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Stability and cost optimality of power generation and supply systems must not be considered independently from one another. Simple examples show that optimizing cost without considering stability may result in modes of operation that, while economically optimal, are unstable. We demonstrate that stability, robustness, and optimality can be considered systematically and simultaneously by combining bifurcation theory and nonlinear optimization. Essentially, the proposed method enforces a backoff distance between the optimal point of operation and operational or stability boundaries in the space of the optimization variables, where bifurcation theory is used to describe nonlinear stability boundaries.
We present a control scheme for a parabolic trough power plant that is equipped with a molten salt thermal energy storage system. We show that the multivariable control problem for the solar field can be decoupled by controlling the three way valve that splits the heat transfer fluid between the storage system and the steam generator. The steam generation cycle is regulated with inlet pressure control. The subsystems of the plant are modeled based on first principles, where we focus on the steam generation cycle. A multi-group extraction turbine with pre- and reheater is considered, which is suitable for solar power plants. We demonstrate the benefits of the proposed control scheme with a day-to-day simulation.
We derive a nonlinear model of the steam cycle of a solar power plant, estimate its unknown parameters with measured data, and design a linear model predictive controller based on the resulting model. Simulations show that the linear model predictive controller is able to regulate the electrical power of the nonlinear steam process of the plant to a given reference trajectory very well. Moreover, it results in very good disturbance rejection.
Eye tracking is a measurement technique for determining the orientation and viewing direction of an individual’s eyes. It allows for an evaluation of the individual’s gaze and other related information.There is a wide variety of application areas for eye tracking, however the usage in engineeringindustry is still limited. This paper presents a case study for the use of eye tracking in a testingstation for electrical circuit breakers. The case study aims to evaluate the measurement and analysispossible with the Tobii wearable eye tracking system. From the case study, possibilities, limitationsand considerations for eye tracking in industrial settings are identified and discussed. The paperconcludes that while eye tracking can be used to effectively capture and visualize insightfulinformation, it faces major challenges related to subjectivity in analysis and labour intensiveness.
Process models in industrial applications, e.g. predictive maintenance or automation, are subject to both divergence from the underlying system due to their time-variant nature and to high complexity resulting from a wide operational range being covered. Hence, regression models require high accuracy for the present system state and at the same time need to be valid across the whole system operating space. While accuracy for the current system state can be gained by updating the model on the current data, the overall validity must often be retrieved from historical or design data. We propose a method to find an appropriate compromise for these two demands. A pre-trained artificial neural network (ANN) is continually updated on the current sensor data stream using convex optimisation. Thus, a unique and optimal solution is generated in each update step, while robust regression accuracy on the domain that is not covered by the arriving data subset is maintained. This is achieved by introducing a data management system to provide some historical data, constraining the optimisation problem and manipulating the architecture of the ANN. Models updated with this method show reasonable stability but display plastic behaviour at the current operating point.
Higher control engineering concepts, including artificial intelligence and model-based control, are recently becoming more popular in complex industrial applications because they enable a significant increase in efficiency. E.g., a model-based approach can be used to enhance the control and monitoring of several coupled components of a larger turbomachinery train. This requires dynamic models of the components, including all machine characteristics, which may experience a shift in their behavior over the course of their lifetime. Such changes occur due to natural fouling, wear of sub-components or external effects induced by maintenance measures. To overcome this problem, we model machine-characteristic maps with artificial neural networks, which may be used as part of prediction models in a model predictive control unit. If an appropriate data set is available, this allows us to adapt the model to the current behavior of the machine without requiring in-depth knowledge about the underlying physics of this “concept drift”, as it is known in literature. However, the training of neural networks is usually connected with high computational effort while the task needs to be executed in real-time during operation. Furthermore, in real operating conditions, machine sensors can only provide labeled data from the current operating point of the machine, which can be stationary for long operation periods of up to several months. In general, this yields only an unrepresentative data subset of the machine-characteristics, which is not sufficient to retrain the whole model to a new state. To solve these problems, we firstly reduce the model adaptation to a convex optimization problem, which can be efficiently solved in real-time conditions. Secondly, we use a specialized data management system with which we can integrate historical data to supplement the unrepresentative data subset. In this paper we show the application of the outlined method on a compressor map and discuss the advantages and requirements of the method in the context of modeling applications for industrial turbomachinery.
Suffizienz als Ausweg?!
(2024)
Camera-based object detection is widely used in safety-critical applications such as advanced driver assistance systems (ADAS) and autonomous vehicle research. Road infrastructure has been designed for human vision, so computer vision, with RGB cameras, is a vital source of semantic information from the environment. Sensors, such as LIDAR and RADAR, are also often utilized for these applications; however, cameras provide a higher spatial resolution and color information. The spatial frequency response (SFR), or sharpness of a camera, utilized in object detection systems must be sufficient to allow a detection algorithm to localize objects in the environment over its lifetime reliably. This study explores the relationship between object detection performance and SFR. Six state-of-the-art object detection models are evaluated with varying levels of lens defocus. A novel raw image dataset is created and utilized, containing pedestrians and cars over a range of distances up to 100-m from the sensor. Object detection performance for each defocused dataset is analyzed over a range of distances to determine the minimum SFR necessary in each case. Results show that the relationship between object detection performance and lens blur is much more complex than previous studies have found due to lens field curvature, chromatic aberration, and astigmatisms. We have found that smaller objects are disproportionately impacted by lens blur, and different object detection models have differing levels of robustness to lens blur
Sollen Forschungsleistungen gemessen und bewertet werden, stellen Publikationen eines der wichtigsten Kriterien dar. Die Bibliometrie liefert eine Vielzahl von (absoluten, relativen, normalisierten) Indikatoren, die Wissenschaftsmanager*innen für Leistungsträgeranalysen oder Forschungsevaluationen heranziehen können. Um valide Aussagen über wissenschaftliche Leistungen vornehmen zu können, müssen bibliometrische Kennzahlen mit anderen Leistungskriterien in Bezug gesetzt werden und es sind viele Faktoren sowie Umstände zu berücksichtigen. Auf diese wird in der vorliegenden Handreichung eingegangen. Sie sollen Wissenschaftsmanager*innen das Rüstzeug an die Hand geben, um bibliometrische Untersuchungen und deren Ergebnisse in dem jeweiligen Untersuchungsfall zielführend einordnen zu können.
The importance of high data quality is increasing with the growing impact and distribution of ML systems and big data. Also, the planned AI Act from the European commission defines challenging legal requirements for data quality especially for the market introduction of safety relevant ML systems. In this paper, we introduce a novel approach that supports the data quality assurance process of multiple data quality aspects. This approach enables the verification of quantitative data quality requirements. The concept and benefits are introduced and explained on small example data sets. How the method is applied is demonstrated on the well-known MNIST data set based an handwritten digits.
Hintergrund: Durch die Digitalisierung hat sich die Art des Publizierens verändert. Es ergeben sich neue Publikationswege und -formen. Eine Reflexion der traditionellen Ansichten über Publikationen und die Sicherung der Qualität ist erforderlich. Damit ergibt sich die Intension der Arbeit: Gegenwärtige Qualitätskriterien zu erfassen, zu analysieren und neuartige Möglichkeiten aufzuzeigen.
Methoden: Die theoretische Basis für den Stand der Forschung erfolgt durch eine repräsentative Literaturrecherche. Die Extraktion der Qualitätskriterien basiert auf einer selektiven Quellenauswahl. Ergänzend werden sechs Expert:innen anhand eines halbstrukturiertem Interviewleitfadens befragt. Die extrahierten Erkenntnisse aus der Analyse fließen in einen Wissensgraph und liefern Ansätze für eine Qualitätssicherung. Die Modellierung einer Anwendung wird auf Basis des Standards BPMN 2.0 umgesetzt.
Ergebnisse: Es wird ein Qualitätskriterien-Index erstellt, der zur Ausweisung von Qualitätsmerkmalen für Publikationen führt. Diese bilden die Wissensbasis für eine Web-Anwendung. Der darin enthaltene prototypische Workflow leitet die:den Autor:in durch Kriterien. Als Ergebnis werden die Publikationen mit Qualitätsmerkmalen angereichert. Diese Arbeit liefert das theoretische Konzept für die Anwendung. Es beinhaltet ein Mockup und eine erste prototypische Umsetzung. Dies bietet die Basis für eine bedarfsorientierte, reale Entwicklung.
Schlussfolgerungen: Eine reale, technische Umsetzung ist mit entsprechenden Ressourcen realisierbar. Vorab wird empfohlen, die ermittelten Qualitätskriterien mit einer
Nutzer:innengruppe zu reflektieren bspw. in Form einer qualitativen Erhebung. Diese liefert Hypothesen und fördert die Akzeptanz für die Ausweisung von Qualität. Das Ergebnis behandelt keine fachdisziplin-spezifischen Aspekte. Erfolgt dies, wird es zu einer Erweiterung der Anwendung führen. Ebenfalls sollte die Usability der Anwendung getestet werden, bevor die reale Umsetzung erfolgt. Das erstellte Konzept, ein Mockup und der Prototyp liefern die Ausgangslage für die Entwicklung.
With the increasing capabilities of machine learning systems and their potential use in safety-critical systems, ensuring high-quality data is becoming increasingly important. In this paper, we present a novel approach for the assurance of data quality. For this purpose, the mathematical basics are first discussed and the approach is presented using multiple examples. This results in the detection of data points with potentially harmful properties for the use in safety-critical systems.
Der Chaos-Begriff ist für Pirandello nicht nur identitätsbestimmend, sondern wird auch mit seinem Novellenwerk in Verbindung gebracht, denn die ‚Novelle per un anno‘ scheinen sich jeder Bestimmung konkreter Ordnungsmuster zu widersetzen.
Die vorliegende Studie befasst sich mit der bisher noch nicht eingehend erforschten Frage danach, welche Strukturprinzipien den ‚Novelle per un anno‘ zugrunde liegen. Über klassisch-narratologische Textanalysen ausgewählter Novellen hinaus wird eine medienhistorische Perspektive eingenommen. Dies erlaubt Aussagen über den Einfluss des jeweiligen Publikationsmediums auf die Konstitution der Texte und die Gattung Novelle sowie eine Deutung der z.T. intensiven Umschriften der Novellen.
So zeigt sich, dass sich die Novellen innerhalb der Sammlung zueinander verhalten und über Themen, Motive und narrative Strukturen, aber auch über ihren medienhistorischen Kontext netzartig miteinander verbunden sind. Die Texte werden buchstäblich in die ‚Novelle per un anno‘ und damit einhergehend in eine Ästhetik des Chaos ‚eingeschrieben‘.
A method of determining the distance of an object from an automated vehicle based on images taken by a monocular image acquiring device. The object is recognized with an object-class by means of an image processing system. Respective position data are determined from the images using a pinhole camera model based on the object-class. Position data indicating in world coordinates the position of a reference point of the object with respect to the plane of the road is used with a scaling factor of the pinhole camera model estimated by means of a Bayes estimator using the position data as observations and under the assumption that the reference point of the object is located on the plane of the road with a predefined probability. The distance of the object from the automated vehicle is calculated from the estimated scaling factor using the pinhole camera model.
Bei einem Verfahren zum Erzeugen eines Trainingsbilds, welches ein zu erkennendes Objekt in einer natürlichen Objektumgebung zeigt, wird das Trainingsbild als synthetisches Bild durch Kombination eines von einer Kamera aufgenommenen Basisbilds und eines Template-Bilds erzeugt, indem mittels eines Shift-Map-Algorithmus ein Strukturmerkmal aus dem Basisbild entfernt und durch ein dem Template-Bild entnommenes Strukturmerkmal ersetzt wird.
Die Erfindung betrifft ein Objektverfolgungsverfahren für ein kamerabasiertes Fahrerassistenzsystem, welches eine in einem eigenen Fahrzeug installierte und in Fahrtrichtung ausgerichtete Kamera zur Aufnahme von Bildern einer in Fahrtrichtung vor dem eigenen Fahrzeug liegenden Fahrzeugumgebung aufweist, mit den Schritten, dass ein ein vorausfahrendes Fahrzeug darstellendes Objekt in einem von der Kamera aufgenommenen Bild detektiert wird und ein Mittelwert und eine Kovarianzmatrix für den aktuellen Zustand des vorausfahrenden Fahrzeugs mittels eines erweiterten Kalman Filters aus der Position und Breite des Objekts in dem Bild geschätzt wird.
Bei einem Verfahren zur Erkennung von Funktionsfehlern eines oder mehrerer Sensoren einer der Überwachung einer Fahrzeugumgebung dienenden Multisensoranordnung (10) eines Fahrzeugassistenzsystems (12) wird auf der Basis von Informationen aus einer für eine vereinheitlichte Erfassung der aktuellen Fahrzeugumgebung durchgeführten Datenfusion der von den Sensoren der Multisensoranordnung (10) erhaltenen Daten wenigstens eine aktuelle Leistungsgröße der Multisensoranordnung (10) ermittelt. Die ermittelte aktuelle Leistungsgröße wird mit einer entsprechenden, für die fehlerfreie Multisensoranordnung (10) erwarteten Leistungsgröße verglichen. Eine Entscheidung darüber, ob ein Funktionsfehler des bzw. der betreffenden Sensoren der Multisensoranordnung (10) vorliegt oder nicht, wird in Abhängigkeit vom Ergebnis des Vergleichs der auf der Basis der Informationen aus der Sensordatenfusion ermittelten aktuellen Leistungsgröße mit der erwarteten Leistungsgröße der Multisensoranordnung (10) getroffen.