@article{W{\"u}stBongertGelleretal.2019,
  author    = {W{\"u}st, Jan and Bongert, Markus and Geller, Marius and Strauch, Justus and Buchwald, Dirk},
  title     = {In-silico-Studie der Einfl{\"u}sse der kontundierenden Geometrie auf die Blutstr{\"o}mung hinter einer Schlauchklemme},
  series = {Kardiotechnik},
  volume    = {28 (2019)},
  number    = {Supplement 01},
  issn      = {0941-2670},
  pages     = {9 -- 9},
  year      = {2019},
  language  = {de}
}
@article{WeidauerRosemann2016,
  author    = {Weidauer, Sabine and Rosemann, Heike},
  title     = {Zus{\"a}tzliche mathematische F{\"o}rderung am Fachbereich Maschinenbau},
  series = {Die neue Hochschule},
  number    = {1},
  issn      = {0340-448X},
  pages     = {4},
  year      = {2016},
  language  = {de}
}
@incollection{Weidauer2016,
  author    = {Weidauer, Sabine},
  title     = {Freiwillige Angebote f{\"u}r Studierende und Tutoren am Fachbereich Maschinenbau},
  series = {Hanse-Kolloquium zur Hochschuldidaktik der Mathematik 2015 : Beitr{\"a}ge zum gleichnamigen Symposium am 13. \& 14. November 2015 an der Universit{\"a}t zu L{\"u}beck},
  publisher = {WTM, Verlag f{\"u}r Wissenschaftliche Texte und Medien},
  address   = {M{\"u}nster},
  pages     = {9},
  year      = {2016},
  language  = {de}
}
@incollection{Weidauer2020,
  author    = {Weidauer, Sabine},
  title     = {Auswertung zus{\"a}tzlicher Mathematikangebote f{\"u}r Studierende des Fachbereichs Maschinenbau im Rahmen des mehrj{\"a}hrigen Projekts "Qualit{\"a}t in der Lehre"},
  series = {Proceedings 16. Workshop Mathematik in Ingenieurwissenschaftlichen Studieng{\"a}ngen : Dortmund, Mai 2020 / Hochschule Wismar, Gottlob Frege Centre},
  publisher = {Hochschule Wismar},
  address   = {Wismar},
  pages     = {42 -- 47},
  year      = {2020},
  language  = {de}
}
@article{StelandWeidauer2013,
  author    = {Steland, A. and Weidauer, Sabine},
  title     = {Detection of stationary errors in multiple regressions with integrated regressors and cointegration},
  series = {Sequential analysis},
  volume    = {32 (2013)},
  number    = {3},
  issn      = {0747-4946},
  pages     = {31},
  year      = {2013},
  language  = {en}
}
@incollection{SchemmannGellerKluck2017,
  author    = {Schemmann, Christoph and Geller, Marius and Kluck, Norbert},
  title     = {Identification of loss model parameters for highly loaded centrifugal impellers},
  series = {Proceedings : 15th International Probabilistic Workshop \& 10th Dresdner Probabilistic Workshop, 27th-29th September 2017, Dresden, Germany},
  publisher = {TUDpress},
  address   = {Dresden},
  year      = {2017},
  language  = {en}
}
@incollection{RybackiGellerSchemmann2012,
  author    = {Rybacki, A. and Geller, Marius and Schemmann, Christoph},
  title     = {Geometrieoptimierung eines Radialkompressorlaufrades im Hinblick auf CFD- und FEM-relevante Zielgr{\"o}ßen mit Hilfe von automatisierten Optimierungsmethoden},
  series = {NAFEMS deutschsprachige Konferenz '12 : 8.-9. Mai, Bamberg, Deutschland ; Berechnung und Simulation - Anwednungen, Entwicklungen, Trends},
  publisher = {NAFEMS Deutschland, {\"O}sterreich, Schweiz GmbH},
  address   = {Bernau},
  year      = {2012},
  language  = {de}
}
@misc{Rottkey2001,
  author    = {Rottkey, Lars von},
  title     = {Reorganisationskonzepte zur Herstellung von Sonderr{\"u}ckhaltesystemen f{\"u}r Fahrzeuginsassen},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:dm13-315},
  year      = {2001},
  abstract  = {Die vorliegende Diplomarbeit wurde erstellt f{\"u}r das Unternehmen SCHROTH Safety Products GmbH, Arnsberg. Wesentliche Aufgaben waren: F{\"u}r Rennsport-Gurtsysteme (u.a. verwendet von 7 Formel 1-Teams) - Arbeitsg{\"a}nge zu definieren, zeitlich zu erfassen und Zeitger{\"u}ste zu erstellen, - aus diesen Zeitger{\"u}sten exemplarisch Arbeitspl{\"a}ne abzuleiten, - Teilefamilien zu bilden und sinnvolle Losgr{\"o}ßen zur Vorfertigung dieser Teilefamilien zu bestimmen. F{\"u}r St{\"u}tzgurte (verwendet in der Daimler Benz C-Klasse) - betriebswirtschaftliche Betrachtungen per Nachkalkulation und Deckungsbeitragsrechnung anzustellen, - betriebsorganisatorische Maßnahmen (Arbeitsteilung, Schichteinteilung, Job Rotation, systematische St{\"o}rzeitenerfassung u.a.m.) vorzuschlagen, um die Leistung zu steigern, - Automatisierungspotenziale aufzuzeigen und - das systematische Vorgehen zur Wartungsplanung per FMEA zu initiieren. Zu diesen Aufgaben waren Ziele vereinbart worden, die im Zeitrahmen der Diplomarbeit zum Teil erreicht wurden, zum Teil noch erreicht werden m{\"u}ssen - was aber nach Meinung der SCHROTH-Experten durchaus wahrscheinlich erscheint.},
  language  = {de}
}
@book{Ney2018,
  author    = {Ney, Andreas},
  title     = {Wasser- und Windm{\"u}hlen in Westfalen und angrenzenden Regionen im Mittelalter nach urkundlichen Quellen},
  publisher = {Verlag Moritz Sch{\"a}fer},
  address   = {Detmold},
  isbn      = {978-3-87696-160-6},
  pages     = {288},
  year      = {2018},
  language  = {de}
}
@incollection{LattnerGellerKluck2022,
  author    = {Lattner, Yannick and Geller, Marius and Kluck, Norbert},
  title     = {Generierung und Parametrisierung von Radialverdichterkennlinien auf Basis neuronaler Netze},
  series = {NAFEMS DACH Regionalkonferenz - Conference Proceedings},
  volume    = {2022},
  isbn      = {978-1-910643-86-0},
  pages     = {287 -- 292},
  year      = {2022},
  abstract  = {Die Optimierung von Radialverdichtern in Hinblick auf Ressourceneffizienz nimmt heutzutage einen immer gr{\"o}ßeren Stellenwert ein. Die kennlinien- und auch kennfeldbasierte Optimierung l{\"o}st dabei die betriebspunktbasierte Optimierung von Radialverdichterlaufr{\"a}dern immer mehr ab. Moderne komplexe numerische Simulationstools zur Str{\"o}mungsanalyse und Softwaretools aus dem Bereich der Optimierung auf Basis von Design-of-Experiments (DoE) werden in immer gr{\"o}ßerem Maße in den Prozess eingebunden. Die sich in den letzten Jahren weiterentwickelte Hardware erlaubt zus{\"a}tzlich immer komplexere Rechenmodelle in immer k{\"u}rzerer Zeit zu bearbeiten. Die vorliegende Arbeit befasst sich genau mit diesem Thema. Ausgangspunkt des Optimierungsprozesses sind eine Vielzahl von zuf{\"a}llig generierten Maschinendesigns, die unter Einhaltung von str{\"o}mungsabh{\"a}ngigen und maschinenabh{\"a}ngigen Kennzahlen automatisch erstellt wurden. Die im weiteren Prozessablauf gestalteten Simulationen der einzelnen Designs, die aufgrund der Bauweise und der Struktur ihrer Kennfelder grob unterschiedliche Konvergenzen und Abbruchkriterien (Pump- und Schluckgrenze) aufweisen, sind durch speziell implementierte physikbasierte Indikatoren ausfallsicher handhabbar. Die detaillierten, aber unterschiedlichen Kennlinien des Wirkungsgrades und des Druckverh{\"a}ltnisses in Abh{\"a}ngigkeit vom Massenstrom der einzelnen Simulationen sind zur weiteren Verwendung in der Optimierungsphase mithilfe von neuronalen Netzen trainiert worden. Der Aufbau des Metamodells zur eigentlichen Optimierung ist gekennzeichnet durch die Reduktion der vorhandenen Parameter unter Verwendung von B{\´e}zier-Splines, was in der vorliegenden Arbeit zu einer Reduzierung auf insgesamt lediglich 13 Parameter f{\"u}r beide betrachteten Kennlinien und ihre signifikanten Punkte f{\"u}hrt. In der nachfolgenden Optimierung kann das Metamodell zur Identifikation eines Designs mit anwenderspezifischen Zielen und Randbedingungen f{\"u}r Kennlinienbreite, Druckverh{\"a}ltnisbereich und Wirkungsgrad genutzt werden. F{\"u}r dieses Optimal-Design kann anschließend ohne weitere Simulationen die Kennlinie mit B{\´e}zier-Splines approximiert werden. Der Anwender ist somit in der Lage, bei der Optimierung von Radialverdichtern sowohl den Betriebspunkt als auch die Kennliniencharakteristika wie Pump- und Schluckgrenze sowie Druckverh{\"a}ltnisse jenseits des Betriebspunktes zu erfassen und so zus{\"a}tzliche Designevaluationen und Iterationsschleifen zu vermeiden.},
  language  = {de}
}