621 Angewandte Physik
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Getrieben durch den großen Erfolg am Markt, musste die SSI SCHÄFER Automation GmbH ihr erst kürzlich entwickeltes Produkt, ein Matrix-Sortiersystem, schneller als ursprünglich gedacht in Kundenprojekten einsetzen. Dies führte aufgrund fehlender Prozesse zu einer unkoordinierten Vorgehensweise während der Realisierung und es wurden Systeme installiert, die, angesichts mangelnder Expertise in der Planung, nicht die volle Leistungsfähigkeit der eingesetzten Komponenten erreichten. Das Ziel dieser Masterarbeit ist es daher einen ersten Schritt in die Richtung eines standardisierten und harmonisierten Realisierungs-Guideline zu gehen. Außerdem sollen Optimierungsvorschläge erarbeitet werden, die eine Erhöhung der technischen Leistungsfähigkeit des Matrix-Sortiersystems ermöglichen. Zur Erreichung dieser Ziele wurde mit einer Literaturrecherche zur Schaffung einer gemeinsamen Basis begonnen. Aufbauend auf diese, fand eine Analyse des neu entwickelten Baukastens statt, bei der die für die Realisierung kritischen Komponenten erfasst worden sind, die im weiteren Verlauf in den bestehenden Realisierungsprozess des Unternehmens eingearbeitet wurden. Um die Optimierung des bestehenden Systems voranzutreiben, sind zwei wesentliche Verbesserungs-vorschläge ausgearbeitet worden, deren Leistungssteigerung mit Hilfe von Simulationen verifiziert wurde. Hieraus ergab sich eine Leistungssteigerung von 28 % gegenüber dem vorhandenen Setup. Da dabei auch keine Änderungen an der aktuellen Systemtechnik des Baukastens durchgeführt werden mussten, können diese jederzeit in neu angebotenen Projekten des Unternehmens eingesetzt werden.
Die Firma Magna Steyr Fuel Systems produziert Tanksysteme für Kraftfahrzeuge. Hier werden auch Drucktanks für Hybrid Fahrzeuge hergestellt. Ein Drucktank wird normalerweise aus Stahl hergestellt, um die höheren Druckanforderungen einzuhalten. In der Firma wurde bereits ein Drucktank aus Kunststoff entwickelt. Ein neuer Kunde hat jetzt die Entwicklung eines Kunststoff-Drucktanks mit Temperatur- und Druckanforderungen in Auftrag gegeben, welche höher sind als die des bestehenden Kunststoff-Drucktanks.
Das Ziel dieser Arbeit war es, Methoden zu entwickeln um einen Kunststoff-Drucktank mit dem geforderten höheren Temperatur und Druckanforderungen zu produzieren.
Um dieses Ziel zu erreichen wurde das Verhalten von Kunststoff unter Temperatur und Druck analysiert. Mit den Ergebnissen wurden neue Methoden entwickelt und diskutiert. Die vielversprechendsten Methoden wurden ausgewählt, an den existierenden Kunststoff Drucktank angewandt und mit Simulationen und Validierungstests geprüft. Die Resultate der Simulation und der Validierungstests zeigen, dass die neuen Anforderungen an die Formstabilität, durch das Verwenden von Kunststoff mit eingebrachten Glasfasern, gehalten werden können.
Es ist geplant das neue Material in das neue Produkt einzubringen. Parallel dazu ist es geplant, den bestehenden Kunststoff Drucktank mit dem neuen Material auszustatten und dann dem vom Kunden geforderten 9 monatigen Lebenszeit Druckwechseltest zu unterziehen.
Due to the rising number of electrical loads and sources in a household, energy management in households gains importance. This thesis describes common technologies found in modern houses and shows an implementation of an energy management system for home automation. In the past, the electrical installation of a house consisted mainly of lights and sockets. Nowadays there might be energy storages, heating controls, photovoltaics and much more. These devices are available from various manufacturers and in various designs. The built-in controllers usually only offer limited, manufacturer-specific interfaces, which cannot be connected directly to each other. For the cooperation of the systems, a central control system needs to be installed. This controller should read out and visualize the data using the offered interfaces. Based on the data, the controller can also make decisions and pass them on to the systems. This thesis covers the common technologies found in a modern house, including smart home controllers, heating, photovoltaics and charging stations for electric vehicles. It describes their working principles as well as their implementation in the energy management system. As a result, an energy management is implemented in existing buildings, in this case in the energy and solution laboratory (EAS-LAB) at CAMPUS 02, as well as in a single-family house in East Tyrol. In both buildings, different power sources and consumers are to be linked with the help of the control system.
Hydrogen currently serves as a significant and widely utilized process chemical and is also discussed as a big scale secondary energy carrier. The continual development of electrochemical components, such as electrolyzers and fuel cells, ensures that hydrogen is poised to establish itself as a sustainable and renewable secondary energy carrier within future energy grids. Precise measurement methods, particularly electrochemical impedance spectroscopy, play a pivotal role in characterization and development. Despite the existence of EIS-based measurement systems on the market, these do not consistently meet all the requirements set forth by HyCentA Research GmbH. The main goal of this thesis was the overhaul of an EIS measurement device which has been developed in a former research project The circuit diagram of the prototype was analysed, modernised, and expanded with additional functionalities. The measurement path, encompassing filters, preamplifiers, and ADC`s, was revised. A fundamental device concept was devised, including the housing, connection technology, and all electronic modules. Calibration procedures and an operational strategy for the overall measuring device, designated as the "Cell Monitor," were developed. The conceptual framework is presently in the process of implementation, with the Cell Monitor designed to serve in both testing facilities and as an onboard measuring device for fuel cell vehicles. The prospective application of the Cell Monitor significantly contributes to the advancement and optimization of hydrogen-based technologies.
Entwicklung eines Stoppers
(2017)
Das Unternehmen SSI SCHÄFER ist ein weltweit operierender Generalunternehmer im Bereich der Auslegung, Planung und Realisierung von schlüsselfertigen Logistikzentren. Eine zentrale Bedeutung in der Intralogistik spielt die Fördertechnik mit den entsprechenden Produktlösungen und Komponenten, zu denen auch der Stopper zählt. Im Wesentlichen wird der Stopper dazu verwendet, um das Fördergut auf der Fördertechnik exakt zu positionieren und am Absturz zu hindern. Realisiert werden diese Forderungen durch den Einsatz einer versenkbaren, mechanischen Barriere auf Basis eines pneumatischen Aktors.
Ziel dieser Arbeit war einen rein elektrisch funktionierenden Stopper zu konzipieren und zu konstruieren, der die Vorgaben hinsichtlich gleichbleibender Leistungsfähigkeit, nicht größer werdendem Bauraum und Einhaltung des Kostenziels erfüllt.
Die Auswahl des Konzeptes für den elektrischen Hubmechanismus fußt auf der Analyse der zuvor ausgearbeiteten Varianten. Im Anschluss erfolgten die Detailkonstruktion inklusive Auslegung des Antriebs sowie die Kalkulation der Baugruppe. Den Abschluss bildet ein Gesamtkostenvergleich der pneumatischen und elektrischen Ausführung mit dem Ergebnis, dass die Rentabilitätsschwelle erst nach einer Betriebsdauer von ca. 4,5 Jahren erreicht wird.
Das Resultat ist eine abgeschlossene Konstruktion, die eine um 20 % höhere Leistungsfähigkeit hinsichtlich der Hubzeit aufweist und den Bauraum nicht relevant vergrößert. Einzig die kalkulierten Kosten überschreiten den Zielpreis um 10%.
Mit der Umsetzung eines Prototypen erfolgt eine Evaluierung der Konstruktion und in weiterer Folge eine Überprüfung des elektrischen Hubmechanismus im Dauertest. Die Erweiterung des Produktportfolios um den elektrischen Stopper bietet die Möglichkeit entweder Teilbereiche einer Anlage oder komplette Systeme gänzlich ohne Pneumatik zu realisieren.
Die zunehmende Digitalisierung in Produktionsbetrieben konfrontiert viele Unternehmen mit neuen Herausforderungen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, investieren viele dieser Unternehmen in die Automatisierung von bewährten Produktionsprozessen. Einerseits haben diese zukunftsweisenden Investitionen viel Potential, andererseits bestehen jedoch auch bedeutende Risiken. Eine gesamtheitliche Betrachtung im Zuge der Entwicklung von automatisierten Systemen stellt sicher, dass die Potentiale bestmöglich ausgeschöpft und die Risiken reduziert werden.
Ziel dieser Masterarbeit war es, die optimale Automatisierungslösung für einen bewährten, manuellen Kommissionier- und Palettierprozess von feuerfesten Erzeugnissen, bei der Firma RHI Magnesita in Trieben, zu erarbeiten. Aufgrund der hohen Komplexität dieses Prozesses existierten mehrere Lösungsmöglichkeiten für dessen Automatisierung.
Zu Beginn der Arbeit wurden die besten verfügbaren Handhabungstechnologien für die Automatisierung des Prozesses aus der Theorie heraus erarbeitet und bewertet. Basierend auf dieser Bewertung wurde in weiterer Folge ein Anforderungsprofil für den betrachteten Prozess erstellt. Auf Basis dieses Anforderungsprofils wurden anschließend drei praktikable Anlagenkonfigurationen abgeleitet. Diese Anlagenkonfigurationen brachten sowohl bedeutende Chancen, als auch neue Aufgabenstellungen, in unterschiedlichen Ausprägungen für das Unternehmen, mit sich.
Das Ergebnis der darauffolgenden Conjoint - Analyse war die Identifikation jener Anlagenkonfiguration, die den zehn für das Unternehmen bedeutendsten Kriterien am besten entspricht. Für diese Anwendung, welche den größten Gesamtnutzen für das Unternehmen aufweist, wurde eine Funktionsbeschreibung erstellt. Ergänzend dazu wurde ein Leitfaden, welcher die weiteren Schritte in der Umsetzung dieser Lösung beschreibt, verfasst.
Der Inhalt dieser wissenschaftlichen Arbeit beschäftigt sich mit der Erarbeitung möglicher, kabelloser Energieversorgungskonzepte für bewegliche Transportsysteme in der modernen Lagerlogistik.
Weil durch die stetig zunehmende Anlagengröße und Komplexität der Aufwand durch herkömmliche Stromversorgung Komponenten und Bereiche effizient, sicher und kostenoptimiert zu versorgen, permanent zunimmt, wird geprüft, ob und welche Energiespeicher hier als Alternative in Frage kommen. Es gibt konkrete Anwendungsfälle wo man aus bereits installierten und in Betrieb befindlichen Anlagen ein gewisses Muster betreffend Verfügbarkeit, Stillstand und Energiebedarf ermitteln kann. Diese Daten haben letztendlich auch auf die Entscheidungsfindung einen maßgeblichen Einfluss.
Im theoretischen Teil dieser Arbeit werden marktgängige und aus heutiger Sicht ausgereifte Energiespeichervarianten hinterleuchtet. Es werden dabei diverse Akkumulator-Technologien und der Doppelschichtkondensator miteinander verglichen um letztendlich einen Überblick der Stärken, Schwächen und Risiken zu schaffen. Ein wichtiges Kriterium ist mit Sicherheit die Lebenserwartung des jeweiligen Speichermediums, weil in KNAPP Anlagen Wartungs- und Austauscharbeiten einen nicht unwesentlichen Kostenfaktor einnehmen.
Im Praxisteil wird dann anhand von existierenden Anlagen sowie einem Testaufbau herausgefunden, welches Speichersystem (Spezifikation der Technologie und der erforderlichen Kapazität) sich am besten zu eignen scheint und unter welchen Kriterien (dazu zählen beispielsweise Durchsatz, Verfügbarkeit, Stillstand der Anlage) eine Umsetzung der Versorgung mittels Energiespeicherung nicht mehr sinnvoll realisiert werden kann und somit ausscheidet.
Wenn man abends in einem Großraumbüro im Lichtkegel der Schreibtischlampe arbeitet und rundherum Finsternis herrscht, kann das negative Auswirkungen auf die Psyche des Arbeitenden haben. Um dies zu verhindern, soll mit Hilfe von kabellosen Positionsaustauschs aller Leuchten eines Raumes eine Lichtwolke um den aktiven Arbeitsplatz erzeugt werden. Ein Softwaremodul berechnet über die Dämpfung eines ausgesendeten Signals den Abstand und entscheidet, welche Leuchten eingeschaltet werden. Deshalb werden Übertragungseigenschaften von Ultraschall und Infrarot mit Hilfe von Sender- und Empfängerschaltungen getestet und ausgewertet. Der Signalverlauf wird in halben Meterschritten bis zu einer Distanz von zehn Meter aufgezeichnet und in einem Korrelationsdiagramm visualisiert. Daraus ist erkennbar und wird durch das Ergebnis einer Bewertungsmatrix mit vier Bewertungskriterien unterstrichen, dass der Signaltyp Infrarot die bessere Wahl für diese Anwendung ist.
Teleoperation über 5G
(2022)
Die Mobilfunktechnologie beeinflusst die Kommunikation und den Informationszugang der Menschheit seit den 1980er Jahren. Der 2017 definierte New-Radio-Standard der fünften Generation, bezeichnet als ‚5G‘, bietet fundamental neue Funktionalitäten, die mit keiner vorhergegangenen Mobilfunktechnologie vergleichbar sind. Aus diesem Grund wurde an der Fachhochschule CAMPUS 02 eine 5G-Infrastruktur errichtet, um Forschungsarbeit in den neuen Anwendungsfeldern und Einsatzszenarien zu betreiben.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Realisierung eines ersten Anwendungsfalls in der Infrastruktur der Fachhochschule CAMPUS 02, um die Datenübertragung mit niedriger Latenz und Latenzzeitmessungen in einem 5G-Netzwerk zu untersuchen.
Zu Beginn erfolgte eine Sichtung der verfügbaren Soft- und Hardware für die Entwicklung eines Versuchsträgers, der die Anforderungen erfüllt und fernbedienbar ausgeführt werden kann. Der Aufbau bestand aus zwei USB-Webcams, montiert auf einem motorisierten Stativ. Die Steuerung erfolgte mit einem Servo-Controller-Board und einem Raspberry Pi 4, der mit einem 5G-Modem/Router verbunden war. Als Wiedergabegerät der Videoübertragung diente eine VR-Brille, die mit einem Kabel an einem Rechner angeschlossen war. Die Anforderungen an die Datenübertragung konnten durch die Nutzung des bidirektionalen WebRTC-Protokolls erfüllt werden. Dieses ermöglichte die Video- und Audioübermittlung sowie einen Datenkanal für die Übermittlung der Kopfbewegung.
Als wichtigstes Ergebnis sind die Entwicklung und Inbetriebnahme der Testanwendung zur Durchführung von Netzwerkmessungen mittels perfSONAR, einer Network-Performance-Monitoring-Software, zu nennen. Aufgrund von Limitationen technischer, infrastruktureller und zeitlicher Natur konnten nicht alle Aspekte vollumfänglich untersucht und umgesetzt werden. Basierend auf den erzielten Resultaten wurde eine Roadmap für die Rekonfiguration der 5G-Infrastruktur erstellt und weiter Entwicklungsmöglichkeiten für den Versuchsaufbau aufgezeigt.
Künstliche Intelligenz (KI) und Cloud-Computing sind treibende Kräfte der digitalen Transformation und Erfolgsfaktoren für eine nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit. Insbesondere der Bereich der KI-basierten Audiosignalverarbeitung weist ein hohes Potential zur Fehlererkennung von Maschinen und Anlagen auf. Jedoch scheitert die Umsetzung von KI-Projekten oftmals bereits vor Projektstart aufgrund fehlender Fachkenntnisse der Unternehmen.
Das Ziel dieser Masterarbeit ist zu zeigen, wie KI-basierte Audioklassifizierungssysteme unter Verwendung von Cloud-Services implementiert werden können. Zu diesem Zweck werden die einzelnen Phasen eines KI-Projektes, von der Datenanalyse bis hin zur Bereitstellung eines fertig trainierten Modells in der Cloud-Umgebung, betrachtet. Frühere Arbeiten haben gezeigt, dass State-of-the-Art-Audioklassifizierungs-systeme auf Konzepten wie der Fourier-Analyse, Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN) basieren. Anhand dieser Methoden wurden insgesamt 33 Klassifizierungsmodelle mittels Python, PyTorch und der cloudbasierten Plattform Google Vertex AI implementiert, trainiert und verglichen. Aufgrund der dynamischen Charakteristik der Audiodateien, wurde dazu ein komplexer Datensatz der Plattform Kaggle als Entwicklungsgrundlage verwendet (BirdCLEF2022).
Das ausgewählte Modell wurde hinsichtlich der Vorhersagegenauigkeit optimiert und auf Vertex AI zur Beantwortung von Vorhersageanfragen veröffentlicht. Dabei konnte ein auf der CNN-Architektur basierendes Klassifizierungsmodell entwickelt werden, das neun unterschiedliche Klassen mit einer Vorhersagegenauigkeit von 80,4 % klassifiziert. Weitere Ideen zur Verbesserung des Ergebnisses konnten vorgestellt werden, wodurch bewiesen wird, dass schwierige Daten mit einer Vorhersagegenauigkeit von über 90 % klassifiziert werden können. Diese Masterarbeit zeigt, wie ein KI-basiertes Audioklassifizierungssystem unter Verwendung verschiedener Cloud-Dienste und State-of-the-Art-Deep-Learning-Methoden, entwickelt werden kann.
