Das Projekt "Teilprojekt B02: Untersuchung neuer Material- und Technologieansätze zur kontinuierlichen Inline-Umformung und -Konsolidierung textiler Bewehrungen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von RWTH Aachen University, Institut für Textiltechnik, Lehrstuhl für Textilmaschinenbau durchgeführt. Bislang werden Textilbewehrungen vor der Bauteilherstellung getränkt und ausgehärtet. Diese relativ steifen Halbzeuge eignen sich nicht zur Herstellung komplexer Bauteile auf Basis der neuen kontinuierlichen Fertigungsprozesse wie 3D-Betondruck und Betonextrusion, da ein Großteils der Formflexibilität durch die etablierte Offline-Konsolidierung verloren geht. TP B02 (Gries) untersucht daher die zeitliche Verschiebung des Umform- und Konsolidierungsschrittes mittels Prepregsystemen in den Betonageprozess. Neben bekannten Aushärtemechanismen wie z. B. Wärme oder UV-Strahlung werden neue Ansätze wie bspw. die Aktivierung über die Alkalität des Betons, über Mikrowellen oder mittels Induktion für eine Inline-Fertigung von Carbonbeton erforscht.
Das Projekt "Teilvorhaben: Bekämpfung mikrobieller Belastungen in großskaligen Photobioreaktoren" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Institut für Lebensmittel- und Umweltforschung e.V. durchgeführt. Der Durchbruch in der Kultivierung von Mikroalgen im industriellen Maßstab wird von der mikrobiellen Belastung durch Bakterien und Protozoen zurückgehalten. Fehlende Erkennungsmöglichkeiten und langsame offline Analytik führen zu verzögerten Gegenmaßnahmen, welche die Produktivität stark einschränken. 'optiPBR' setzt hier an und entwickelt eine Sensorplattform aus neuer, bisher nicht im Bereich der Mikroalgen eingesetzter photonischen Messtechnik. Aufbauend auf den neuen Erkennungstechniken sollen durch das Institut für Lebensmittel- und Umweltforschung (ILU) e.V. Maßnahmen entwickelt werden, die gegen eine Vielzahl von mikrobiellen Belastungen wirken. Dafür wird eine Kaskade von gleichzeitigen Änderungen von CO2-Partialdruck, Temperatur und pH-Wert sowie Nährstoffkonzentrationen getestet. Mit Hilfe von Modellen, neuartigen Gegenmaßnahmen und Reglungstechnik wird im Verbund so eine optische Softsensorik aufgebaut, welche speziell für den Einsatz in biotechnologischen Systemen optimiert ist und eine Automatisierung ermöglicht. Die wesentliche Innovation des Teilvorhabens ist ein Verfahren zur speziesunabhängigen Bekämpfung mikrobieller Belastungen. Damit wird letztendlich das Gesamtziel von 'optiPBR' erreicht: die Prozesse und Abläufe innerhalb großskalierter PBR in nahezu Echtzeit zu optimieren und die Produktionserträge einer hochwertigen Biomasse zu erhöhen.
Das Projekt "Ein Crossmedia-Projekt für Jugendliche" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von FEMNET e.V. durchgeführt. Das Projekt Klima&Klamotten stellt das für Jugendliche wichtigste Konsumthema 'Kleidung und Mode' in den Mittelpunkt eines Crossmedia-Projekts: Eine Jugendredaktion entwickelt im Laufe des Projekts eine breitenwirksame Kommunikationsstrategie, die klimarelevante Aspekte von (Fast-)Fashion sowie alternative Handlungsoptionen in unterschiedlichen Jugendszenen verbreitet. Mit zeitgemäßen Formen der Nachhaltigkeitskommunikation (Blog-Beiträge, Instagram-Stories; Reportagen, Interviews mit Akteur*innen aus der nachhaltigen Modeszene etc.), wird eine breite Masse von Jugendlichen (online und offline) zu einem bewussteren Umgang bezüglich ihres Kleidungskonsums bewegt und es werden spaßmachende Alternativen aufgezeigt. Parallel werden Kurzfilme erstellt, die vor allem bildungsferne Zielgruppen ansprechen - fachlich umgesetzt durch Studierende des Fachbereichs Soziale Arbeit an der TH Köln. Vorbereitend zur Redaktions- und Filmarbeit diskutieren Jugendliche in Fokusgruppen, welche Rolle Mode in ihrem Leben spielt, welchen Einfluss Nachhaltigkeitskriterien auf ihre Konsumentscheidungen haben und wie sich Klimaschutz und Mode miteinander verknüpfen lassen. Aus der Diskussion werden Kriterien für Kommunikationsformate für junge Zielgruppen (Bildsprache, Emotionalisierung, Methoden des Infotainments etc.) abgeleitet. Im Verbund mit FEMNET werden Bildungsworkshops für Schulen sowie konsumkritische Stadtrundgänge zum Schwerpunkt Mode und Klima entwickelt und durchgeführt. Beide Formate thematisieren den ökologischen Fußabdruck unserer Mode und die Handlungsmöglichkeiten für einen klimafreundlicheren Kleidungskonsum. Die Ergebnisse der Fokusgruppen und Anregungen der Jugendredaktion dienen als Grundlage für die Konzepte, die auf Methoden des nicht-formalen Lernens zurückgreifen. Bei den Stadtrundgängen wird explizit auch die Anwendbarkeit in eher ländlichen Gebieten berücksichtigt.
Das Projekt "Ein Crossmedia-Projekt für Jugendliche" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von LizzyNet gGmbH durchgeführt. Das Projekt Klima&Klamotten stellt das für Jugendliche wichtigste Konsumthema 'Kleidung und Mode' in den Mittelpunkt eines Crossmedia-Projekts: Eine Jugendredaktion entwickelt im Laufe des Projekts eine breitenwirksame Kommunikationsstrategie, die klimarelevante Aspekte von (Fast-)Fashion sowie alternative Handlungsoptionen in unterschiedlichen Jugendszenen verbreitet. Mit zeitgemäßen Formen der Nachhaltigkeitskommunikation (Blog-Beiträge, Instagram-Stories; Reportagen, Interviews mit Akteur*innen aus der nachhaltigen Modeszene etc.), wird eine breite Masse von Jugendlichen (online und offline) zu einem bewussteren Umgang bezüglich ihres Kleidungskonsums bewegt und es werden spaßmachende Alternativen aufgezeigt. Parallel werden Kurzfilme erstellt, die vor allem bildungsferne Zielgruppen ansprechen - fachlich umgesetzt durch Studierende des Fachbereichs Soziale Arbeit an der TH Köln. Vorbereitend zur Redaktions- und Filmarbeit diskutieren Jugendliche in Fokusgruppen, welche Rolle Mode in ihrem Leben spielt, welchen Einfluss Nachhaltigkeitskriterien auf ihre Konsumentscheidungen haben und wie sich Klimaschutz und Mode miteinander verknüpfen lassen. Aus der Diskussion werden Kriterien für Kommunikationsformate für junge Zielgruppen (Bildsprache, Emotionalisierung, Methoden des Infotainments etc.) abgeleitet. Im Verbund mit FEMNET werden Bildungsworkshops für Schulen sowie konsumkritische Stadtrundgänge zum Schwerpunkt Mode und Klima entwickelt und durchgeführt. Beide Formate thematisieren den ökologischen Fußabdruck unserer Mode und die Handlungsmöglichkeiten für einen klimafreundlicheren Kleidungskonsum. Die Ergebnisse der Fokusgruppen und Anregungen der Jugendredaktion dienen als Grundlage für die Konzepte, die auf Methoden des nicht-formalen Lernens zurückgreifen. Bei den Stadtrundgängen wird explizit auch die Anwendbarkeit in eher ländlichen Gebieten berücksichtigt.
Das Projekt "Teilvorhaben: Entwurf von Online-Dynamikmodellen, Demonstratoraufbau sowie Offline-Optimierung von Elektronikhardwareteilen (HV-EMV-Filter)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von AVL Software and Functions GmbH durchgeführt. Das Förderprojekt KIRA adressiert den stark wachsenden Markt von automatisierten und teilautomatisierten Fahrzeugen mit Fokus auf intelligente Antriebslösungen. Fokus des Projekts ist die Verwendung von KI-basierten Verfahren zur Optimierung und optimalen Regelung elektrischer Antriebe. Diese Verfahren sollen im Projekt so weiterentwickelt werden, dass sie in der Lage sind wichtige Probleme elektrischer Antriebe insbesondere in autonomen Fahrzeugen zu lösen. Neben den erhöhten Anforderungen an die Drehmomentgenauigkeit ist vor allem die Unterdrückung akustischer Emissionen und die Erhöhung der Reichweite durch optimierte Ansteuerung und verbesserte Ausnutzung der Komponenten Ziel des Projekts KIRA. Hinsichtlich der technischen Umsetzung bieten KI-basierte Verfahren gegenüber traditionellen 'starren' Ansätzen neue Freiheitsgrade in Regelung und Modellierung sowohl auf Komponenten- als auch Systemebene. Mit KI-basierten Betriebsstrategien ist die Beherrschung hochkomplexer Systeme möglich. Auf Komponentenebene können auch komplexe multiphysikalische Problemstellungen mit KI-basierten Verfahren echtzeitfähig angegangen werden. Für den Projekterfolg ist die enge und domänenübergreifende Verzahnung der Partnerbeiträge mit einem breit gefächerten Kompetenzspektrum entscheidend. Die Zusammenarbeit der Partner wird durch eine eng verlinkte Arbeitspaketstruktur sichergestellt. Durch die zielgerichtete Anforderungsanalyse wird zu Beginn des Projekts sichergestellt, dass die Bewertung der im Projekt entwickelten Methoden nach belastbaren und nachvollziehbaren Kriterien geschieht. Durch die Einbeziehung der Partner aus verschiedenen Stufen der Lieferkette wird sichergestellt, dass der Bezug zur Anwendung immer im Fokus steht. Die Validierung der Projektergebnisse geschieht auf mehreren Ebenen, von der simulativen Validierung bis zum Test an verschiedenen Teildemonstratoren und einem skalierten Fahrzeugdemonstrator, der als Anwendungsbeispiel für ein autonomes Fahrzeug dient.
Das Projekt "KontElPro - Kontinuierliche, lösungsmittelfreie Elektrodenherstellung mit intelligenter Qualitätssicherung und Prozessüberwachung gekoppelt mit KI" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg durchgeführt. Ziel von KontElPro ist es bestehende, innovative und gut skalierbare Verfahren der lösungsmittelfreien Elektrodenfertigung (Extrusion, Trockentransfer-Verfahren) mit einer KI-basierten Inline-Prozesskontrolle und einer standortübergreifenden Datenbank zu erweitern. Eine automatisierte Datenauswertung sowie die KI-gestützte Modellierung und Optimierung der Prozesse mit digitalen Zwillingen werden helfen die Effizienz der Elektrodenfertigung zu erhöhen, die Qualität der Elektroden zu verbessern und den Ausschuss zu reduzieren. Die bestehenden und installierten Produktionsprozesse werden um weitere Sensorik ergänzt. Diese liefern Inline-Informationen, die bisher nur durch nachgelagerte, diskontinuierliche Analysen gewonnen werden konnten. Die kontinuierlich erfassten Sensor- und Prozessdaten der Anlagen werden ebenso wie die elektrochemischen Messergebnisse durch den Einsatz von KI in Verbindung mit digitalen Zwillingen für die Identifikation von qualitätskritischen Anlagen- und Prozessparametern eingesetzt. Für jeden Prozessschritt der Elektrodenfertigung von Li-Ion-Batterien werden selbstlernende digitale Zwillinge entwickelt, welche die Prozesse möglichst vollständig beschreiben und für die Optimierung zunächst der Einzelprozesse eingesetzt werden. Daran schließt sich die ebenfalls KI-basierte Optimierung des Gesamtprozesses der Elektrodenfertigung mit hierarchischen digitalen Zwillingen an. Die Optimierung erfolgt zuerst Offline und anschließend Online mit Inline-Regelung und Steuerung der Produktionsanlagen. Im Cluster InZePro adressiert dieses Vorhaben die innovative Anlagentechnik durch Inline-Messtechnik und KI-basierte Optimierung und Regelung.
Das Projekt "Teilvorhaben TU Dortmund: Entwicklung einer Simulation as a Service-Architektur für detaillierte Verteilnetzsimulationen on demand" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Dortmund, Institut für Energiesysteme, Energieeffizienz und Energiewirtschaft durchgeführt. Verteilnetze sind das Rückgrat der Energiewende: Der Großteil der erneuerbaren Erzeugung speist hier ein, netzdienlich einsetzbare Großverbraucher sind an sie angeschlossen, sie können zur Bereitstellung von Flexibilität für das Übertragungsnetz genutzt werden und bieten sich für die Anwendung dezentraler Marktkonzepte an. Um Verteilnetze auch zukünftig effizient, zuverlässig und sicher betreiben zu können, muss die Betriebsführung aktiver werden - Schlüsselfaktor: Netztransparenz. Ein vollumfänglicher Ausbau der Sensorik ist zwar machbar, stellt aufgrund des großen Mengengerüsts große Anforderungen an die Datenhaltung und Visualisierung. Eine wirtschaftliche Alternative ist die State Estimation unter Berücksichtigung weniger Messwerte. Insbesondere die Anwendung künstlicher neuronaler Netze (Neural State Estimation) hat großes Potential: Sie liefert höhere Ergebnisgüte als klassische Verfahren bei gleicher Verfügbarkeit von Sensorik und auch bei geringerer Verfügbarkeit sehr gute Ergebnisse. Trainierte neuronale Netze generalisieren lediglich Zustände eines spezifischen Netzmodells. Hier setzt TRANSENSE an: Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer übertragbaren Zustandsschätzung, wozu methodisch Transferlernen auf die Neural State Estimation angewendet wird. Diese Transitive Neural State Estimation wird ergänzend durch ein innovatives Verfahren trainiert: Der Trainingsalgorithmus überwacht die statistische Verteilung der Muster und fordert beim Simulator SIMONA diejenigen an, die mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einem optimalen Trainingsergebnis führen können (Simulation as a Service). Die Ergebnisse werden in einer leitsystemnahen Offline-Testumgebung mit realitätsnahen Modellen validiert. Um eine zügige Praxisverwertung sicherzustellen, wird das Projekt von einer Analyse möglicher Geschäftsmodellinnovationen in Verteilnetzen mit hoher Netztransparenz begleitet.
Das Projekt "Teilvorhaben OFFIS: Transferlernen und simulationsunterstützer Trainingsalgorithmus" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von OFFIS e.V. durchgeführt. Verteilnetze sind das Rückgrat der Energiewende: Der Großteil der erneuerbaren Erzeugung speist hier ein, netzdienlich einsetzbare Großverbraucher sind an sie angeschlossen, sie können zur Bereitstellung von Flexibilität für das Übertragungsnetz genutzt werden und bieten sich für die Anwendung dezentraler Marktkonzepte an. Um Verteilnetze auch zukünftig effizient, zuverlässig und sicher betreiben zu können, muss die Betriebsführung aktiver werden - Schlüsselfaktor: Netztransparenz. Ein vollumfänglicher Ausbau der Sensorik ist zwar machbar, stellt aufgrund des großen Mengengerüsts große Anforderungen an die Datenhaltung und Visualisierung. Eine wirtschaftliche Alternative ist die State Estimation unter Berücksichtigung weniger Messwerte. Insbesondere die Anwendung künstlicher neuronaler Netze (Neural State Estimation) hat großes Potential: Sie liefert höhere Ergebnisgüte als klassische Verfahren bei gleicher Verfügbarkeit von Sensorik und auch bei geringerer Verfügbarkeit sehr gute Ergebnisse. Trainierte neuronale Netze generalisieren lediglich Zustände eines spezifischen Netzmodells. Hier setzt TRANSENSE an: Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer übertragbaren Zustandsschätzung, wozu methodisch Transferlernen auf die Neural State Estimation angewendet wird. Diese Transitive Neural State Estimation wird ergänzend durch ein innovatives Verfahren trainiert: Der Trainingsalgorithmus überwacht die statistische Verteilung der Muster und fordert beim Simulator SIMONA diejenigen an, die mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einem optimalen Trainingsergebnis führen können (Simulation as a Service). Die Ergebnisse werden in einer leitsystemnahen Offline-Testumgebung mit realitätsnahen Modellen validiert. Um eine zügige Praxisverwertung sicherzustellen, wird das Projekt von einer Analyse möglicher Geschäftsmodellinnovationen in Verteilnetzen mit hoher Netztransparenz begleitet.
Das Projekt "Teilprojekt A" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Verein zur Förderung agrar- und stadtökologischer Projekte (ASP) e. V. - Institut für Agrar- und Stadtökologische Projekte durchgeführt. Im Projekt wird ein Monitoringsystem für Maiszünsler kleinserienfähig umgestaltet. Das bestehende Funktionsmuster wurde 2017 - 2019 im Rahmen eines ZIM-Projektes entwickelt. Die Komponenten des Systems sind eine innovative Insekten-Lebend-Lichtfalle, ein Auswerteserver und eine Kunden-App. Lichtfalle Das Funktionsmuster einer Lebend-Insekten-Lichtfalle für Maiszünsler nutzt innovative Methoden zur gezielten Insektenplatzierung und -weiterbeförderung, die bereits rechtlich geschützt wurden. Die Falle fängt nachtaktive Insekten, fotografiert sie und lässt sie unbeschadet wieder frei. Doppelerfassungen werden ausgeschlossen. Die Bilder der Insekten werden an den Auswerteserver geschickt. Die Leitung der Insekten ist mechanisch aufwändig. Um sie Wind, Wetter und ungeschickten Nutzern aussetzen zu können, muss sie robuster werden. Außerdem sollen der Herstellungspreis gesenkt und die elektronische Steuerung einfacher und sicherer bedienbar werden. Auswerteserver Der Server soll so programmiert werden, dass die Software ObsIdentify online eine automatische Erkennung der Insekten vornimmt. Außerdem sollen periodische Listen von Insektenarten und Fangzahlen abrufbar sein. Die Maiszünslerfänge sollen als Kurven dargestellt und daraus resultierend automatisch die optimalen Applikationszeitpunkte berechnet werden. Kunden-App Die Kunden-App soll so umgebaut werden, dass auch offline sämtliche Daten des Servers sowie die Bilder der Fänge mit Insektenart dargestellt werden können.
Das Projekt "Teilprojekt C" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Feiffer Consult GmbH & Co. KG durchgeführt. Im Projekt wird ein Monitoringsystem für Maiszünsler kleinserienfähig umgestaltet. Das bestehende Funktionsmuster wurde 2017 - 2019 im Rahmen eines ZIM-Projektes entwickelt. Die Komponenten des Systems sind eine innovative Insekten-Lebend-Lichtfalle, ein Auswerteserver und eine Kunden-App. Lichtfalle Das Funktionsmuster einer Lebend-Insekten-Lichtfalle für Maiszünsler nutzt innovative Methoden zur gezielten Insektenplatzierung und -weiterbeförderung, die bereits rechtlich geschützt wurden. Die Falle fängt nachtaktive Insekten, fotografiert sie und lässt sie unbeschadet wieder frei. Doppelerfassungen werden ausgeschlossen. Die Bilder der Insekten werden an den Auswerteserver geschickt. Die Leitung der Insekten ist mechanisch aufwändig. Um sie Wind, Wetter und ungeschickten Nutzern aussetzen zu können, muss sie robuster werden. Außerdem sollen der Herstellungspreis gesenkt und die elektronische Steuerung einfacher und sicherer bedienbar werden. Auswerteserver Der Server soll so programmiert werden, dass die Software ObsIdentify online eine automatische Erkennung der Insekten vornimmt. Außerdem sollen periodische Listen von Insektenarten und Fangzahlen abrufbar sein. Die Maiszünslerfänge sollen als Kurven dargestellt und daraus resultierend automatisch die optimalen Applikationszeitpunkte berechnet werden. Kunden-App Die Kunden-App soll so umgebaut werden, dass auch offline sämtliche Daten des Servers sowie die Bilder der Fänge mit Insektenart dargestellt werden können.
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| Bund | 112 |
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| Förderprogramm | 112 |
| License | Count |
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| offen | 112 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 101 |
| Englisch | 18 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 60 |
| Webseite | 52 |
| Topic | Count |
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| Boden | 66 |
| Lebewesen & Lebensräume | 69 |
| Luft | 71 |
| Mensch & Umwelt | 112 |
| Wasser | 51 |
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