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Die Verwertung von Biomasse aus der Landschaftspflege hat mit dem Rückgang der landwirtschaftlichen Betriebe und der damit verbundenen Abkehr von der historischen Verwendung der Grünlanderzeugnisse vermehrt an Bedeutung gewonnen. Alternativen zur sinkenden landwirtschaftlichen Nutzung blieben lange unbeachtet und haben noch heute nicht ihren erforderlichen Stellenwert erreicht. Neben der Einhaltung gesetzlicher Vorgaben spielt die Verwertung dieser Biomasse auch im Rahmen der Klimaschutzanstrengungen durch die zu erreichende CO2-Vermeidung oder -Speicherung eine große Rolle.
In dieser Arbeit sollen die vorhandenen und zukünftig möglichen Verfahrensweisen am Beispiel eines Landkreises im ländlichen Raum beleuchtet werden. Hierzu werden nach der Erhebung des Status quo die vorhandenen technischen Verfahren einer Biomasseverwertung vorgestellt und abschließend verglichen und bewertet.
Aus den Erkenntnissen zu Ablagerung, Verbrennung, Kompostierung, Biovergasung, Biovergärung, Pelletierung und Bioverkohlung erfolgt die Empfehlung, als geeignete Sofortlösung im Untersuchungsgebiet die Kompostierung, sowie mittelfristig die Varianten Pelletierung, energetische Nutzung durch Verbrennung und Biokohleerzeugung weiter voranzutreiben.
Für die Behandlung der Parkinson-Krankheit wird die Methode der Tiefen Hirnstimulation immer häufiger verwendet. Dafür muss der Zugangsweg der Elektroden für den Eingriff unter Berücksichtigung von Risikobereichen festgelegt werden. Die Segmentierung und Darstellung dieser Risikobereiche ist ein Hauptbestandteil der präoperativen Planung.
Für die Westsächsische Hochschule Zwickau wird ein Demonstrator für die Darstellung dieser Risikobereiche in virtueller Realität entwickelt. Dieser benötigt Segmentierungen von Blutgefäßen aus MRT-Bildsequenzen als Eingabedaten.
In dieser Arbeit wird eine Pipeline geplant und entwickelt, welche Blutgefäße aus MRT-Bildsequenzen segmentieren kann und die Resultate dem Demonstrator zur Verfügung stellt. Hierfür wurde eine umfangreiche Literaturrecherche durchgeführt, auf deren Basis die Anforderungen der Pipeline festgelegt wurden. Entsprechend der Anforderungen wurden die Verfahren UNet, BRAVE-Net, VMTK und Vesselness-Filter getestet und mit Metriken verglichen.
Aus den daraus gewonnen Erkenntnissen wurde eine funktionsfähige Pipeline mit einem Convolutional Neural Network auf Basis der UNet-Architektur entwickelt und eine alternative Pipeline für die Verwendung von Vesselness-Filtern demonstriert.
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Prototyp einer Skull-Stripping-Pipeline zur Gehirnvisualisierung und Segmentierung von Risikostrukturen entwickelt. Dafür werden öffentlich verfügbare und etablierte Skull-Stripping-Werkzeuge evaluiert, um für den Anwendungsfall der Arbeit möglichst passendes Werkzeug auszuwählen.
Das Deep-Learning-Werkzeug "HD-BET" zeigt dabei die beste Leistung. Außerdem wird ein eigener Skull-Stripping-Ansatz entwickelt und mit dem ausgewählten Werkzeug verglichen. Der Ansatz basiert auf konventionellen Bildverarbeitungsfiltern aus der Bildverarbeitungsbibliothek SimpleITK. Die Skull-Stripping-Methoden werden hinsichtlich der anschließenden Segmentierung von Risikostrukturen und der Visualisierung der Segmentierungsergebnisse in einem VR-Demonstrator evaluiert.
Mit den für diese Arbeit vorliegenden Datensätzen weist der konventionelle Ansatz eine mit HD-BET vergleichbare Segmentierungsleistung auf. Außerdem kann der Ansatz direkt mit dem VR-Demonstrator integriert werden und hat das Potenzial in der Zukunft noch weiter verbessert und ergänzt zu werden.
Die vorliegende Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Herstellung und Charakterisierung von thermisch gespritzten Schichten. Besonderes Augenmerk wird auf den Einfluss elektrischer Parameter auf das Schichtergebnis unter Verwendung des Werkstoffs 1.4122 gelegt.
Durch präzise geplante und durchgeführte Beschichtungsversuche sowie eingehende werkstofftechnische Analysen wie Gefügeuntersuchungen und Haftfestigkeitsprüfungen wurden die Eigenschaften der Schicht im Detail erfasst. Dies ermöglicht einen fundierten Vergleich mit einer Eisenbasislegierung 13Mn6 aus früheren Studien.
Die gewonnenen Erkenntnisse tragen zur Identifikation geeigneter Prozessfenster für die Beschichtung von Flachproben bei. Diese Forschungsarbeit stellt somit einen Beitrag zur Weiterentwicklung und Anwendung thermisch gespritzter Schichten dar, indem sie Einsichten in deren Qualität und Anwendbarkeit für industrielle Prozesse bietet.
Strategisches Management
(2023)
Problemstellung:
In der heutigen Sport-Welt stehen Nachwuchs-Leistungssportler unter einem ständig wachsenden Leistungsdruck, der sowohl physische als auch psychische Belastungen mit sich bringt. Daher besteht das Ziel dieser Bachelorarbeit darin, die psychischen Belastungen, denen Nachwuchs-Leistungssportler ausgesetzt sind, zu identifizieren und ihre Auswirkungen detailliert zu erläutern. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Rolle des Sportpsychologen im Leistungssport sowie auf den verschiedenen sportpsychologischen Behandlungsansätzen, die dazu dienen, den Athleten dabei zu unterstützen, mit diesen Belastungen angemessen umzugehen und ihre psychische Gesundheit zu erhalten.
Methodik:
Die Beantwortung der Forschungsfragen erfolgte zunächst durch eine umfassende Literaturrecherche durchgeführt, gefolgt von einer empirischen Datenerhebung mithilfe quantitativer Fragebögen.
Ergebnisse:
An der Umfrage nahmen 60 Nachwuchs-Leistungssportler aus verschiedenen Sportbereichen teil. Die Auswertung der Fragebögen ergab, dass 12 Sportler, sprich 20%, von psychischen Belastungen betroffen sind. Interessanterweise haben lediglich 9 von 60 Athleten Zugang zu einem Sportpsychologen innerhalb ihres Vereins. Die Sportler in sportpsychologischer Betreuung äußerten eine sehr hohe Zufriedenheit. Jedoch äußerten auch Sportler ohne Zugang zu einem Sportpsychologen den Wunsch nach entsprechender Betreuung, um ihre mentale Stärke zu verbessern. Oft scheitert die Umsetzung jedoch durch fehlende finanzielle Mittel.
Schlussfolgerung:
Psychische Belastungen sind auch im Nachwuchs-Leistungssport weit verbreitet. Angesichts der begrenzten finanziellen Mittel sind alternative Maßnahmen erforderlich, um die psychische Gesundheit zu verbessern. Dazu gehören verbesserte Schulungen für Trainer und Betreuer sowie die Integration von Trainingsprogrammen, die den Sportlern helfen, besser mit psychischen Belastungen umzugehen.
In dieser Bachelorarbeit steht die Anwendung von Reinforcement Learning zur Heizungsregulation im Fokus. Das Hauptziel besteht darin, sowohl den Komfort als auch den Energieverbrauch zu optimieren. Die Methodik umfasst das Training von Richtlinien mithilfe von Deep Q-Networks, die neuronale Netze zur Approximation der Q-Funktion verwenden. Diese Q-Funktionen bestimmen die Richtlinien für verschiedene Agenten, wobei eine Vielzahl von Hyperparametern, wie Anzahl der Trainingsiterationen und Batchgröße, variiert wird.
Die Auswertung erfolgt unabhängig vom Training, bei dem die Agenten in jeder Situation Aktionen aufgrund ihrer Richtlinien auswählen. Die Belohnungen werden anhand der Situation und der Folgesituation berechnet und anschließend mit historischen Daten verglichen.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Agenten in Bezug auf den Komfort schlechtere Belohnungen erzielen, während sie im Hinblick auf den Energieverbrauch ähnliche Ergebnisse erzielen. Insgesamt sind die Agenten jedoch im Vergleich zu den historischen Daten insgesamt weniger erfolgreich.
Die Interpretation der Ergebnisse legt nahe, dass die Agenten in gleichen Ausgangssituationen und bei gleicher Aktionsauswahl im Vergleich zu historischen Daten unterbewertet werden. Dies eröffnet den Ausblick, den Evaluationsprozess genauer zu überprüfen und zu optimieren, um die Leistung der Agenten zu steigern.
Diese Bachelorarbeit trägt zur Erforschung der Anwendung von Reinforcement Learning in der Heizungsregulation bei und identifiziert Möglichkeiten zur zukünftigen Verbesserung der Komfort- und Energieeffizienz.
In dieser Bachelorarbeit wird die Entwicklung einer Service-Struktur zur Suche, Filterung und Abfrage von ETF- und Fondsdaten vorgestellt. Der Fokus liegt auf der Modernisierung einer bestehenden Anwendung, ursprünglich in Go entwickelt, durch die Überführung in das moderne Quarkus-Framework. Ziel ist es, die Datenverarbeitung und -bereitstellung zu optimieren und manuelle Prozesse, durch die Verwendung von Schnittstellen, zu automatisieren.
Es werden die Herausforderungen und Einschränkungen des bestehenden Services analysiert und eine Lösung zur Verbesserung der Effizienz und Performance durch die Anwendung von Quarkus, Hibernate und anderen Technologien vorgeschlagen. Die Arbeit beleuchtet die Implementierung und Bewertung der neuen Service-Struktur, die eine effektivere Handhabung und Analyse von ETF- und Fondsdaten ermöglicht.
Diese Arbeit beschäftigt sich im Rahmen eines öffentlichen Forschungsprojektes mit der Entwicklung eines Abschraubprozesskonzeptes am Anwendungsbeispiel einer Fahrzeugelektromotorendemontage. Ökonomische, ökologische und politische Rahmenbedingungen erfordern die ganzheitliche Lebenszyklusanalyse, womit die Erarbeitung von Verwertungsstrategien und die Verbesserung der Recyclingfähigkeit aller Fahrzeugkomponenten zunehmend an Bedeutung gewinnt.
Auf Basis des Anforderungsspektrums an moderne Schraubprozesse wird systematisch auf die technische Vorzugslösung hingearbeitet und anschließend mit den anwendungsspezifischen Rahmenbedingungen des Forschungsprojektes in Einklang gebracht. Darüber hinaus werden innerhalb der finalen Prozesskonzeptstruktur Ansätze zur praktischen Umsetzung vorgestellt.
Das entwickelte Konzept besitzt in der Theorie die notwendige Struktur, um einen automatisierten Abschraubprozess zu befähigen. Die laufenden Bestrebungen, das Konzept in der Form eines Demonstrators einem Praxistest zu unterziehen, brachten hervor, dass die gewählte Hardware durch ihre Praktikabilität besticht. Die Umsetzung der adaptiven Programmführung in einer Industriesteuerung stellt den nächsten Schritt dar.