Fachhochschule Dortmung
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Auslegung eines Tiefsetzstellers mit pulsweitenmodulierter Regelung durch einen Hysterese-Komparator
Get PDFDie Bachelorthesis beschäftigt sich mit dem Entwurf eines Tiefsetzstellers in einer 180nm CMOS Technologie. Der Fokus liegt auf der Umsetzung einer Regelung, die auf einem Hysterese Verfahren beruht und dafür sorgt, dass der Tiefsetzsteller die erforderliche Ausgangsspannung unabhängig von Störparametern erreicht. Zwei verschiedene Verfahren, die auf einer Welligkeitsinjektionstechnik beruhen, werden vorgestellt und untersucht. Der Tiefsetzsteller wird für eine gegebene Spezifikation ausgelegt und es werden beide Ansätze der Hysterese-Regelung umgesetzt und mit Hilfe der Simulationsresultate verifizier
FPGA-Implementierung einer Ringoszillator basierten Physically Unclonable Function
Get PDFPhysical Unclonable Functions (PUFs) sind Schaltkreisprimitive, die abhängig von den unkontrollierbaren Schwankungen im Herstellungsprozess chip-spezifische und einzigartige Ausgaben erzeugen. Diese kostengünstigen und hocheffizienten Strukturen haben eine breite Palette von Anwendungsbereichen einschließlich Authentifizierung, Schlüsselgenerierung und IP-Schutz. In dieser Arbeit geht es um die FPGA-Implementierung einer Ringoszillator basierten Physically Unclonable Function, die mit dem Yosys-Framework auf einem Gatemate FPGA der Firma Cologne Chip implementiert werden soll
Generierung und Parametrisierung von Radialverdichterkennlinien auf Basis neuronaler Netze
No full textDie Optimierung von Radialverdichtern in Hinblick auf Ressourceneffizienz nimmt heutzutage einen immer größeren Stellenwert ein. Die kennlinien- und auch kennfeldbasierte Optimierung löst dabei die betriebspunktbasierte Optimierung von Radialverdichterlaufrädern immer mehr ab.
Moderne komplexe numerische Simulationstools zur Strömungsanalyse und Softwaretools aus dem Bereich der Optimierung auf Basis von Design-of-Experiments (DoE) werden in immer größerem Maße in den Prozess eingebunden. Die sich in den letzten Jahren weiterentwickelte Hardware erlaubt zusätzlich immer komplexere Rechenmodelle in immer kürzerer Zeit zu bearbeiten.
Die vorliegende Arbeit befasst sich genau mit diesem Thema. Ausgangspunkt des Optimierungsprozesses sind eine Vielzahl von zufällig generierten Maschinendesigns, die unter Einhaltung von strömungsabhängigen und maschinenabhängigen Kennzahlen automatisch erstellt wurden. Die im weiteren Prozessablauf gestalteten Simulationen der einzelnen Designs, die aufgrund der Bauweise und der Struktur ihrer Kennfelder grob unterschiedliche Konvergenzen und Abbruchkriterien (Pump- und Schluckgrenze) aufweisen, sind durch speziell implementierte physikbasierte Indikatoren ausfallsicher handhabbar.
Die detaillierten, aber unterschiedlichen Kennlinien des Wirkungsgrades und des Druckverhältnisses in Abhängigkeit vom Massenstrom der einzelnen Simulationen sind zur weiteren Verwendung in der Optimierungsphase mithilfe von neuronalen Netzen trainiert worden.
Der Aufbau des Metamodells zur eigentlichen Optimierung ist gekennzeichnet durch die Reduktion der vorhandenen Parameter unter Verwendung von Bézier-Splines, was in der vorliegenden Arbeit zu einer Reduzierung auf insgesamt lediglich 13 Parameter für beide betrachteten Kennlinien und ihre signifikanten Punkte führt.
In der nachfolgenden Optimierung kann das Metamodell zur Identifikation eines Designs mit anwenderspezifischen Zielen und Randbedingungen für Kennlinienbreite, Druckverhältnisbereich und Wirkungsgrad genutzt werden. Für dieses Optimal-Design kann anschließend ohne weitere Simulationen die Kennlinie mit Bézier-Splines approximiert werden.
Der Anwender ist somit in der Lage, bei der Optimierung von Radialverdichtern sowohl den Betriebspunkt als auch die Kennliniencharakteristika wie Pump- und Schluckgrenze sowie Druckverhältnisse jenseits des Betriebspunktes zu erfassen und so zusätzliche Designevaluationen und Iterationsschleifen zu vermeiden
Behavioral Insurance: Nudging als Instrument zur Förderung des Vertriebs nachhaltiger Versicherungsprodukte in Deutschland
No full textDer Klimawandel stellt eine der größten globalen Herausforderungen dar. Um den dras-tischen Auswirkungen entgegenzuwirken, sind Versicherungsunternehmen als bedeu-tendste institutionelle Investoren in Deutschland gefordert, durch die Umlenkung von Ka-pital in nachhaltige Investitionen einen Beitrag zur nachhaltigen Entwicklung zu leisten. Insbesondere private nachhaltige Altersvorsorgeprodukte besitzen dabei eine große He-belwirkung im Transformationsprozess. Aufgrund diverser Kaufbarrieren werden derar-tige Produkte jedoch aktuell noch nicht ausreichend konsumiert. Während sich das In-strument des Nudgings zur Förderung nachhaltigen Konsums in anderen Anwendungs-feldern bereits als erfolgreich bewiesen hat, existieren für den Vertrieb nachhaltiger Ver-sicherungsprodukte bislang keine Forschungen. Diese Masterarbeit beschäftigt sich daher mit der Frage, ob sich die Kaufbereitschaft der Verbraucher für private nachhaltige Al-tersvorsorgeprodukte mithilfe des Nudgings erhöhen lässt. Die Ergebnisse des durchge-führten Laborexperiments zeigen, dass sowohl der Einsatz des Nudges Gütesiegel als auch des Nudges Soziale Norm zu einer Erhöhung der Kaufintention führt. Zur Förderung des Vertriebs nachhaltiger Altersvorsorgeprodukte wird daher auf Grundlage der Ergeb-nisse die Implementierung von Nudging in vorvertragliche Entscheidungssituationen empfohlen