in Form eines von allen beteiligten Hochschulen gleichermaßen nutzbaren Fahrradanhängers gebaut.
  Kooperationsprojekt zwischen der HTWG, Universität Konstanz und PH Kreuzlingen

  Das Projekt wird gefördert vom : Wissenschaftsverbund Vierländerregion Bodensee

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  • Prof. Dr. Michael Froehlich

    Fachgebiet: Connected Car Services

  • Raum F 405
    +49 7531 206-257
    michael.froehlich@htwg-konstanz.de
• AutoMote - Automatisierte und teleoperierte Steuerung von Flurförderzeugen

  In Zeiten von anhaltendem Fachkräftemangel und Klimawandel ist der effiziente Einsatz von Fachkräften und Ressourcen auch in der Intralogistik essenziell. Die Fernsteuerung bzw. Teleoperation von Flurförderzeugen in Kombination mit einer Teilautomatisierung ist hierbei ein vielversprechender Ansatz, um dem Personalmangel und den steigenden Kostendruck in der Logistikbranche zu adressieren. Eine solche Lösung ist im Markt aktuell nicht verfügbar. Im vorliegenden Forschungsvorhaben wird sowohl eine Plattform zur Auswahl und Bedienung von Gabelstaplern über einen Teleoperations-Arbeitsplatz als auch das teleoperiert-automatisierte Fahrzeug selbst (weiter-)entwickelt. Somit können Fahrer aus einem ergonomischen und attraktiven Arbeitsplatz heraus mehrere Fahrzeuge steuern und koordinieren. Außerdem kommen mehre Effekte zur Reduktion des CO2-Fußabdrucks zum Tragen. Dies ermöglicht den effizienteren Einsatz von Fachkräften und Ressourcen sowie die Reduktion der Gesamtkosten in der Logistik.

  
  Das Projekt wird geförder durch : Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg im Programm Invest BW

  

  

  

  

  
• IMProvT ll - Intelligente Messverfahren zur energetischen Prozessoptimierung von Trinkwasserbereitstellung

  Das Verbundprojekt IMProVt II (Intelligente Messverfahren zur Prozessoptimierung von Trinkwasserbereitstellung und Verteilung) entwickelt eine zentrale Open-Source Digitalisierungsplattform für die Wasserwirtschaft mit dem Ziel, technische Prozesse und Verfahren der Wasseraufbereitung und –verteilung umfassend messtechnisch zu erfassen und zu überwachen und sie darüber hinaus optimal zu steuern und zu regeln, um deren Energie- und Ressourcenverbrauch nachhaltig zu senken. Alle relevanten Prozess- und Unternehmensdaten werden in der Digitalisierungsplattform zusammengefasst und sind die Grundlage für im Rahmen des Projektes neu zu entwickelnde Datenanalyse-Services basierend auf Verfahren der Künstlichen Intelligenz. Diese KI-Services dienen der Plausibilitätsprüfung der Messdaten sowie den folgenden Hauptzielen des Projektes, die neben der Entwicklung der Digitalisierungsplattform angestrebt werden:

  (1) Der automatisierten Energieanalyse der Wasserförderung und -verteilung und der Bestimmung des Optimierungspotenzials, (2) der gleichmäßigen energieeffizienten Wasserförderung und - verteilung und (3) der automatisierten, bedarfsorientierten und energieeffizienten Fahrweise der Wasserwerke. Diese Ziele entsprechen Use-Cases der industriellen Praxispartner und erfordern neue Geschäftsmodelle, die ebenfalls im Rahmen des Projektes entwickelt und analysiert werden.

  Das Projekt wird gefördert durch : BMBF 7. Energieforschungsprogramm
• Speichersysteme für das autonome Fahren; Teilvorhaben: Fehlercharakterisierung, Kanalschätzung und Fehlerkorrektur für NAND-Flash-Speicher (MEMTONOMY2)

  Automotive-Computing-Anwendungen wie KI-Datenbanken, ADAS und fortschrittliche Infotainmentsysteme haben einen enormen Bedarf an persistentem Speichern. Dieser Trend erfordert NAND-Flash-Speicher, die für extreme Automobilumgebungen ausgelegt sind. Allerdings ist die Fehlerwahrscheinlichkeit von NAND Flash-Speichern in den letzten Jahren aufgrund höherer Speicherdichte und Fertigungstoleranzen gestiegen. Daher ist eine starke Fehlerkorrekturcodierung erforderlich, um die Speicheranforderungen von Kraftfahrzeugen zu erfüllen. Die HTWG Konstanz wird hauptsächlich in den Arbeitspaketen zu Safety und Zuverlässigkeit sowie zum Demonstrator tätig sein. Hier stehen die Arbeiten zur Fehlercharakterisierung, zum Fehlermanagement und zur Fehlerkorrektur für Flash-Speicher im Vordergrund. Wenn die Anzahl der Programmier-/Löschzyklen und die Datenerhaltungszeiten zunehmen, leiden Leistung und Zuverlässigkeit von nichtflüchtigen NAND-Flash-Speichern. Aufgrund dieser Alterungsprozesse schwanken die Lese-Referenzspannungen der Flash-Zellen. In diesem Teilvorhaben betrachten wir Fehlerkorrekturcodierung, die Modellierung der Fehler und Verfahren zur Anpassung der Referenzspannungen. Für die Schätzverfahren werden neuronale Netze untersucht, um die gelesenen Referenzspannungen für verschiedene Lebenszyklusbedingungen zu adaptieren. Dabei muss untersucht werden, welche Trainingsdaten für die neuronalen Netze benötigt werden und wie die trainierten neuronalen Netze die Schätzung für andere Lebenszyklusbedingungen verallgemeinern.Hinsichtlich der Fehlerkorrektur werden Verfahren aus dem Bereich der codierten Modulation untersucht, die alle Bits einer Zelle gemeinsam codieren. Diese Ansätze haben das Potenzial, die Fehlerkorrektur zu verbessern und umgehen das aufwändige Auslesen von Zuverlässigkeitsinformationen. Zur Absicherung der Verfahren ist eine prototypische Umsetzung und eine formale Verifikation vorgesehen.

  Die in 2022 eingegangenen Mittel enthalten 1.000,00 Euro Projektpauschale.

  Das Projekt wird gefördert durch : Bundesministerium für Bildung und Forschung

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  • Prof. Dr. Jürgen Freudenberger

    Fachgebiet: Kommunikationsnetze

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    juergen.freudenberger@htwg-konstanz.de
• KI – basierte Planung und Betriebsführung von Verteilnetzen und Microgrids zur optimalen Integration regenerativer Erzeuger und fluktuierender Lasten im Rahmen der Energiewende (AI4Grids)

  Zur Verlangsamung des Klimawandels ist eine Abkehr von fossilen Energiequellen nötig. Der dafür notwendige Ausbau der erneuerbaren Energien und die Umstellung auf Elektroautos stellt das Stromnetz jedoch vor Herausforderungen: Während der Energiebedarf vor allem in den Städten steigt, speisen Solar- und Windenergie Strom sehr unregelmäßig ein. Dennoch können neue flexible Verbraucher wie Elektroladesäulen und Wärmepumpen im Zusammenspiel mit den schwankenden regenerativen Erzeugern zur Lösung für die Energiewende werden – durch eine intelligente Netzsteuerung. Ziel des von Herrn Prof. Dr. Gunnar Schubert geleiteten Projekts ist daher, die für die Energiewende benötigten Erzeuger und Verbraucher mittels intelligenter Netzbetriebsführung effizient in das Mittel- und Niederspannungsnetz zu integrieren. So wird eine bessere Synchronisierung von Energiemengen und Netzkapazitäten erreicht.

  Dazu werden Algorithmen entwickelt, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren und die Planung und Betriebsführung von Stromnetzen auf Verteilnetzebene und von Microgrids („Inselnetzen“) unterstützen. So soll beispielweise ein Algorithmus im Fall einer Störung eine Handlungsempfehlung an die Leitwarte ausgeben, um die Störung schnell zu beheben. Ein solcher KI-basierte Regler für die Betriebsführung benötigt ein umfassendes Bild des Netzzustandes. Dazu überwachen automatisierte Verfahren fortlaufend die aktuelle Netzstruktur und den Eintritt neuer Netzteilnehmer. Zudem wird das KI-System um eine integrierte Lastprognose ergänzt, die Wetter- und Verbrauchsdaten zur Vorhersage nutzt. Durch die gezielte Regelung von Verbrauchern und eine verlässliche Prognose der Erzeugung kann das Netz vor kritischen Belastungen geschützt und eine stabile Stromversorgung sichergestellt werden.

  Die im Projekt entwickelten Algorithmen sollen in sechs Reallaboren geprüft und optimiert werden. So wird z.B. in Friedrichshafen, Freiburg und Konstanz praktisch getestet, ob das KI-System und seine Bestandteile auf Gebäude- wie Quartiersebene einen Mehrwert liefern. Eine möglichst effiziente Nutzung des Stromverteilnetzes unterstützt letztlich die Energiewende und damit das übergeordnete Ziel der Treibhausgasneutralität.

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  • Prof. Dr. Gunnar Schubert

    Vizepräsident Forschung, Transfer und Nachhaltigkeit
    Fachgebiete: Physik und Elektrotechnik

  • Raum A 324a
    +49 7531 206-9112
    gunnar.schubert@htwg-konstanz.de
• Brennstoffzellenschiff Solgenia mit Drehstromantrieb

  Ein Schiff mit optimiertem Rumpf wird mit Brennstoffzelle (BZ), H2-Speicher, PV-Generator und Batterie ausgerüstet. Die Ergänzung der PV durch den regelbaren Energiewandler BZ benötigt eine optimierte Betriebsführung (Energiemanagement) und gestattet damit hundertprozentig sichere Energieversorgung. Eine Funkverbindung zu einem Server an Land erlaubt die Beobachtung und die Beeinflussung der Anlage sowie die Kopplung mit dem Internet. Die Forschungsthemen umfassen unter anderem: Untersuchung und Anpassung der BZ-Technologie an Wasserfahrzeugen, Optimierung des Energiemanagements („predictive control“), Funkanbindung, Langzeiterprobung, den Vergleich mit Landfahrzeugen. Ergänzend wird hierbei das Planungswerkzeug MODES zur technischen und wirtschaftlichen Simulation integrierter Energiesysteme (Strom und Wärme) eingesetzt.
• Entwicklung von Impedanzsensorik und der zugehörigen Auswerte-Algorithmen zur Charakterisierung des Verhaltens von Mikroorganismen und des Wachstums von Biofilmen

  Ausgehend von dem erfolgreichen Multispecies Freshwater Biomonitor (Umweltsensor: DPMA 202010013088.3), welcher mit Makroorganismen zur Messung von Schadstoffeffekten in Oberflächen- und Abwasser eingesetzt wird, strebt das Projekt die Neuentwicklung von Messzellen im mikroskopischen Bereich und das erstmalige Testen von Einzellern, Zelllinien und Biofilmen als Bioindikatoren für die Umweltüberwachung sowie neue Anwendungsfelder, z.B. in Badegewässern und Trinkwasserleitungen. Basierend auf der Erfahrung der 4-polaren Impedanzwandlung (resistive und kapazitive Messelemente) wird die Elektronik neu aufgelegt (rein kapazitiv, miniaturisiert, Energieverbrauch) und die Trennung analoger und digitaler Elektronik mit maximaler digitaler Flexibilität des Parametersettings und neuen Alarmalgorithmen vorgenommen. Die Sensitivität der Signalgenerierung und -auswertung wird gesteigert, um Einzeller und Biofilme zu messen (Microimpedance). Neue Messzellen werden konstruiert, alle Materialien, Gehäuse und Kabel werden wasserdicht und druckbeständig aufgelegt um eine neue Anwendung im Tiefseebereich zu erlauben.

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  • Prof. Dr. Johannes Reuter

    Prodekan, Studiendekan Elektrische Systeme M. Eng. (EIM)
    Fachgebiet: Regelungstechnik

  • Raum F 313
    +49 7531 206-266
    jreuter@htwg-konstanz.de
• Hochspannungsprüfungen an Systemen und Komponenten der elektrischen Energietechnik, Messungen und Beratung zur EMV

  Das Projekt befasst sich mit der Ermittlung von Durchschlagsspannungen bei Wechselspannung und Blitzstoßspannung sowie der Anwendung zerstörungsfreier Diagnostik. Im Bereich EMV werden entwicklungsbegleitende Messungen durchgeführt sowie Verbesserungsvorschläge zu EMV-Konzepten ausgearbeitet.

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  • Prof. Dr. Heinz Rebholz

    Dekan der Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik
    Fachgebiet: Leistungselektronik und Elektrische Antriebstechnik

  • Raum F 115
    +49 7531 206-220 (258)
    heinz.rebholz@htwg-konstanz.de
• XSR-FMC – Verbundprojekt: Besonders energieeffiziente Elektroniksysteme für zuverlässige Datenspeicherung; Teilvorhaben: Fehlerkorrekturcodierung und Fehlermanagement

  Eine Fehlerkorrekturcodierung (Error Correction Coding, ECC) ist erforderlich, um die Datenintegrität und -zuverlässigkeit für die Benutzerdaten sicherzustellen. Traditionell werden BCH-Codes zur Fehlerkorrektur verwendet. Zukünftige TLC- und QLC-Flash-Technologien erfordern jedoch Fehlerkorrekturfunktionen, die mit BCH-Decodern nicht effizient erreicht werden können. Die Leistung der Fehlerkorrektur kann verbessert werden, wenn Zuverlässigkeitsinformationen über den Zustand der Zelle verfügbar sind. Um die Zuverlässigkeitsinformationen auszunutzen, sind Soft-Input-Decodierungsalgorithmen erforderlich. Die HTWG entwickelt einen ECC-Decoder, der sowohl schnelle Hard-Input- als auch Soft-Input-Decodierungsmodi unterstützt. Die aktuelle ECC-Lösung basiert auf einem verallgemeinerten verketteten Code (GC-Code), da für Industrie- und Automobilanwendungen sehr niedrige Restfehlerraten garantiert werden müssen. Die HTWG wird einen flexiblen ECC-Decoder entwickeln, der verschiedene Flash-Spare-Areas unterstützt und schnelle Hard-Input- sowie Soft-Input-Decodierungsmodi bietet. Darüber hinaus wird die gesamte Decodierungsstrategie optimiert. Ein Flash-Controller für zukünftige Flash-Technologien muss adaptive Verfahren zur Anpassung der Schwellenspannungen und Kanalschätzungsoperationen unterstützen.
  Diese Operationen sind erforderlich, um die Fehlerwahrscheinlichkeit der Flash-Zellen zu minimieren. Soft-Input Decodierung und adaptive Anpassung der Schwellenspannung verursachen jedoch einen höheren Energieverbrauch und eine höhere Latenz. Folglich erfordert die Gesamtdecodierungsstrategie eine Optimierung, um den Durchsatz zu maximieren und den Energieverbrauch zu minimieren.

  Das Projekt wird gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

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  • Prof. Dr. Jürgen Freudenberger

    Fachgebiet: Kommunikationsnetze

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    juergen.freudenberger@htwg-konstanz.de
• Regelung von Schmalflächenbeschichtungsmaschinen

  Der komplexe Kantenanleimprozess ist bis heute dadurch gekennzeichnet, dass durch die lnbetriebnehmer eine Vielzahl von Prozessparametern experimentell ermittelt und eingestellt werden müssen. Des Weiteren ändern sich über den Lifecycle eine Vielzahl von Parametern, die wiederum eine neuerliche Abstimmung erfordern. Ziel ist das Einstellen einer vordefinierten, optimalen Verklebungstemperatur auch bei sich ändernden Randbedingungen. Die Herausforderungen des Prozesses liegen zum einen in einer stark variierenden Geschwindigkeit des Kantenbands, zum anderen in einem Stellglied, welches inhärent mit einer thermischen Trägheit behaftet und schwer zu regeln ist. Weiter ändern sich im Laufe des Lifecycles Zusammensetzung und Temperatur des einlaufenden Kantenbands, um nur zwei zentrale Parameter zu nennen. Fortschritte in der Regelungstheorie sowie zunehmend verfügbare Rechenleistung legen nahe, dass basierend auf neuen Regelungsverfahren kombiniert mit Verfahren des maschinellen Lernens hier ein signifikanter Fortschritt hin zu einer zunächst deutlich verbesserten Regelgüte und im Weiteren einer teilautomatisierten Inbetriebnahme bzw. eine Parameteradaption über den Lifecycle erfolgen kann. So haben erste praktische Umsetzungen im Kleinen gezeigt, dass modellprädiktive Regelung ein geeignetes und umsetzbares Konzept für die Problemstellung darstellt. Dies auf eine breitere Basis zu stellen und insbesondere das Thema der Adaption fundiert zu untersuchen ist Gegenstand des Forschungsprojektes.
  Ziel hierbei ist es, geeignete Verfahren zur Prozessregelung und Parameteradaption zu identifizieren bzw. zu entwickeln und diese sowohl theoretisch zu verifizieren als auch praktisch an einem Prüfstand zu validieren. Eine klare Vorgehensweise zur Serienumsetzung der am besten geeigneten Verfahren soll aufgezeigt werden.

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  • Prof. Dr. Johannes Reuter

    Prodekan, Studiendekan Elektrische Systeme M. Eng. (EIM)
    Fachgebiet: Regelungstechnik

  • Raum F 313
    +49 7531 206-266
    jreuter@htwg-konstanz.de
• Prediction of Hydraulic Systems

  Das Forschungsprojekt befasst sich mit der Identifikation und Untersuchung von möglichen Methoden der Zustandserkennung für hochkompakte Antriebseinheiten für Exoskelette sowie der Identifikation und Untersuchung von möglichen Methoden der lntentionserkennung von Trägern von Exoskeletten.

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  • Prof. Dr. Johannes Reuter

    Prodekan, Studiendekan Elektrische Systeme M. Eng. (EIM)
    Fachgebiet: Regelungstechnik

  • Raum F 313
    +49 7531 206-266
    jreuter@htwg-konstanz.de
• Realisierung eines Mockups zum Veranschaulichen und Testen des Funktionsprinzips eines balancierten Transportsystems

  Für einen Transportsystemehersteller wird ein an der HTWG vorhandenes, selbstbalancierendes Fahrzeug entsprechend der Anforderungen des Herstellers modifiziert. Ziel ist, die Evaluierung und Optimierung von Regelstrategien, um die Robustheit und Einsatzfähigkeit bei variablen Systemparametern wie z.B. Masse, Schwerpunkt etc. zu verbessern.

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  • Prof. Dr. Johannes Reuter

    Prodekan, Studiendekan Elektrische Systeme M. Eng. (EIM)
    Fachgebiet: Regelungstechnik

  • Raum F 313
    +49 7531 206-266
    jreuter@htwg-konstanz.de
• Smart Micro Gripper

  Auf Smart Marterials und hierbei im Speziellen auf Magnetic Shape Memory (MSM) Materialien basierende Aktorkonzepte haben in verschiedenen Anwendungen durch die Möglichkeit der energieeffizenten sowie präzisen Mikropositionierung Vorteile gegenüber konventionellen Aktoren. In diesem Projekt soll ein bestehender MSM MicroGripper der Firma ETO MAGNETIC GmbH durch Anwendung innovativer Messverfahren und moderner Zustandsschätzungsmethoden zu einem „Smart Actuator“ erweitert werden. Dieser soll in der Lage sein, durch Ausnutzung inhärenter physikalischer Effekte im MSM Material, gekoppelt mit geeigneten Sensor- bzw. Messkonzepten und entsprechender Algorithmen, sowohl die Greifbackenposition, als auch die aktuell aufgebrachte Greifkraft zu schätzen. Innovativer Kern des Projekts ist die Kombination wissenschaftlicher Erkenntnisse aus dem Bereich der Materialwissenschaften mit regelungstechnischen Methoden der Zustandsschätzung und des Machine Learning zur Beschreibung nichtlinearer, stark temperaturabhängiger Hystereseeffekte. Die folgenden Aspekte werden dazu bearbeitet:
  1. Erfassung der Dehnung durch ein möglichst einfaches integriertes kapazitives Konzept, so dass keine externe Sensorik erforderlich ist. Analyse robuster Messverfahren insbesondere unter Berücksichtigung realer Umgebungen.
  2. Modellierung des hysteresebehafteten und stark temperaturabhängigen Zusammenhangs zwischen magnetischer Erregung und Dehnung durch Verfahren des Machine Learnings, insbesondere Gaußscher Prozesse zum lernen, bzw. adaptieren der sternkonvexen Hysteresezusammenhänge.
  3. Regelung des Aktors mit einem modell prädiktiven Ansatz mit dem Ziel, implizit die Invertierung der Hysteresekennlinie durch Lösung eines Optimierungsproblems zu realisieren. Sukkzessiv durchgeführente Tests im Labor von ETO statten die methodischen Arbeiten mit Trainings- und Testdaten aus. Die entwickelten Algorithmen werden in Prüfstand und Demonstrator bei ETO integriert und sequentiell erprobt.

  Das Projekt wird gefördert durch: Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg - Innovative Projekte

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  • Prof. Dr. Johannes Reuter

    Prodekan, Studiendekan Elektrische Systeme M. Eng. (EIM)
    Fachgebiet: Regelungstechnik

  • Raum F 313
    +49 7531 206-266
    jreuter@htwg-konstanz.de
• Fahrerassistenzsystem für selbst-balancierende Personentransporter

  Balancierende Personentransportsysteme (PT) haben mittlerweile eine große Akzeptanz gefunden. Der Projekt Kooperationspartner JOYY Mobility GmbH produziert und vertreibt diese Systeme für die Nutzung im Sitzen, insbesondere für Menschen, die aufgrund von Krankheit oder Alter mit Einschränkungen in ihrer Mobilität zu kämpfen haben. Vorteile derartiger Systeme sind geringer Platzbedarf, vergleichsweise geringes Gewicht, Wendigkeit und insbesondere erfolgt keine Stigmatisierung als behinderte Person, wie sie die Verwendung klassischer Rollstühle grundsätzlich zur Folge hat. Der Nutzungsbereich der PTs der JOYY Mobility GmbH reicht von Indoor, z.B. in Einkaufszentren über Gehwege und Fussgängerzonen, bis zu Rad- und Waldwegen. Studien belegen, dass es bei der Interaktion von PTs mit Personen vor allem in dichten Szenarien zu Problemen kommen kann. Die beschriebene Wendigkeit kann dazu führen, dass insbesondere die oben adressierte Personengruppe Schwierigkeiten hat, gebotetene Abstände zu anderen Personen einzuhalten, so dass es zu einem Gefühl der Bedrohung für die involvierten Personen kommen kann. Ziel dieses Projektes ist es, den PT mit einem vergleichsweise einfachen, aber innovativem Assitenzsystem auszustatten, welches die Szene sensorisch erfasst, die aktuelle Situation in die Zukunft prädiziert und anhand der antizipierten Bewegungen dem Fahrenden Warnhinweise gibt, evtl. durch geringe Richtungsänderungen zum Ausweichen animiert, bzw., falls in einer Gefärdungssituation der Kurs beibehalten wird, ein Bremsmanöver einleitet. Hierbei wird algorithmisch berücksichtigt, dass es sich bei balancierenden PTs um nicht- minimalphasige Systeme handelt. D.h. für ein Bremsmanöver ist zunächst ein kurzer Beschleunigungsvorgang einzuleiten. Dies wird in einem modell prädiktiven Regelansatz mit großem Prädiktionshorizont berücksichtigt, um möglichst defensive, natürliche wirkende Interaktionen zu erzielen. Die Ergebnisse werden an einem Demonstrator validiert.

  Das Projekt wird gefördert durch: Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg - Innovative Projekte

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  • Prof. Dr. Johannes Reuter

    Prodekan, Studiendekan Elektrische Systeme M. Eng. (EIM)
    Fachgebiet: Regelungstechnik

  • Raum F 313
    +49 7531 206-266
    jreuter@htwg-konstanz.de
• Minimierung des Kühlenergiebedarfs von Nichtwohngebäuden und Lastflexibilisierung durch den Einsatz von Wärmerohren in Kombination mit erneuerbaren Energien und einer vorausschauenden Regelung (MiniKueWeE)

  Derzeit kommt es vermehrt im Sommer und während der Übergangszeit zu einer Überwärmung der Gebäude, da die aktuellen Vorschriften des Wärmeschutzes primär auf eine Verringerung des Heizenergiebedarfs abzielen. Um die zulässigen Temperaturbereiche einzuhalten, müssen technische Anlagen für das Kühlen eingesetzt werden. In der Regel benötigen die Systeme z.B. thermische Bauteilaktivierungen (TBA) jedoch eine gewisse Pumpleistung, um die Kühlmittel durch Leitungen im Bauteil zu transportieren. Zur Kälteerzeugung werden im Allgemeinen elektrisch angetriebene Kältemaschinen eingesetzt. Der hierfür insgesamt notwendige Primärenergiebedarf ist erheblich. Ein Ziel des Forschungsvorhabens ist es daher, die Kühlung durch eine passive Wärmeabfuhr mittels Wärmerohren energetisch effizienter zu machen. Des Weiteren soll auch die Abwärme aus der Kühlung möglichst passiv und unter Nutzung von Synergieeffekten bei gleichzeitiger Einbindung erneuerbarer Energien im Gebäudebereich gestaltet werden. In allen Systemen wird es für eine effiziente Nutzung erforderlich sein, eine vorausschauende Regelung (z.B. auch zur Lastverschiebung) zu erforschen. Die HTWG Konstanz erforscht dabei hauptsächlich die Einbindung der erneuerbaren Energien sowie die intelligente, vorausschauende Regelung auf Basis von KI-Algorithmen. Ziel dieses Vorhabens ist, durch die Kopplung der Simulationsmodelle (Raumkühllast, Wärmetransport im Bauteil, Abwärmenutzung) die Entwicklung einer (primär-) energetisch günstigen Lösung zur Kühlung von Nichtwohngebäuden zu unterstützen und zu verifizieren. Anhand von Experimenten, welche die Wirkprinzipien abbilden, sollen die theoretischen und numerischen Modelle kalibriert werden. Die Verifikation der Wirkungsweise und der Leistungsparameter werden zur Überprüfung der gewählten Ansätze an einem skalierten Modell sowie bestehenden Gebäuden erfolgen. Das Gesamtsystem soll prädiktiv mit Hilfe von KI-Algorithmen geregelt werden. Durch die generalisierte Potentialbewertung für die Verwendung in Nichtwohngebäuden stehen nach Beendigung des Projektes die entwickelten Lösungsansätze auch für andere Anwendungsfelder, z.B. Wohnungsbau mit entsprechender Anbindung weiterer Systeme der erneuerbaren Energien zur Verfügung.
   

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  • Prof. Dr. Gunnar Schubert

    Vizepräsident Forschung, Transfer und Nachhaltigkeit
    Fachgebiete: Physik und Elektrotechnik

  • Raum A 324a
    +49 7531 206-9112
    gunnar.schubert@htwg-konstanz.de
• 3D Nanomagnetismus: Krümmungsinduzierte Skyrmionen in Nanoröhren

  Um Systeme in der Informationstechnologie sowohl in der künstlichen Intelligenz aufzurüsten, als auch energieeffizienter und nachhaltiger zu machen, ist die Entwicklung neuartiger magnetischer Nanomaterialien und dessen gezielte Ansteuerung von grundlegender Bedeutung. Dreidimensional gekrümmte Geometrien im Nanomaßstab modifizieren die Magnetisierungstexturen von magnetischen Dünn- und Mehrfachschichten. In dieser Kombination sind sie vielversprechend für eine energieeffiziente und ultraschnelle Art der Datenspeicherung. Um solche Systeme in der Zukunft schließlich für zukünftige nanoelektronische Komponenten mit geringer Leistungsaufnahme einsetzen zu können, ist ein umfassendes Verständnis der zugrundeliegenden physikalischen Mechanismen von entscheidender Bedeutung.
   

  Ziel des Vorhabens ist, Magnetismus im Nanometermaßstab durch die Nutzung der Krümmung von 3DNanoröhren zu kontrollieren, indem nanometergroße Skyrmionen (magnetische Wirbelstrukturen) in magnetischen Schichten von Nanoröhren zu erzeugen und zu manipulieren. Hierzu wird der Einfluss unterschiedlicher Krümmungsstärken auf die Magnetisierungstexturen in ausgewählter Multilagen identifiziert und verstanden. Neu auftretende Wechselwirkungen, die durch die Kombination von Krümmung und der verstärkten Funktion von Oberflächen und Grenzfläche hervorgerufen werden, werden erforscht. Um dieses Ziel zu erreichen, werden mikroskopische Bildgebungstechniken an magnetischen Nanoröhren als Beispiel für gekrümmte 3D-Nanoobjekte durchgeführt und mit ihren gut verstandenen planaren 2DGegenstücken analysiert und interpretiert.

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  • Prof. Dr. Elisabeth Josten

    Fachgebiet: Physik und Mathematik
    (in Vertretung)

  • Raum F 206
    +49 7531 206-427
    ejosten@htwg-konstanz.de
• zeigmal

  Zeigmal entwickelt eine App, welche es einerseits Tourist:innen ermöglicht, die Geschichte einer Stadt mit Hilfe von Augmented Reality und anderen Medien zu erfahren, andererseits für Städte jeder Größe ein Werkzeug darstellt, mit welchem sie Gäste verschiedenster Zielgruppen erreichen können.

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  • Prof. Dr. Burkhard Lehner

    Studiendekan Elektro- und Informationstechnik (EIB, Vertretung als Studiendekan für Prof. Werner für EIW und IWI)
    Fachgebiet: Wirtschaftsinformatik

  • Raum F 206
    +49 7531 206-494
    burkhard.lehner@htwg-konstanz.de
• DeepCarbPlaner – Dekarbonisierung der energieintensiven Industrie durch intelligente Sektorkopplung mit KI basierten probabilistischen Prognosen und Betriebsführungen

  Die aufgrund der Klimaerwärmung notwendige Transformation zu einer klimaneutralen Gesellschaft erfordert ein stufenweises Umstellen der Prozesse und deren Abl¨aufe in energieintensiven Industrien. Hohe Investitionskosten und Unsicherheiten bremsen die Transformation, weshalb viele Produktionsfirmen noch am Anfang dieser Umstellung stehen. Ziel des Projektes ist es daher, mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens optimale Maßnahmen für eine effektive und ökonomische Emissionsreduktion durch beispielsweise Sektorkopplung, regenerative Energieerzeugung und Speichertechnologien zu finden. Durch die Entwicklung eines digitalen Zwillings können Wege hin zu einer klimaneutralen Produktion aufgezeigt werden. Dabei werden sowohl Machine Learning basierte Vorhersagen als auch Algorithmen zur Betriebsführung entwickelt.

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  • Prof. Dr. Gunnar Schubert

    Vizepräsident Forschung, Transfer und Nachhaltigkeit

  • Raum A 324a
    +49 7531 206-9112
    gunnar.schubert@htwg-konstanz.de

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    Sprechzeiten

    nach Vereinbarung

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  • Prof. Dr. Oliver Dürr

    Praktikantenamtsleitung

  • Raum E 307
    +49 7531 206-507
    oliver.duerr@htwg-konstanz.de

  • 
    

    Sprechzeiten

    nach Vereinbarung. Bitte melden Sie sich vorher per E-Mail an.