TY - THES A1 - Münch, Justin T1 - Mehrwert von Methoden des Maschinellen Lernens für die simulative Bewertung der Versorgungssicherheit mit Elektrizität N2 - Politik und Wirtschaft sind auf eine fundierte, schnelle und flexible Bewertung der Ver-sorgungssicherheit mit Elektrizität als Grundlage strategischer Entscheidungen angewiesen. Dazu werden komplexe probabilistische Simulationsmodelle unter Einbeziehung einer hohen Anzahl möglicher Zukunftsszenarien verwendet. Allerdings schränken die langen Rechenlaufzeiten von mehreren Stunden pro Szenario die Analysetiefe ein. Zudem werden die Analysen durch die Prognose der zeitlich aufgelösten zukünftigen Randbedingungen erschwert. Die vorliegende Arbeit zeigt, dass sich mit Methoden aus dem Bereich des Maschinellen Lernens (ML) in Kombination mit angepassten Methoden des Design of Experiments die Kennzahlen der Versorgungssicherheit mit Elektrizität aus einem komplexen Simulationsmodell auf Basis rekursiver Faltungen sehr gut approximieren lassen. Die Zeitreduktion im Vergleich zum nativen Simulationsmodell ist sehr hoch, bei gleichzeitig hoher Genauigkeit. Auch im Bereich der Prognose zeitlich aufgelöster Randbedingungen demonstrieren die Ergebnisse ein erhebliches Verbesserungspotenzial von ML-Methoden im Vergleich zu klassischen Verfahren. Zusammengefasst sind die untersuchten und vorgeschlagenen ML-Methoden in der Lage, die Versorgungssicherheit mit Elektrizität komplexitätsgerecht (tausende von Zukunftsszenarien) in praktikabel kurzer Zeit (weniger als eine Stunde) detailliert zu analysieren. N2 - Politics and economics rely on a well-founded, rapid and flexible assessment of electricity supply security as a basis for strategic decisions. Complex probabilistic simulation models incorporating a large number of possible future scenarios are used for this purpose. However, the long simulation runtimes of several hours per scenario limit the depth of analysis. In addition, the analyses are complicated by the forecasting of time-resolved future boundary conditions. This work demonstrates that machine learning (ML) methods, combined with adapted Design of Experiments (DoE) techniques, allow for a highly accurate approximation of electricity supply security metrics obtained from a complex simulation model based on recursive convolutions. The time reduction compared to the native simulation model is very high, while maintaining a high degree of accuracy. In the area of forecasting time-resolved boundary conditions, the results also demonstrate that ML methods offer considerable potential for improvement over classical methods. In summary, the investigated and proposed ML methods are capable of performing a detailed analysis of the security of electricity supply that is commensurate with its complexity (thousands of future scenarios) within a practical amount of time (less than an hour). T3 - Promotionskolleg NRW mit Hochschule Düsseldorf - 1 KW - Deep Learning KW - Machine Learning KW - Artificial neural networks KW - Metamodeling KW - Surrogate modeling KW - Probabilistic simulation KW - Regression KW - Security of electricity supply KW - times series forecasting Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-58306 N1 - Bochum, Dissertation, Promotionskolleg NRW mit Hochschule Düsseldorf PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - GEN T1 - 1045 - Vierte Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang „Umweltingenieurwesen“ an der Hochschule Düsseldorf vom 18.02.2026 N2 - Aufgrund der §§ 2 Abs. 4, 64 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Ordnung als Satzung erlassen. T3 - Amtliche Mitteilungen : Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf - 1045 KW - Amtliche Mitteilungen Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-60857 CY - Düsseldorf ER - TY - GEN T1 - 1044 - Erste Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für den Bachelorstudiengang Haus-, Energie- und Anlagentechnik (HEAT) an der Hochschule Düsseldorf vom 18.02.2026 N2 - Aufgrund der §§ 2 Abs. 4, 64 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Ordnung als Satzung erlassen. T3 - Amtliche Mitteilungen : Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf - 1044 KW - Amtliche Mitteilungen Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-60846 CY - Düsseldorf ER - TY - JOUR A1 - Bergmann, Marie A1 - Haddad-Thoelke, Pascale A1 - Jeong, Haeran A1 - Kappeler, Ron A1 - Altug, Hicran A1 - Oberwinster, Lukas A1 - Boogaard, Hanna A1 - Pohl, Tobias A1 - Soppa, Vanessa A1 - Ogurtsova, Katherine A1 - Joss, Meltem Kutlar A1 - Andersen, Zorana Jovanovic A1 - Hoffmann, Barbara T1 - Systematic review and meta-analysis on the health effects of long-term exposure to ultrafine particles JF - European Respiratory Review N2 - Background Ultrafine particles (≤100 nm diameter) may have a higher toxicity than larger particles but are still not regulated nor part of routine air pollution monitoring. So far, health effects of long-term exposure to ambient ultrafine particles are not well understood, owing to a lack of exposure data and epidemiological studies. Methods We conducted a systematic review and meta-analysis on the health effects of long-term exposure to ultrafine particles, including studies published until December 2024. A meta-analysis was conducted for outcomes with at least four available effect estimates. Confidence in the body of evidence was evaluated using the Office of Health Assessment and Translation method. Results We identified 85 studies investigating various mortality, morbidity and subclinical outcomes. In meta-analyses of single-pollutant models, we found positive associations with natural mortality (hazard ratio 1.06, 95% CI 1.04–1.08) and C-reactive protein (10.14% increase (95% CI −0.51–21.99%) per 10 000 pt·cm−3 increase in long-term exposure to ultrafine particles, with low and inadequate levels of evidence, respectively. The remaining studies revealed overall limited evidence for adverse effects on a wide range of outcomes. Less than half of the studies adjusted for co-pollutants. Conclusion The evidence base on long-term health effects of ultrafine particles has increased substantially in the past decade, while the overall evidence for independent effects of long-term ultrafine particle exposure remains inadequate to low. More studies are needed to draw firm conclusions about the independent adverse effects of long-term ultrafine particles on various health end-points, with a special focus on the influence of co-pollutant adjustment. KW - Luftreinhaltung KW - Schadstoffbelastung KW - Luftverunreinigender Stoff KW - Feinstaub KW - Auswirkung Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-60272 SN - 1600-0617 VL - 35 IS - 179 PB - European Respiratory Society ER - TY - JOUR A1 - Mandal, Dipak Kumar A1 - Manna, Nirmal K. A1 - Biswas, Nirmalendu A1 - Rudra, Tansu A1 - Kumar, Rajesh A1 - Benim, Ali Cemal T1 - Enhanced heat transport in magneto-nanofluidic thermal systems: adiabatic block effects in grooved channels and ANN modeling JF - International Journal of Thermofluids N2 - This study investigates heat transfer enhancement in magneto-nanofluidic systems through the strategic placement of adiabatic blocks in grooved channels. Using CuO–H2O nanofluid in a bottom-heated channel with circular expansion, we examine the complex interactions between forced convection, magnetic fields, and uoyancy effects. Through systematic numerical analysis, we explore the combined influences of Rayleigh, Reynolds, and Hartmann numbers on thermal performance. Our findings reveal significant heat transfer enhancement (up to 137 %) under optimal conditions, particularly with vertical magnetic field orientation at Re = 100 and Ha = 30. The results demonstrate how adiabatic blocks modify flow structures, with larger blocks diminishing vortex intensity while elevated Ra generates secondary vortices that interact with primary circulations. Magnetic field effects show notable dependence on orientation, with vertical fields generally promoting better heat transfer than horizontal configurations. To complement the numerical analysis, we develop a predictive model using Artificial Neural Network (ANN) for Nusselt numbers across various operating conditions, achieving over 99 % accuracy. The integrated computational-ANN approach offers significant advancements in optimizing thermal systems in various areas, ranging from electronics cooling to microfluidic devices. KW - Mixed convective flow KW - Nanofluids KW - Heat transfer augmentation KW - Adiabatic block KW - Grooved channel KW - Neural network KW - HSD Publikationsfonds Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-60127 SN - 2666-2027 VL - 31 PB - Elsevier ER - TY - JOUR A1 - Batos, Andrej A1 - Ruepp, Maximilian A1 - Jahr, Andreas A1 - Corves, Burkhard T1 - Ermittlung der Biege- und Schnitteigenschaften von Halmgut mit einem Universalprüfstand JF - LANDTECHNIK KW - auto KW - Universalprüfstand KW - Messung KW - Biegeeigenschaften KW - Schnitteigenschaften KW - Halm Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-59856 SP - 84 EP - 96 PB - Kuratorium für Technik und Bauwesen in der Landwirtschaft e.V. ER - TY - JOUR A1 - Carsten, Stöhr A1 - Monika, Janssen A1 - Jörg, Niemann A1 - Benedikt, Reich T1 - Smart Services JF - Procedia - Social and Behavioral Sciences Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-59819 SN - 1877-0428 VL - 238 SP - 192 EP - 198 PB - Elsevier ET - SIM 2017 / 14th International Symposium in Managemen ER - TY - JOUR A1 - Shajahan, Mohamed Iqbal A1 - Benim, Ali Cemal T1 - Granular PCM based heat sink for electronics thermal management JF - Applied Thermal Engineering N2 - This study investigates aluminum heat sinks integrated with GR42 phase change material (PCM), aiming to enhance thermal inertia and stabilize device temperatures. This is important, since the increasing miniaturization and performance demands for electronic devices have led in a growing need for advanced thermal management systems capable of handling rapid transient loads. The novelty of the work lies in examining different heat sink layouts that optimize the heat dissipation capabilities of GR42 PCMs while minimizing size and weight for electronic cooling. The experimental testing was conducted using three configurations, namely no fin, circular fin and hexagonal fin, with three input powers (4 W, 8 W, and 12 W). The experimental results show that the hexagonal-fin heat sink, surface area is 25 % more than circular fins, exhibited superior thermal performance without significant variation in input power. Notably, the hexagonal-fin heat sink achieved the desired set point temperature of 55 ◦C in 33 % less time than the circular-fin design and 45 % less time than the heat sink without fins. Furthermore, the peak temperatures increased up to 21 % for circular fins. During the charging cycles, the enhancement ratios vary from 72 % and begin to narrow to 25 % during discharge cycles. The hexagonal-fin configuration also exhibited superior melting dynamics, completing the phase transition 44 % faster at higher input power than the circular fins, and established a thermal deviation of nearly 51 % less than finless heat sinks. These findings underscore the critical role of fin geometry and PCM integration in achieving uniform temperature distribution and improved energy storage efficiency. Overall, the hexagonal-fin heat sink with GR42 PCM shows strong potential as a passive cooling solution for low-power portable electronic devices. KW - Heat sinks KW - Portable electronic cooling KW - Latent heat storage KW - GR42 PCM KW - Hexagonal fin KW - Circular fin KW - HSD Publikationsfonds KW - DFG Publikationskosten Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-59649 SN - 1359-4311 VL - 286 PB - Elsevier ER - TY - RPRT A1 - Polklas, Thomas A1 - Willeke, Tobias A1 - Lehmbrinck, Marc A1 - Fomina, Anastasia A1 - Maqueo Martinez, Manuel Ernesto A1 - Oliveira Brito, Marcel T1 - RoboFlexRobuste Turbomaschinen für den flexiblen Einsatz: Numerische und experimentelle Untersuchungen zu einem axial-radial Turbinendiffusor (AP 1.5); KI-basierte, modellprädiktive Turbostrang-Regelung für einen energieoptimalen Betrieb (AP 4.2) (Abschlussbericht Verbundprojekt AG Turbo Teilvorhaben-Nr. 1.5 und 4.2) N2 - In der Zusammenarbeit zwischen dem ITSM der Universität Stuttgart und Everllence wurde im Rahmen dieses Vorhabens (AP 1.5) eine Versuchsanlage zur Erzeugung repräsentativer Diffusorströmungen entwickelt und für experimentelle Untersuchungen eingesetzt. Begleitend zu den experimentellen Untersuchungen wurden verschiedene numerische Modelle entwickelt und anhand der Messergebnisse validiert. Aus diesem Vergleich wurden Empfehlungen zur numerischen Strömungssimulation von Axial-Radial-Diffusoren abgeleitet. Insgesamt zeigte die numerische Simulation unter den gewählten Bedingungen eine hohe Sensitivität gegenüber den Modellparametern mit entsprechenden Auswirkungen auf die beabsichtigte Geometrieoptimierung. In Arbeitspaket 4.2 des AG Turbo Verbundprojekts RoboFlex ist es den Projektpartnern Hochschule Düsseldorf und Everllence gelungen, eine modellprädiktive Mehrgrößen-Verbundregelung eines exemplarischen Turbomaschinen-Strangs zu entwickeln. Dies erlaubt der Regelungseinheit, alle verfügbaren Stellgrößen simultan zu benutzen, um ein vorgegebenes Regelungsziel zu erreichen. Zudem kann das Regelungsziel flexibel um weitere Vorgaben und Beschränkungen erweitert werden, indem diese in die Kostenfunktion implementiert werden. Ein zentraler Forschungsschwerpunkt war hierbei die Einbindung von Methoden der künstlichen Intelligenz in die Modellierung und im gleichen Zuge deren Überführung und Implementierung in die linearisierte Modellform, die die modellprädiktive Regelung verlangt. Ein besonderes Augenmerk wurde auf die fortlaufende Nachführung des KI-Modells an den zuletzt durch Messungen bekannten Anlagenzustand gelegt. KW - Strömungsmaschine KW - Regelungstechnik KW - Maschinelles Lernen KW - Deep Learning KW - Tiefes neuronales Netz Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-57122 PB - Repositorium für Naturwissenschaften und Technik CY - Hannover ER - TY - JOUR A1 - Ocakci, Elif A1 - Niemann, Jörg A1 - Draghici, George T1 - A Method to Evaluate the Life Cycle Sustainability Value of Alternative Solution Designs JF - Acta Technica Napocensis; Series: Applied Mathematics, Mechanics and Engineering N2 - The paper focuses on developing an integrative methodology to evaluate environmental, economic, and social sustainability of alternative solution design options. Core approach is to extend the classic method of Quality Function Deployment (QFD) towards a holistic integrated model to overall evaluate the different aspects of all three pillars of sustainability (economy, ecology and social) across the product life cycle. The methods identify key aspects and allow users to consider and weigh different life cycle aspects in a overall scoring scheme. KW - Nachhaltigkeit KW - Produktlebenszyklus KW - Evaluation KW - Quality Function Deployment Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-58290 UR - https://atna-mam.utcluj.ro/index.php/Acta/article/view/2809 SN - 2393–2988 VL - 68 IS - 1S SP - 277 EP - 284 PB - Technical University of Cluj-Napoca ER -