University of Siegen
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2016 research outputs found
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Erziehungswissenschaft als Beruf. Ein Rechenschaftsbericht
No full textGerahmt von einer Paraphrase des Vortrags von Max Weber über »Wissenschaft als Beruf« gibt der Autor Rechenschaft über sein Berufsleben. Dazu zieht er eine Reihe von Texten heran, die als Stichprobe seiner Arbeiten dienen sollen: Rückblick auf die Dissertation und Folgeuntersuchungen zu August Herrmann Francke; Berichte über – meist inhaltsanalytische – Forschungsvorhaben; Beobachtungen und kritische Anmerkungen zum akademischen Unterricht; kritische Erörterungen zu seiner Wissenschaft. So beklagt er das, was er als »Ansatzologie« bezeichnet, und fragt, ob in seiner Wissenschaft noch Platz für die Kategorie des »Bösen« ist, und antwortet: »Tua res agitur« – »Auch deine Sache ist’s, wenn die Hütte des Nachbarn brennt.
Untersuchung des Zusammenspiels zwischen kleinen extrazellulären Vesikeln und RNA-Granula bei der Huntington-Krankheit
No full textHuntington’s disease (HD) is a neurodegenerative disorder marked by progressive neuronal degeneration, with no current cure. Recent research suggests that RNA granules (such as stress granules and p-bodies) and small extracellular vesicles (sEVs) play critical roles in cellular dysfunction in HD. Both compartments share features like liquid-liquid phase separation (LLPS) and RNA-binding proteins, but the relationship between mutant huntingtin (mHTT) and their shared content remains unexplored.
In this study, we analyze the transcriptomic and proteomic profiles of sEVs and RNA granules in a model expressing mHTT to understand their molecular interactions in HD. Our results show significant changes in gene expression in both sEVs and RNA granules, with a notable decrease in sEVs. Long non-coding RNAs (lncRNAs) were abundant in both compartments, and their expression shifted in HD, suggesting their involvement in disease progression.
Additionally, 139 genes in our marker list are regulated by the Repressor Element 1 Silencing Transcription Factor (REST), which is disrupted in HD. Three marker genes (SNHG7, LHR1 LNC1610-1, and lnc-DUXA-1) were validated in RNA granules using RNA-FISH, showing partial co-localization with YB1-positive stress granules. qRT-PCR confirmed increased expression of all five marker genes (lnc-SLC30A5-6, SNHG7, SNHG12, LHR1-LNC1610-1, and lnc-DUXA-1) in HD RNA granules, with three markers showing increased expression in sEVs, though two exhibited high variability.
To validate the relevance of our findings, we compared the expression patterns of HD sEV marker genes with a recently published RNA sequencing dataset of plasma EVs from HD patients. Our results show a stronger correlation between the pre-HD group in the patient dataset and our cell model, suggesting that our model better reflects the early stages of HD progression.
We also identified distinct protein profiles in HD sEVs and RNA granules, with 13 shared proteins, highlighting a unique molecular signature for HD. STRING and KEGG pathway analyses revealed enriched pathways related to neurodegenerative diseases, suggesting broader impacts on neurodegenerative processes. Overlapping GO terms between RNA granules and sEVs point to functional interactions, particularly in RNA transport and metabolism. Notably, WDR1, a protein associated with mHTT-RNA complexes, was identified in both HD sEVs and RNA granules, suggesting its role in HD pathogenesis by influencing RNA granule formation and facilitating intercellular communication via sEVs. Our findings demonstrate that mHTT alters the composition of sEVs and RNA granules in HD. The detection of miRNAs, zinc finger proteins (ZNFs), and lncRNAs in sEVs suggests that HD cells may attempt to manage stress and intercellular signaling. The identification of overlapping proteins like WDR1, RANBP6, and ITGAV offers potential biomarkers and therapeutic targets. This study enhances our understanding of HD pathology by revealing the differential sorting of RNA and proteins in HD, with implications for early diagnosis and targeted therapies.Die Huntington-Krankheit (HD) ist eine neurodegenerative Erkrankung, die durch progressive neuronale Degeneration charakterisiert ist und für die es derzeit keine Therapie gibt. Aktuelle Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass RNA-Granula (wie Stress-Granula und P-Bodies) und kleine extrazelluläre Vesikel (sEVs) eine entscheidende Rolle bei der zellulären Dysfunktion bei HD spielen. Beide Kompartimente teilen Merkmale wie ihre Verbindung zum Prozess der liquid-liquid phase separation (LLPS) und in beiden Kompartimenten vorkommende RNA-bindende Proteine. Die Beziehung zwischen mutiertem Huntingtin (mHTT) und ihrem gemeinsamen Inhalt ist bislang jedoch nicht vollständig erforscht.
In der vorliegenden Arbeit wurden die transkriptomischen und proteomischen Profile von sEVs und RNA-Granula in einem Modell, das mHTT exprimiert, untersucht um ihre molekularen Interaktionen bei HD zu verstehen. Unsere Ergebnisse zeigen signifikante Veränderungen in der Genexpression sowohl in sEVs als auch in RNA-Granula. Long non coding RNAs (lncRNAs) waren in beiden Kompartimenten reichlich vorhanden, und ihre Expression verschob sich bei HD, was auf ihre Beteiligung an der Krankheitsprogression schließen lässt. Die Analyse der differentiellen Genexpression, insbesondere der lncRNAs, stimmt mit den RNA-Sequenzierungsdaten aus den EVs von HD-Patientenplasma überein.
Darüber hinaus werden 139 Gene in unserer Markerliste durch den Repressor Element 1 Silencing Transcription Factor (REST) reguliert, der bei HD unterbrochen ist. Drei Markergene (SNHG7, lnc-LHR1 und lnc-DUXA-1) wurden mittels RNA-FISH in RNA-Granula validiert und zeigten eine teilweise Ko-Lokalisierung mit YB1-positiven Stress-Granula. Die qRT-PCR bestätigte eine erhöhte Expression aller fünf Markergene (lnc-SLC30A5-6, SNHG7, SNHG12, lnc-LHR1, and lnc-DUXA-1) in HD-RNA-Granula. Dieser Marker zeigten auch in sEVs eine erhöhte Expression während die anderen zwei Variabilität zeigten.
Um die Relevanz unserer Ergebnisse zu überprüfen, haben wir die Expressionsmuster von HD sEV-Markergenen mit einem kürzlich veröffentlichten RNA-Sequenzierungsdatensatz von Plasma-EVs von HD-Patienten verglichen. Unsere Ergebnisse zeigen eine stärkere Korrelation zwischen der Prä-HD-Gruppe und unserem Zellmodell, was darauf hindeutet, dass unser Modell die frühen Stadien der HD-Progression besser wiedergibt. Wir haben auch unterschiedliche Proteinprofile in HD sEVs und RNA-Granula identifiziert, mit 13 gemeinsamen Proteinen, was eine einzigartige molekulare Signatur für HD hervorhebt.
STRING- und KEGG-analysen ergaben eine Anreicherung von Signalwegen, die mit neurodegenerativen Erkrankungen in Verbindung stehen. Sich überschneidende GO-Terme zwischen RNA-Granula und sEVs deuten auf funktionelle Interaktionen hin, insbesondere beim RNA-Transport und -Stoffwechsel. Insbesondere WDR1, ein Protein, das mit mHTT-RNA Komplexen assoziiert ist, wurde sowohl in HD sEVs als auch in RNA-Granula identifiziert, was auf seine Rolle in der HD-Pathogenese hinweist, indem es die Bildung von RNA-Granula beeinflusst und die interzelluläre Kommunikation über sEVs erleichtert.
Unsere Ergebnisse zeigen, dass mHTT die Zusammensetzung von sEVs und RNA-Granula bei HD verändert. Der Nachweis von miRNAs, Zinkfingerproteinen (ZNFs) und lncRNAs in sEVs deutet darauf hin, dass HD-Zellen versuchen könnten, Stress und interzelluläre Signalwege verändert zu regulieren. Die Identifizierung von sich überlappenden Proteinen wie WDR1, RANBP6 und ITGAV zeigt potenzielle Biomarker und therapeutische Ziele auf. Diese Studie erweitert unser Verständnis der HD-Pathologie, indem sie die unterschiedliche Sortierung von RNA und Proteinen bei HD aufklärt, was für die Frühdiagnose und gezielte Therapien nützlich sein kann
Kodierte Wellenformen für ein kollokiertes MIMO-Radar mit spärlicher Modellierung
No full textAdvanced Driver Assistance Systems (ADAS) for autonomous driving depend on precise environmental sensing to enable safe navigation, prevent collisions, and support reliable decision making. In real world scenarios, no single sensor can overcome all challenges. To address this, modern ADAS systems incorporate a combination of sensors, including cameras, LiDAR, ultrasound, and radar, each contributing unique strengths. Among these, radar is particularly valued for its robustness in adverse weather conditions, making it indispensable for reliable system performance. Specifically, collocatedMultiple InputMultiple Output (MIMO) radar systems are the most suitable choice for ADAS applications, offering a compact size, cost efficiency, and the ability to simultaneously provide spatial information, range, and velocity estimation.
However, conventional automotive radars face significant challenges stemming from low resolution, which complicates the detection of closely spaced objects or targets. These limitations hinder the fusion of multisensor data for reliable ADAS functionality and restrict the development of fully autonomous capabilities. Traditional radar designs rely on uniformly spaced array configurations, inherently tying spatial resolution to aperture size and to the number of physical antenna elements. Additionally, existing waveform candidates often suffer from interference or elevated sidelobes, leading to scenarios with masking effects. Efforts to achieve higher resolution without sidelobe artifacts typically result in increased costs, greater data storage requirements, and higher computational complexity, reducing their practicality in real world applications.
One notable aspect of MIMO radars is that the measured scene is inherently sparse. Sparsity refers to a property of signals or datasets where only a small number of elements (or features) carry significant information, while the rest are zero or near zero. This characteristic is fundamental to advanced signal processing methods like compressed sensing (CS), which enables high dimensional data to be represented and recovered using far fewermeasurements than traditionally required. While most studies emphasize exploiting sparsity in the scene domain, focusing on reconstructing relevant features in 2DMIMO scenes such as Range-Angle (RA) or Doppler-Angle (DA), sparsity in the signal domain often remains under explored. Signal domain sparsity leverages inherent redundancies in raw radar signals, enablingmore efficient data acquisition and reconstruction. By reducing these redundancies in signal acquisition, CSmethods can be appliedmore effectively. This approach opens the door to replacing conventional reconstruction blocks with CS based architectures, enabling the development of efficient CS-MIMO radars that optimize both sensing and computational efficiency.
CS holds great promise for MIMO radar systems, enabling high resolution sensing with fewer measurements. However, its practical implementation faces key challenges, including reconstruction errors and computational load. Central to these issues is the sensing matrix, which links the radar system to the scene. High resolution requirements often necessitate large sensing matrices, increasing storage demands and computational complexity.
Additionally, gridding errors caused by mismatches between the assumed model and real world scenes lead to reconstruction artifacts, false alarms, and reduced efficiency, further limiting reliability.
Most studies address these challenges by designing algorithms that incorporate random projections into existing system models, providing incremental improvements in CS based reconstruction. While these methods enhance certain aspects of performance, they often rely on adapting conventional system designs rather than fundamentally rethinking the system architecture. In this study, we take a different approach by exploring a strategy that optimizes the radar system itself for improved CS performance. This involves replacing conventional signal processing frameworks with CS specific sensing matrices, designed to minimize gridding errors and computational demands. By treating system level parameters such as array geometry and waveform configurations as variables for optimization, we aimto create a radar architecture inherently suited for CS based processing, enhancing both reconstruction accuracy and systemefficiency.
We propose a mutual coherence minimization approach by treating waveformand array configurations as key parameters for optimization. Two algorithms are introduced: one to independently optimize themodulating phase components of the coding sequences of the waveform configuration, and another to optimize the positional placement of array elements. Unlike conventional studies, which rely on the Frobenius norm ∥G−I∥F of the Gramian G of the sensing matrix and random sub sampling, we adopt a more aggressive strategy using the infinity norm|G−I∥∞. This approach, combined with a Temperature Guided Perturbationmethod termed Annealed Projections, effectively optimizes both waveformand array configurations. The resultant waveforms exhibit superior auto and cross correlation properties, achieving lower sidelobe levels compared to state of the art techniques. Similarly, the optimized array offers enhanced resolution and reconstruction performance, particularly within the CS formulation.
Building on this, we further improve computational efficiency with a novel strategy called Sparse Annealed Projections (SAP). This weighted optimization technique imposes signal sparsity by exploiting redundancies in the system configuration. Using a priori information, SAP identifies the optimal number of spatial samples, reducing storage requirements associated with the sensing matrix size. This proposed methodology ensures seamless incorporation of CS into MIMO architectures, achieving reduced computational loads, compact storage requirements, and improved overall performance.
To validate the proposedmethodology, we conducted experiments on synthetic data usingMonte Carlo simulations.
The results demonstrate significant improvements in scene reconstruction performance, providing a proof of concept for designing sub Nyquist CDMA MIMO radar architectures for automotive imaging radar systems. This study establishes a robust framework for designing radar systems that balance high performance with computational efficiency, paving the way for advancements in ADAS and autonomous driving technologies.Fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) für das autonome Fahren sind auf eine präzise Erfassung der Umgebung angewiesen, um eine sichere Navigation zu ermöglichen, Kollisionen zu vermeiden und eine zuverlässige Entscheidungsfindung zu unterstützen. In realen Szenarien kann kein einzelner Sensor alle Herausforderungen meistern. Deshalb setzen moderne ADAS-Systeme eine Kombination von Sensoren ein, darunter Kameras, LiDAR, Ultraschall und Radar, die alle ihre eigenen Stärken haben. Unter diesen wird das Radar besonders wegen seiner Robustheit bei ungünstigenWetterbedingungen geschätzt, was es für eine zuverlässige Systemleistung unverzichtbar macht. Insbesondere kollokierteMultiple-Input-Multiple-Output (MIMO)-Radarsysteme sind die besteWahl für ADAS-Anwendungen, da sie eine kompakte Größe, Kosteneffizienz und die Fähigkeit bieten, gleichzeitig räumliche Informationen, Reichweite und Geschwindigkeitsschätzung zu liefern.
Herkömmliche Kfz-Radare stehen jedoch vor erheblichen Herausforderungen, die sich aus der geringen Auflösung ergeben, die die Erkennung von eng beieinander liegenden Objekten oder Zielen erschwert. Diese Einschränkungen behindern die Zusammenführung vonMultisensordaten für zuverlässige ADAS-Funktionen und schränken die Entwicklung vollständig autonomer Funktionen ein. Herkömmliche Radarkonzepte beruhen auf Array-Konfigurationen mit gleichmäßigen Abständen, bei denen die räumliche Auflösung an die Größe der Apertur und die Anzahl der physischen Antennenelemente gebunden ist. Darüber hinaus leiden bestehende Wellenformkandidaten oft unter Interferenzen oder erhöhten Nebenkeulen, was zu Szenarien mit Maskierungseffekten führt. Bemühungen, eine höhere Auflösung ohne Nebenkeulenartefakte zu erreichen, führen in der Regel zu höheren Kosten, größerem Datenspeicherbedarf und höherer Rechenkomplexität, was ihre Praxistauglichkeit in realen Anwendungen einschränkt.
Ein bemerkenswerter Aspekt von MIMO-Radaren ist, dass die gemessene Szene von Natur aus spärlich ist. Spärlichkeit bezieht sich auf eine Eigenschaft von Signalen oder Datensätzen, bei denen nur eine kleine Anzahl von Elementen (oderMerkmalen) signifikante Informationen tragen, während der Rest null oder nahezu null ist. Diese Eigenschaft ist von grundlegender Bedeutung für fortschrittliche Signalverarbeitungsmethoden wie das Compressed Sensing (CS), das die Darstellung und Wiederherstellung hochdimensionaler Daten mit weitaus weniger Messungen als traditionell erforderlich ermöglicht. Während die meisten Studien die Ausnutzung der Sparsamkeit imSzenenbereich betonen und sich auf die Rekonstruktion relevanterMerkmale in 2D-MIMO-Szenen wie Range-Angle (RA) oder Doppler-Angle (DA) konzentrieren, bleibt die Sparsamkeit im Signalbereich oft unerforscht. Die Sparsamkeit im Signalbereich nutzt inhärente Redundanzen in Radar-Rohsignalen und ermöglicht eine effizientere Datenerfassung und -rekonstruktion. Durch die Reduzierung dieser Redundanzen bei der Signalerfassung können CS-Methoden effektiver eingesetzt werden. Dieser Ansatz eröffnet dieMöglichkeit, herkömmliche Rekonstruktionsblöcke durch CS-basierte Architekturen zu ersetzen und damit die Entwicklung effizienter CS-MIMO-Radare zu ermöglichen, die sowohl die Erfassungs- als auch die Berechnungseffizienz optimieren.
CS ist ein vielversprechender Ansatz für MIMO-Radarsysteme, der eine hochauflösende Erfassung mit weniger Messungen ermöglicht. Die praktische Umsetzung steht jedoch vor großen Herausforderungen, darunter Rekonstruktionsfehler und Rechenaufwand. ImMittelpunkt dieser Probleme steht die Erfassungsmatrix, die das Radarsystem mit der Szene verbindet. Hohe Auflösungsanforderungen erfordern oft große Erfassungsmatrizen,
was den Speicherbedarf und die Rechenkomplexität erhöht. Darüber hinaus führen Rasterfehler, die durch Unstimmigkeiten zwischen dem angenommenenModell und den realen Szenen verursacht werden, zu Rekonstruktionsartefakten, Fehlalarmen und verminderter Effizienz, was die Zuverlässigkeit weiter einschränkt.
Die meisten Studien befassen sich mit diesen Herausforderungen, indem sie Algorithmen entwickeln, die zufällige Projektionen in bestehende Systemmodelle einbeziehen und so schrittweise Verbesserungen bei der CS-basierten Rekonstruktion ermöglichen. Diese Methoden verbessern zwar bestimmte Leistungsaspekte, beruhen aber oft auf der Anpassung konventioneller Systemdesigns, anstatt die Systemarchitektur grundlegend zu überdenken. In dieser Studie verfolgen wir einen anderen Ansatz, indem wir eine Strategie erforschen, die das Radarsystem selbst für eine verbesserte CS-Leistung optimiert. Dabei werden herkömmliche Signalverarbeitungssysteme durch CS-spezifische Abtastmatrizen ersetzt, die darauf ausgelegt sind, Gitterfehler und Rechenaufwand zu minimieren. Indem wir Parameter auf Systemebene wie Array-Geometrie und Wellenformkonfigurationen als Variablen für die Optimierung behandeln, wollen wir eine Radararchitektur schaffen, die von Natur aus für CS-basierte Verarbeitung geeignet ist und sowohl die Rekonstruktionsgenauigkeit als auch die Systemeffizienz verbessert.
Wir schlagen einen Ansatz zur Minimierung der gegenseitigen Kohärenz vor, indem wir Wellenform- und Array-Konfigurationen als Schlüsselparameter für die Optimierung behandeln. Es werden zwei Algorithmen eingeführt:
einer zur unabhängigen Optimierung der modulierenden Phasenkomponenten der Kodiersequenzen derWellenformkonfiguration und ein weiterer zur Optimierung der Positionsplatzierung der Array-Elemente. Im Gegensatz zu konventionellen Studien, die sich auf die Frobenius-Norm ∥G−I∥F der Gramian G der Abtastmatrix und zufällige Unterabtastung stützen, verfolgen wir eine aggressivere Strategie unter Verwendung der Unendlichkeitsnorm|G−I∥∞. Dieser Ansatz, kombiniert mit einer temperaturgeführten Störungsmethode, die als geglühte Projektionen bezeichnet wird, optimiert effektiv sowohl die Wellenform als auch die Array-Konfigurationen. Die resultierendenWellenformen weisen hervorragende Auto- und Kreuzkorrelationseigenschaften auf und erreichen im Vergleich zumStand der Technik geringereNebenkeulenwerte. In ähnlicher Weise bietet das optimierte Array eine verbesserte Auflösung und Rekonstruktionsleistung, insbesondere innerhalb der CS-Formulierung.
Darauf aufbauend verbessern wir die Berechnungseffizienz mit einer neuen Strategie namens Sparse Annealed Projections (SAP). Dieses gewichtete Optimierungsverfahren sorgt für eine spärliche Signalverteilung, indem es Redundanzen in der Systemkonfiguration ausnutzt. Unter Verwendung von a priori Informationen identifiziert SAP die optimale Anzahl räumlicher Abtastungen, wodurch die mit der Größe der Abtastmatrix verbundenen Speicheranforderungen reduziert werden. Die vorgeschlageneMethodik gewährleistet die nahtlose Integration von CS inMIMO-Architekturen, wodurch eine geringere Rechenlast, kompaktere Speicheranforderungen und eine verbesserte Gesamtleistung erreicht werden.
Zur Validierung der vorgeschlagenen Methodik haben wir Experimente mit synthetischen Daten unter Verwendung vonMonte-Carlo-Simulationen durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen signifikante Verbesserungen in der Leistung der Szenenrekonstruktion und liefern einen Konzeptnachweis für die Entwicklung von CDMA-MIMORadararchitekturen mit Sub-Nyquist-Verfahren für bildgebende Radarsysteme in Fahrzeugen. Diese Studie schafft einen robusten Rahmen für die Entwicklung von Radarsystemen, die hohe Leistung und Recheneffizienz in Einklang bringen, und ebnet so denWeg für Fortschritte bei ADAS und autonomen Fahrtechnologien
Identification of damaged components of railway vehicles based on acceleration measurements
No full textDer Fokus der vorliegenden Dissertation lässt sich dem Forschungsfeld Structural Health Monitoring (SHM) zuordnen und hat die Entwicklung neuer Methoden zur Diagnose und Prognose von Schädigungen basierend auf Beschleunigungsmessungen zum Ziel. Als Anwendungsbeispiel wird die Überwachung der Fahrwerkskomponenten von Schienenfahrzeugen gewählt.
Schienenfahrzeuge werden meist für eine Nutzungsdauer von 30 Jahren und mehr vorgesehen. Um über diese Zeitspanne einen sicheren und zuverlässigen Betrieb zu gewährleisten, sind regelmäßige Instandhaltungsmaßnahmen durchzuführen, die sich heutzutage nach fest vordefinierten Intervallen richten. Diese Intervalle werden durch eine bestimmte Betriebszeit, oder aber nach Erreichen einer definierten Laufleistung befristet. Strukturelle Schädigungen, die zwischen zwei Instandhaltungsmaßnahmen entstehen lassen sich damit kaum feststellen und führen im extremen Fall zur Entgleisung. Solche Ereignisse sind unplanbar und führen stets zu kostenintensiven korrektiven Maßnahmen. Zur Vermeidung eines solchen Entgleisungsszenarios werden daher die Intervalle nach einem konservativen Ansatz (kurze zeitliche Abstände, wenige Laufleistungskilometer) definiert. Ein Erhöhung der Anzahl an Wartungsmaßnahmen führt zum einen zu steigenden Aufwänden in der Instandhaltung, aber auch zur unwirtschaftlichen Ausnutzung von Komponenten, die dadurch weit vor ihrer technischen Lebensdauer ausgetauscht werden. Eine intelligente, zustandsbasierte Instandhaltungsstrategie unter Verwendung eines SHM-Systems zur Diagnose und Prognose von Schädigungen ist daher ein vielversprechender Ansatz, die Anzahl der Instandhaltungsmaßnahmen zu reduzieren, bei gleichzeitiger Erhöhung der Sicherheit, Zuverlässigkeit und Wirtschaftlichkeit.
Strukturelle Schädigungen wirken sich auf das Vibrationsverhalten aus. Schienenfahrzeuge sind während des Betriebes ständigen Vibrationen ausgesetzt, die vor allem durch den Rollkontakt zwischen Rad und Schiene angeregt werden. Das Hauptaugenmerk dieser Forschungsarbeit liegt auf der automatisierten Auswertung und Bewertung der Vibrationsmessungen im Hinblick auf schadhafte Komponenten. Hierzu wird eine neue Methode basierend auf der Stochastic Subspace Identification (SSI) und der Kerndichteschätzung entwickelt und vorgestellt. Das Herzstück bildet die Modal Parameter Density Estimation Function (MoDE-F). Als wesentliche Neuerung ist die Verwendung einer Vielzahl von unterschiedlichen, stochastischen Anregungsszenarien in Kombination mit der Kerndichteschätzung zur Ermittlung der modalen Parameter zu nennen. Dieser Ansatz führt zur Minimierung falscher Identifikationsergebnisse, die durch eine Verletzung der Annahme von weißem Rauschen als Systemanregung - so wie sie bei der Herleitung der SSI verwendet wird - entstehen. Die automatisierte Auswertung und Klassifikation der erzeugten MoDE-F wird mittels der Jensen-Shannon-Divergenz-Metrik (JSDM) realisiert.
Aufbauend auf dem aktuellen Forschungsstand wird die Wirkungsweise theoretisch analysiert und dargelegt. In numerischen Simulationen wird die generelle Anwendbarkeit an realitätsnahen Betriebsbedingungen gezeigt. Im Anschluss wird die neuartige Methode an einem realen Drehgestell angewendet.The focus of this dissertation relates to the research field of Structural Health Monitoring (SHM) with the aim to develop new methods for damage diagnosis and prediction based on acceleration measurements. The monitoring of bogie components of railway vehicles is chosen as an application example.
Railway vehicles are typically designed for an operationel service life of 30 years or more. In order to ensure a safe and reliable operation over this period, regular maintenance actions must be carried out, which nowadays are based on fixed, predefined intervals. These intervals are limited by a certain operating time or after a defined mileage has been reached. Structural damages that occur between two maintenance actions are rarely detected and, in extreme cases, can lead to derailment. Such events are unpredictable and always result in costly corrective maintenance activities. To avoid such derailment scenarios, the intervals are therefore defined according to a conservative approach (short time intervals, less mileage). Increasing the number of maintenance activities not only raises maintenance costs but also leads to inefficient utilization of components, which are often replaced before the end of their technical service life. Therefore, an intelligent, conditionbased maintenance strategy using an SHM system for damage diagnosis and prediction presents a promising approach to reducing the number of maintenance activities while simultaneously increasing safety, reliability, and cost-effectiveness.
Structural damages affect the vibration behavior. Railway vehicles are exposed to constant vibrations during operation, primarily caused by the rolling contact between wheel and rail. The main focus of this research thesis is on the automated evaluation and assessment of vibration measurements concerning defective components. For this purpose, a new method based on Stochastic Subspace Identification (SSI) and kernel density estimation is developed and presented. The core of this method is the Modal Parameter Density Estimation Function (MoDE-F). A key innovation is the use of a large number of different stochastic excitation scenarios in combination with kernel density estimation to determine the modal parameters. This approach leads to the minimization of incorrect identification results that arise from a violation of the white noise assumption for the system excitation – as used in the derivation of the SSI –. The automated evaluation and classification of the generated MoDE-F is realized by using the Jensen-Shannon divergence metric (JSDM).
Based on the current state of research, the mode of operation is theoretically analyzed and presented. Numerical simulations show the general applicability to realistic operating conditions. The new method is then applied to a real bogie
Innenpolitik der Gaspipelines in Europa. Eine vergleichende Analyse von Nabucco, Nord Stream und Nord Stream 2
No full textThis dissertation project conducts a theoretically guided empirical analysis of how domestic societal factors – such as economic group interests and voter preferences – shape governmental positions on gas pipelines. It examines three major gas pipeline projects from the past 20 years - Nabucco, Nord Stream, and Nord Stream 2 – where EU member states displayed diverging preferences.
The central research question is: Why do the governments of Poland, Germany, and France hold differing positions on gas pipelines? Applying the societal approach to governmental preference formation, which is rooted in domestic politics theories, this study argues that these differences stem from variations in the cost-benefit calculations of domestic business groups (material interests) and/or value-based, path-dependent expectations of voters (societal ideas) within each country. Additionally, it explores the conditions under which these societal forces prevail and shape governmental preferences.
Since the Treaty of Lisbon (2007) and the introduction of Article 194 (Energy Chapter), energy policy has been a shared competency between the EU and its member states. While the EU regulates gas and electricity markets, renewable energy, and sustainability, individual states retain control over their energy mix and relations with non-EU suppliers. Consequently, national governments play a crucial role in pipeline politics, yet this dimension is often overlooked in academic research. Existing studies tend to focus on the economic aspect of supply and demand and geopolitical and security aspects of gas infrastructure, leaving domestic societal factors and governmental preferences underexplored.
By analyzing these factors through within-case and cross-case comparisons, this study provides new insights into how domestic preferences in energy politics are formed. It demonstrates the critical role of societal factors in determining the success or failure of energy projects. Additionally, it highlights how historical trajectories and the interplay of economic considerations shape governmental decisions.Dieses Dissertationsprojekt führt eine theoretisch fundierte empirische Analyse durch, wie innerstaatliche gesellschaftliche Faktoren – etwa wirtschaftliche Gruppeninteressen und Wählerpräferenzen – die Positionen von Regierungen zu Gaspipelines beeinflussen. Es werden drei bedeutende Pipelineprojekte der vergangenen 20 Jahre – Nabucco, Nord Stream und Nord Stream 2 – untersucht, bei denen EU-Mitgliedstaaten unterschiedliche Präferenzen gezeigt haben.
Die zentrale Forschungsfrage lautet: Warum vertreten die Regierungen Polens, Deutschlands und Frankreichs unterschiedliche Positionen zu Gaspipelines? Aufbauend auf dem gesellschaftlichen Ansatz der Regierungspräferenzbildung, der in Theorien der Innenpolitik verankert ist, argumentiert diese Studie, dass diese Unterschiede aus Variationen in den Kosten-Nutzen-Kalkulationen inländischer Wirtschaftsgruppen (materielle Interessen) und/oder wertbasierten, pfadabhängigen Erwartungen der Wählerschaft (gesellschaftliche Ideen) in den einzelnen Ländern resultieren. Darüber hinaus untersucht sie die Bedingungen, unter denen diese gesellschaftlichen Kräfte dominieren und die Präferenzen der Regierung prägen.
Seit dem Vertrag von Lissabon (2007) und der Einführung des Artikels 194 (Energiekapitel) liegt die Energiepolitik in geteilter Zuständigkeit zwischen der EU und ihren Mitgliedstaaten. Während die EU Gas- und Elektrizitätsmärkte, erneuerbare Energien und Nachhaltigkeit reguliert, behalten die Mitgliedstaaten die Kontrolle über ihren Energiemix und über die Beziehungen zu Nicht-EU-Lieferanten. Folglich spielen nationale Regierungen eine entscheidende Rolle in der Pipelinepolitik, doch diese Dimension wird in der wissenschaftlichen Forschung häufig übersehen. Bestehende Studien konzentrieren sich meist auf den ökonomischen Aspekt von Angebot und Nachfrage sowie auf geopolitische und sicherheitspolitische Fragen der Gasinfrastruktur und unterbeleuchten dabei innerstaatliche gesellschaftliche Faktoren und Regierungspräferenzen.
Durch die Analyse dieser Faktoren in Fallstudien sowie den Vergleich zwischen den Fällen liefert diese Studie neue Erkenntnisse darüber, wie innenpolitische Präferenzen in der Energiepolitik entstehen. Sie zeigt die zentrale Bedeutung gesellschaftlicher Faktoren für das Erfolg oder Scheitern von Energieprojekten auf. Zudem verdeutlicht sie, wie historische Entwicklungspfade und das Zusammenspiel wirtschaftlicher Erwägungen die Entscheidungen von Regierungen prägen
"Hot On Destruction?" Rezo’s Media Critique from a Discourse Linguistic Perspective
No full textOnline-Version mit AnhangDie vorliegende Arbeit widmet sich der linguistischen Analyse von Medienkritik im digitalen Zeitalter am Beispiel des YouTubers Rezo. Im Fokus steht das im Jahr 2020 veröffentlichte Video „Die Zerstörung der Presse“, in dem Rezo etablierte deutsche Printmedien einer kritischen Betrachtung unterzieht. Auf Basis eines qualitativen Analyseansatzes werden drei Videos betrachtet: das Ursprungsvideo Rezos, die Reaktion der FAZ („Unsere Antwort auf Rezos „Zerstörung der Presse““) sowie Rezos Reaktionsvideo („Die dümmsten und lustigsten Reaktionen“). Die Analyse demonstriert, wie sich Rezo durch den Einsatz sprachlicher Kreativität und bewusster Inszenierung zwischen journalistischer Kritik und Politainment befindet. Im Rahmen der Analyse werden verschiedene Aspekte der Videos untersucht, darunter der Aufbau, die Verwendung von Anglizismen sowie der Pronomina-Gebrauch als Index einer adressatengerechten Gestaltung. Rezos Medienkritik ist gekennzeichnet durch jugendsprachliche Elemente, eine direkte Adressierung und diskursive Strategien, die auf eine junge Zielgruppe zugeschnitten sind. Die kontrastive Analyse mit dem FAZ-Video offenbart zudem Diskrepanzen in der sprachlichen Darstellung von Glaubwürdigkeit. Die vorliegende Arbeit leistet somit einen Beitrag zur Erforschung digitaler politischer Kommunikation aus sprachwissenschaftlicher Perspektive
Ultradünne Zinnhalogenid-Perowskitfilme auf Gold-Einkristallen
No full textThis thesis investigates the growth, structural characteristics, and stability of ultrathin films of the lead-free perovskite CsSnBr3 (cesium tin bromide) on Au(111) and Au(100) substrates under ultra-high vacuum (UHV) conditions. Motivated by the need for environmentally friendly alternatives to lead-based perovskites in optoelectronic applications, this work employs a combination of scanning tunneling microscopy (STM), low-energy electron
diffraction (LEED), and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) to explore the fundamental properties of CsSnBr3 films.
The study examines the behavior of precursor molecules, CsBr and SnBr2, on both gold surfaces, revealing distinct growth patterns and the influence of substrate symmetry on adsorption and subsequent film formation. Co-deposition of these precursors leads to the formation of CsSnBr3 films, the structure of which is analyzed in detail. A tetramer phase on the (001) surface of CsSnBr3 is confirmed through atomically resolved STM imaging
and supported by density functional theory (DFT) calculations. Furthermore, XPS analysis provides insights into the chemical composition of the films and elucidates the degradation mechanisms upon exposure to air, highlighting the critical role of Sn4+ formation in the degradation process.
The findings demonstrate that UHV-grown CsSnBr3 films initially exhibit a favorable Sn2+ oxidation state but degrade rapidly to include Sn4+ states upon air exposure, underscoring the importance of encapsulation for maintaining stability. This research advances the understanding of lead-free perovskite film growth and stability while offering valuable insights for the development of stable, efficient, and environmentally friendly optoelectronic devices.Diese Arbeit untersucht das Wachstum, die strukturellen Eigenschaften und die Stabilität ultradünner Schichten des bleifreien Perowskits CsSnBr3 (Cäsium-Zinn-Bromid) auf Au(111)- und Au(100)-Substraten unter Ultrahochvakuum (UHV)-Bedingungen. Motiviert durch den Bedarf an umweltfreundlichen Alternativen zu bleibasierten Perowskiten in optoelektronischen Anwendungen, kombiniert diese Arbeit Rastertunnelmikroskopie (STM), Niederenergie - Elektronenbeugung (LEED) und Röntgenphotoelektronenspektroskopie (XPS), um die grundlegenden Eigenschaften von CsSnBr3-Filmen zu erforschen.
Die Studie beginnt mit der Untersuchung des Verhaltens der Vorläufermoleküle CsBr und SnBr2 auf beiden Goldoberflächen und zeigt unterschiedliche Wachstumsmuster sowie den Einfluss der Substratsymmetrie auf deren Adsorption und anschließende Filmbildung.
Die Co-Deposition dieser Moleküle führt zur Bildung von CsSnBr3-Filmen, deren Struktur im Detail analysiert wird. Insbesondere wird die Bildung einer Tetramerphase auf der (001)-Oberfläche von CsSnBr3 durch atomar aufgelöste STM-Aufnahmen bestätigt und durch Dichtefunktionaltheorie (DFT)-Berechnungen gestützt. Darüber hinaus liefert die XPS-Analyse Einblicke in die chemische Zusammensetzung der Filme und klärt die Abbaumechanismen bei Luftkontakt auf, wobei die entscheidende Rolle der Sn4+-Bildung im Abbauprozess hervorgehoben wird.
Die Ergebnisse zeigen, dass UHV-gewachsene CsSnBr3-Filme anfänglich einen günstigen Sn2+-Oxidationszustand aufweisen, aber bei Luftkontakt schnell zu Sn4+-Zuständen abgebaut werden, was die Bedeutung der Verkapselung zur Aufrechterhaltung der Stabilität unterstreicht. Diese Forschung trägt nicht nur zum Verständnis des Wachstums und der Stabilität bleifreier Perowskitfilme bei, sondern liefert auch wertvolle Erkenntnisse für die Entwicklung stabiler, effizienter und umweltfreundlicher optoelektronischer Bauelemente
Einfluss von optischer Unschärfe auf Deep Learning basierte Modelle zur Bildklassifikation und Objekterkennung
No full textDeep Neural Networks (DNNs) have proven to be successful in various computer vision applications such that vision models even infer in safety-critical situations. Therefore, the models need to be robust to disturbances such as image noise or blur. While seminal benchmarks exist to evaluate model robustness to diverse image corruptions, blur is often approximated in an overly simplistic way to model e.g. defocus, while ignoring the different blur kernel shapes that result from optical systems.
This thesis proposes several test methods and datasets of optical blur corruptions, referred to as OpticsBench and LensCorruptions. OpticsBench examines primary aberrations such as coma, defocus, and astigmatism, i.e. aberrations that can be represented by varying a single parameter of Zernike polynomials and are easy to interpret. The OpticsBench method ensures comparability of the optical blur corruptions to in-size or in-accuracy matched references to investigate relative distribution shifts. To go beyond the principled but synthetic setting of primary aberrations, LensCorruptions samples linear combinations in the vector space spanned by Zernike polynomials, corresponding to real lenses. The evaluation on differently blurred ImageNet-1k images shows that the results for models confronted to the OpticsBench blur and to a disk-shaped reference blur, vary up to 5 % and the class-wise accuracy varies up to 30 % for optical image corruptions against a disk-shaped reference. We therefore conclude that the colour-dependent kernel shape must be taken into account when testing the model robustness as the accuracy cannot be explained sufficiently with the reference blur accuracy. To this end, we provide a large test dataset of optical blur distribution shifts, using the complementary LensCorruptions method, which simplifies future robustness research. The evaluation shows that some models favour certain blur types when confronted with a large number of lens blurs. Since increased image blur is generally detrimental to performance, we also show that the performance loss caused by optical aberrations can be significantly compensated for using the OpticsAugment data augmentation method and demonstrate superior performance compared to a strong baseline on both the proposed optical blur test datasets and 2D and 3D corruptions. Finally, since lens blur generally depends on the image location, a space-variant image blur corruption and corresponding test dataset are discussed on the Berkeley Deep Drive automotive dataset for several object detection models. To analyse how this spatial variance may affect the local performance of object detection models, the local evaluation method SRIA is proposed. In summary, the thesis provides several concepts and methods to test for optical blur corruptions and to improve the model robustness. The combination of these efficient evaluation methods and improvements in model robustness increases the safety of future computer vision systems.DNNs sind aus vielen Bildverarbeitungsanwendungen nicht mehr wegzudenken, so dass Computer-Vision Modelle sogar in sicherheitskritischen Situationen Anwendung finden. Die Modelle müssen daher auch unter Einflüssen wie Bildrauschen oder Unschärfe zuverlässig agieren. Während es grundlegende Benchmarks gibt, um die Robustheit von Modellen gegenüber verschiedenen Bildstörungen zu bewerten, wird Unschärfe oft auf eine zu einfache Art und Weise approximiert, wodurch die verschiedenen charakteristischen Formen des Unschärfekernels, die optische Systeme hervorrufen, ignoriert werden. In dieser Arbeit werden hierzu mehrere Testmethoden und Datensätze für optische Bildunschärfe vorgeschlagen, die wir als OpticsBench und LensCorruptions zusammenfassen.
OpticsBench untersucht primäre Aberrationen wie Koma, Defokussierung und Astigmatismus. Diesen Aberrationen ist gemeinsam, dass sie durch Variation eines einzigen Parameters von Zernike-Polynomen dargestellt werden können und leicht zu interpretieren sind. OpticsBench gewährleistet die Vergleichbarkeit der optischen Bildunschärfe mit einer größenangepassten Referenzunschärfe, um relative Distribution Shifts zu untersuchen. In der Erweiterung über die primären Aberrationen hinaus, tastet LensCorruptions, im Gegensatz zu OpticsBench, Linearkombinationen im Vektorraum ab, der von Zernike-Polynomen aufgespannt wird und reale Objektive abbildet. Die Auswertung auf unterschiedlich unscharfen ImageNet-1k-Bildern zeigt, dass Modelle, die mit der OpticsBench-Unschärfe und einer scheibenförmigen Referenzunschärfe konfrontiert werden bis zu 5 % in der Genauigkeit variieren und die klassenweise Genauigkeit bis zu 30 % für optische Bildunschärfen gegenüber einer scheibenförmigen Referenzunschärfe variiert. Daraus schließen wir, dass die farbabhängige Kernelform bei der Prüfung der Robustheit von Modellen berücksichtigt werden muss, da das Modellverhalten nicht ausreichend mit den Ergebnissen für die Referenzunschärfe erklärt werden kann. Zu diesem Zweck stellen wir einen großen Testdatensatz optischer Unschärfen zur Verfügung, bei dem die komplementäre LensCorruptions-Methode verwendet wird, was die zukünftige Robustheitsforschung vereinfacht. Die Auswertung mit einer großen Anzahl von Objektivunschärfen zeigt, dass einige Modelle bestimmte Unschärfetypen bevorzugen. Da eine erhöhte Bildunschärfe im Allgemeinen die Leistung beeinträchtigt, zeigen wir auch, dass der durch optische Aberrationen verursachte Leistungsverlust mit Data Augmentation erheblich kompensiert werden kann, und demonstrieren sowohl bei den vorgeschlagenen Testdatensätzen für optische Unschärfe als auch bei 2D- und 3D Common Corruptions mit OpticsAugment eine überlegene Leistung im Vergleich zu einer starken Referenz. Da die Unschärfe der Objektive im Allgemeinen von den Objektkoordinaten abhängt, werden schließlich eine räumlich variable Unschärfe simuliert und der entsprechende Testdatensatz auf dem BDD-Automobildatensatz für verschiedene Objekterkennungsmodelle diskutiert. Um zu analysieren, wie sich diese räumliche Varianz auf die lokale Leistung von Objekterkennungsmodellen auswirkt, wird die lokale Bewertungsmethode SRIA vorgeschlagen. Zusammenfassend stellt die Arbeit mehrere Konzepte und Methoden zur Verfügung, um auf optische Unschärfe zu testen und die Robustheit von Bildklassifizierungs- und Objektdetektionsmodellen zu verbessern. Die Kombination dieser effizienten Evaluierungsmethoden und der Verbesserung der Modellrobustheit erhöht die Sicherheit zukünftiger Computer-Vision Systeme
Sustainability and how to teach it at school
No full textDer Begriff der Nachhaltigkeit ist im Sprachgebrauch allgegenwärtig. Dabei entsteht Eindruck, dass die Interpretation dessen, was nachhaltig ist oder sein könnte, nicht nur leicht changiert, sondern über ein breiteres Spektrum hinweg divergiert. Die „Nachhaltigkeit“ wird von den verschiedensten Interessensgruppen für deren jeweilige Zwecke instrumentalisiert. Nachhaltiger Konsum, nachhaltiges Wachstum, nachhaltige Börsenerträge – gibt es das wirklich? Dieses Gemenge aus Deutungen und Wissen führt zu einem vollkommen inkonsistenten und kaum fassbaren Begriffsinhalt der Nachhaltigkeit, der sich auch im allgemeinen Sprachgebrauch durchgesetzt hat.
In dieser Arbeit wird anhand verschiedener Beispiele gezeigt, dass der schulische Bereich unter dieser unreflektierten Betrachtungsweise leidet. Schon die Definition des Nachhaltigkeitsbegriffes ist allzu oft ein schulisches Desiderat, was zwangsläufig zu gedanklichen Schwierigkeiten führen muss, die selbstredend adäquate Handlungskompetenzen verhindern. Eine Lehrplananalyse zum Begriff der Nachhaltigkeit verdeutlicht die geringe Bedeutung des Themas im unterrichtlichen Kontext. “Nachhaltigkeit“ wird nicht exemplarisch definiert, taucht stattdessen in unterschiedlichen Kontexten und Konnotationen auf. Bei der Untersuchung von Unterrichtmaterialien für die Schule ist diese Uneindeutigkeit klar erkennbar: die Nachhaltigkeit wird überwiegend für Vorgangsbeschreibungen im Sinne von „dauerhaft“ verwendet. Soll in wenigen Fällen die Nachhaltigkeit als Kriterium angewendet werden, liegt dazu meist keine Definition vor. Wie in der vorliegenden Promotionsschrift dargelegt wird, lässt sich auch anhand von Sicht- und Verhaltensweisen von Studierenden nachweisen, dass sie kaum auf den klassischen Nachhaltigkeitsgedanken – nämlich die Regenerationsfähigkeit von Ressourcen – fokussiert sind.
An diesen Befunden setzt die Dissertationsschrift an und hat als Hauptziel, die schulische Nachhaltigkeitsdiskussion auf eine fachwissenschaftlich solide Basis zu stellen. Dies erfolgt ausgehend vom klassischen Nachhaltigkeitsdiskurs, der allerdings eine begriffliche Ausweitung erfordert. Diese vom Autor vorgeschlagene Erweiterung zielt auf Aspekte der Nachhaltigkeit, die einerseits in der heutigen gesellschaftlichen Diskussion häufig genannt werden und andererseits sich aus dem Gedanken der klassischen Nachhaltigkeit herleiten lassen. Die fünf Aspekte der Nachhaltigkeit, deren Zusammenwirken in der Arbeit erläutert wird, sind die Grundlage eines vom Autor vorgeschlagenen Lehr-Lern-Modells einer Nachhaltigkeitsampel. Diese Nachhaltigkeitsampel ermöglicht eine zielführende Beschäftigung mit dem Komplex der Nachhaltigkeit, etwa eine durch Kriterien geleitete Diskussion von unterschiedlichen Sachverhalten im Unterricht. Es geht dabei primär nicht darum, das „Label“ Nachhaltigkeit zu verteilen, sondern verschiedene zivilisatorischer Verhaltensweisen miteinander zu vergleichen und gegeneinander abzuwägen. Ergänzend werden Aufgaben für den Unterricht zur praktischen Veranschaulichung der Nachhaltigkeit bereitgestellt.
Damit werden begrifflich saubere und faktenbasierte gedankliche Auseinandersetzungen zum Themenfeld Nachhaltigkeit im Unterricht ermöglicht.The term sustainability is omnipresent in everyday language. This gives the impression that the interpretation of what is or could be sustainable not only varies slightly, but also diverges across a broader spectrum. “Sustainability” is instrumentalized by the most diverse interest groups for their respective purposes: Sustainable consumption, sustainable growth, sustainable stock market returns - do they really exist? This mixture of interpretations and knowledge leads to a completely inconsistent and barely comprehensible concept of sustainability, which has also become established in common parlance.
This paper uses various examples to show that the school sector also suffers from this little reflected approach. Even a clear definition of the concept of sustainability is all too often a desideratum in schools, which inevitably leads to intellectual difficulties that naturally prevent adequate competencies for action. The curriculum analysis of the concept of sustainability shows that the topic is of little importance in the teaching context. “Sustainability” is not defined by way of example, but instead appears in different contexts and connotations. When examining teaching materials for schools, this ambiguity is clearly recognizable: sustainability is predominantly used to describe processes in the sense of “lasting”. If sustainability is to be used as a criterion in other cases, there is usually no definition given. As shown in this doctoral thesis, it can also be demonstrated on the basis of students' views and behaviors that they are hardly focused on the classic idea of sustainability - namely the regenerative capacity of resources.
The dissertation takes these findings as its starting point and sets itself the main goal of placing the discussion on sustainability in schools on a solid scientific basis. This is based on the classic sustainability discourse, which, however, requires a conceptual expansion. This expansion proposed by the author is aimed at aspects of sustainability that are frequently mentioned in today's social discussion on the one hand and can be derived from the idea of classical sustainability on the other. There are five aspects of sustainability, whose interaction is being explained, form the basis of a model of a “sustainability traffic light” proposed by the author. This “sustainability traffic light” makes it possible to deal with the complex of sustainability in a targeted manner, for example a discussion of different issues in the classroom guided by criteria. The primary aim is not to assign the “label” of sustainability, but to compare and weigh up different civilizational behaviors. In addition, tasks are provided for lessons to illustrate sustainability in practice.
This enables conceptually clean and fact-based intellectual discussions on the topic of sustainability in the classroom
MINT ins Land. Workshopkonzepte für MINT-Interessierte
No full textDie vorgestellten Workshopangebote verbinden Kreativität, Technik und Naturwissenschaften, um Kinder und Jugendliche für MINT-Themen zu begeistern. In „KreativWerk“ können sie mit modernen Werkzeugen wie 3D-Druckstiften und Lasercuttern eigene Kunstwerke gestalten. Das Modul „Technovation“ ermöglicht es, Roboter zu programmieren, eigene Modelle zu bauen und technische Fähigkeiten spielerisch zu erlernen. In der „WunderWerkstatt“ entdecken die Teilnehmenden durch Experimente die faszinierende Welt der Naturwissenschaften. Gemeinsam fördern die Module Neugier, Problemlösefähigkeiten und kreatives Denken auf abwechslungsreiche Weise