Keine peer reviewed Publikation (Wissenschaftlicher Artikel und Aufsatz, Proceeding, Artikel in Tagungsband)
Refine
Year of publication
Document Type
- Article (136) (remove)
Language
- German (101)
- English (33)
- Multiple languages (2)
Keywords
- AAL (2)
- Accelerometer sensor (1)
- Accelerometers (1)
- Additive manufacturing (1)
- Analytische Berechnung (1)
- Analytische Berechnung und Simulation (1)
- Apnea detection (1)
- Aquaculture (1)
- Aquakultur (1)
- Architektur (3)
Institute
- Fakultät Architektur und Gestaltung (4)
- Fakultät Bauingenieurwesen (9)
- Fakultät Informatik (4)
- Fakultät Maschinenbau (7)
- Fakultät Wirtschafts-, Kultur- und Rechtswissenschaften (11)
- Institut für Angewandte Forschung - IAF (7)
- Institut für Strategische Innovation und Technologiemanagement - IST (7)
- Institut für Systemdynamik - ISD (1)
- Institut für Werkstoffsystemtechnik Konstanz - WIK (3)
- Institut für Werkstoffsystemtechnik Thurgau - WITg (3)
"KI first" braucht Verlierer
(2023)
Aktuell vergeht kaum eine Woche, in der nicht ein Unternehmen den Kampf um die Vorherrschaft im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) aufnimmt. Tech-Konzerne versprechen sich auch von KI-gesteuerten Bildgeneratoren satte Gewinne. Diese ahmen mit synthetischen Mischbildern stilprägende Künstler/innen nach. Dabei wird auf die Rechtslage verwiesen, die eine zustimmungs- und vergütungsfreie Vervielfältigung ihrer Kunstwerke für Trainingszwecke angeblich zulässt. Doch Widerstand von Künstlern/innen hiergegen ist gesellschaftlich dringend geboten und wäre im Übrigen auch rechtlich gedeckt.
40 Jahre Neuland des Denkens
(2020)
Vor 40 Jahren erschien Frederic Vesters Hauptwerk „Neuland des Denkens“. Der Beitrag beleuchtet die wesentlichen Themen dieses programmatischen Buches im Hinblick auf Vesters Biokybernetik und deren Anwendung auf zahlreiche aktuelle Fragen in der Nachhaltigkeits-Debatte, z.B. Klimawandel-Problematik und Energiewende.
A new thermal shock application-oriented testing method for ceramic components and refractories
(2019)
Ceramics and refractories are often used in high-temperature applications like industrial furnaces. Therefore, thermomechanical and heat resistance of ceramic and refractory materials are important. The material behaviour is described by thermal stress resistance. Established material tests to determine thermal shock behaviour are complex and do not yield key figures. The potential of application-related material testing in combination with simulations with transfer from ceramics to refractories is described below. The combination of model-based simulation with applied material testing offers numerous advantages. On the one hand, the design of the test setup is supported by the simulation, which results in a goal and application-oriented test setup. On the other hand, the iterative approach allows the model verification with the help of the applied material testing. The simulation shows that the transfer from ceramics to refractory material is possible and results according to literature. The design reliability of the components is thereby improved, since initially different loads can be simulated in the model in combination with a variety of materials and geometries, and thereby substitute complex and expensive preliminary tests. As a result, verified models offer a great savings potential in terms of time to market, development expenses and use of raw materials. Very important is, that the method is suitable for technical ceramics and refractory materials.
Ceramics are often used in high-temperature applications. Therefore, thermomechanical and heat resistance of ceramic and refractory materials are important. The material behaviour is described by thermal stress resistance. Established material tests to determine thermal shock behaviour are complex. The potential of application-related material testing in combination with simulations is described below.
Das erfolgreiche Gestalten von Organisationen setzt die systematische Analyse ihrer Prozesse voraus. Das gilt auch und insbesondere für kleine und mittelgroße Unternehmen (KMU). Die praktische Durchführung solcher in KMU ist jedoch mit besonderen Herausforderungen verbunden, die in der vorhandenen Literatur bislang kaum reflektiert werden. In diesem Beitrag werden Erfahrungen aus 20 in KMU durchgeführten Prozessanalysen geteilt. Entlang der Prozessphasen werden unterschiedliche Gestaltungsmöglichkeiten vorgestellt und ihre spezifischen Vor- und Nachteile bei der praktischen Anwendung in KMU identifiziert. Der Beitrag unterstreicht die Relevanz von Prozessanalysen in KMU und befähigt zugleich zu ihrer Durchführung.
Die vorgestellte analytische Berechnungsmethode führt, unter Berücksichtigung desKraftschlusses, der Radsatzdimensionierungund der Dämpfungseigenschaft des Antriebssystems, zu einem konservativ berechnetendynamischen Torsionsmoment.Die ermittelten Abweichungen zeigenleicht gröβere Werte gegenüber der Messungund über einen breiten Parameterbereichtendenziell gröβere Werte gegenüber der Simulation. Demnach stellt die Methodeeinen pragmatischen Ansatz dar, dasmaximale, dynamische Torsionsmomentfür die Auslegung von Radsatzwelle ausreichendkonservativ zu berechnen.
„Am Einzelnen das Allgemeine lernen“ ist ein vor über 50 Jahren vorgeschlagenes, dem modernen Verständnis von Lernen angepasstes Vorgehen in der Physikausbildung. Allerdings hat sich dieses Konzept bis heute noch nicht durchgesetzt. Im vorliegenden Text beschreiben die beiden Autoren, wie die Umstellung der „Physikausbildung von Ingenieuren“ einer gesamten Hochschule von der Lehre von Inhalten auf eine Vermittlung von Physik-Methoden angegangen wurde und schließlich gelungen ist. Für Ihre Arbeiten erhielten sie den Ars legendi-Fakultätenpreis Physik 2014.
This study investigates the application of Force Sensing Resistor (FSR) sensors and machine learning algorithms for non-invasive body position monitoring during sleep. Although reliable, traditional methods like Polysomnography (PSG) are invasive and unsuited for extended home-based monitoring. Our approach utilizes FSR sensors placed beneath the mattress to detect body positions effectively. We employed machine learning techniques, specifically Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), and XGBoost algorithms, to analyze the sensor data. The models were trained and tested using data from a controlled study with 15 subjects assuming various sleep positions. The performance of these models was evaluated based on accuracy and confusion matrices. The results indicate XGBoost as the most effective model for this application, followed by RF and KNN, offering promising avenues for home-based sleep monitoring systems.