13852 research outputs found
Sort by
Besondere Bestimmungen der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Wirtschaftsingenieurwesen an der Universität Paderborn : vom 20. Mai 2025
Full text linkBesondere Bestimmungen der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Chemieingenieurwesen an der Universität Paderborn : vom 20. Mai 2025
Full text linkZur maßgeschneiderten Synthese und mehrdimensionalen Charakterisierung gasgetragener Nanopartikeln / von M.Sc. David Benedikt Rasche ; Referent: Prof. Dr.-Ing. Hans-Joachim Schmid, Korreferent: Prof. Dr.-Ing. Einar Kruis
No full textIn dieser Arbeit wird ein bestehender Aufbau zur Aerosolsynthese so erwei-tert, dass die Aerosolpartikeln, ausgehend von einer komplett sphärischen Mor-phologie, in relevanter Größe auch in fraktalen Strukturen gezielt erzeugt wer-den können, wobei zusätzlich eine hohe Massenausbeute verzeichnet werden kann. Es wird festgestellt, dass über das Einbringen einer Quenchsonde in den Reaktor rapide Temperatursprünge erzielt werden können und so ein partielles Sintern (auch Necking genannt) der Partikeln weitgehend verhindert wird. Durch ein definiertes Aufladen der Partikeln mit unterschiedlichen Polaritäten, lässt sich zudem zeigen, dass das Agglomerationsverhalten mit dieser Methode gestreut werden kann. Im weiteren Verlauf der Arbeit ein neuartiges Konzept zur mehrdimensionalen Charakterisierung von gasgetragenen Nanopartikeln entwickelt. Die Überlagerung eines elektrischen Feldes und eines Zentrifugal-feldes erlaubt es, eine vollständige zweidimensionale Eigenschaftsverteilung aus aerodynamischem Durchmesser und Mobilitätsäquivalentdurchmesser in einem kompakten Gerät aufzunehmen. Neben der Entwicklung des eigentlichen Messprinzips wird zudem auch eine auf einem POCS-Algorithmus basierende Inversionsmethode vorgestellt, welche es vermag, auch schlecht gestellte ma-thematische Systeme effektiv zu lösen. Die Methode wird im Detail erklärt und exemplarische Inversionsergebnisse gezeigt. Es zeigt sich, dass das Inversions-verfahren eine valide Alternative zu streng Numerischen Verfahren ist und wei-terverfolgt sowie optimiert werden sollte.In this work, an existing setup for aerosol synthesis is expanded so that the aer-osol particles, starting from a completely spherical morphology, can also be produced in fractal structures in a targeted manner, whereby a high mass yield can also be recorded. It was found that rapid temperature jumps can be achieved by introducing a quench probe into the reactor, thus largely preventing partial sintering (also known as necking) of the particles. By charging the particles with different polarities in a defined manner, it can also be shown that the agglomer-ation behavior can be scattered using this method. In the further course of the work, a novel concept for the multidimensional characterization of gas-supported nanoparticles was developed. The superposition of an electric field and a centrifugal field makes it possible to record a complete two-dimensional property distribution of aerodynamic diameter and mobility equivalent diame-ter in a compact device. In addition to the development of the actual measuring principle, an inversion method based on a POCS algorithm is also presented, which is capable of effectively solving even poorly posed mathematical sys-tems. The method is explained in detail and exemplary inversion results are shown. It is shown that the inversion method is a valid alternative to strictly numerical algorithms.Tag der Verteidigung: 08.05.2025Universität Paderborn, Dissertation, 202
Besondere Bestimmungen der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Lehramt an Gymnasien und Gesamtschulen mit dem Unterrichtsfach Psychologie an der Universität Paderborn : vom 20. Mai 2025
Full text linkMethodological framework for increasing the performance of manufacturing processes through process mining
Full text linkDie Fertigung von heute entwickelt sich zu einer kundenindividuellen Massenfertigung. Ansätze wie Industrie 4.0 erzeugen zwar mehr Daten, erhöhen jedoch auch die Komplexität in der Fertigung. Industriebetriebe laufen Gefahr, die Transparenz über ihre Fertigung zu verlieren. Process Mining (PM) bietet das Potential, datenbasiert Prozesse darzustellen und zu analysieren. Doch während sich PM großer Beliebtheit in administrativen Prozessen erfreut, findet es seltener Anwendung in Fertigungsprozessen. Dies lässt sich mit verschiedenen Eigenschaften des Fertigungsumfelds erklären, wie zum Beispiel die heterogene IT-Systemlandschaft oder dem Bedarf an Prozess- und Datenwissen. Ziel dieser Arbeit ist eine Systematik zur Leistungssteigerung von Fertigungsprozessen durch PM. Das Fundament bildet eine Strukturierung und Einordnung des Begriffs PM Use Case für Organisationen. Die drei Kernbestandteile der Systematik bieten eine Möglichkeit zur Auswahl eines PM Use Cases, der Durchführung von PM Projekten in Fertigungsprozessen und einer reifegradmodellbasierten Leistungssteigerung von PM Initiativen. Dafür werden speziell für die Systematik entwickelte Hilfsmittel zur Verfügung gestellt, wie eine PM Data Canvas oder ein PM Reifegradmodell. Industriebetrieben wird so ermöglicht, relevante PM Use Cases in der Fertigung umzusetzen und diese Erfahrungen reifegradbasiert in die langfristige Entwicklung ihrer PM Initiativen einfließen zu lassen. Die Systematik wird am Beispiel des Fertigungsprozesses eines Maschinen- und Anlagenbauers demonstriert und umfangreich evaluiert.Today’s manufacturing is developing into a mass production of customized goods. Approaches like Industry 4.0 generate more data but also increase the complexity in manufacturing. Manufacturers are at risk of losing transparency over their value generation. Process mining (PM) facilitates the capability to display and analyze business processes from a data-driven perspective. However, while PM enjoys a great popularity in administrative processes, it is less frequently used in manufacturing. This is due to various characteristics of the manufacturing environment, such as heterogenous IT-system-architectures or the needed process and data knowledge. The aim of this thesis is to develop a methodological framework for increasing the performance of manufacturing processes through PM. It is based on the structuring and classification of the term of PM use case in organizations. Additionally, three core components allow for the selection of a relevant PM use case, the execution of PM projects in manufacturing process, and an overall maturity-model-based performance improve-ment of the PM initiative. Artifacts specially developed for this purpose, such as a PM data canvas or a PM maturity model, are provided. This enables manufacturers to implement relevant PM use cases and to incorporate this experience into the long-term development of their PM activities. The framework is demonstrated using the example production process of a German mechanical and plant engineering company and exten-sively evaluated.Jonathan Georg Brock ; Referent: Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu, Korreferent: Prof. Dr.-Ing. Sebastian von EnzbergTag der Verteidigung: 27.05.2025Universität Paderborn, Dissertation, 202
Fast Neuro-Symbolic Approaches for Class Expression Learning
Full text linkAngesichts der rasanten Entwicklung der Fähigkeiten moderner KI-Systeme besteht ein dringender Bedarf an erklärbaren KI-Methoden, um das Verhalten dieser Systeme zu verstehen. Lernen von Klassenausdrücken in Beschreibungslogiken birgt enormes Potenzial dafür. Ein Klassenausdruck liefert eine klare Beschreibung, warum ein bestimmtes Beispiel als positiv oder negativ eingestuft wird und ist somit ein White-Box-Modell. Bei den meisten existierende Ansätzen zum Lernen von Klassenausdrücken handelt es sich um suchbasierte Methoden, die viele verschiedene Klassenausdrücke generieren und denjenigen mit der höchsten Klassifizierungspunktzahl auswählen. Während diese Ansätze bei kleinen Datensätzen oft gut funktionieren, ist ihr Suchraum unendlich groß und dessen Erkundung wird gerade bei großen Datensätzen zeitaufwändig. In dieser Arbeit entwickeln wir mehrere neuro-symbolische Ansätze, um das Lernen von Klassenausdrücken in großem Maßstab zu bewältigen. Unser erster Ansatz CLIP verwendet neuronale Netze, um Konzeptlängen zu lernen, und nutzt trainierte Konzeptlängenprädiktoren, um Lernprobleme effizient zu lösen. Neuronale Klassenausdrucksynthetisierer (NCES) gehen das Lernen von Klassenausdrücken in ähnlich wie maschinelle Übersetzung an und unterstützen anspruchsvolle Computerhardware wie GPUs. NCES2 erweitert NCES auf die Beschreibungslogik , integriert ein Einbettungsmodell für das End-to-End-Training und setzt eine Datenerweiterungstechnik ein, um die Generalisierung auf ungesehene Lernprobleme zu verbessern. Schließlich verwendet ROCES iteratives Sampling, um die Robustheit von neuronalen Klassenausdrucksynthetisierern gegenüber Änderungen in der Anzahl der Eingabebeispiele zu verbessern. Experimentelle Ergebnisse auf Benchmark-Datensätzen deuten darauf hin, dass die von uns vorgeschlagenen Ansätze deutlich schneller sind als der Stand der Technik (bis zu 10.000 mit NCES, NCES2 und ROCES) und gleichzeitig in der Vorhersageleistung vergleichbar gut abschneiden.With the swift progress of current AI systems' capabilities, there is a pressing need for explainable AI methods to understand the behavior of these systems. To this end, class expression learning in description logics holds enormous potential. A class expression provides a clear description of why a given example is classified as positive, and is hence a white-box model. Most existing approaches for class expression learning are search-based methods which generate many candidate class expressions and select the one with the highest classification score. While these approaches often perform well on small datasets, their search space is infinite and its exploration becomes arduous on large datasets even for a single learning problem. In this thesis, we develop several neuro-symbolic approaches to tackle class expression learning at scale. Our first approach CLIP uses neural networks to learn concept lengths, and utilizes trained concept length predictors to solve learning problems efficiently. Neural class expression synthesizers (NCES) tackle class expression learning in in a fashion akin to machine translation, and support sophisticated computing hardware such as GPUs. NCES2 extends NCES to the description logic , integrates an embedding model for end-to-end training, and employs a data augmentation technique to enhance generalization to unseen learning problems. Finally, ROCES uses iterative sampling to improve the robustness of neural class expression synthesizers to changes in the number of input examples. Experimental results on benchmark datasets suggest that our proposed approaches are significantly faster than the state of the art (up to 10,000 with NCES, NCES2 and ROCES) while being highly competitive in predictive performance.N'Dah Jean Kouagou ; 1. Reviewer Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo (Heinz Nixdorf Institute, Department of Computer Science Paderborn University), 2. Reviewer Prof. Dr. Paul Groth (Informatics Institute University of Amsterdam) ; Supervisor Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga NgomoTag der Verteidigung: 09.05.2025Universität Paderborn, Dissertation, 202
Digital competencies for teachers in vocational education and training – contributions to modeling, assessment and promotion
No full textDie digitale Transformation stellt Lehrkräfte vor eine doppelte Herausforderung: Sie sind selbst Lernende im Zuge des Wandels und gleichzeitig dafür verantwortlich, digitale Kompetenzen bei ihren Lernenden zu fördern. Aus Sicht der beruflichen Bildung besteht eine weitere Herausforderung darin, dass Lehrkräfte zwischen zwei inhaltlichen Referenzsystemen –wissenschaftsorientiertem Fachwissen und praxisbezogenem beruflichem Wissen – vermitteln müssen. Bisherige Forschungsarbeiten fokussieren jedoch primär medienpädagogische Aspekte und vernachlässigen den Einfluss der digitalen Transformation auf die fachlichen Lerngegenstände sowie damit verbundene fachdidaktische Implikationen. Die Dissertation adressiert diese Forschungslücke, indem sie untersucht, wie digitale Kompetenzen von Lehrkräften in der beruflichen Bildung konzeptualisiert, empirisch erfasst und curricular integriert werden können. Sie verfolgt dabei drei zentrale Fragestellungen: (1) Wie lassen sich digitale Kompetenzen im Kontext des doppelten Gegenstandsbezugs theoretisch fundieren? (2) Wie kann ein entsprechendes Kompetenzmodell empirisch operationalisiert werden? (3) Welche Implikationen ergeben sich daraus für die curriculare Gestaltung von Lehramtsstudiengängen? Im Rahmen der kumulativen Dissertation wird zunächst das TPACK-Modell kritisch analysiert und für den Kontext der beruflichen Bildung erweitert. Darauf aufbauend wird ein Messinstrument zur Erfassung digitaler Kompetenzen entwickelt und empirisch validiert. Zudem wird ein hochschuldidaktisches Konzept zur curricularen Integration digitaler Kompetenzen entwickelt und reflektiert. Die Ergebnisse zeigen, dass der doppelte Gegenstandsbezug ein zentrales Strukturmerkmal digitaler Kompetenzen in der beruflichen Bildung darstellt und bei der Ausbildung von Lehrkräften systematisch berücksichtigt werden muss. Die Dissertation leistet einen konzeptionellen und empirischen Beitrag für den Diskurs um digitale Kompetenzen in der beruflichen Bildung und gibt konkrete Impulse für die Professionalisierung von Lehrkräften im Zuge der digitalen Transformation.The digital transformation presents teachers with a double challenge: They are themselves learners in the course of change and, at the same time, they are responsible for promoting digital competencies among their learners. From the perspective of vocational education and training, a further challenge is that teachers have to mediate between two content-related reference systems – scientific-oriented knowledge and practice-oriented vocational knowledge. However, previous research has primarily focused on media pedagogical aspects and neglected the influence of the digital transformation on the subject-specific learning objects and the associated didactic implications. The dissertation addresses this research gap by investigating how digital competencies of teachers in vocational education can be conceptualized, empirically captured and integrated into curricula. It pursues three central questions: (1) How can digital competencies be theoretically substantiated in the context of the dual subject matter? (2) How can a corresponding competency model be empirically operationalized? (3) What implications does this have for the curricular design of teacher training courses? As part of the cumulative dissertation, the TPACK model is first critically analyzed and extended for the context of vocational education and training. Building on this, a measurement instrument for assessing digital competencies is developed and empirically validated. In addition, a higher education didactic concept for the curricular integration of digital competencies is developed and reflected upon. The results show that the dual subject matter is a central structural feature of digital competencies in vocational education and training and must be systematically taken into account in the training of teachers. The dissertation makes a conceptual and empirical contribution to the discourse on digital competencies in vocational education and training and provides concrete impulses for the professionalization of teachers in the course of the digital transformation.Niklas Sänger ; Erstgutachter: Prof. Dr. Tobias Jenert, Zweitgutachter: Prof. Dr. H.-Hugo KremerTag der Verteidigung: 04.06.2025Kumulative Dissertation Universität Paderborn, Dissertation, 202
Microscopic investigation of light induced harmonic generation : ultrafast carrier dynamics and excitonic effects
Full text linkIn dieser Arbeit haben wir die Erzeugung von hohen Harmonischen in photoangeregten Halbleitermaterialien theoretisch und numerisch untersucht. Zunächst untersuchen wir die nicht-ströungs theoretiche Erzeugung hoher Harmonischen in Volumen-Materialien auf der Grundlage einer quantenmechanischen Theorie und eines semiklassischen Dreistufenmodells. Wir schlagen einen Mechanismus der Kollision mit benachbarten Atomen vor, der möglichist, wenn sich die Wellenlänge der Elektronen der atomaren Größe nähert. Dies führt zu dem einzigartigen Phänomen der orientierungsabhängigen Emission hoher Harmonischer in Festkörpern. Die Kollisionsdynamik steht in engem Zusammenhang mit den Van-Hove-Singularitäten oder kritischen Linien in der Bandstruktur, die Art der Streuung bestimmen. Darüber hinaus entwickeln wir ein Quanten-Trajektorienmodell, in dem die Quantendynamik der Tunnel-Ionisation durch die klassisch verbotene Coulomb-Potentialbarriere berücksichtigt wird, um die Erzeugung hoher Harmonischer in Festkörpern zu analysieren. Wir zeigen, dass die Eigenschaften von Elektronen und Löchern nach dem Tunneln, die mit dem Grad der Adiabatizität des Tunnelns zusammenhängen, mit Hilfe der Hochharmonischen Interferometrie hoher Harmonischer untersucht werden können. Schließlich analysieren wir exzitonische Effekte, bei der Erzeugung der dritten Harmonischen in einem zweidimensionalen Material im Rahmen eines Störungsansatzes. Die Nichtlinearitäten höherer Ordnung, die Übergänge zwischen dem Kontinuum und den gebundenen Exziton-Zuständen beschreiben, sind für die Bestimmung der Effizienz der Erzeugung der dritten Harmonischen bei erhöhter optischer Anregungs-intensität relevant.In this thesis, we theoretically and numerically studied harmonic generation in photoexcited semiconductor materials. First, we investigate nonperturbative high harmonic generation from bulk materials based on a quantum mechanical theory and a semiclassicalt hree-step model. We propose a mechanism of the collision with neighboring atoms when the wavelength of electrons approaches atomic sizes which leads to the unique phenomenon of orientation-dependent high harmonic emission from solids. The collision dynamics is closely related to Van Hove singularities or critical lines in the band structure which determine the type of scattering upon collision. In addition, we develop a quantum trajectory model in which the quantum dynamics of tunneling ionization through the classically forbidden Coulomb potential barrier is taken into account for analyzing high harmonic generation in solids. We demonstrate that the properties of electrons and holes at the tunnel exit which are associated with the degree of adiabaticity of the tunneling can be probed via high harmonic interferometry. Finally, we investigate excitonic effects in third harmonic generation from a two-dimensional material by a perturbative approach. Higher-order nonlinearities representing transitions between the continuum and bound exciton states are relevant for determining the efficiency of the third harmonic generation for elevated optical field intensities.Ruixin Zuo ; Erstgutachter: Prof. Dr. Torsten Meier, Zweitgutachter: Prof. Dr. Jan SperlingTag der Verteidigung: 25.03.2025Kumulative Dissertation Universität Paderborn, Dissertation, 202