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Found 525 results.

Tyre Road Noise - Data-based study of effects on controlled and real drive noise emission

Das Projekt "Tyre Road Noise - Data-based study of effects on controlled and real drive noise emission" wird/wurde ausgeführt durch: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen University, Institut für Straßenwesen.

Neuentwicklung und Optimierung von Trocknern fuer die Ziegelindustrie

Das Projekt "Neuentwicklung und Optimierung von Trocknern fuer die Ziegelindustrie" wird/wurde ausgeführt durch: Universität-Gesamthochschule Siegen, Fachbereich 11 Maschinentechnik, Institut für Fluid- und Thermodynamik.Die instationaeren Vorgaenge (Temperaturaenderungen) bei der Trocknung keramischer Gueter in grossen Trocknern wie sie beispielsweise in der Ziegelindustrie eingesetzt werden, wurden durch ein mathematisch-physikalisches Modell simuliert. Diese Modellierung konzentrierte sich auf den eigentlichen Tockner. Erfasst wurde hierbei das Verhalten derartiger Kammern in Verbundbauweise ebenso wie der Einfluss der Speicherwirkung des Erdbodens bzw. der Bodenplatten. Die bisher simulierten Trockner waren aus Fertigbauteilen (Blechkonstruktion mit inwaendig angebrachten Isolierungen) hergestellt.

Tyre Road Noise - Data-based study of effects on controlled and real drive noise emission, Teilvorhaben: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

Das Projekt "Tyre Road Noise - Data-based study of effects on controlled and real drive noise emission, Teilvorhaben: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Digitales und Verkehr. Es wird/wurde ausgeführt durch: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen University, Institut für Straßenwesen.

Sonderforschungsbereich Transregio 129 (SFB TRR): Oxyflame - Entwicklung von Methoden und Modellen zur Beschreibung der Reaktion fester Brennstoffe in einer Oxyfuel-Atmosphäre, Sonderforschungsbereich Transregio 129 (SFB TRR): Oxyflame - Entwicklung von Methoden und Modellen zur Beschreibung der Reaktion fester Brennstoffe in einer Oxyfuel-Atmosphäre

Das Projekt "Sonderforschungsbereich Transregio 129 (SFB TRR): Oxyflame - Entwicklung von Methoden und Modellen zur Beschreibung der Reaktion fester Brennstoffe in einer Oxyfuel-Atmosphäre, Sonderforschungsbereich Transregio 129 (SFB TRR): Oxyflame - Entwicklung von Methoden und Modellen zur Beschreibung der Reaktion fester Brennstoffe in einer Oxyfuel-Atmosphäre" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: RWTH Aachen University, Lehrstuhl für Wärme- und Stoffübertragung.Zur nachhaltigen Sicherung der Energie- und Stromversorgung wird zukünftig neben Kernenergie und regenerativer Energiebereitstellung weiterhin der Rückgriff auf fossile Brennstoffe, wie Kohle, Öl und Erdgas, unverzichtbar bleiben. Bei konventionellen Kraftwerkstechnologien werden jedoch Treibhausgase freigesetzt, während gleichzeitig deren Reduzierung weltweit hohe Priorität hat. Zur Lösung dieses Zielkonflikts werden 'Carbon Capture and Storage' (CCS)-Methoden diskutiert, wobei die Oxyfuel-Verbrennung eine der vielversprechendsten Technologien zur CO2-Abscheidung darstellt. Bei diesem Verfahren wird der Brennstoff anstelle von Luft mit einem Gemisch aus Sauerstoff und rezirkuliertem Rauchgas verbrannt, um so ein hoch CO2-haltiges Abgas zu erzeugen, das nach weiteren sekundären Reinigungsschritten abgetrennt werden kann. Der Ersatz des Stickstoffanteils der Luft durch CO2 und H2O führt zu einem völlig neuen Verbrennungsverhalten, das auch zu Instabilitäten sowie zum örtlichen Verlöschen der Flamme führen kann. Die korrekte Beschreibung dieses Verbrennungsverhaltens erfordert entsprechende physikalisch und chemisch motivierte Modelle für diese spezielle Gasatmosphäre. Deshalb sollen bis zum Projektende des Sonderforschungsbereichs/Transregio die folgenden Erkenntnisse, Daten und Modelle zur Verfügung stehen: (1) Belastbare Modelle durch grundlegendes Verständnis der beteiligten Prozesse und deren Abhängigkeit von den jeweiligen Einflussparametern, von der Mikroskala bis hin zur skalenübergreifenden Interaktion, (2) Basisdaten zur Vorhersage der Wärmeübertragung von der Flamme an die Wände und Einbauten in Kraftwerkskesseln mit Oxyfuel-Atmosphäre, (3) Verlässliche Berechnungsgrundlagen für die Entwicklung und Auslegung von Brennern und Feuerräumen für Oxyfuel-Kraftwerke mit Feststoffverbrennung. Im Sonderforschungsbereich/Transregio arbeiten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der RWTH Aachen, Ruhr-Universität Bochum und TU Darmstadt zusammen.

Forschergruppe (FOR) 2401: Optimierungsbasierte Multiskalenregelung motorischer Niedertemperatur-Brennverfahren, Teilprojekt: Multiskalenregelung von Niedertemperatur-Brennverfahren

Das Projekt "Forschergruppe (FOR) 2401: Optimierungsbasierte Multiskalenregelung motorischer Niedertemperatur-Brennverfahren, Teilprojekt: Multiskalenregelung von Niedertemperatur-Brennverfahren" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Eidgenössische Technische Hochschule Zürich (ETH), Institute for Dynamic Systems and Control.Der aktuell in der Forschung untersuchte Ansatz zur Regelung der Niedertemperaturverbrennung (NTV) ist die zyklusbasierte Regelung. Diese Regelung erlaubt eine Stabilisierung der NTV allerdings nur in einem sehr eingeschränkten Kennfeldbereich. Mit einer zyklusbasierten Regelung können nur zyklusintegrale Systemdynamiken und Störgrößen kontrolliert werden. Die für die Stabilität und Emissionsentstehung der NTV relevanten chemisch, physikalischen Prozesse, die auf innerzyklischen Zeitskalen ablaufen, können nicht beeinflusst werden. Aus diesem Grund untersucht das TP1 die Multiskalenregelung, um auch die kleineren Zeitskalen berücksichtigen zu können. Es wird erwartet, dass mit erfolgreicher Regelung auf diesen kritischen Zeitskalen der Kennfeldbereich deutlich ausgeweitet, der Wirkungsgrad verbessert und die Schadstoffemissionen reduziert werden können. Die Multiskalenregelung stellt für die Lösung dieses Problems Neuland dar. Hierbei werden die motorischen NTV-Prozesse PCCI und GCAI betrachtet. In TP1 wird die Reglerarchitektur für die Multiskalenregelung bestehend aus der Kombination von Zyklus-zu-Zyklus Regelung und einem In-Zyklus-Regler entwickelt. Um der komplexen nichtlinearen Mehrgrößen-Systemdynamik Rechnung zu tragen, sollen auf einem Modell des Prozesses beruhende optimierungsbasierte Verfahren angewendet werden. Hierfür werden die in TP2 für zyklische Prozesse entwickelten numerischen Methoden zur iterativ lernenden nichtlinearen modellbasierten prädiktiven Regelung (IL-NMPC) als Grundlage verwendet. Prozessspezifisch erfolgt eine Analyse und Bewertung möglicher Stell- und Regelgrößen sowie die Aufteilung dieser Größen auf die verschiedenen Zeitskalen. Darüber hinaus werden auch geeignete Formulierungen der Optimierungsaufgabe untersucht. Die reglerinternen Modelle werden in TP1 in Zusammenarbeit mit TP3 für den GCAI- und mit TP4 für den PCCI-Prozess erarbeitet. Während sich diese beiden Teilprojekte auf die physikalische Modellierung und die quantitative Beschreibung des Prozesses konzentrieren, liegt der Fokus von TP1 darauf, die dort erarbeiteten Beschreibungsformen in eine regelungstechnisch effektiv verwendbare Struktur zu bringen. Hierfür sollen physikalisch motivierte Grey-Box-Modelle entstehen. Zudem werden Störgrößenmodelle entwickelt, die vor dem Hintergrund physikalischer und systemtheoretischer Überlegungen aufgestellt werden sollen. Abschließend werden die entwickelten Regelalgorithmen gemeinsam mit TP3 und TP4 an den jeweiligen Motorenprüfständen validiert. Entscheidende Kriterien stellen dabei der abdeckbare Kennfeldbereich, in dem ein stabiler Betrieb und transiente Lastprofile realisiert werden können, sowie das Potential zur Emissionsreduktion und Wirkungsgradsteigerung dar.

Hydrogen Supply Networks / Evolution for Air Transport, Teilvorhaben ILK

Das Projekt "Hydrogen Supply Networks / Evolution for Air Transport, Teilvorhaben ILK" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Institut für Luft- und Kältetechnik gemeinnützige Gesellschaft mbH.

Verhalten von Schadstoffen in geologischen Systemen (Boden und Grundwasser)

Das Projekt "Verhalten von Schadstoffen in geologischen Systemen (Boden und Grundwasser)" wird/wurde gefördert durch: Kommission der Europäischen Gemeinschaften Brüssel. Es wird/wurde ausgeführt durch: Forschungszentrum Jülich, Institut für Chemie und Dynamik der Geosphäre ICG-4: Agrosphäre.Ziele: 1. Bestimmung effektiver Transportparameter wie Dispersion und hydraulische Leitfaehigkeit aus kleinskaligeren Modellen. 2. Identifikation charakteristischer Parameter zur Beschreibung von Adsorption und Desorption loeslicher Substanzen am bzw. vom Sediment. 3. Rekonstruktion von Fliesswegen und Transportgroessen aus geophysikalischen Messungen. 4. Analyse der Transportprozesse in Batch- und Saeulenversuchen (im Labor) und im Feldmassstab (Versuchsgelaende mit 72 Grundwassermessstellen). 5. Entwicklung von Softwarepaketen zur Simulation des Verhaltens von Schadstoffen in Grundwasserleitern, die sowohl fuer UNIX Umgebungen als auch fuer die Parallelrechner des Forschungszentrums verfuegbar sind. Auf Grund ihrer komplementaeren Eigenschaften kommen hierbei sowohl 'Finite Elemente (FE)' als auch 'Partide-Tracking' zum Einsatz.

Forschergruppe (FOR) 1598: From Catchments as Organised Systems to Models based on Dynamic Functional Units (CAOS), Forschergruppe (FOR) 1598: From Catchments as Organised Systems to Models based on Dynamic Functional Units (CAOS)

Das Projekt "Forschergruppe (FOR) 1598: From Catchments as Organised Systems to Models based on Dynamic Functional Units (CAOS), Forschergruppe (FOR) 1598: From Catchments as Organised Systems to Models based on Dynamic Functional Units (CAOS)" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Wasser und Gewässerentwicklung, Bereich Hydrologie.Within phase 2 of the CAOS research unit we will work towards a holistic framework to explore how spatial organization alongside with spatial heterogeneity controls terrestrial water and energy cycles in intermediate scale catchments. 'Holistic' means for us to link the 'how' to the 'why' by drawing from generic understanding of landscape formation and biotic controls on processes and structures as well as to rely on exemplary experimental learning in a hypothesis and theory based manner. This also implies treatment of soil, vegetation and atmosphere as coupled system rather than a linear combination of different compartments. To jointly work towards this goal we propose 7 projects which will closely cooperate within two overarching work packages:WP1: Linking hydrological similarity with landscape structure across scalesWP2: Searching for appropriate catchment models and organizing principles. Within WP1 we will further refine the existing stratified multi-method and multi-sensor setup to search for functional entities in the Attert and, if they exist, to learn in an exemplary manner which structural features control functional characteristics. This essentially includes identification of suitable metrics to discriminate functional and structural similarity from data as well as identification of useful quantitative descriptors for the rather fuzzy term 'hydrological function'. Overall we aim to synthesize a protocol to decide 'where to assess which data for what reasons' for characterizing hydrological functioning across a scale range of four orders of magnitude.Within WP2 we will foster our distillery of parsimonious and nevertheless physically consistent model structures which rely on observable quantities and make use of symmetries in the landscape to simplify the governing model equations in a hypothesis based manner. To this end we will compare concurring model structures (among those the CAOS model) and work towards a framework for an objective model inter comparison with special emphasis on a) the added value of different data/information sources and b) on consistency of predictions with respect to distributed dynamics and integral flows. Additionally, we aim in WP2 at linking the 'how' to the 'why' by synthesizing testable hypotheses that could explain whether spatial organization has evolved in accordance with candidate organizing principles. Ecology, fluvial geomorphology and thermodynamics offer a large set of candidate organizing principles for this issue. Based on our recent work we will focus especially on thermodynamic limits and optimality principles like maximum entropy production, explore their value for uncalibrated hydrological predictions and work out the necessary requirements on data and models for testing these principles. We put special emphasis on a possible experimental falsification of these candidate principles; also in close collaboration with the B2-Landscape Evolution Observatory in Tucson, Arizona.

KI-Methoden für Betrieb und Wartung von bifazialen PV-Anlagen

Das Projekt "KI-Methoden für Betrieb und Wartung von bifazialen PV-Anlagen" wird/wurde ausgeführt durch: Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg.Ziel des Projekts KIMBIF ist die Hochrechnung (Extrapolation) und Prognose (Forecast) der Erzeugungsleistung von Photovoltaik(PV)-Anlagen mit bifazialen PV-Modulen. Durch die Nutzung des auf der Rückseite einfallenden Lichts erreicht einen höheren Ertrag im Vergleich zu monofazialen Modulen. Die Einstrahlungsverhältnisse auf der Rückseite eines Modulfeldes sind jedoch so komplex, dass die Leistung einer solchen PV-Anlage mit rein physikalischen Modellen nicht mit vertretbarem Aufwand und der erforderlichen Genauigkeit aus den aktuellen Betriebsbedingungen abgeschätzt oder vorhergesagt werden kann Im Projekt werden daher datengetriebene Modelle mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI-Modelle) für Monitoring und Einspeisevorhersage von bifazialen PV-Systemen entwickelt und in einem großen, kommerziellen PV-Park zur Anwendung gebracht. Diese generischen Modelle sollen zum einen durch Mehrfachadaption die Extrapolation von einer begrenzten, detailliert vermessenen Referenzeinheit (PV-Modulstrang oder PV-Teilfeld) auf den gesamten PV-Park erlauben und zum anderen auf andere PV-Anlagen übertragbar sein. Dies beinhaltet auch Verfahren zur kontinuierlichen Adaptierung der KI-Modelle mittels Life-long Learning, um eine nahezu unmittelbare Nutzung nach dem Betriebsstart einer PV-Anlage mit einer limitierten Datenbasis sowie eine fortschreitend verbesserte Anpassung der KI-Modelle an das reale Betriebsverhalten zu ermöglichen. Die KI-Modelle werden zur Ermittlung der erwarteten aktuellen Leistungswerte für einen PV-Park, für die Anlagenüberwachung zur Fehlererkennung auf der Ebene der Teileinheiten und für die vorausschauende Wartungsplanung (predictive maintenance) eingesetzt. Des Weiteren wird mit dem Modell ein Leistungsvorhersagesystem (z.B. 24h-Forecast) unter Verwendung von Wetterprognosen für eine optimierte Betriebsführung des PV-Parks erstellt und im Betriebsleitsystem implementiert und erprobt.

Modelling vegetation dynamics and biomass in semiarid ecosystems (Eastern Africa) using remote sensing multisensor approaches

Das Projekt "Modelling vegetation dynamics and biomass in semiarid ecosystems (Eastern Africa) using remote sensing multisensor approaches" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Bonn, Geographisches Institut, GIUB.This pre-study pilot project will be carried out in Kenya and Tanzania and is part of a more extensive remote sensing project (initiated by the European Space Agency, ESA) aiming to develop a monitoring system for the assessment of land cover change of farmlands, rangelands and forest standings (logging, fires, uncontrolled deforestation, new settlements, etc.) at a national regional level. An integrated approach of remote sensing techniques (both through the use of satellite and ground data), physical vegetation models and ground measurements will be adopted. Operatively, the execution will consist of a 6-month period (pre-study) consisting in a ground campaign along a north-south transect, which is almost unknown to the current vegetation cartography. Based on the field results of the pre-study and within an on-going 30 month period (extended study, see Annexed 3), new classification methods and algorithms will be developed for assessment of land use and cover change using ENVISAT-data. An outcoming of this research will be a system capable to monitor and plan the available agricultural food resources for those developing regions.

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