Hochschule Konstanz University of Applied Sciences
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Lernen von der Avantgarde
No full textDie Erwartungen von Kundinnen-, Kunden- und Gesetzgeberseite an die ökologische Nachhaltigkeit von Unternehmen und deren Handeln wachsen stetig. Aber wie können ihnen gerade kleine und mittlere Unternehmen (KMU) im Dienstleistungsbereich gerecht werden? Und welche konkreten Maßnahmen lassen sich umsetzen, auch über gesetzliche Verpflichtungen hinaus? Wertvolle Anregungen liefern leitfadengestützte Interviews mit Geschäftsführenden und Nachhaltigkeitsbeauftragten von Dienstleistungsunternehmen, die hinsichtlich ihrer Nachhaltigkeitsaktivitäten eine Vorreiterrolle einnehmen. Berichte über entsprechende KMU sowie eine Literaturrecherche. Die nachfolgenden Ergebnisse lassen sich in neun verschiedene Handlungsfelder gliedern. Ergänzt werden sie um weitere interessante Erkenntnisse zum Umgang von KMU mit ökologischer Nachhaltigkeit
Bayesian Semi-structured Subspace Inference
No full textSemi-structured regression models enable the joint modeling of interpretable structured and complex unstructured feature effects. The structured model part is inspired by statistical models and can be used to infer the input-output relationship for features of particular importance. The complex unstructured part defines an arbitrary deep neural network and thereby provides enough flexibility to achieve competitive prediction performance. While these models can also account for aleatoric uncertainty, there is still a lack of work on accounting for epistemic uncertainty. In this paper, we address this problem by presenting a Bayesian approximation for semi-structured regression models using subspace inference. To this end, we extend subspace inference for joint posterior sampling from a full parameter space for structured effects and a subspace for unstructured effects. Apart from this hybrid sampling scheme, our method allows for tunable complexity of the subspace and can capture multiple minima in the loss landscape. Numerical experiments validate our approach’s efficacy in recovering structured effect parameter posteriors in semi-structured models and approaching the full-space posterior distribution of MCMC for increasing subspace dimension. Further, our approach exhibits competitive predictive performance across simulated and real-world dataset
Predictive Temperature Control of an Industrial Heating Process
No full textThis paper presents an approach to control the temperature of an industrial heating process where a workpiece is transported through a heating unit in order to reach a certain temperature. To control this process is challenging due to the variable and possibly abruptly changing feed rate while requiring the final workpiece temperature to be maintained at a constant value. The speed itself cannot be influenced by the control system. However, its future trajectory is known to a certain extent at runtime. A model predictive controller is presented, which is characterized by the fact that the prediction horizon is dynamically adjusted to the transportation speed, that the traveled distance of the workpiece within the horizon is constant. Moreover, the step size of the integrator is also adapted, yielding a constant number of integration steps despite large variations in velocity. Because of the special structure of the used model, the system state cannot be reused from one time step to the next and needs to be reconstructed in a receeding horizon fashion, even if the model was perfect. This is also a distinctive feature of the presented control scheme. Simulation and measurement results are provided, showing that the presented controller achieves promising results and outperforms the existing lookup-table-based controller currently in use
Ökologisch nachhaltiges Wirtschaften
No full textIn diesem "essential" werden die wichtigsten Grundlagen des ökologisch nachhaltigen Wirtschaftens erläutert. Nach einer kompakten Klärung der verschiedenen Verständnisse und Bedeutungen von „Nachhaltigkeit“ und „Nachhaltiger Entwicklung“ erfolgt eine Darlegung der prinzipiellen Problematik im Kontext von Ökologie und Ökonomie. Eine Erörterung der diversen Handlungsfelder und Strategieoptionen zeigt die vielfältigen Möglichkeiten bezüglich Effizienz-, Konsistenz- und Suffizienz-Innovationen auf. Schließlich erfolgt ein Blick auf die aktuellen Herausforderungen des Nachhaltigkeitsmanagements
Integration of climate information into urban climate change adaptation: A case study of municipal processes in Constance
No full textCities need to adapt to climate change in an increasingly rapid pace. Data and information on the existing and expected climate impact and the effectiveness of adaptive measures can support the planning and implementation of resilient urban planning. To inform urban climate change adaptation (CCA) in Germany a diverse landscape of climate services exists. However, the literature on usability gaps shows different barriers impeding the use potential of climate services. This study empirically analyzes the needs and barriers of municipal staff of different departments in Constance with regard to utilizing climate data and information. Surveying 72 and interviewing 10 municipal staffers, we found that climate data and information hold great potential for different public services but its handling poses many challenges. Furthermore, we found that a strategic approach mainstreaming climate data and information into cross-departmental work practices on urban CCA is crucial to anchor its usage in complex decision-making systems. The co-development of data-sensitive workflows, decision support tools, and capacity trainings can foster such integration. Based on the survey and interview results we designed a workflow on how to integrate such data and information strategically in municipal work processes
Rezension zu: Sprache und Studienerfolg bei Bildungsausländerinnen und Bildungsausländern / Katrin Wisniewski, Wolfgang Lenhard, Leonore Spiegel, Jupp Möhring (Hrsg.), 2022
No full textWer mit internationalen Studierenden im Studium oder in der Studienvorbereitung zu tun hat, ist mit den Fragen vertraut: Über welche Deutschkompetenzen verfügen Studierende tatsächlich? Wie entwickelt sich ihre Deutschkompetenz im Studium? Welche Rolle spielt die Deutschkompetenz für den Studienerfolg? Welche sprachlichen Anforderungen müssen im Studium gemeistert werden? Wie gehen die Studierenden mit den sprachlichen Anforderungen im Studium um? Die Diskussionen nehmen einen vorhersagbaren Verlauf: Es werden Anekdoten ausgetauscht und der Ruf nach wissenschaftlichen Studien wird geäußert. Dieser Ruf wurde erhört, und nun kann man sich auf die im Projektbericht „Sprache und Studienerfolg bei Bildungsausländerinnen und Bildungsausländern“ veröffentlichten Ergebnisse beziehen. Darin legt das Projektteam unter der Leitung von Katrin Wisniewski und Wolfgang Lenhard Antworten zu diesen fünf Fragen vor. Im Projekt wurden zudem innovative Studiendesigns entwickelt, die als Vorbild für zukünftige Studien dienen können. Quasi nebenbei wurden Korpora zusammengestellt, die für Recherchen genutzt werden können
Extraktion von Polygonzügen aus Grundrissen mittels Convolutional Neural Networks (CNN)
Full text linkFlowculate ist eine Software zur Simulation der Bewegung von Personenströmen und der damit verbundenen Ausbreitung von Infektionskrankheiten. Um die Software verwenden zu können, müssen die Polygone eines gegebenen Grundrisses zunächst durch manuelle Nachzeichnung aller Wände extrahiert werden, ein Prozess, der sowohl fehleranfällig als auch zeitaufwändig ist. Diese Arbeit untersucht, ob das CNN-Modell CubiCasa, das speziell für die Extraktion von Polygonzügen auf Grundrissen trainiert wurde, diesen Schritt automatisieren kann. Dazu wurde die Modellvorhersage in das von Flowculate benötigte JSON-Format umgewandelt und in der Software dargestellt. Die Ergebnisse der Studie, die manuell erstellte Zeichnungen der Teilnehmenden mit den durch CubiCasa generierten vergleicht, verdeutlichen das Potenzial der automatisierten Extraktion mithilfe eines CNN-Modells. Das Modell übertrifft die Teilnehmenden sowohl in Bezug auf Präzision als auch auf Geschwindigkeit deutlich.Flowculate is a software for simulating the movement of people flows and the associated spread of infectious diseases. In order to use the software, the polygons of a given floor plan must first be extracted by manually tracing all walls, a process that is both error-prone and time-consuming. This work investigates whether the CNN model CubiCasa, which has been specifically trained for the extraction of polygons on floor plans, can automate this step. For this purpose, the model prediction was converted into the JSON format required by Flowculate and displayed in the software. The results of the study, which compares the participants’ manually created drawings with those generated by CubiCasa, illustrate the potential of automated extraction using a CNN model. The model clearly outperformed the participants in terms of both precision and speed
Selbsterregte Radsatz-Torsionsschwingungen von Schienenfahrzeugen mit erhöhter Kraftschlussausnutzung
No full textTorsionsschwingungen von Radsätzen mit torsionssteif gekoppelten Radkörpern können beträchtliche Torsionsmomente in der Radsatzwelle von Schienenfahrzeugen verursachen. Die Anregung der Schwingung erfolgt durch einen mit zunehmender Gleitgeschwindigkeit abfallenden Kraftschluss im Rad-Schiene-Kontakt. Messergebnisse zeigen, dass die entstehenden dynamischen Torsionsmomente in der Radsatzwelle ein Vielfaches des quasistatischen Nennmoments betragen können.
Die vorliegende Arbeit beschreibt verschiedene Berechnungsverfahren die realistische, maximale, dynamische Torsionsmomente der Radsatzwelle ermitteln. Außerdem werden Konstruktionspotentiale identifiziert, die das dynamische Torsionsmaximum reduzieren. Auf Grundlage der Rad-Schiene-Kontaktmechanik und der Analyse von Messdaten werden einerseits kritische, schwingungsanregende Kraftschlussfunktionen ermittelt und andererseits die relevanten Eigenfrequenzen der Antriebssysteme festgestellt. Die modellierten Mehrkörpersysteme ermöglichen durch Modalanalysen ein tieferes Verständnis der Schwingungssysteme im Hinblick auf die zu untersuchende Radsatz-Torsions-schwingung. Parameterstudien und Stabilitätsuntersuchungen zeigen die Einflüsse auf die Dämpfung und des damit verbundenen dynamischen Torsionsmoments, wodurch mehrere Optimierungsmaß-nahmen aufgezeigt werden können. Der entwickelte Berechnungsansatz führt schließlich durch gezielte Vereinfachungen auf ein analytisches Verfahren, welches im Vergleich zu den numerischen Berechnungen akzeptable Ergebnisse hinsichtlich des dynamischen Torsionsmaximums erreicht und in der Vorauslegung von Radsätzen und Antriebssystemen verwendet werden kann
Weiternutzung gebrauchter Baumaterialien: Eine Betrachtung der ökonomischen und ökologischen Potenziale
Full text linkDigitalisierung in der Bauaufnahme und Baudokumentation
No full textDas Freistellungssemester 2020 wurde für Recherchen zu unterschiedlichen Aufmaßsystemen in der historischen Bauforschung genutzt. Durch die Covid-19-Pandemie entwickelte sich das Arbeitsprogramm jedoch anders als geplant und verlagerte sich weitgehend in den virtuellen Raum. In der Disziplin der historischen Bauforschung entstand gerade durch die zeitweise Unmöglichkeit des Reisens und der Präsenzlehre ein intensiver Austausch zur Methodik in zahlreichen Onlinekonferenzen