open_access
Refine
Year of publication
- 2022 (28) (remove)
Document Type
- Article (16)
- Bachelor Thesis (5)
- Master's Thesis (4)
- Conference Proceeding (3)
Language
- English (18)
- German (9)
- Multiple languages (1)
Keywords
- E-Learning (2)
- Informationskompetenz (2)
- SME (2)
- 3D-Druck (1)
- AI-based security applications (1)
- Additive Fertigung (1)
- Amputation (1)
- Analyse (1)
- Anwendungssoftware (1)
- Augmented Realiy (1)
Single dielectric microspheres can manipulate light focusing and collection to enhance optical interaction with surfaces. To demonstrate this principle, we experimentally investigate the enhancement of the Raman signal collected by a single dielectric microsphere, with a radius much larger than the exciting laser spot size, residing on the sample surface. The absolute microsphere-assisted Raman signal from a single graphene layer measured in air is more than a factor of two higher than that obtained with a high numerical aperture objective. Results from Mie’s theory are used to benchmark numerical simulations and an analytical model to describe the isolated microsphere focusing properties. The analytical model and the numerical simulations justify the Raman signal enhancement measured in the microsphere-assisted Raman spectroscopy experiments.
Biomass gasification is recognized as a viable avenue to accelerate the sustainable production of hydrogen. In this work, a numerical simulation model of air gasification of rice husks is developed using the Aspen Plus to investigate the feasibility of producing hydrogen-rich syngas. The model is experimentally validated with rice husk gasification results and other published studies. The influence of temperature and equivalence ratio on the syngas composition, H2 yield, LHVSyngas, H2/CO ratio, CGE, and PCG was studied. Furthermore, the synchronized effects of temperature and ER are studied using RSM to determine the operational point of maximizing H2 yield and PCG. The RSM analysis results show optimum performance at temperatures between 820 °C and 1090 °C and ER in the range of 0.06–0.10. The findings show that optimal operating conditions of the gasification system can be achieved at a more refined precision through simulations coupled with advanced optimization techniques.
Glass-ceramic composites consisting of potassium-iron-silicate glass and barium titanate mixed in various proportions were successfully synthesized by low-temperature sintering. The crystal structure of the obtained composite samples, the porosity and the microhardness were studied by the X-ray diffraction, the electron microscopy, the weight method, and the Vickers method. Electrical characteristics (dielectric permittivity, tunability and losses) of as-prepared and annealed in oxygen medium samples were investigated at microwaves. According to structural analysis, the synthesized samples are a mixture of KFeSi glass, ferroelectric BaTiO3, and dielectric barium polytitanates; the ratio of the latter determines the electrical properties of the composites. Depending on the content of barium titanate, the studied composite samples show a permittivity from 50 to 270 with a dielectric loss level of 0,1–0,02 in frequency range from 3 to 10 GHz. Annealing of composite samples in an oxygen-containing environment leads to an increase in their dielectric permittivity and tunability by 10–25% and a twofold decrease in dielectric loss.
Making and interpretation of drawings and schematics is an important skill to be developed in engineering education. The question type STACK in the Moodle learning management system combined with the interactive graphics library JSXGraph has a great potential for implementation of e-learning resources addressing these skills in formative and summative settings. The authoring process of such materials is complex due to multiple markup and programming languages like HTML, LaTeX, Maxima and JavaScript (JS) being involved. The Meclib concept mitigates this complexity and allows for efficient bulk production of material with consistent appearance and user experience. The core of Meclib is a set of pre-defined JSXGraph-based objects with an interface to Maxima, such that no problem specific JS code is required at all. The present paper outlines the basic ideas of the implementation and demonstrates the approach for some typical examples of different complexity. The focus is on applications in engineering mechanics, starting from static illustrations up to an editor for free body diagrams, with rich adaptive formative feedback.
In this study we have examined the potential of excess wind use in Germany. Excess wind constitutes roughly 40% of unused capacities of installed wind power in Germany. Using LP modelling and representative annual load profiles on an hourly resolution, we investigate the impact of the price level for wind peak power supply of residential quarters with heat, cold and electricity in Germany in combination with different power ratios of wind supply and demand. As we show, an application of wind peak tariff is technically and economically feasible and allows using green leftover energy without going in competition with e.g., green fuels or green H2 production.
This study analyzes approaches to decarbonize the energy supply of the secondary steel processing industry. Therefore, real data from a secondary steel production company is used in combination with state-of-the art low carbon energy supply technologies. Also, the use of waste heat from a pusher furnace for process integration is considered. The developed temporal process model allows holistic optimizing and expanding the steel making process system regarding techno-economic criteria. As we show, implementing the annual heat demand of a municipality shows that a nearly 100 % self-sufficient heat supply is possible.
IK als Schlüsselkonzept in der Hochschulbildung beinhaltet neben anderen Fähigkeiten auch den Bereich der Quellenkompetenz. Diese beschreibt die Fähigkeit, Quellen hinsichtlich ihrer Qualität und ihrer Funktion kritisch zu
bewerten. Um diese Fähigkeit zu verbessern, wurde das HUMAN-Modell von Baldarelli et al. entwickelt. Ziel dieser Arbeit ist es, dieses HUMAN-Modell in E-Learning-Modulen zur Informationskompetenzvermittlung digital umzusetzen und die Auswirkungen des neuen Ansatzes zu evaluieren. Zu diesem
Zweck werden zunächst neue Lernmodule nach dem Human-Centered Design Ansatz entworfen und implementiert. Anschließend erfolgt die Evaluation des Moduls in einer Mixed-Methods-Untersuchung in zwei Bachelorseminargruppen zweier aufeinanderfolgender Jahrgänge, die abgesehen von
den neuen Lernmodule ein vergleichbares Treatment erhalten. Basierend auf Pre- und Post-Tests, Leistungsnachweisen und der Moodle-Aktivität beider Gruppen soll gemessen werden, inwiefern sich die Leistung und die Performance durch den Einsatz des neuen Lernmoduls verändert haben. Die Ergebnisse zeigen, dass der Leistungszuwachs zwischen Pre- und Post-Test in der HUMAN-Gruppe leicht höher ist als in der Vergleichsgruppe, insbesondere in Bezug auf den Bereich Quellenbeurteilung. Weiterhin zeigt die Analyse des schriftlichen Leistungsnachweises, dass die wissenschaftliche Qualität der zitierten Quellen in der Literaturliste bei der HUMAN-Gruppe größer ist, auch wenn die Gesamtperformanz der Studierenden sich nicht verbessert hat. Zur weiteren Analyse wäre es sinnvoll, die Quellen-
zusammensetzung der Studierenden in der Bachelorarbeit zu untersuchen, um auch langfristige Auswirkungen zu evaluieren.
Forecasting ist eine wichtige Methode zur Entscheidungsfindung für Unternehmen, Organisationen und Regierungen, da so der Ressourcenverbrauch reduziert werden kann. Der Forecast des prozentualen Marktanteils der neuen BEV-PKW-Zulassungen in Deutschland kann helfen, um strategische und zukunftsorientierte Entscheidungen, z.B. die vom Bund gesetzten Klimaziele, besser steuern zu können. Zur Durchführung des Forecastings wurde der Einsatz unterschiedlicher Machine-Learning-Methoden ausgenutzt.
Es wurden zwei Machine-Learning-Modelle für das Forecasting des prozentualen Marktanteils der BEV-PKW-Neuzulassungen in Deutschland verwendet: Die SARIMA(X)- und DeepAR-Modelle. Aufgrund der Unterschiede in den Eingabedatensätzen wurden vier Modelle der Univariate- und Multivariate- Zeitreihenanalyse trainiert. Mit Hilfe der RMSE-Fehlermetrik wurden die vier trainierten Modelle miteinander verglichen. Die letzten sechs Monate der Eingabedatensätze wurden zur Evaluierung der Modellqualität genutzt.
Die Ergebnisse dieser Masterarbeit zeigen, dass das SARIMAX-Modell zur Erstellung einer Prognose der multivariaten Datensätze die exogenen Variablen benötigt. Allerdings braucht das DeepAR-Modell keine exogenen Variablen, um eine Prognose generieren zu können. Wenn der Eingabedatensatz mindestens 300 Zeitreihen beträgt, eignet sich das DeepAR-Modell besser als das SARIMA(X)-Modell. Das DeepAR-Modell unterstützt nicht nur die univariaten- und multivariaten Datensätze, sondern generiert auch ein globales Modell, wodurch eine Prognose je Variable erstellt wird. Das ist ein großer Vorteil gegenüber dem SARIMA(X)-Modell, welches dazu nicht in der Lage ist.
Unter dem Motto “Forschen – Vernetzen – Gestalten“ bietet die NWK Masterstudierenden, Promovierenden, sowie wissenschaftlichen Mitarbeiter:innen eine Plattform, ihre Projekte der angewandten Forschung und Entwicklung einem interessierten Fachpublikum zu präsentieren und in die Diskussion zu treten.
Klimaschutz – digitale Transformation – Strukturwandel: Wir möchten gemeinsam mit Ihnen zentrale Herausforderungen unserer Zeit in den Fokus nehmen. Die Forschung an den Hochschulen leistet dabei wichtige praktische Arbeit. Wie tragen Ihre Forschungsergebnisse zur Lösung aktueller Probleme im Sinne einer nachhaltigen Entwicklung bei? Darum soll es beim interdisziplinären Austausch der 22. NWK gehen.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie ein E-Learning-Angebot an der Technischen Hochschule Brandenburg das Interesse am Thema der Informationskompetenz steigern sowie diese Kompetenzen entsprechend vermitteln kann. Der Fokus liegt dabei auf zwei quantitativen Umfragen, der Erstellung eines Kurses in Moodle sowie eine Handlungsempfehlung, um die Digitale Lehre an der THB und der Hochschulbibliothek weiter zu etablieren.