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Landnutzungsszenarien bis 2045 für die Klimawirkungs- und Vulnerabilitätsanalyse (Applikation)

Grundlage für die hier dargestellten Karten sind die drei sozioökonomische Szenarien der Gesellschaft für wirtschaftliche Strukturforschung (GWS). Mittels des ökonomischen Modells PANTA RHEI Regio wurde auf Kreisebene die Siedlungs- und Verkehrsflächenentwicklung bis 2045 berechnet. Die hier dargestellten Karten sind mit Hilfe des Land Use Scanner (LUS) durch das Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung, Bonn (BBSR) berechnet worden. Der Land Use Scanner basiert auf einem Optimierungsmodell, das die mit PANTA RHEI Regio berechneten Landnutzungsveränderungen auf Kreisebene auf einem 100×100 m Raster nach bestmöglicher Eignung verteilt. Die Ergebnisse des LUS liefern für alle drei sozioökonomischen Szenarien nach qualitativer Experteneinschätzung plausible Veränderungen der Landnutzung.

Innovative Organisations- und Finanzierungsmodelle für die energetische Modernisierung von Mehrfamilienhäusern, Teilvorhaben: Entwicklung von CAD/CAM-Lösungen für Hybridfertigung (Re-CIRC-CAM)

Teilvorhaben SKM: Die S.K.M. Informatik GmbH ist für die Bahnplanung der additiven und subtraktiven Prozesse verantwortlich. In diesem Zusammenhang werden durch S.K.M. 3D-Druck-spezifische Softwarelösungen in die bestehende CAD/CAM-Software implementiert, um auch komplexe konventionell konstruierte Werkzeuge für eine Herstellung im 3D-Druck zu befähigen. Neben einer Mittelliniendetektion beim Einlesen der Daten ist unter anderem auch eine automatische Generierung von Infillstrukturen für das SEAM-Verfahren zu entwickeln, welche sich zu Standard 3D-Druckverfahren wie dem FFF stark unterscheiden. Mit dem SEAM-Verfahren lassen sich beispielsweise Leichtbaustrukturen mit einem Sinusfill generieren, was Materialeinsparung bei gleichzeitig hohen Festigkeiten ermöglicht. Darüber hinaus wird S.K.M. in die Software ein Qualitätssicherungstool implementieren, das es erlaubt, nach der Bearbeitung eine Soll-Istwert-Analyse durchzuführen. Die hierfür notwendigen Daten werden mittels Scanner erhoben und anschließend an die Software zur Datenauswertung geliefert. Eventuelle Abweichungen werden in der Bahnplanung iterativ berücksichtigt und für nachfolgende Bauteile/Werkzeuge automatisch angepasst.

Generierung und Nutzung von digitalen Zwillingen bestehender Kanalinfrastruktur zur Steigerung der Verfügbarkeit und Resilienz im Betrieb, Teilvorhaben: Universität Freiburg

Laserscandaten Brandenburg

Airborne Laserscaning (ALS): Das flugzeuggestützte Messen mithilfe von Laserlicht ist eine Methode, die Entfernung des Geländes zum Flugzeug direkt zu bestimmen. Das Ergebnis ist ein flächenhaftes dreidimensionales Abbild der Erdoberfläche. Die Messgeräte (Laserscanner) sind in der vegetationsarmen Zeit in der Lage, Wald- und Krautschichten weitestgehend zu durchdringen. Zusätzlich zu den Objekthöhen des Bewuchses und den Gebäuden werden auf diesem Wege die Geländehöhen erfasst. Der Scanner misst die Entfernung zur Oberfläche, indem er die Laufzeit eines kurzen Impulses infraroter Laserstrahlung bestimmt. Die ALS Daten liegen in Form einer unregelmäßigen dreidimensionalen Punktwolke vor und bilden die Situation zum Zeitpunkt der Befliegung ab. Durch unterschiedliche Erfassungszeitpunkte können z.B. bei Vegetations- und Wasserflächen Höhensprünge auftreten. Die Erweiterung der Datenbestände erfolgt jährlich in kleineren Bearbeitungslosen. Die Daten werden über automatisierte Verfahren oder durch Selbstentnahme kostenfrei bereitgestellt. Bei Nutzung der Daten sind die Lizenzbedingungen zu beachten.

Laser-Strukturierung und selektive chemische Prozessierung als Lithografie-Ersatz für nachhaltige PV-Produktion, Teilvorhaben: APCVD Schichten zur Laser-Strukturierung als Lithographie Ersatz

Automatisiertes Demontieren und Separieren von elektrotechnischen Komponenten mit KI-gestützter, selbstlernender Demontage und Vorsortierung, Teilvorhaben: Entwicklung und Aufbau einer Robotik gestützten Demontagestraße

Entwicklung von auf automatisierten und KI-basierten Sortierlösungen für die nachhaltige Verwertung von Alttextilien, Teilvorhaben: Entwicklung neuartiger Sortiermethoden zur Optimierung der Wiederverwendung und des Recyclings von Alttextilien

Entwicklung von auf automatisierten und KI-basierten Sortierlösungen für die nachhaltige Verwertung von Alttextilien

Entwicklung von auf automatisierten und KI-basierten Sortierlösungen für die nachhaltige Verwertung von Alttextilien, Teilvorhaben: Entwicklung zielgruppenbasierte Alttextilsortierung auf Basis von Computer Vision, RFID Erkennung und einer Software

Entwicklung von auf automatisierten und KI-basierten Sortierlösungen für die nachhaltige Verwertung von Alttextilien, Teilvorhaben: Entwicklung KI-basierter Computer Vision zur automatisierten Sortierung von Alttextilien

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