TY - GEN A1 - Kimmerle, Sven-Joachim A1 - Dvorsky, Karl A1 - Liess, Hans-Dieter T1 - Failure Rates from Data of Field Returns - How to Prove High Reliability for Electric Components? T2 - MATHMOD 2025 (11th Vienna International Conference on Mathematical Modelling) N2 - To determine failure rates is a challenge, if there are only a few failures and a low failure rate should be checked. As an application example, we are interested in failure rates of electrical automotive components for automated/autonomous driving. Basically, three methods are common: (i) exploitation of field data, (ii) standardized handbooks with failure rates, e.g. the FIDES guide, and (iii) laboratory long term exposure tests. We discuss shortly the (dis)advantages of each method and focus on the statistics behind method (i). Moreover, our poster sketches how this can be applied to data as available in industry. KW - Reliabilität KW - Statistik KW - Bordnetz KW - modelling uncertainties and stochastic systems KW - automotive vehicle electrical systems KW - reliability KW - autonomous driving/intelligent autonomous vehicles KW - field data Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:861-opus4-29421 ER - TY - GEN A1 - Kimmerle, Sven-Joachim A1 - Dvorsky, Karl A1 - Liess, Hans-Dieter T1 - Failure Rates from Data of Field Returns T2 - MATHMOD Short Contribution Volume 2025 N2 - To determine failure rates is a challenge, if there are only a few failures and typical failure rates are low. As an application example we are interested in failure rates of electrical automotive components for automated/autonomous driving. As method we focus here on the exploitation of field data. Our contribution classifies different approaches from statistics and shows how this can be applied to real-world production figures as available in industry. KW - Mathematische Modellierung KW - Entscheidung bei Unsicherheit KW - Bordnetz KW - Reliabilität KW - Konfidenzbereich KW - modelling uncertainties and stochastic systems KW - automotive vehicle electrical systems KW - reliability KW - failure rates KW - autonomous driving Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.34726/9011 SP - 23 EP - 24 PB - reposiTUm, TU Wien CY - Wien ER - TY - GEN A1 - Helbig, Michael A1 - Seliger, Norbert T1 - Combinatorics of Inductance States in Reconfigurable Air Coils T2 - Proceedings 2nd International Conference on Recent Advances in Mathematics and Informatics (ICRAMI'25) N2 - We propose a group theory based mathematical model for unambiguous inductance states of a reconfigurable air coil inductor utilizing elastic snapping of wire segments. Vertical (axial) and horizontal winding symmetries under group actions reveal distinguishable tuning regions and individual variation states therein. The model is applied to coils of prismatic (cylinder like) and truncated pyramidal (conical like) shape with edges forming a regular polygon as basis, and verified by numerical magnet field simulation. KW - Inductance KW - Magnetic devices KW - Matrices KW - Group theory KW - Combinatorial mathematics Y1 - 2025 SN - 978-9909-00-770-9 ER - TY - GEN A1 - Schäfle, Claudia A1 - Stanzel, Silke A1 - Lux, Christine A1 - Neubert, Julia T1 - Aktives Lernen in MINT-Fächern mit dem ICAP-Modell charakterisieren, planen und reflektieren N2 - Um aktives Lernen in Lehrveranstaltungen zu klassifizieren, bietet das ICAP-Modell (Chi & Wylie, 2014) eine vierstufige Taxonomie, die in der Lehrpraxis anwendbar ist. Das von außen beobachtbare Verhalten wird in Kombination mit den von den Studierenden erzeugten „Produkten“ (z.B. ihren schriftlichen und mündlichen Äußerungen) verwendet, um das kognitive Engagement der Studierenden in Lehrveranstaltungen hinreichend gut einzuordnen (𝐼 Interactive, 𝐶 Constructive, 𝐴 Active und 𝑃 Passive). Die ICAP-Hypothese postuliert, dass es eine Hierarchie der ICAP-Stufen 𝐼 > 𝐶 > 𝐴 > 𝑃 hinsichtlich der Tiefe der zu erwartenden Lernergebnisse gibt. In diesem Beitrag berichten wir über Erkenntnisse aus systematischen Beobachtungen hinsichtlich des ICAP-Modells in Physik- und Mathematik-Lehrveranstaltungen an der TH Rosenheim. Die Lehrveranstaltungen finden nach dem SCALE-UP Raum- und Lehrkonzept statt (Beichner et al., 2007). Studierenden arbeiten dabei größtenteils an unterschiedlichen Lernaktivitäten in kleinen Gruppen an runden Tischen, während die Lehrperson die Rolle eines „guide on the side“ einnimmt. Das Verhalten der Studierenden und der Lehrperson wird in zweiminütigen Zeitintervallen zusammen mit dem „output“ der Studierenden registriert und auf die ICAP-Stufen abgebildet. Die Ergebnisse dienen der Reflexion und unterstützen die Planung und Verbesserung geeigneter Lernaktivitäten, insbesondere um zwischen den Stufen 𝐶 und 𝐴 zu unterscheiden. KW - Active Learning KW - ICAP KW - Classroom Observation KW - Innovative Lehrräume KW - SCALE-UP Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:861-opus4-32422 ER - TY - GEN A1 - Schäfle, Claudia A1 - Stanzel, Silke A1 - Lux, Christine A1 - Neubert, Julia A1 - Dölling, Hanna T1 - Using the ICAP model with classroom observations to improve active learning KW - ICAP KW - Classroom Observation KW - SCALE-UP KW - Active Learning KW - Whiteboard Activities Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:861-opus4-32833 ER -