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In diesem Beitrag wird zunächst ein einführender Überblick über die Thematik eines Marketing-Controlling spezifischen Rechtsrahmens gegeben. Da die Datenerhebung, -verarbeitung und -analyse stets die Hauptfunktionsmerkmale eines Marketing-Controllings sind, stehen nach diesem Überblick die Rechtsgrundlagen eines Datenschutzes im Mittelpunkt der folgenden Ausführungen.
In this paper, a systematic comparison of three different advanced control strategies for automated docking of a vessel is presented. The controllers are automatically tuned offline by applying an optimization process using simulations of the whole system including trajectory planner and state and disturbance observer. Then investigations are conducted subject to performance and robustness using Monte Carlos simulation with varying model parameters and disturbances. The control strategies have also been tested in full scale experiments using the solar research vessel Solgenia. The investigated control strategies all have demonstrated very good performance in both, simulation and real world experiments. Videos are available under https://www.htwg-konstanz.de/forschung-und-transfer/institute-und-labore/isd/regelungstechnik/videos/
This paper describes the development of a control system for an industrial heating application. In this process a moving substrate is passing through a heating zone with variable speed. Heat is applied by hot air to the substrate with the air flow rate being the manipulated variable. The aim is to control the substrate’s temperature at a specific location after passing the heating zone. First, a model is derived for a point attached to the moving substrate. This is modified to reflect the temperature of the moving substrate at the specified location. In order to regulate the temperature a nonlinear model predictive control approach is applied using an implicit Euler scheme to integrate the model and an augmented gradient based optimization approach. The performance of the controller has been validated both by simulations and experiments on the physical plant. The respective results are presented in this paper.
This paper presents a generic method to enhance performance and incorporate temporal information for cardiorespiratory-based sleep stage classification with a limited feature set and limited data. The classification algorithm relies on random forests and a feature set extracted from long-time home monitoring for sleep analysis. Employing temporal feature stacking, the system could be significantly improved in terms of Cohen’s κ and accuracy. The detection performance could be improved for three classes of sleep stages (Wake, REM, Non-REM sleep), four classes (Wake, Non-REM-Light sleep, Non-REM Deep sleep, REM sleep), and five classes (Wake, N1, N2, N3/4, REM sleep) from a κ of 0.44 to 0.58, 0.33 to 0.51, and 0.28 to 0.44 respectively by stacking features before and after the epoch to be classified. Further analysis was done for the optimal length and combination method for this stacking approach. Overall, three methods and a variable duration between 30 s and 30 min have been analyzed. Overnight recordings of 36 healthy subjects from the Interdisciplinary Center for Sleep Medicine at Charité-Universitätsmedizin Berlin and Leave-One-Out-Cross-Validation on a patient-level have been used to validate the method.
Das produzierende Gewerbe in Deutschland erlebt aufgrund von Technologiewandel im Automobilbau, der Anpassung von Lieferketten und der digitalen Transformation grundlegende Veränderungen. Diese als Chance für künftiges Wachstum zu begreifen ist essenziell und eine zwingende Voraussetzung für den Wirtschaftsstandort Deutschland. Anhand eines konkreten Unternehmensbeispiels werden hierfür zentrale Aspekte für Transformation eines mittelständischen produzierenden Blechbearbeitungsunternehmens hin zu einem netzwerkbasierten Geschäftsmodell betrachtet. Auf Basis der Analyse von Referenzbeispielen webbasierter Vertriebsplattformen in der Blechbearbeitung werden erfolgsrelevante Aspekte für die Ausgestaltung und die Umsetzung für ein Onlineplattformmodell beschrieben. Hierbei wird exemplarisch dargelegt, wie mittels digitaler Vertriebsplattformen in Verbindung mit digitalen Auftragsmanagementprozessen neue Wege für Wachstum ermöglicht werden können.
Im Zuge zunehmender Effizienzbestrebungen in produzierenden Unternehmen spielt auch die Optimierung von indirekten Wertschöpfungsprozessen eine immer größere Rolle. Neben einer ansteigenden Aufgabenvielfalt stellt ein parallel wachsender Kostendruck eine doppelte Herausforderung dar. Dies gilt insbesondere für Einkaufsbereiche entsprechender Organisationen, welche an der Schnittstelle zwischen der unternehmensinternen und -externen Wertschöpfungskette operieren und an dieser einen essenziellen Beitrag auch im Sinne des Informationsflusses zur Unterstützung eines integrierten Supply Chain Managements darstellen. Um diesen zu begegnen, ist es notwendig, die relevanten Kernprozesse der Einkaufsbereiche stetig im Blick zu halten und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und umzusetzen. Dieser Beitrag will zu einem Überblick für die Prozessoptimierung mithilfe des Einsatzes digitaler Technologien speziell in Einkaufsbereichen beitragen. Es werden die Spezifika des Einkaufs vorgestellt, relevante Kernaufgaben beschrieben und exemplarisch technologische Ansätze zur Prozessoptimierung anhand von Process Mining, Robotic Process Automation und künstlicher Intelligenz aufgezeigt.
A nonlinear mathematical model for the dynamics of permanent magnet synchronous machines with interior magnets is discussed. The model of the current dynamics captures saturation and dependency on the rotor angle. Based on the model, a flatness-based field-oriented closed-loop controller and a feed-forward compensation of torque ripples are derived. Effectiveness and robustness of the proposed algorithms are demonstrated by simulation results.