German National Library of Science and Technology
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Abschlussbericht
No full textDas ENSIMA-Projekt startete 2022 mit dem Ziel, die effiziente Nutzung numerischer Simulationen im modernen Produktdesign zu verbessern. Besonders in der Fertigungs- und Automobilindustrie helfen Simulationen, Designentscheidungen frühzeitig zu bewerten, physische Prototypen zu reduzieren sowie Entwicklungszeit und Ressourcenverbrauch zu senken. Gleichzeitig wächst durch die steigende Produktkomplexität der Gestaltungsraum mit zahlreichen Parametern, dessen vollständige Exploration enorme Rechenleistung und Energie erfordern würde.
ENSIMA entwickelt Methoden zur energie- und ressourceneffizienten Optimierung komplexer Simulationsworkflows. Im Fokus steht die Kombination KI-basierter Steuerung mit Approximate und Heterogeneous Computing, wodurch Parametrisierung und Simulation deutlich beschleunigt werden. Statt alle Parameterkombinationen zu berechnen, werden gezielt Stichproben genutzt, um datengetriebene Modelle für iterative Optimierung und inverses Design abzuleiten. Leistungs- und Energiemodelle ermöglichen adaptive Strategien, die Genauigkeit, Performance und Energieverbrauch ausbalancieren.
Als Demonstrator dient die Optimierung von Platinengeometrien im Karosseriebau mit OpenForm (GNS mbH). Ziel ist die Maximierung der Ergebnisqualität bei begrenztem Zeit- und Energiebudget. Ergänzende Analyseverfahren und ein Accelerator-Service unterstützen die adaptive Nutzung heterogener Architekturen und steigern Effizienz, Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit im industriellen Hochleistungsrechnen.
In ENSIMA haben sich drei akademische und zwei industrielle Partner mit zwei assoziierten Partnern zusammengeschlossen. Die Technische Universität Darmstadt bringt ihre Expertise in die Optimierung von Designparametern für Simulations- und Effizienzmodellierung ein und entwickelt KI-basierte Verfahren zur Identifikation optimaler Konfigurationen. Ergänzend werden Skalierbarkeit und Effizienz von Workflow-Komponenten mithilfe von Tools wie Extra-P analysiert
Sachbericht zum Verwendungsnachweis
No full textWBE sollte in Weiterführung der Arbeiten des vormaligen Partners SDT im Teilvorhaben die Integration des durch ZBT entwickelten Ammoniak-Crackers in einen Container vornehmen. Dafür mussten neue Medienkreisläufe und die Steuerung für das Gesamtsystem entwickelt, systematische Testläufe durchgeführt und schließlich das containerisierte System optimiert werden. In Vorbereitung auf die systematischen Untersuchungen sollten Konzepte entwickelt werden, das System in Betrieb genommen und untersucht und schließlich optimiert werden. Schließlich sollte die Inbetriebnahme des Crackers und des Gesamtsystems im COIL fachlich begleitet werden
Abschlussbericht
No full textMedikamente, Umweltgifte und pathophysiologische Prozesse können ein breites Spektrum funktioneller Störungen des Nervensystems verursachen. Die Forschung in diesem Bereich stützt sich weiterhin in erheblichem Umfang auf tierexperimentelle Ansätze. Verfügbare in-vitro-Systeme auf Basis humaner, aus Stammzellen differenzierter Neuronen eröffnen zwar neue Möglichkeiten, sind jedoch häufig kostenintensiv und hinsichtlich ihrer funktionellen Endpunkte nur begrenzt standardisiert. Vor diesem Hintergrund bestand ein erheblicher Bedarf an innovativen, praktisch einsetzbaren und besser standardisierbaren Testsystemen für neurotoxikologische und biomedizinische Fragestellungen.
Ziel des Vorhabens war die Weiterentwicklung eines robusten, hochdurchsatzfähigen und anwendungsnahen Testsystems zur funktionellen Charakterisierung neuronaler Prozesse. Grundlage war eine humane Zelllinie von Neuronenvorläufern, aus der reproduzierbar homogene, ausgereifte und funktionell gekoppelte neuronale Kulturen im 384-Well-Format erzeugt werden konnten. Im Projekt wurden die funktionellen Eigenschaften dieses Systems weiter untersucht und die Voraussetzungen für eine Testmethode mit definierten Akzeptanzkriterien und Leistungsparametern auf Basis charakterisierter Modellsubstanzen geschaffen.
Ein wesentlicher Schwerpunkt lag auf der funktionellen Charakterisierung relevanter Neurotransmitterrezeptoren, um die Anwendungsdomäne des Systems näher zu definieren. Erfasst wurden sowohl Signale einzelner Rezeptorsysteme als auch koordinierte Netzwerkaktivität unter Einsatz industrierelevanter Methoden, insbesondere Ca2+-Fluoreszenzmessungen. Damit wurde die Grundlage für reproduzierbare und parallelisierbare funktionelle Readouts für spätere Testanwendungen geschaffen.
Das Vorhaben war darüber hinaus modular angelegt. Ergänzend zum Basissystem wurden weiterführende Ansätze zur Erfassung komplexerer Fragestellungen, insbesondere im Hinblick auf chronische Substanzwirkungen und pathophysiologische Prozesse, in die Projektplanung einbezogen. Hierzu zählten auch zusätzliche zelluläre und methodische Erweiterungen, deren Eignung für weiterführende Anwendungen geprüft werden sollte.
Flankierend war das Vorhaben auf die Erstellung einer anwendungsorientierten Testmethodendokumentation sowie auf die Vorbereitung einer praktischen Erprobung unter anwendungsnahen Bedingungen ausgerichtet. Insgesamt leistete das Projekt damit einen Beitrag zur Entwicklung humanbasierter, funktioneller und besser standardisierbarer Testsysteme für neurotoxikologische und biomedizinische Fragestellungen
Abschlussbericht - Kurzbezeichnung: DIAMOND, Digitalisierung der Fahrzeughersteller und Zulieferindustrie KoPa 35c Modul a2
Get PDFDie BMW AG übernahm im Rahmen des Förderprojekts DIAMOND die Konsortialführerschaft. Stand der Technik der Anlagenkonstruktion im Automobilbau ist eine strenge sequenzielle Planung. Ausgehend vom Gebäude und den Anlagen werden die Stationen hinsichtlich Prozess, Warenstrom und Roboterprogramme geplant, virtuell in Betrieb genommen und dem Betreiber übergeben. Dieses Vorgehen beinhaltet z.T. halbautomatische und manuelle Schnittstellen im Datenaustausch.
Das Vorgehen im Projekt war die detaillierte Analyse der Prozesse hinsichtlich Verschwendung und der draus resultierender Potentiale. Es wurden Demonstratoren erstellt, die die Möglichkeit bieten die Daten einfach, allgemein zu beschreiben und auszutauschen. Diese gewonnenen Austauschdaten wurden exemplarisch normalisiert und zu einem gemeinsamen CDM (common data modell) zusammengeführt. Dadurch wurde in einem abschließenden Demonstrator eine komplexe Beispielanlage modelliert. Durch die Erstellung gemeinsamer Austauschformate und Ontologien ist erstmals ein verlustfreier und automatischer Übergang von Daten in unterschiedlichen Disziplinen möglich. Es wurde gezeigt, dass neben einem einheitlichen Regelwerk des Austauschformats auch eine eindeutige Nomenklatur der ausgetauschten Inhalte notwendig ist. Dies konnte mit im Projekt erstellten Application Recommendations erfolgreich gezeigt werden. Zudem wurde untersucht, welche Änderungen in den Planungsabteilungen sich dadurch ergeben und wie die Unternehmensorganisation darauf reagieren kann. Ein mögliches neues Zusammenarbeitsmodell wurde beschrieben. Migrations- und Einführungsstrategien sowie Schulungen für verschiedene Zielgruppen wurden konzipiert. Datendurchgängigkeit im Anlagenentstehungsprozess ist durch die Nutzung gemeinsamer Sprache zum Datenaustausch möglich. Neben zeitlichen Vorteilen (Parallelisieren, Vermeidung von Verschwendungen wie Zeit, Kosten, Redundanzen, Informationsverlusten) ist die Steigerung der Datenqualität und die Möglichkeit ein gesamtes Abbild der Anlagen aufzubauen ein Projektergebnis
„Soziale Implikationen und Auswirkungen kontextsensitiver, neuroergonomischer Mensch-Maschine-Interaktionen auf Teamdynamiken in vernetzten Operationssälen“
Get PDFSachbericht zum Verwendungsnachweis
Get PDFDie Ergebnisse des Verbundprojektes StaR – Stack Revolution zeigen auf Verbundebene, dass durch einen ganzheitlichen, interdisziplinären Ansatz wesentliche Fortschritte für die Industrialisierung der alkalischen
Wasserelektrolyse erzielt werden konnten. Aufbauend auf dem zu Projektbeginn identifizierten Stand der Technik, der durch funktional ausgereifte, jedoch kosten- und produktionstechnisch nicht ausreichend
skalierte Elektrolyseursysteme geprägt war, wurden im Projekt zentrale technologische, organisatorische und wirtschaftliche Hürden systematisch adressiert und überwunden.
Ein wesentliches Ergebnis liegt in der Entwicklung eines konsequent produktionsorientierten Elektrolysestack-Konzeptes. Durch die gezielte Auswahl kostengünstiger, gut verfügbarer Materialien, die Reduktion des Materialeinsatzes sowie die Anpassung des Designs an automatisierbare Fertigungsprozesse konnte ein Stackdesign erarbeitet werden, das sowohl die geforderte elektrochemische Leistungsfähigkeit als auch deutlich reduzierte Herstellkosten vereint. Die entwickelten Zell- und Stackkonzepte wurden schrittweise über Einzelzellen und Short-Stacks umgesetzt und in einem eigens aufgebauten Testfeld an der TU Clausthal in Goslar elektrochemisch charakterisiert. Dabei konnten zentrale Zielgrößen hinsichtlich Effizienz, Leistungsdichte und Langzeitstabilität validiert werden. Parallel dazu wurden konstruktive Maßnahmen zur Beherrschung von Degradations- und Streustromeffekten untersucht und in das Gesamtdesign integriert, wodurch die industrielle Einsatzfähigkeit der entwickelten Stacks abgesichert wurde
Fördermaßnahme: KMU-innovativ im Förderbereich: Forschungsbereich Elektronik- und Mikrosysteme, Elektromobilität und Entwurfsautomatisierung
Get PDFDie zunehmende Beimischung von Wasserstoff in bestehende Erdgasverteilnetze erfordert neue Sensorsysteme, die eine präzise, kontinuierliche und abrechnungsrelevante Erfassung sowohl der Wasserstoffkonzentration als auch des Systemdrucks ermöglichen. Ziel dieses Forschungsvorhabens war die Entwicklung eines integrierten Sensors, der Wasserstoffanteile in Gasgemischen bis 20 % H₂ zuverlässig detektiert, den aktuellen Systemdruck misst und beide Größen über ein gemeinsames elektrisches Nutzsignal in Echtzeit auswertbar bereitstellt.
Als innovativer Ansatz wurde eine modifizierte Wien-Robinson-Brückenschaltung eingesetzt, die erstmals als Mehrgrößen-Messprinzip zur simultanen Übertragung mehrerer physikalischer Messgrößen genutzt wurde. Das Sensorsystem wurde schrittweise entwickelt, experimentell validiert und in mehreren Optimierungsschleifen hinsichtlich Temperaturstabilität, Signalaufbereitung und Integrationsfähigkeit verbessert. Die Erprobung erfolgte mit verschiedenen Testgasen, ergänzt durch Feldtests mit eigens entwickelter FFT-basierter Auswertesoftware.
Die wichtigsten Projektergebnisse sind zusammengefasst die reproduzierbare Wasserstoffdetektion in Stickstoff-Wasserstoff- sowie Ammoniak-Wasserstoff-Gemischen, eine echtzeitfähige Auswertung der Messsignale mithilfe einer FFT-basierten Softwarelösung, eine hohe Messstabilität durch aktive Temperaturkompensation und die Entwicklung eines pipelinefähigen Sensoraufbaus mit austauschbarer Sensoreinheit, welche nur durch die Enge und erfolgreiche Zusammenarbeit der Projektpartner, insbesondere bei der Entwicklung der Auswerteelektronik und -software zustande kam. Damit konnte gezeigt werden, dass das entwickelte Sensorsystem eine technisch tragfähige Grundlage für zukünftige Anwendungen in Wasserstoff-Erdgas-Verteilnetzen darstellt
KI-basierte Optimierung von Lasten und Leistung von Windenergieanlagen im Windpark
Get PDFZur Erreichung der Klimaneutralität ist neben dem Ausbau erneuerbarer Energien insbesondere die Effizienzsteigerung bestehender Windparks von hoher Bedeutung. Moderne Windenergieanlagen (WEA) werden bislang überwiegend lokal optimiert, ohne die gegenseitige aerodynamische und betriebliche Beeinflussung innerhalb eines Windparks systematisch zu berücksichtigen. Gerade im Zusammenspiel mehrerer Anlagen bestehen jedoch erhebliche Potenziale zur Lastreduktion, zur Ertragssteigerung sowie zur Verlängerung der Lebensdauer der Komponenten.
Im Vorhaben KI4Wind wird der Einsatz maschineller Lernverfahren zur Identifikation spezifischer Betriebs- und Lastsituationen von WEA erforscht, um physikalische Lasten zu reduzieren und gleichzeitig die elektrische Leistung zu optimieren. Hierzu werden zunächst zusätzliche Sensorsysteme der Fibercheck GmbH in reale Windparks integriert, um bestehende Messdatensätze gezielt zu erweitern. Auf Basis dieser realen Sensordaten sowie ergänzender synthetischer Simulationsdaten des Fraunhoer IWES werden durch Turbit Systems GmbH KI-basierte Agenten zur Betriebsführung trainiert und anschließend im Feld durch das Konsortium iterativ optimiert.
Die entwickelten Modelle sollen perspektivisch als Module in lokale WEA-Steuerungen integriert oder zentral in einem Cloud-basierten Optimierungsansatz eingesetzt werden. Das Vorhaben stärkt die Wettbewerbsfähigkeit deutscher Unternehmen im Windenergiesektor und leistet einen Beitrag zur langfristigen Klimaneutralität