@article{SchmittSeitzScherdeletal., author = {Schmitt, Jan and Seitz, Philipp and Scherdel, Christian and Reichenauer, Gudrun}, title = {Machine Learning in the development of Si-based anodes using Small-Angle X-ray Scattering for structural property analysis}, series = {Computational Materials Science}, volume = {218}, journal = {Computational Materials Science}, issn = {1879-0801}, abstract = {Material development processes are highly iterative and driven by the experience and intuition of the researcher. This can lead to time consuming procedures. Data-driven approaches such as Machine Learning can support decision processes with trained and validated models to predict certain output parameter. In a multifaceted process chain of material synthesis of electrochemical materials and their characterization, Machine Learning has a huge potential to shorten development processes. Based on this, the contribution presents a novel approach to utilize data derived from Small-Angle X-ray Scattering (SAXS) of SiO_2 matrix materials for battery anodes with Neural Networks. Here, we use SAXS as an intermediate, high-throughput method to characterize sol-gel based porous materials. A multi-step-method is presented where a Feed Forward Net is connected to a pretrained autoencoder to reliably map parameters of the material synthesis to the SAXS curve of the resulting material. In addition, a direct comparison shows that the prediction error of Neural Networks can be greatly reduced by training each output variable with a separate independent Neural Network.}, language = {en} } @techreport{BieblBoerdlein, type = {Working Paper}, author = {Biebl, Anna and B{\"o}rdlein, Christoph}, title = {Anleitung „Liniengrafik erstellen mit Microsoft Excel®"}, editor = {B{\"o}rdlein, Christoph}, address = {W{\"u}rzburg}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:863-opus-17607}, pages = {40}, abstract = {In dieser Anleitung wird erkl{\"a}rt, wie man Liniengrafiken, wie sie in Einpersonenexperimenten (Single Case Design, SCD) verwendet werden, mit Hilfe des Tabellenkalkulationsprogramms MS Excel gem{\"a}ß den Richtlinien der APA (6th Ed.) und den Autorenhinweisen des Journal of Applied Behavior Analysis (JABA), erstellt.}, language = {de} } @article{WilhelmRosiliusBraeutigam, author = {Wilhelm, Markus and Rosilius, Maximilian and Br{\"a}utigam, Volker}, title = {PlanAR - Planen mit Augmented Reality (AR)}, series = {FHWS Science Journal}, volume = {5}, journal = {FHWS Science Journal}, number = {2}, issn = {2196-6095}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:863-opus-20006}, pages = {125 -- 130}, abstract = {Die Weiterentwicklung von Endger{\"a}ten wie z.B. von NReal oder die Microsoft HoloLens 2 im Bereich Augmented Reality (AR) f{\"u}hrt zu einem erweiterten Nutzungsfeld von AR außerhalb klassischer Entwicklungs- und »Gaming«-Umgebungen. Eine der sich intensivierenden Nutzungsoptionen ist der wertorientierte Einsatz im industriellen Umfeld. In diesem Bereich bedarf es noch einer weitreichenden Identifizierung und Evaluierung der Einsatzpotenziale und des -nutzens [1]. Naheliegender Vorteil der Technologie ist die Anwendung in integrativen Planungsprozessen z.B. in der Anlagenplanung. Durch die Visualisierung von virtuellen Inhalten in einer realen Umgebung, k{\"o}nnen zuk{\"u}nftige Ver{\"a}nderungen auf m{\"o}gliche St{\"o}rfaktoren bereits vor Umsetzung detailliert gepr{\"u}ft und optimiert werden. Dies f{\"u}hrt zu Zeit- und Kostenersparnis in Planungsphasen, da nachtr{\"a}gliche {\"A}nderungen signifikant kostenintensiver und komplexer sind. Eine weitere Nutzungsm{\"o}glichkeit ist die Simulation von Fertigungsprozessen und deren Auswirkungen. Die Simulation kann insbesondere bei der Identifikation unternehmensunabh{\"a}ngiger Probleme helfen. Auch kann der zeitliche Faktor, der jedem Prozess zugrunde liegt, eingebettet in einem virtuell erweiterten Realszenario gepr{\"u}ft werden. Als Beispiel kann hier die St{\"o}rungsbeseitigung in industriellen Fertigungsprozessen dienen, welche meistens einer notwendigen engen Taktung unterliegen. St{\"o}rungen sind h{\"a}ufig durch die direkte Umwelt oder Probleme in Arbeitsabl{\"a}ufen begr{\"u}ndet. An diesem Punkt k{\"o}nnen die m{\"o}glichen Optimierungsoptionen unter den gegebenen Bedingungen eine erste Validierung erfahren, ohne direkten Eingriff in laufende Prozesse. Diese Anwendungsm{\"o}glichkeiten gilt es zu untersuchen und in eine gebrauchstaugliche L{\"o}sung f{\"u}r den Einsatz im wertsch{\"o}pfenden Bereichen zu {\"u}berf{\"u}hren. Ziel dabei ist es die noch hypothetischen Potenziale zu bewerten und in einsetzbare Applikationen zu transformieren, die den Anforderungen in einer industriellen Umgebung standhalten. Um eine nutzerorientierte Forschung zu gew{\"a}hrleisten, ist es notwendig den Bedarf der Industrie zu erfassen. An diesem Punkt setzt das Vorhaben PlanAR an und untersucht die interdisziplin{\"a}ren Auswirkungen der Anwendungsm{\"o}glichkeiten und Applikationen bei industrienahen Nutzungsanforderungen.}, language = {de} } @article{Bachmeir, author = {Bachmeir, Christian}, title = {Das Projekt KI-Inspektionsdrohne}, series = {FHWS Science Journal}, volume = {5}, journal = {FHWS Science Journal}, number = {2}, issn = {2196-6095}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:863-opus-19994}, pages = {131 -- 134}, abstract = {Das Verbundvorhaben KI-Inspektionsdrohne, im Rahmen des Luftfahrtforschungsprogramms V [1], hat als Ziel Maintenance-, Repair- und Overhaul-(MRO-)Prozesse in der Luftfahrtindustrie zu beschleunigen, und damit die MRO-Industrie noch wettbewerbsf{\"a}higer zu machen. Im Vorhaben wird ein sicheres System zur Schadensdetektion und -bewertung von {\"a}ußeren Flugzeugstrukturen unter Ber{\"u}cksichtigung aktueller Instandhaltungs-Anforderungen der Luftfahrtbranche entwickelt. Der entwickelte Prototyp integriert vernetzte UAV (Unmanned Aerial Vehicles - Unbemannte Flugsysteme), autonome Navigation und Schadensaufnahme und KI-gest{\"u}tzte Auswertung und stellt ein Decision Support System zur Verf{\"u}gung bzw. f{\"a}llt eigenst{\"a}ndig Entscheidungen. Forschungsschwerpunkt der FHWS ist, bzw. Forschungsschwerpunkte sind industriespezifische Ende-zu-Ende-Security, KI, Safety, und insbesondere die Absicherung der mobilen, mit Cloud oder Edge verbundenen Einheiten gegen Cyberattacken.}, language = {de} }