Repository der Technischen Hochschule Ingolstadt
Not a member yet
4170 research outputs found
Sort by
Improving Accuracy and Efficiency of Start-Up Cost Formulations in MIP Unit Commitment by Modeling Power Plant Temperatures
No full textA Framework to Quantify Technical Flexibility in Power Systems Based on Reliability Certificates
No full text
A four dimensional simulation model of the in vivo response of nephroblastoma to vincristine
No full text
Thermal fault detection in battery systems using principal component analysis with adaptive thresholding
No full textLithium-ion cells pose serious safety risks when they enter a state with highly exothermic reactions known as thermal runaway. Because elevated temperature is the ultimate trigger for this failure mode, reliable and timely detection of abnormal cell temperature is critical. Early detection enables, user warning, fast emergency response, and provides the basis for effective active prevention strategies. In this work, we present an unsupervised data-driven approach that detects thermal faults by monitoring inter-cell voltage deviations. We apply principal component analysis (PCA) to capture systematic changes in voltage homogeneity that occur when a cell within a battery module heats abnormally. By systematically analyzing the effects of thermal stress on voltage homogeneity under varying operating conditions, we reveal requirements for a reliable detection method. Leveraging these insights, we introduce an adaptive thresholding mechanism. This novel approach significantly boosts the sensitivity to faults for a wide range of operating conditions while maintaining detection robustness. We validate the method through extensive experiments in which we externally heat a single cell within a module with the power of 1 W. Compared to both conventional linear PCA and nonlinear kernel PCA with a constant threshold, linear PCA with adaptive thresholding achieves a significantly better balance between sensitivity and robustness across the full range of test conditions
"Wer braucht denn sowas?" - Erkenntnisse aus einem Jahr "Learning Hall"
No full textMINT-Fächer sind in hohem Maße von der Digitalisierung betroffen und stellen besondere Anforderungen an die Lehre und das Lernen. Dabei ist die Verwendung digitaler Medien und Werkzeuge ein wesentlicher Faktor, der geeignete, daran angepasste Lernumgebungen erfordert. Im Projekt IdeaL (Innovationsnetzwerk für digitale adaptive Lehre) der Ostbayerischen Technischen Hochschule Amberg-Weiden wird der Einsatz mobiler Möblierung für studentische Lernräume erprobt.
Hierfür wurde die „Learning Hall“ (LH) realisiert, die allen Lernenden am Standort Amberg als offener Lernort zur Verfügung steht. Der Raum wurde bezüglich der Ausstattung und des Nutzungsverhaltens evaluiert. Dabei zeigte sich die hohe Relevanz für mobiles und ergonomisches Lernen und Arbeiten für die Studierenden. Insgesamt konnte eine hohe Zufriedenheit mit der Ausstattung und Begeisterung für den Raum festgestellt werden