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Gegenstand der vorliegenden Masterarbeit ist die Realisierung eines EXIT-Puzzles mit
integrierten AR- und VR-Elementen. Im Kontext der Wissensvermittlung im Fachgebiet
Mathematik angewandt, wirken sowohl die Verwendung des Gesellschaftsspiels als
auch der Gebrauch moderner Techniken motivierend auf die Schülerinnen und Schüler.
Auf die theoretischen Erkenntnisse, welche mit Hilfe einer umfangreichen
Literaturrecherche gesammelt wurden, baut die Analyse verwandter Arbeiten auf.
Anhand von 11 semi-strukturierten Benutzerinterviews, konnten Information über die
Zielgruppe, den Nutzungskontext und eventuelle Problempunkte des geplanten Puzzles
zusammengetragen werden. Auf Grundlage dieses Wissens wurde ein Katalog der
wichtigsten Anforderungen und Schwerpunkte aufgestellt. In der Konzeptionsphase
wurde dieser Anforderungskatalog als Basis für die Planung des EXIT-Puzzles verwendet,
welche anschließend prototypisch umgesetzt wurde. Dieser Prototyp wurde
abschließend einer Evaluation anhand von zehn Benutzertests unterzogen, welche
einerseits die Gebrauchstauglichkeit des Puzzles erfassen und andererseits Anregungen
zur weiteren Verbesserung festhalten sollten. Diese abschließende Evaluation konnte
sowohl die Gebrauchstauglichkeit des Puzzles bestätigen als auch Hinweise darauf
liefern, dass die Applikation beim Anwenden und Verstehen des Unterrichtsstoffes
unterstützend wirkt und unter gewissen Bedingungen für den Einsatz im
Mathematikunterricht geeignet wäre.
In der heutigen Zeit finden Single-Page-Webanwendung immer mehr Verwendung.
Entsprechend dieser Entwicklung wurden Technologien, zur Erstellung von Single-Page-Webanwendungen, angefertigt. Um ihre Unterschiede und individuellen
Anwendungsmöglichkeiten zu ermitteln, wurde mit den drei populärsten
Technologien eine Webanwendung gebaut und eine Evaluation anhand einer Reihe
von Kriterien durchgeführt.
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.
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.
Eine Landesbehörde in Sachsen ist zum Schutz vor Cyberangriffen gesetzlich verpflichtet ein Informationssicherheitsmanagementsystem zu errichten. Die dafür nötigen Voraussetzungen wie die Einbindung der Leitungsebene und die Erstellung eines Sicherheitskonzeptes liegen bisher nicht vor. Für den Einstieg in die Informationssicherheit veranschaulicht diese Bachelorarbeit die Anwendung der IT-Grundschutz-Methodik des BSI. Zur Komplexitätsreduzierung wurde methodisch die Kernabsicherung nach BSI 200-2 zunächst für die Personalverwaltung und die Gebäudeverwaltung durchgeführt. Im Anschluss wurden Teile der unterstützenden IT-Systeme analysiert. Als Ergebnis der Strukturanalyse, Schutzbedarfsfeststellung, Risikoanalyse und des interviewgestützten Soll-Ist-Vergleiches entstand ein Sicherheitskonzept. Aus dessen Umsetzungstand wurde ein Umsetzungsplan entwickelt.
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.
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.
Gemeinsame Digitalisierung durch die Entwicklung von IT-Governance-Strukturen auf Landesebene
(2022)
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.
Auf dem Weg zum Replikator
(2022)
Diese Arbeit gibt einen Einblick sowie eine Einschätzung eines Code-basierten
Werkzeuges zur Datenvisualierung, der d3js bibliothek für JavaScript. Es
werden nicht nur das Potential, sondern auch die Vor- und Nachteile evaluiert.
Weiterhin wird eine Einschätzung gegeben, wann der Einsatz dieses Werkzeuges
sinnvoll ist. Um diese Einschätzungen treffen zu können, werden einige Di-
agramme, bezüglich der aktuellen Flüchtlichgssituation, die aufgrund des
bewaffneten Ukrainekonfilktes besteht, erstellt. Dafür werden zunächst die
nötigen Grundlagen erklärt. Dies umfasst sowohl Daten und Datentypen,
als auch Diagramme und deren Aufbau. Abschließend werden die erstellten
Diagramme, sowie d3js im Diskussionsteil ausgewertet.
Da d3js in reinem JavaScript implementiert ist, lässt es sich problem-
los mit anderen Frameworks kombinieren. Der Fokus von d3js liegt auf der
schnellen und einfachen Manipulation von Elementen im Document Object
Model. d3js ist jedoch kein Werkzeug, mit dem in wenigen Zeilen Quell-
code ganze Diagramme erstellt werden können. Vielmehr müssen sowohl die
einzelnen Elemente eines Diagrammes, wie auch deren Position und Ausse-
hen händisch definiert werden. Das ermöglicht ein Höchstmaß an Kontrolle
über das Aussehen und Verhalten der Diagramme. Es ist jedoch auch zeitin-
tensiv und führt eventuell zur Implementation unübersichtlicher Diagramme.
Gepaart mit der hohen initialen Lernkurve kann die Nutzung von d3js nur
in speziellen Fällen, welche die volle Kontrolle über Aussehen und Verhalten
von Diagrammen benötigen, empfohlen werden.
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.
In dieser Arbeit werden Achsdrehmomente und Motorlast eines Industrieroboters der
Firma FANUC analysiert, um diese über eine Logging-Software zu optimieren. Das
Ziel ist es, über die Aufzeichnung der Motordaten, mechanische Belastungen an den
Motoren der Robotergelenke zu reduzieren. Durch diesen Ansatz können Bewegungen
des Roboters optimiert und Traglasten maximiert werden.
Die zur Zeit angebotene Robotersteuerung des Herstellers bietet nur wenig zeitlich aufgelöste Diagnoseoptionen.
Die vorgestellte Lösung unterscheidet sich von anderen Lösungen darin, dass keine
Verkabelung von zusätzlicher Hardware notwendig ist. Auch muss keine zusätzliche,
kostenpflichtige Software installiert werden.
Der in dieser Arbeit verfolgte Ansatz implementiert eine webbasierte Logging-Software für einen Client-PC und ein KAREL
Programm für einen FANUC Roboter, welches als Schnittstelle dient.
Die Parameter Drehmoment(Disturbance Torque, Torque Monitor) und Motorstrom
(OVC Monitor) konnten periodisch alle 50ms von der Robotersteuerung aufgezeichnet
und anschließend zeitlich aufgelöst dargestellt werden. Es wurden Experimente mit
verschiedenen Geschwindigkeiten, Achsstellungen und Traglasten durchgeführt.
Ein signifikantes Ergebnis konnte bei der Reduzierung der Motorlast unter Verwendung von
Beschleunigungsrampen festgestellt werden. Auch wurde der negative Einfluss einer
inkorrekt eingestellten Traglast bei der Ansteuerung der Motoren nachvollzogen und
aufgezeichnet. In einem Kundenprojekt konnte die Software erfolgreich zur Machbarkeitsanalyse eingesetzt werden.