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Bindung bei Pflegekindern
(2022)
Das Konzept der Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE)erzielt, Lernende zur aktiven Gestaltung einer ökologisch- wie sozialverträglichen Gesellschaft zu befähigen. Gleichzeitig wird BNE auf-grund der Formulierung subjektiver Kompetenzen und der Missachtung von Wachstumszwängen eine bildungspolitische Steuerung und eine Entpolitisierung von Nachhaltigkeit vorgeworfen. Daran anknüpfend lenkt das Konzept des Transformativen Lernens den Blick auf individuelle Bedeutungsperspektiven mit Bezug zu gesellschaftlichen Alltagsideologien. Mit dem Ziel eines kollektiven Bewusstwerdungsprozesses wird eine anwendungsorientierte partizipative Bildungsarbeit gefordert. Anhand des BNE-Praxisprojektes Kolleg21 in Gelsenkirchen untersucht diese empirische Forschungsarbeit, welche Lernprozesse und Kompetenzentwicklungen non-formale Bildungsprojekte ermöglichen.
Physical Unclonable Functions (PUFs) sind Schaltkreisprimitive, die abhängig von den unkontrollierbaren Schwankungen im Herstellungsprozess chip-spezifische und einzigartige Ausgaben erzeugen. Diese kostengünstigen und hocheffizienten Strukturen haben eine breite Palette von Anwendungsbereichen einschließlich Authentifizierung, Schlüsselgenerierung und IP-Schutz. In dieser Arbeit geht es um die FPGA-Implementierung einer Ringoszillator basierten Physically Unclonable Function, die mit dem Yosys-Framework auf einem Gatemate FPGA der Firma Cologne Chip implementiert werden soll.
Die Optimierung von Radialverdichtern in Hinblick auf Ressourceneffizienz nimmt heutzutage einen immer größeren Stellenwert ein. Die kennlinien- und auch kennfeldbasierte Optimierung löst dabei die betriebspunktbasierte Optimierung von Radialverdichterlaufrädern immer mehr ab.
Moderne komplexe numerische Simulationstools zur Strömungsanalyse und Softwaretools aus dem Bereich der Optimierung auf Basis von Design-of-Experiments (DoE) werden in immer größerem Maße in den Prozess eingebunden. Die sich in den letzten Jahren weiterentwickelte Hardware erlaubt zusätzlich immer komplexere Rechenmodelle in immer kürzerer Zeit zu bearbeiten.
Die vorliegende Arbeit befasst sich genau mit diesem Thema. Ausgangspunkt des Optimierungsprozesses sind eine Vielzahl von zufällig generierten Maschinendesigns, die unter Einhaltung von strömungsabhängigen und maschinenabhängigen 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 Druckverhältnisses in Abhängigkeit 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 Bézier-Splines, was in der vorliegenden Arbeit zu einer Reduzierung auf insgesamt lediglich 13 Parameter für beide betrachteten Kennlinien und ihre signifikanten Punkte führt.
In der nachfolgenden Optimierung kann das Metamodell zur Identifikation eines Designs mit anwenderspezifischen Zielen und Randbedingungen für Kennlinienbreite, Druckverhältnisbereich und Wirkungsgrad genutzt werden. Für dieses Optimal-Design kann anschließend ohne weitere Simulationen die Kennlinie mit Bézier-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 Druckverhältnisse jenseits des Betriebspunktes zu erfassen und so zusätzliche Designevaluationen und Iterationsschleifen zu vermeiden.