Forschungsdatenbank: Projekte

Zur Übertragung elektrischer Leistungen in Steuergeräten und Leistungselektronikmodulen werden meist Draht- oder Bändchen-Verbindungen aus Aluminium eingesetzt. Da die Verbindungsstellen der Drähte und Bändchen i.d.R. auf Substraten aus unterschiedlichen Materialien liegen und die Bauteile häufig externen Temperaturunterschieden ausgesetzt werden, können im Betrieb Risse im Material entstehen und zu einem Komplettausfall des Bauteils führen, der nicht durch einfache konstruktive Änderungen abgestellt werden kann.

Projektleitung an der H-BRS

In diesem Projekt wird die Hochschule Bonn-Rhein-Sieg die Verfügbarkeit des Biertrebers sowie die Nachhaltigkeit der Beschaffung und Aufbereitung analysieren. Das Design einer geeigneten elektrochemischen Elektrolysezelle wird an der Robert Gordon University durchgeführt.

Projektleitung an der H-BRS

Landmanagement und die Sicherung, Nutzung, Kontrolle und Verwaltung landbezogener natürlicher Ressourcen ist einer der wichtigsten Treiber für nachhaltige Entwicklung in Afrika. Eine nachhaltige Landbewirtschaftung soll zur Ernährungssicherung, zur Anpassung der Land- und Forstwirtschaft an den Klimawandel und zum Natur- und Umweltschutz beitragen und so gestaltet werden, dass sie zu sozialer Gerechtigkeit beiträgt. Seit Oktober 2022 fördert das Bundesforschungsministerium (BMBF) zusammen mit INTERFACES vier regionale Forschungsvorhaben, die zu diesem Ziel beitragen.

Projektleitung an der H-BRS

Methoden der künstlichen Intelligenz können uns auf effizienter Art und Weise frühzeitig helfen, Nachwirkungen von Anforderungen, Randbedingungen und Entscheidungsprozessen zu verstehen. Die Algorithmen werden üblicherweise in späten Stadien von ingenieurswissenschaftlichen Entwicklungsprojekten eingesetzt. Wir wollen das umkehren und IngenieurInnen schon früh zeigen, welche Lösungsarten ihre Anforderungen erfüllen.

Projektleitung an der H-BRS

Medical Centre Employee Centered Information Security Awareness

Online-Fernausbildung für Montage, Betrieb und Wartung ist in der Industrie vorteilhaft, um Zeit und Geld zu sparen, insbesondere wenn Konzerne Standorte auf mehreren Kontinenten haben (z.B. Automobilindustrie, Ölfirmen, etc.). Derzeit sind die Ferntrainingserfahrungen durch begrenzte Kameraperspektiven und das Fehlen geeigneter Navigationstechniken für die Kameraansicht je nach Aufgabe eingeschränkt. In diesem Promotionsprojekt entwickelt Doktorand Saugata Biswas ein autonomes Kamera-Sichtpunktmanagementsystem mit Hilfe eines Roboterarms in einem Multikamera-Trainingsszenario. Diese Doktorarbeit wird sich auf die Verbesserung der Online-Trainingserfahrung von Remote Trainees konzentrieren.

Computergenerierte Bilder sind in unserer modernen, visuellen Welt allgegenwärtig. Fertigung, Unterhaltung, Bildung und viele andere Branchen benötigen reale oder fiktive virtuelle 3D-Modelle, um eine Vielzahl unterschiedlicher Szenarien darzustellen. Die moderne Computergrafik erzeugt hochqualitative visuelle und sogar fotorealistischen Inhalten. Diese Qualität hat jedoch zwei große Nachteile: Zum einen ist die Berechnung vieler visueller Effekte auf der Grundlage traditioneller Methoden ineffizient und mit langen Berechnungszeiten verbunden. Zweitens steigt mit zunehmender Bildqualität die Forderung nach einer extrem feinen Geometrie, die die gewünschte Szene darstellt. Daher ist eine der zeitaufwändige und mühsame Nachbearbeitung von Hand erforderlich. Ob einzelne Objekte oder ganze Szenen, jedes kleine Detail wird von Hand positioniert, einschließlich Geometrie, Lichtquellen oder Objektmaterialien. Doktorand Daniel Bachmannn macht sich tiefengenerative Ansätze mit neuronalen Netzwerken, insbesondere dem neuronalen Rendering zunutze. Hier werden Merkmale wie z.B. Form oder Farbe von virtuellen Objekten oder Szenen als gelernte Gewichte kodiert, die von neuronalen Netzen gespeichert werden. Diese interne Repräsentation wird als neuronale Szenenrepräsentation (NSR) bezeichnet - eine nicht-diskretisierende, implizite Form der Speicherung von Szenendaten.

Menschen sind in der Lage, Pläne zur Erreichung ihrer Ziele zu entwickeln und sie an Veränderungen in ihrer Umgebung anzupassen, indem sie ohne große Überlegungen Lösungen und Alternativen finden und Chancen nutzen. Trotz jahrzehntelanger Forschung sind künstliche Agenten, wie z.B. Roboter, nicht so robust und flexibel. Wenn wir uns ansehen, wie wir trotz der sich ständig verändernden Umgebungen und unseres eigenen Mangels an Allwissenheit die Dinge erledigen, stellen wir fest, dass dies meist dadurch erreicht wird, dass wir fehlende oder nicht verfügbare Objekte ersetzen und Annahmen über Objekte treffen, über die wir nur begrenzte Informationen haben. Doktorandin Iman Awaad hat sich zum Ziel gesetzt, Servicerobotern, die in häuslicher Umgebung arbeiten, die Nutzung dieser beiden Techniken zur Unterstützung menschlicher User zu ermöglichen.

Vier nordrhein-westfälische Hochschulen haben sich zusammengetan, um das „Games Technology Network“ (GTN) aufzubauen. Die Koordination hat die Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (H-BRS) übernommen. Ihre Partner sind die RWTH Aachen, die Hochschule Düsseldorf und die Technische Hochschule Köln. Das Projekt ist auf zunächst drei Jahre ausgelegt und wird vom Zukunftsfonds NRW gefördert. Erklärtes Ziel des neuen Verbunds ist es, ein Netzwerk aus Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen aufzubauen, das die Spieletechnologie fördert und damit dem Standort NRW zugutekommt.

Projektleitung an der H-BRS

In Langzeiteinsätzen wiederholen Roboter ihre programmierten Aufgaben immer wieder und erstellen jedes Mal neue Pläne. Eines der Forschungsziele von Doktorandin Argentina Ortega ist es, zu untersuchen, wie Roboter ihre Planung verbessern können, indem sie Informationen aus ihren früheren Läufen verwenden. Aus diesen Informationen erstellt sie Erfahrungsmodelle, damit der Roboter seine früheren Pläne in optimierter Form wiederverwenden kann. Dies senkt die Bereitstellungskosten und erhöht gleichzeitig die Transparenz, Erklärbarkeit und den Systemdurchsatz.