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Aufsatz
Sektorkopplung Prozesswärme / Strom in der deutschen Industrie
(2018)
Sektorkopplung bedeutet die Verbindung des Elektrizitäts- mit dem Wärme- und Mobilitätssektor. Während der Ausbau der erneuerbaren Energien (EE) im Strombereich erhebliche Fortschritte, bis zu einem Anteil von über 30 %, erzielt hat, ist im Wärme- (ca. 13 %) und Mobilitätssektor (ca. 5,1 %) der Anteil in den letzten zehn Jahren fast konstant geblieben. Die Elektrifizierung dieser Anwendungsbereiche soll den Anteil an erneuerbarer Energie erhöhen und somit zu einer Reduzierung von Treibhausgasen beitragen. Abbildung ...
Aufsatz
Effect of Tool Temperature on Mechanical Properties and Microstructure of Thermo-Mechanically Processed AA6082 and AA7075 Aluminum Alloys
(2020-06-08)
The present work focuses on the effect of thermo-mechanical processing on the mechanical properties and microstructural evolution of AA6082 and AA7075 aluminum alloys using a novel forming process, i. e. integrating solution heat treatment, hot forming and tool quenching. Different tool temperatures ranging from 24 °C to 350 °C were applied to investigate their influence on mechanical strength and ductility. By using various tool temperatures, this study aims to provide insights needed for tailoring the mechanical ...
Buch
Technischer Report
Schlussbericht zum Projekt simject ‐ Simulationsgestütztes logistikintegriertes Projektmanagement im Anlagenbau
(2015-10-22)
Der kundenindividuelle Anlagenbau (z. B. im Bereich Energie-, Kraftwerk- und Umwelttechnik) ist durch ein klassisches Projektgeschäft geprägt und erfordert ein individuelles Projektmanagement in Abhängigkeit von dem zu liefernden Produkt und den jeweiligen kunden- und projektindividuellen Rahmenbedingungen. So steht das Projektmanagement hier vor der Herausforderung, dass Anlagen in Form einer Baustellenfertigung als Unikate realisiert werden müssen, wobei die einzelnen Module häufig an unterschiedlichen Standorten ...
Masterarbeit
Vergleich & Anpassung zweier Strategien zur Anomalieerkennung in Lastgängen basierend auf Verfahren aus den Bereichen Machine-Learning und Statistik
(2020-11)
In dieser Masterarbeit werden zwei Strategien zur Anomalieerkennung in Lastgängen ausgewertet. Dazu nutzt Strategie 1 das künstliche neuronale Netzwerk LSTM (Long Short-Term Memory) mit Datenzeitraum von einem Monat (1M) bzw. drei Monaten (3M) trainiert und Strategie 2 das Glättungsverfahren PEWMA (Probalistic Exponential Weighted Moving Average) zur Schätzung des zu untersuchenden Lastgangmonats. Durch den Vergleich mit Originallastgangdaten werden Residuen bzw. summierte Residuen der Sequenzlängen zwei, vier, sechs ...