German National Library of Science and Technology
Repositorium für Naturwissenschaften und TechnikNot a member yet
29164 research outputs found
Sort by
Abschlussbericht von LandÜber
Get PDFDas Projekt „LandÜber - Robotisches Gärtnern von oben“ zielt auf die Entwicklung eines stationären Landwirtschaftsroboters, der mithilfe eines Seilsystems im biointensiven Gemüsebau eingesetzt wird. Die Anlage soll Werkzeuge für Bodenbearbeitung, Pflanzenpflege und Ernte nutzen, ohne empfindliche Böden zu verdichten. Damit erprobt das Projekt eine automatisierte, platzsparende und bodenschonende Technologie, die den Arbeitsaufwand im Gemüsebau reduziert.
Das Vorhaben ist in mehrere Arbeitspakete gegliedert: von der Konzeption und Simulation über die Entwicklung der Kinematik bis hin zum Bau eines Demonstrators, der Werkzeugentwicklung, der Anwenderbefragung und der Implementierung eines Human-Machine-Interfaces (HMI). Der im Labor errichtete Vor-Demonstrator zeigt jedoch, dass eine Skalierung ins Freiland im Projektzeitraum nicht umsetzbar ist. Daher richtet das Team einen Endeffektor-Versuchsstand ein, der die Weiterentwicklung von Werkzeugen und Interaktionskonzepten ermöglicht.
Der Vor-Demonstrator nutzt einen Low-Cost- und Open-Source-Ansatz mit BLDC-Motoren, Raspberry Pi, ROS 2 und eigens gefertigten mechanischen Komponenten.
Dieser Ansatz erlaubt hohe Flexibilität, verursacht aber erheblichen Debugging-Aufwand. Der Verzicht auf Kraftsensorik und die rein softwarebasierte Kraftkompensation erweisen sich als unzureichend; für künftige Systeme sind Sensoren oder vereinfachte Seilkonfigurationen erforderlich.
Der modulare Endeffektor-Versuchsstand wird erfolgreich aufgebaut und erlaubt die Entwicklung sowie den Test von Werkzeugen. Prototypen für Aussaat und Bewässerung werden konstruiert, gefertigt und in realitätsnahen Tests erprobt. Ein weiterer Prototyp für Unkrautbekämpfung entsteht in Grundzügen. Nutzerbefragungen bei regionalen Gärtnereien bestätigen das Interesse, zeigen aber auch Bedenken bezüglich Mastaufstellung und Integration in bestehende Anbausysteme.
Die Interaktionsanalyse dokumentiert typische Nutzungsszenarien, legt Autonomiegrade fest und definiert Anforderungen an Sicherheit, Datenflüsse und ergonomische Gestaltung. Darauf aufbauend entsteht ein HMI-Prototyp mit Touchscreen-Steuerung, LED-Statusanzeigen und multimodalen Rückmeldungen, der im Versuchsstand erfolgreich eingesetzt wird.
Trotz der Entscheidung, den Freiland-Demonstrator nicht umzusetzen, liefert das Projekt verwertbare Ergebnisse. Der Endeffektor-Versuchsstand schafft eine robuste Basis für die Weiterentwicklung von seilbasierten Robotersystemen und modularen Werkzeugen. Langfristig bildet LandÜber eine methodische und technologische Grundlage für Forschung, Ausbildung und die Automatisierung im biointensiven Gemüsebau
Schlussbericht
Get PDFDie Gesellschaft steht vor der großen Herausforderung, die zukünftige Digitalisierung und Automatisierung sowie den Wandel zu einer klimaneutralen Wirtschaft zu bewältigen. Dies wird auch zu einem deutlichen Wandel in der Art und Weise führen, wie wir forschen, entwickeln und ausbilden. Das Projekt adressiert und kombiniert zwei Zukunftsthemen von erheblicher Bedeutung: Batterieforschung für eine zukünftige umweltschonende und CO2-neutrale Wirtschaft sowie Digitalisierung und Automatisierung mittels Maschinellen Lernens (Neuronale Netze, Digitale Zwillinge).
Die 3D-Strukur und -Morphologie ist entscheidend für die Leistung und das Degradationsverhalten von Batterie-Elektroden. Die gleichzeitige ionische und elektrische Leitfähigkeit muss an jeder Stelle der gesamten Elektrode gewährleistet sein. Daher ist eine geeignete und stabile (hierarchische) 3D-Struktur auf der Mikro- und Nanometerskala der Schlüssel für die Entwicklung neuartiger Elektrodenmaterialien. Deswegen ist eine genaue Kenntnis der 3D-Morphologie experimentell hergestellter Materialien und ihrer funktionellen Eigenschaften für ein geeignetes Design von Elektrodenmaterialien unerlässlich.
Röntgen-tomographische Verfahren ermöglichen die Erfassung der relevanten Strukturparameter zerstörungsfrei im laufenden Betrieb bzw. während des Zyklisierens der Batterie und sind daher ein unersetzliches Tool in der Batterieforschung geworden.
Tomographie bildet zudem die Grundlage für Realdaten-bezogene Simulationen und Modellierung und zur Erzeugung Digitaler Zwillinge, sowie für komplexe multidimensionale Auswertung mittels moderner Verfahren des Maschinellen Lernens. Schließlich ermöglichen sie, Virtual Material Design für die Entwicklung und Optimierung zu nutzen, um eine erhebliche Beschleunigung bzw. Verkürzung der Entwicklungszyklen in der Industrie zu erreichen. Zwar ist Röntgentomographie an sich inzwischen recht weit verbreitet jedoch sind die eingesetzten Geräte und Auswerteverfahren selten optimiert für den Einsatz im Bereich der Batterie-Materialien
DATIpilot Modul 1 Innovationssprints - Sachbericht zum Verwendungsnachweis
Get PDFDas Verbundvorhaben „BOOM – Berufsorientierung organisiert und modular“ verfolgte das Ziel, Berufsorientierung an Berliner Sekundarschulen systematisch, wirksam und nachhaltig in schulische Organisations- und Entwicklungsprozesse zu integrieren. Das Projekt wurde im Rahmen des DATIpilot-Programms (Modul 1: Innovationssprints) vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert und im Zeitraum von Juli 2024 bis Dezember 2025 durch die Technische Universität Berlin und der Teach First Deutschland gGmbH durchgeführt.
Ausgangspunkt war die Diagnose, dass schulische Berufsorientierung häufig fragmentiert, personenbezogen und ohne systematische Qualitätssteuerung erfolgt, obwohl sie eine zentrale Rolle für gelingende Übergänge von der Schule in Ausbildung oder weiterführende Bildung spielt. Aufbauend auf internationalen Referenzrahmen, insbesondere dem britischen Career Leaders Programme und dem OECD Career Readiness Framework, wurde ein modulares, datenbasiertes Framework zur Professionalisierung schulischer Berufsorientierung entwickelt. Zentrale Elemente sind die Stärkung einer koordinierenden BO-Managementfunktion an Schulen, die systematische Einbindung externer Partner aus Wirtschaft und Verwaltung sowie die Einführung digitaler Instrumente zur Wirkungsmessung und Qualitätsentwicklung.
Das Framework wurde an einer Berliner Pilotschule erprobt und wissenschaftlich begleitet. Die Ergebnisse zeigen, dass durch klar definierte Rollen, strukturierte Prozesse und kontinuierliche Evaluation eine deutliche Professionalisierung und Entlastung schulischer Akteure erreicht werden kann. Berufsorientierung wurde erstmals evidenzbasiert gesteuert und als Bestandteil schulischer Organisationsentwicklung verankert. Externe Anerkennung fand der Ansatz unter anderem durch die Auszeichnung der Schulleitung der Pilotschule mit dem Deutschen Lehrkräftepreis 2024.
Trotz externer Rahmenbedingungen, die eine vollständige Umsetzung aller geplanten Skalierungsschritte während der Förderphase einschränkten, liegen die entwickelten Konzepte und Instrumente in einem transferfähigen Entwicklungsstand vor. Das Vorhaben konnte in eine fünfjährige Anschlussphase überführt werden, in der das BOOM-Modell auf weitere Schulen übertragen und weiterentwickelt wird. Die Ergebnisse des Projekts leisten damit einen substantiellen Beitrag zur evidenzbasierten Weiterentwicklung schulischer Berufsorientierung und bieten ein übertragbares Modell für Bildungssysteme mit vergleichbaren Herausforderungen
Schlussbericht
Get PDFDas Projekt zielte darauf ab, das erhebliche Betriebsrisiko von Defekten in PV-Wechselrichtern durch eine technologische Doppelstrategie zu mindern: die Aufklärung von Ursachen und die Reduktion negativer Auswirkungen durch frühzeitige Erkennung. Die Methodik kombinierte berührungslose Magnetfeldsensorik (Hardware) zur schnellen Lokalisierung von Defekten mit KI-basierter Analyse (Software) von Langzeitdaten zur Prädiktion von Ausfällen.
Ein zentrales wissenschaftlich-technisches Ergebnis war die notwendige Neuentwicklung einer eigenen, hochfrequenten Magnetfeldsensorik (bis zu 120 kSamples/s). Diese Entwicklung war erforderlich, da die kommerziell verfügbare Sensorik eine zu geringe zeitliche Auflösung zur adäquaten Erfassung der hochfrequenten Schaltprozesse (IGBTs) im Wechselrichter aufwies. Die neue Sensorik wurde erfolgreich gefertigt, in einem Demonstrator integriert und in Messkampagnen im Feld erprobt.
Parallel dazu wurden umfangreiche Routinen zur Datenaggregation und -standardisierung heterogener Felddaten (Wechselrichter-Logdaten, Wetterdaten) in einer zentralen Postgres-Datenbank etabliert. Für die Auswertung der Magnetfeld-Zeitreihen wurden automatisierbare Analyse-Module entwickelt, die Frequenzanalysen (FFT) und die Abbildung charakteristischer Kenngrößen (z. B. Amplitude bei 50 Hz, Peak-to-Peak-Werte) ermöglichen
Sachbericht zum Verwendungsnachweis
Get PDFQuNET+ML zielte darauf ab, Quantenschlüsselaustausch (QKD) praxistauglich in Netzumgebungen zu betreiben und durch maschinelles Lernen (ML) besser vorhersagbar und steuerbar zu machen. Das Fraunhofer HHI (Abteilung Photonische Netze und Systeme) verantwortete dabei die Architekturbeiträge, die Datenerhebung und ML-Entwicklung sowie die Demonstration in einem realen Testbed. Im Kern wurden drei Fragen adressiert: Welche standardkonformen Schnittstellen und Betriebsmetriken ermöglichen zuverlässiges Monitoring und Management von QKD-Knoten? Welche experimentellen und simulativen Datengrundlagen sind nötig, um ML-Modelle für Leistungsprognosen (z. B. sichere Schlüsselrate, SKR, und Quantenbitfehlerrate, QBER) belastbar zu trainieren? Und wie werden diese Modelle mitsamt Datenschutzmechanismen in bestehende Managementsysteme integriert und im Feld validiert
Schlussbericht zum Vorhaben
Get PDFDas Forschungs- und Entwicklungsprojekt "ALGE" hatte das Ziel, die Potenziale von Algen als nachwachsendem Rohstoff für industrielle Anwendungen zu sondieren und eine Grundlage für einen ganzheitlichen Verwertungsansatz bei der GELITA AG zu schaffen. Im Rahmen des einjährigen Projekts wurden geeignete Algenarten identifiziert, Inhaltsstoffe analysiert, Verarbeitungsprozesse bewertet sowie Marktpotenziale und wirtschaftliche Aspekte untersucht.
Die Ergebnisse zeigen, dass Braunalgen (Makroalgen) aufgrund ihrer Zusammensetzung und Verfügbarkeit ein vielversprechender Rohstoff sind. Die technische Machbarkeit der Verarbeitung konnte bestätigt werden, wenngleich einzelne Prozessschritte noch optimiert werden müssen. Auch die Restbiomasse wurde als wertvolle Ressource erkannt, was die Nachhaltigkeit des Ansatzes unterstreicht.
Die wirtschaftliche Analyse deutet auf Chancen sowohl im Premiumsegment als auch in Volumenmärkten hin, wobei eine stabile Rohstoffversorgung und die Optimierung der Prozesskosten entscheidend sind. Innerhalb des Projekts unterstützte die Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT) (Sustainable Bioengineering) und lieferte dabei wertvolle Einblicke in die chemische Charakterisierung und Verarbeitung der Algen, die für die Bewertung der Machbarkeit von großer Bedeutung waren.
Insgesamt bietet das Projekt eine solide Basis für weiterführende Forschung und die Entwicklung eines integrativen Nutzungskonzepts für Makroalgen in der Bioökonomie
Abschlussbericht
Get PDFDas Ziel des Projekts war es, CO₂ in einem heterogen photokatalytischen Prozess als Ausgangsbasis zu nutzen, um direkt Produkte mit hoher Wertschöpfung zu generieren, die in die chemische Produktionskette Eingang finden konnten. Nach wie vor musste die Ausbeute in solchen photokatalytischen Prozessen um Größenordnungen gesteigert werden.
Die Erzeugung von Synthesegas durch Reduktion von CO₂ mit CH₄ (z. B. aus Biogas) oder die direkte Umsetzung von CO₂ mit Alkanen oder Alkoholen zu Oxygenaten bei moderaten Temperaturen durch Sonnenlicht als Energiequelle hatte das Potenzial, dieses Ziel zu erreichen. Durch die Vermeidung hoher Reaktionstemperaturen konnten deutlich höhere Selektivitäten als in der thermischen Katalyse erzielt werden. Zudem hatte die „kalte“, drucklose oder bei moderatem Druck ablaufende photokatalytische Erzeugung von Synthesegas oder Oxygenaten das Potenzial, auch in deutlich kleinerem Maßstab wirtschaftlich zu sein als heute eingesetzte Prozesse, was für die dezentrale chemische Produktion von Vorteil war.
Datei-Upload durch TI
Kurzbericht/Sachbericht zum Verwendungsnachweis
Get PDFZiel in EMILIE war die signifikante Verbesserung der Elektronik dezentraler, lokal an Industrieanlagen angebrachter Sensoren (hier magnetostriktive Sensoren, hochauflösende Kameras) und eines Edge-Gateways zur sichereren, KI-basierten Datenerfassung und Informationsverarbeitung. Der Fokus der Datenauswertung lag dabei auf Condition Monitoring und der automatischen Steuerung von Anlagen in energieoptimierte Bereiche. Zudem wurde ein weiterer Schwerpunkt auf die Cybersicherheit der erarbeiteten Umsetzungskonzepte gelegt.
Dieses Teilvorhaben beschreibt die Arbeiten zur elektronischen Erweiterung eines Edge-Gateways in Form einer optional integriebaren Co-Prozessorkarte für KI-Anwendungen. Konzepte zur Absicherung der Kommunikation und Remote Attestation wurden von der Hochschule Bremen entwickelt und sind in deren Abschlussbericht zum Projekt EMILIE zu finden. Algorithmen wurden vom Fraunhofer ITWM für den Einsatz in Edge-Geräten optimiert. Ausführungen dazu finden sich im Abschlussbericht des Fraunhofer ITWM