Informationen und Networking für Outgoings des FB04

Pflichtveranstaltung:
Sicherheitsschulung mit Feuerlöschübung für Erstsemesterstudierende.
An der Universität Bremen dürfen Studierende der Studienfächer mit laborpraktischen Lehrinhalten erst nach Teilnahme an dieser Veranstaltung mit den Laborarbeiten beginnen.
Praktische Brandschutzübungen im Freien, daher bitte mit wetterfester Kleidung und festem Schuhwerk erscheinen!

Anmeldung ausschliesslich über Stud.IP.
Bei Fragen kontaktieren Sie bitte A .Niaz NW1 N1150 (Telefon: 0421 218 62727.

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ki.pdf

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-mrca.pdf
Robotics is a complex field that emerged at the intersection of multiple disciplines such as physics, mathematics and computer science. New advances in hardware and software design and progress in artificial intelligence enable robotics research to pursue higher goals and achieve increased autonomy in various environments. For instance, robots can operate in disaster zones for search and rescue operations, can be employed in rehabilitation and healthcare, space and underwater exploration, etc. Given the complexity of such scenarios, it is essential to develop robust robotic systems with a high degree of autonomy, able to assist humans in difficult and tedious tasks.

This course aims to provide the fundamentals of modern robot control approaches that enable robotic agents to operate in the environment autonomously. The course introduces a basic understanding of autonomous robots, along with tools and methods to control various types of mobile robotic platforms and manipulators. Firstly, the course presents the types of sensors and actuators employed in autonomous robotic platforms. Secondly, it offers a formal understanding of the robot geometry, its kinematic and dynamic models. Finally, the course provides methods and approaches to control the robotic system from a deliberative and reactive point of view. Students will put this knowledge into practice during tutorials and exercise sheets using Python implementation and robot simulations.

Contents

• Introduction to Robotics and AI: long term robot autonomy, artificial intelligence, deliberative vs. reactive control, robotic applications.
• Sensing and Actuation Modalities: types of sensors and actuators, sensor fusion, actuator control.
• Robot Geometry and Transformations: robot transformations in the 3D space, exponential and logarithmic maps, forward and inverse geometric models.
• Kinematics: definition of twists and wrenches for rigid bodies, geometric Jacobian formulation, forward and inverse kinematics.
• Dynamics: an introduction to Lagrangian and Newtonian mechanics, robot dynamics formulation, recursive Newton-Euler algorithm.
• Localization: direct and probabilistic methods for robot localization, odometry, global localization, particle filter.
• Path Planning: path vs. trajectory generation, graph-based methods for path planning (e.g. Djikstra, A\*).
• Kinodynamic Planning: transcribing a dynamic planning problem into trajectory optimization, direct and indirect methods, costs and constraints.
• Reinforcement Learning-based Control: mathematical foundations, discrete vs continuous methods, reinforcement learning for closed-loop robot control.
• Dynamic Control: PD gravity compensation control, computed torque control, admittance vs impedance control.
• Optimal Control: energy-shaping control, LQR and time-varying LQR control.

Learning Outcomes

At the end of the course, the student is expected to be able to:

• Define robot autonomy and list its key aspects.
• Describe the sensor and actuator modalities used in robotics, and explain their relevance for robot control.
• Implement and understand the low-level actuator control methods.
• Compute the 3D world coordinate transformations for rigid bodies.
• Apply the robot forward and inverse geometric model.
• Describe a robotic system based on its kinematic and dynamic properties.
• Use probabilistic methods for robot localization.
• Generate an optimal path for a mobile robot or manipulator using graph search methods.
• Plan a path taking into account the robot kinodynamic properties.
• Use reinforcement learning methods to control simple robotic systems.
• Apply dynamical and optimal control methods on robotic systems such that they are robust against disturbances.
• Assess the strengths and limitations of different control methods presented in the course.
• Identify open challenges in robotics research and current trends in state-of-the-art.
• Communicate confidently using the terminology in the field of robotics.
• Cooperate and work in teams in order to solve tasks.

Examination

During the semester, students are required to complete 6 worksheets in groups of 4.
To pass the course, students must achieve a minimum of 50% on both the worksheets and the written exam.
The final grade is 40% based on worksheets and 60% on the written exam.

References

• Mechanics of Robotic Manipulation, Mathew T. Masen, MIT press, 2001.
• Algebra and Geometry, Alan F. Beardon, Cambridge University Press, 2005.
• Modelling and Control of Robot Manipulators, Lorenzo Sciavicco, Bruno Siciliano, Springer, 2000.
• Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents), Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, and Dieter Fox, MIT Press, 2005.
• Introduction to Autonomous Mobile Robots, Siegwart R., Nourbakhsh I., Scaramuzza D., MIT press, 2011.
• Automated Planning: Theory and Practice, Malik Ghallab, Dana Nau, Paolo Traverso, Elsevier, 2004.
• Behaviour-based robotics, R. C. Arkin, MIT press, 1998.
• Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control, Kevin M. Lynch and Frank C. Park, Cambridge University Press, 2017.

Nähere Informationen unter
http://www.informatik.uni-bremen.de/~clueth/lehre/ksgm.ss22
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibat/03-ibat-ks.pdf

Beginn jeweils s.t.

Uebung: Mo-Mi 10:00 - 13:00 Uhr (woechentliche)

Anmeldung ausschliesslich über Stud.IP.
Bei Fragen kontaktieren Sie bitte A .Niaz NW1 N1150 (Telefon: 0421 218 62727.

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ki.pdf

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-mrca.pdf
Robotics is a complex field that emerged at the intersection of multiple disciplines such as physics, mathematics and computer science. New advances in hardware and software design and progress in artificial intelligence enable robotics research to pursue higher goals and achieve increased autonomy in various environments. For instance, robots can operate in disaster zones for search and rescue operations, can be employed in rehabilitation and healthcare, space and underwater exploration, etc. Given the complexity of such scenarios, it is essential to develop robust robotic systems with a high degree of autonomy, able to assist humans in difficult and tedious tasks.

This course aims to provide the fundamentals of modern robot control approaches that enable robotic agents to operate in the environment autonomously. The course introduces a basic understanding of autonomous robots, along with tools and methods to control various types of mobile robotic platforms and manipulators. Firstly, the course presents the types of sensors and actuators employed in autonomous robotic platforms. Secondly, it offers a formal understanding of the robot geometry, its kinematic and dynamic models. Finally, the course provides methods and approaches to control the robotic system from a deliberative and reactive point of view. Students will put this knowledge into practice during tutorials and exercise sheets using Python implementation and robot simulations.

Contents

• Introduction to Robotics and AI: long term robot autonomy, artificial intelligence, deliberative vs. reactive control, robotic applications.
• Sensing and Actuation Modalities: types of sensors and actuators, sensor fusion, actuator control.
• Robot Geometry and Transformations: robot transformations in the 3D space, exponential and logarithmic maps, forward and inverse geometric models.
• Kinematics: definition of twists and wrenches for rigid bodies, geometric Jacobian formulation, forward and inverse kinematics.
• Dynamics: an introduction to Lagrangian and Newtonian mechanics, robot dynamics formulation, recursive Newton-Euler algorithm.
• Localization: direct and probabilistic methods for robot localization, odometry, global localization, particle filter.
• Path Planning: path vs. trajectory generation, graph-based methods for path planning (e.g. Djikstra, A\*).
• Kinodynamic Planning: transcribing a dynamic planning problem into trajectory optimization, direct and indirect methods, costs and constraints.
• Reinforcement Learning-based Control: mathematical foundations, discrete vs continuous methods, reinforcement learning for closed-loop robot control.
• Dynamic Control: PD gravity compensation control, computed torque control, admittance vs impedance control.
• Optimal Control: energy-shaping control, LQR and time-varying LQR control.

Learning Outcomes

At the end of the course, the student is expected to be able to:

• Define robot autonomy and list its key aspects.
• Describe the sensor and actuator modalities used in robotics, and explain their relevance for robot control.
• Implement and understand the low-level actuator control methods.
• Compute the 3D world coordinate transformations for rigid bodies.
• Apply the robot forward and inverse geometric model.
• Describe a robotic system based on its kinematic and dynamic properties.
• Use probabilistic methods for robot localization.
• Generate an optimal path for a mobile robot or manipulator using graph search methods.
• Plan a path taking into account the robot kinodynamic properties.
• Use reinforcement learning methods to control simple robotic systems.
• Apply dynamical and optimal control methods on robotic systems such that they are robust against disturbances.
• Assess the strengths and limitations of different control methods presented in the course.
• Identify open challenges in robotics research and current trends in state-of-the-art.
• Communicate confidently using the terminology in the field of robotics.
• Cooperate and work in teams in order to solve tasks.

Examination

During the semester, students are required to complete 6 worksheets in groups of 4.
To pass the course, students must achieve a minimum of 50% on both the worksheets and the written exam.
The final grade is 40% based on worksheets and 60% on the written exam.

References

• Mechanics of Robotic Manipulation, Mathew T. Masen, MIT press, 2001.
• Algebra and Geometry, Alan F. Beardon, Cambridge University Press, 2005.
• Modelling and Control of Robot Manipulators, Lorenzo Sciavicco, Bruno Siciliano, Springer, 2000.
• Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents), Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, and Dieter Fox, MIT Press, 2005.
• Introduction to Autonomous Mobile Robots, Siegwart R., Nourbakhsh I., Scaramuzza D., MIT press, 2011.
• Automated Planning: Theory and Practice, Malik Ghallab, Dana Nau, Paolo Traverso, Elsevier, 2004.
• Behaviour-based robotics, R. C. Arkin, MIT press, 1998.
• Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control, Kevin M. Lynch and Frank C. Park, Cambridge University Press, 2017.

Nähere Informationen unter
http://www.informatik.uni-bremen.de/~clueth/lehre/ksgm.ss22
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibat/03-ibat-ks.pdf

Beginn jeweils s.t.

Uebung: Mo-Mi 10:00 - 13:00 Uhr (woechentliche)

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR
Schwerpunkt: IMAP-AI, IMA-VMC
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-aml.pdf

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

Profil: KIKR, DMI
Schwerpunkt: IMA-AI, IMVP-DMI, IMVP-VMC
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-uuw.pdf

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 27.03.2024

If there are questions, please contact A. Niaz (0421 218 62727.
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstheorie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 27.03.2024

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte A. Niaz (0421 218 62727.



Termine nach Vereinbarung.

Profil: KIKR
Schwerpunkt: IMVA-AI

Die Vorlesung „Einführung in Intelligent Marine Systeme“ setzt sich aus drei Hauptelementen zusammen:
1. Vermittlung der Grundlagen die beim Entwurf und der Entwicklung mariner Systeme, vornehmlich Unterwasser-Systeme, zu berücksichtigen sind. Dazu gehören neben der Vorstellung der verschiedenen Systemkonzepte wie z.B. Remotely Operated Vehicles (ROV) und Autonomous Underwater Vehicles (AUV) und der Sensorik auch Methoden der Navigation, Kommunikation, Antrieb, Energieversorgung und Steuerung.
2. Gastvorträge von Entwicklern, Anwendern und potenzieller Nutzer mit Besuch des des MARUM.
3. Ein, mit den TeilnehmerInnen, zusammen entwickeltes und ausgearbeitetes Systemkonzept, welches auf die verschiedenen meerestechnisch spezifischen Gesichtspunkte (siehe 1.) eingeht. (Präsentation, Peer-evaluation)

Ziele der Vorlesung:
• Grundlegendes Verständnis der marinen Umwelt im Kontext technischer Systeme
• Verständnis der spezifischen Herausforderungen mariner Systeme gegenüber terrestrischen Systemlösungen
• Übersicht über den gegenwärtigen Stand der Technik bei mobilen und stationären Systemen
• Übersicht der verschiedenen Sensormodalitäten, die gegenwärtig eingesetzt werden
• Fähigkeit ein einfaches Systemkonzeptunter Berücksichtigung der maritimen Randbedingungen zusammenzustellen.

Prüfungsform:
Individuelles Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Peer evaluierte Präsentation (ausgeführt in Kleingruppen: 2-3 Personen)

Profil: KIKR
Schwerpunkt: IMAP-AI, IMA-VMC
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-aml.pdf

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

Profil: KIKR.
Schwerpunkt: IMA-AI, IMVP-VMC
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-rl.pdf

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-mpar.pdf
Profil: SQ, KIKR, DMI.
Schwerpunkt: SQ, AI, DMI, VMC
Some prior expertise in C will be helpful. The lecture will be held in German or English, depending on demand.
https://cgvr.cs.uni-bremen.de/teaching/

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMVP-SQ, IMVP-AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-vpp.pdf
zzgl.2 SWS nach Vereinbarung

Diverse Lehrprojekt-Themen des FB01 - Elektrotechnik, siehe https://www.uni-bremen.de/iat/ag-prof-dr-ing-michels/stud-arbeiten-student-projects
Beginn: jedes WiSe und SoSe22
Gruppengröße: kann in Abstimmung mit dem Tutor festgelegt werden
Projektauftakt: fortlaufend
Anmeldung jederzeit bei: michels@iat.uni-bremen.de

Anmeldung im Stud.IP bis:
Projektauftakt am: 01.11.2023
Max. Gruppengröße: 3
Ansprechperson: Dr.-Ing. Wilfried Holzke
holzke@ialb.uni-bremen.de

Ein wesentlicher Teil der Arbeiten am Institut für elektrische Antriebe, Leistungselektronik und Bauelemente ist die Simulation dynamischer Systeme. Dies beinhaltet die Simulation von elektrischen Maschinen und Antriebssträngen. Aufgrund der immer höheren Detailierung werden auch die Simulationsmodelle immer komplexer. Der Zeitaufwand, d. h. die Zeit, die gewartet werden muss, bis das Ergebnis der Simulation nutzbar ist, steigt ebenfalls. Aus diesem Grund sollen die Simulationsmodelle aufgeteilt und auf mehreren Rechenkernen ausgeführt werden. Durch die parallele Bearbeitung kann somit die benötigte Zeit reduziert werden.
Ziel der Arbeit ist es, zunächst Programme zu entwickeln, die verschiedene Bibliotheken zur Verteilung von Aufgaben auf mehrere Rechenkerne vergleichen.
Dafür verwendet werden soll der zur parallelen Simulation komplexer Modelle am IALB aufgebaute Rechner-Cluster. Dieser basiert auf 4 Computern mit AMD Threadripper 1950x CPU und einem 10 GBit Netzwerk. Als Betriebssystem wird GNU Linux verwendet.
Bei der Simulation von dynamischen Systemen, mathematisch durch Differentialgleichungen abgebildet, kommen numerische Löser zum Einsatz. Teil der Arbeit ist eine Recherche zu bereits verfügbaren Algorithmen. Hier soll ebenfalls die echtzeitfähige Ausführbarkeit berücksichtigt werden.
Mit diesen Ergebnissen soll dann eine optimale Lösung gefunden werden, komplexe Modelle, beispielweise erstellt in MATLAB/SIMULINK, auf einem Mehrkernrechnersystem zu verteilen. Dazu werden die Modelle in Quelltext der Programmiersprache „C“ exportiert, für das Zielsystem übersetzt und auf dem Mehrkernrechnersystem ausgeführt.
Ergänzt werden soll die Möglichkeit die Ein- und Ausgänge der Modelle auszulesen, um damit eine Kopplung der Teilmodelle zu ermöglichen. Dies soll im Weiteren automatisiert werden, d. h. das Programm soll anhand definierter Bezeichner die Verbindungen automatisch vorschlagen. Die Ergebnisse der Teilsimulationen sollen ebenfalls von Rechnern abgeholt und für den Benutzer aufbereitet werden.
Es gibt bereits Vorarbeiten für Server- und Client-Programme sowie für das Auslesen der Variablen aus dem Quelltext. Diese können als Basis für die weiteren Arbeiten verwendet werden. Der Arbeitsumfang wird der Gruppengröße entsprechend angepasst.

Anmeldung im Stud.IP bis:
Projektauftakt am:
Max. Gruppengröße: 3
Ansprechperson: Dr.-Ing. Wilfried Holzke
holzke@ialb.uni-bremen.de

Ein wesentlicher Teil der Arbeiten am Institut für elektrische Antriebe, Leistungselektronik und Bauelemente ist die Simulation dynamischer Systeme. Dies beinhaltet die Simulation von elektrischen Maschinen und Antriebssträngen. Aufgrund der immer höheren Detailierung werden auch die Simulationsmodelle immer komplexer. Der Zeitaufwand, d. h. die Zeit, die gewartet werden muss, bis das Ergebnis der Simulation nutzbar ist, steigt ebenfalls. Aus diesem Grund sollen die Simulationsmodelle aufgeteilt und auf mehreren Rechenkernen ausgeführt werden. Durch die parallele Bearbeitung kann somit die benötigte Zeit reduziert werden.
Ziel der Arbeit ist es, zunächst Programme zu entwickeln, die verschiedene Bibliotheken zur Verteilung von Aufgaben auf mehrere Rechenkerne vergleichen.
Dafür verwendet werden soll der zur parallelen Simulation komplexer Modelle am IALB aufgebaute Rechner-Cluster. Dieser basiert auf 4 Computern mit AMD Threadripper 1950x CPU und einem 10 GBit Netzwerk. Als Betriebssystem wird GNU Linux verwendet.
Bei der Simulation von dynamischen Systemen, mathematisch durch Differentialgleichungen abgebildet, kommen numerische Löser zum Einsatz. Teil der Arbeit ist eine Recherche zu bereits verfügbaren Algorithmen. Hier soll ebenfalls die echtzeitfähige Ausführbarkeit berücksichtigt werden.
Mit diesen Ergebnissen soll dann eine optimale Lösung gefunden werden, komplexe Modelle, beispielweise erstellt in MATLAB/SIMULINK, auf einem Mehrkernrechnersystem zu verteilen. Dazu werden die Modelle in Quelltext der Programmiersprache „C“ exportiert, für das Zielsystem übersetzt und auf dem Mehrkernrechnersystem ausgeführt.
Ergänzt werden soll die Möglichkeit die Ein- und Ausgänge der Modelle auszulesen, um damit eine Kopplung der Teilmodelle zu ermöglichen. Dies soll im Weiteren automatisiert werden, d. h. das Programm soll anhand definierter Bezeichner die Verbindungen automatisch vorschlagen. Die Ergebnisse der Teilsimulationen sollen ebenfalls von Rechnern abgeholt und für den Benutzer aufbereitet werden.
Es gibt bereits Vorarbeiten für Server- und Client-Programme sowie für das Auslesen der Variablen aus dem Quelltext. Diese können als Basis für die weiteren Arbeiten verwendet werden. Der Arbeitsumfang wird der Gruppengröße entsprechend angepasst.

Anmeldung im Stud.IP bis: 14.4.
max. Gruppengröße: 20
Ansprechperson: Minh Nguyen, minh.nguyen@uni-bremen.de

This project is dedicated to exploring the application of robotics in disassembling car doors, a task with significant implications for recycling. The overarching goal is to develop an application for a robotic manipulator capable of systematically and autonomously dismantling a car door, which includes addressing challenges, such as identifying parts that can be disassembled and determining optimal disassembly initiation points, even in the absence of background information such as CAD models. Dismantling plays a key role in fostering sustainability by facilitating the identification of parts suitable for reuse or remanufacturing.

Beginn: WiSe23/24; Ende: SoSe24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 16.10.2023
Anmeldung bis: 08.10.2023
Hochschullehrer Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer Jakob Dieckmann, j.dieckmann@bimaq.de
Anmeldung bei: Betreuer

Das Forschungsprogramm "hyBit" hat zum Ziel, den Nutzen von Wasserstoff als Energieträger im Raum Bremen zu untersuchen. Ein wichtiger Faktor hierbei ist die Analyse von verfügbarer und benötigter Energie. Das BIMAQ verfügt über einen einzigartigen Datensatz zur Last- und Erzeugungsenergie in Deutschland, der sich insbesondere auf erneuerbare Energien konzentriert (GeoWiSol Datensatz).
Im Rahmen des Projektes wird die zeitlich und örtlich aufgelöste Residuallast bestimmt und Methoden entwickelt, um die Residuallast vorherzusagen. Es werden mehrere solcher Methoden verglichen. Es wird auch untersucht, welchen Einfluss Wetterbedingungen auf die Ergebnisse haben. Zum Abschluss des Projekts wird das Potenzial von Wasserstoff als Energieträger zum Ausgleich der Residuallast auf örtlicher und zeitlicher Ebene untersucht.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.10.23
Projektauftakt am: 03.11.23
Max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Nils Hoppe, hpp@biba.uni-bremen.de

Bei der Beschaffung technischer Systeme stellt die anforderungsgerechte Lösungsauswahl eine häufige Herausforderung dar. Häufig werden dazu von Anbietern oder Dritten Checklisten zur Datenaufnahme bereitgestellt. Eine automatisierte Weiterverarbeitung in Form einer automatischen Systemauswahl erfolgt auf Grund von Medienbrüchen dabei i.d.R. nicht oder nur in sehr rudimentären Auswahlassistenten einzelner Anbieter. Zwar existieren seit den 80ern Ansätze für eine umfassende, automatische Entscheidungsfindung Expertenwissen zu kodifizieren, häufig sind diese aber auf spezifische Probleme zugeschnitten und stellen keine breit anwendbare Lösung für die Auswahl von technischen Systemen dar.
Um einen durchgängigen Planungs- und Auswahlprozess für technische Systeme zu etablieren ist es erforderlich, die für die Auswahl relevanten Informationen digital zu erfassen und nach einem einheitlichen Schema maschinenlesbar abzuspeichern.
Das gilt sowohl für Randbedingungen und Auswahlkriterien, als auch für die Eigenschaften des Zielsystems, die anhand von Entscheidungsregeln zu verknüpften sind. Um eine möglichst breite Anwendung in verschiedenen Szenarien bzw. Technologien zu erreichen, ist eine abstrakte Repräsentation der Daten erforderlich.
Im Rahmen des Projekts soll eine web-basierte Software umgesetzt werden, mit der Anforderungschecklisten und Regelwerke für verschiedene industrielle Anwendungsfälle erstellt werden können. Darüber hinaus wird eine einfach zu bedienende Nutzerschnittstelle benötigt, mit der der Endanwender die bereitgestellten Vorlagen ausfüllen kann. Im Detail sollen u.a. folgende Teilziele erreich werden.
• Recherche und Abstraktion von relevanten Prozess- und Systemeigenschaften
• Entwicklung einer Methode zur Überführung in eine digitale Checkliste zur systematischen Datenerfassung
• Umsetzung einer Nutzeroberfläche für die Datenaufnahme
• Exemplarische Implementierung einer Schnittstelle zur Verknüpfung von Prozess- und Systemeigenschaften
• Evaluation anhand von Fallbeispielen

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.10.23
Projektauftakt am: 03.11.23
Max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Nils Hoppe, hpp@biba.uni-bremen.de

Für die zuverlässige Bestimmung von Flottengrößen bei der Planung von Fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF) bzw. -systemen (FTS) und Autonomen Mobilen Robotern (AMR) stellt die dynamische Materialflusssimulation das Mittel der Wahl dar. Die Erstellung von Simulationsmodellen erfordern Fachwissen und Zeit. Um die Modellierung zu vereinfachen und kurzfristig sowie ohne explizites Anwendungswissen eine hochwertige Entscheidungsgrundlage zu erhalten, sollen im Rahmen des Projekts die Möglichkeiten untersucht werden, wie sich dieser Schritt automatisieren lässt und eine softwaretechnische Lösung dafür entwickelt und getestet werden.
Die Herausforderung besteht darin, die zur Modellbildung notwendigen Daten abzuleiten und digital über eine entsprechend zu gestaltende Nutzerschnittstelle zu erfassen, sodass ein Simulationsdatensatz erstellt werden kann, der alle notwendigen Informationen umfasst. Dieser ist so weiterzuverarbeiten, dass am Ende ein Simulationsmodell erzeugt und ausgeführt werden kann, ohne dass der Anwender hierzu mit der i.d.R. komplexen und kostenintensiven Simulationssoftware interagieren muss. Hierzu sind verschiedenen Simulationsprogramme zu untersuchen und eine Schnittstelle umzusetzen, mit der aus dem Konfigurationsdatensatz ein spezifisches Simulationsmodell erzeugt werden kann.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.10.23
Projektauftakt am: 03.11.23
Max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Nils Hoppe, hpp@biba.uni-bremen.de

Unternehmen stehen bei der Implementierung und Entwicklung technischer Systeme häufig vor der Herausforderung eine anforderungsgerechte Auswahl unter den verschiedenen Lösungen oder einzelnen, miteinander zu kombinierende Komponenten zu treffen. Zur Unterstützung der Beteiligten bietet es sich an, den Auswahlprozess z.B. mit einem Expertensystem zu automatisieren, wofür die unterschiedlichen Lösungen zunächst digital erfasst und abgebildet werden müssen.
Häufig existiert eine große Variantenvielfalt mit einer Vielzahl von Systemeigenschaften und Ausprägungen, wobei oftmals verschiedene Bezeichnungen für gleiche Systemmerkmale oder deren Ausprägungen verwendet werden. Dem gegenüber stehen Produktfamilien einzelne Hersteller, in denen sich die Systeme in nur wenigen Merkmalen unterscheiden oder so konzipiert sind, dass sie durch Module, Teilweise anderer Hersteller erweitert werden können. Die Katalogisierung ist zeitaufwändig und von häufig wiederkehrenden Arbeitsschritten geprägt, sodass der Bedarf nach einer menschzentrierten Benutzerschnittstelle formuliert werden kann, die eine effiziente Katalogisierung ermöglicht, recherchierte Lösungen anhand eines einheitlichen Schemas maschinenlesbar abspeichert und für Mensch und Maschine durchsuchbar repräsentiert. Im Detail sollen dabei folgende Teilziele erreich werden.
• Recherche zum technischen Stand der Abbildung variantenreicher Systeme
• Konzeption einer Datenstruktur für das systematische Katalogisieren variantenreicher Lösungen
• Entwicklung einer Nutzerschnittstelle für die Katalogisierung der Lösungen
• Entwicklung von Schnittstellen für das manuelle sowie automatische Durchsuchen, Filtern und Auswählen
• Funktioneller Nachweis durch exemplarisches Abbilden verschiedener Produkte
• Evaluation der Usability in einer Nutzerstudie

Beginn: WiSe23/24; Ende: SoSe24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 16.10.2023
Anmeldung bis: 08.10.2023
Hochschullehrer Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer Jakob Dieckmann, j.dieckmann@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in
Das Forschungsprogramm "hyBit" hat zum Ziel, den Nutzen von Wasserstoff als Energieträger im Raum Bremen zu untersuchen. Ein wichtiger Faktor hierbei ist die Analyse von verfügbarer und benötigter Energie. Das BIMAQ verfügt über einen einzigartigen Datensatz zur Last- und Erzeugungsenergie in Deutschland, der sich insbesondere auf erneuerbare Energien konzentriert (GeoWiSol Datensatz).
Im Rahmen des Projektes wird die zeitlich und örtlich aufgelöste Residuallast bestimmt und Methoden entwickelt, um die Residuallast vorherzusagen. Es werden mehrere solcher Methoden verglichen. Es wird auch untersucht, welchen Einfluss Wetterbedingungen auf die Ergebnisse haben. Zum Abschluss des Projekts wird das Potenzial von Wasserstoff als Energieträger zum Ausgleich der Residuallast auf örtlicher und zeitlicher Ebene untersucht.

Anmeldung im Stud.IP bis: 23.10.2023
Projektauftakt am:27.102.23
Max. Gruppengröße: 5
Ansprechperson: Björn Papenberg, M.Sc., papenberg@bime.de

In der industriellen Unikatfertigung in kleinen und mittelständischen Unternehmen wird die Entscheidung, ob ein Werkzeug aufgrund des Verschleißzustands weiterverwendet werden kann häufig von den Maschinenbedienenden getroffen. Durch die individuelle Varianz der Einschätzung kann die Fertigungsqualität und Wirtschaftlichkeit beeinträchtigt werden. Die Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens eignet sich hierbei zur Verbesserung der Klassifizierungsgenauigkeit des Werkzeugverschleißes.
Klassische neuronale Netze, wie Sie aktuell in der Forschung verwendet werden, eigenen sich dazu unbekannte Daten auf Basis der gelernten Eingabedaten zu interpolieren. Eine Extrapolation außerhalb des Grenzbereiches der vorhandenen Daten führt allerdings zu einer deutlichen Verschlechterung der Performanz. Um eine hinreichend genaue Interpolation und Extrapolation zu ermöglichen, können Physics Informed neural networks verwendet werden. Diese zeichnen sich gegenüber klassischen neuronalen Netzten dadurch aus, dass Informationen über physikalische Gesetzmäßigkeiten durch das Modell berücksichtigt werden. Hierdurch können auch bei einer Extrapolation außerhalb der Grenzen des Datenbereichs und bei einer geringen Datenmenge eine gute Approximation des Erwartungswerts erzielt werden. Physics Informed Networks benötigen eine partielle Differenzialgleichung, die den Anwendungsfall beschreibt, um ihre Ausgabe approximieren zu können. Eine solche partielle Differenzialgleichung zur Beschreibung von Werkzeugverschleiß existiert nicht.
Das Ziel des Forschungsprojekts ist die Entwicklung einer neuen Methode zur Ermittlung der Reststandzeit von Werkzeugen, sogenannte Well-Informed Networks. Hierbei sollen in Anlehnung an den Differenzialgleichungen der Physics Informed Networks Punkte auf der Taylor-Geraden in die Prognose der Reststandzeit mit einfließen. Somit wird eine abschnittsweise gültige Prognose über die Reststandzeit eines zuvor definierten Werkstoff-Schneidstoff-Paares für die festgelegten Parameter ermöglicht.

Anmeldung im Stud.IP bis: 27.10.23
Projektauftakt am: 01.11.23
Max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Patrick Rückert-Schindler, rueckert@bime.de

Symbiotische Montage bezieht sich auf eine Form der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern, bei der beide Parteien voneinander profitieren und ihre jeweiligen Stärken und Fähigkeiten nutzen. Dies ermöglicht eine effiziente und flexible Montage von komplexen Produkten, bei der sowohl Menschen als auch Roboter eine aktive Rolle spielen. Typischerweise erfolgt die Koordination zwischen Menschen und Robotern in symbiotischen Montagesystemen mithilfe Methoden künstlicher Intelligenz und Sensorik. Diese Systeme sind so konzipiert, dass sie in Echtzeit auf Veränderungen in der Umgebung reagieren können und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter sicher und produktiv gestalten.

Das Forschungsprojekt umfasst folgende Inhalte:
• Entwicklung eines Konzepts eines symbiotischen Montagesystems auf Basis von Vorarbeiten im Bereich Handgestenerkennung, Bauteilerkennung und Bio-Feedback
• Programmiertechnische Integration aller Systemkomponenten und Schnittstellen
• Erprobung eines kollaborativen Anwendungsszenarios
• Wissenschaftliche Evaluation des Szenarios

Motivation
- Strömungen im Wasser beeinflussen darin befindliche Fahrzeuge, sie beeinflussen die Bewegungen des Fahrzeuges und damit die Fähigkeit Trajektorien genau abzufahren oder eine georeferenzierte Position zu halten.
- Fahrzeuge mit Rudern/Steuerflächen sind besonders betroffen, da die resultierende Kraft der Steuerflächen von der relativen Strömungsgeschwindigkeit abhängt und diese für gewöhnlich unteraktuiert sind
- Vorhandene Sensoren (Doppler Velocity Log, DVL) sind in der Lage, relative Wassergeschwindigkeiten direkt zu messen, die Strömung direkt um das Fahrzeug, welche entscheidend für durch die Steuerflächen erzeugten Stellkräfte ist, kann nicht erfasst werden.
Problemstellung
- Wie kann das existierende dynamische Bewegungsmodell des Unterwasserfahrzeuges um Strömungseinflüsse auf die Aktuatorik erweitert werden?
- Welche Methoden werden im Moment dafür eingesetzt? Literaturrecherche zur Identifikation geeigneter Methoden.
- Wie kann diese Methodik für eine Klasse von Fahrzeugen generalisiert werden?
- Integration in eine bestehende Softwarearchitektur
- Versuchsaufbau zur Evaluation
Zielsetzung
- Präzise online Strömungsschätzung
- Evaluation in Simulation und Feldversuch (idealerweise auf verschiedenen Fahrzeugen)
Besonderheiten
Dieses Projekt wird in Kooperation mit der ROSEN Creation Center GmbH durchgeführt. Die Studierenden werden eng in die bestehende Teamstrukturen eingebunden und sollen, in Absprache mit den Entwicklern der potenziell nutzenden Komponenten, die Anforderungen präzisieren. Die Implementierung soll in das bestehende Framework eingebunden werden, was ein grundsätzliches Verständnis dessen erfordert.

Anmeldung im Stud.IP bis:
Projektauftakt am: SoSe 2024
max. Gruppengröße: 3-5
Ansprechperson: Aage Rehfeldt, a.rehfeldt@bimaq.de

Die regelmäßige Prüfung von Bauwerken, wie Brücken oder Windenergieanlagen, auf Oberflächenschäden ist essenziell für die Zustandsbewertung und Planung bedarfsgerechter Wartungen. Bestehende Lösungen stellen jedoch immer einen Kompromiss aus Messabstand und Auflösungsvermögen dar. Der Einsatz von drohnenbasierten optischen Messsystemen eröffnet die Möglichkeit zur präzisen Geometrieerfassung von lokalen Oberflächenschäden an schwer zugänglichen Strukturen im Millimeterbereich.

Anmeldung im Stud.IP bis: 20.10.2024
Projektauftakt am: 04.11.2024
max. Gruppengröße: 4 Personen
Ansprechperson: Tajim Md Hasibur Rahman, t.rahman@bimaq.de

Oberflächen mit säulenartigen Nanomerkmalen weisen viele nützliche Eigenschaften auf und werden als eine neue Art von Metamatarial bezeichnet. Jede Nanosäule hat einen Durchmesser von etwa 10 nm, was unterhalb der Beugungsgrenze liegt, und die Säulen sind in einem gitterartigen Muster verteilt. Es wurde ein schnelles und robustes optisches Nachweissystem auf der Grundlage von Lichtstreuung realisiert, das Nanostrukturen unterhalb der Beugungsgrenze nachweisen kann. Der experimentelle Aufbau dieses Messprinzips erfordert eine bewegliche Detektorsonde, bestehend aus Photodiode, Schrittmotor und Magnetsensor. Im Rahmen dieses Projektes soll die bewegliche Detektorsonde und deren Steuerung entworfen und an einem bestehenden scatterometrischen Versuchsaufbau implementiert werden. Der Aufbau verfügt über die notwendigen Halterungen und vorinstallierten Sensorteile. Im Rahmen dieses Projekts sind die erforderlichen Schaltungen zu entwerfen und Leiterplatten zu installieren. Die Sensorik ist bereits vorprogrammiert und muss nur noch auf die entworfene Schaltung montiert werden. Das realisierte Steuerungssystem muss mit Hilfe eines Mikrocontroller-Boards implementiert werden. Das implementierte Detektortastsystem soll in der Lage sein, optische Signale an einer beliebigen Position in einem sphärischen Koordinatensystem zu detektieren und mit Hilfe des Schrittmotors und des Magnetsensors präzise gesteuert werden. Als Endergebnis dieses Projekts soll eine experimentelle Detektion von Nano-Säulenproben durchgeführt werden. Die notwendigen Trainingsdaten werden zur Verfügung gestellt.

Anmeldung im Stud.IP bis: 12.04.2024
Projektauftakt: 15.04.2024
max. Gruppengröße: 2 - 4 Studierende
Ansprechperson: Friederike Jensen (f.jensen@bimaq.de)

Zur Untersuchung des aerodynamischen Zustands in Betrieb befindlicher Windenergieanlagen wird ist ein drohnenbasiertes Multisensorsystem erforderlich, welches thermografische Messungen des Strömungszustandes sowie Messungen der Rotorblattgeometrie ermöglicht. Um das Multisensorsystem auf die Messsituation einzustellen, ist das gesamte System zu kalibrieren.
Aufgabe des Lehrprojektes ist es, eine Kalibrierroutine für das Multisensorsystem zu entwickeln, um die Messdaten der Teilsysteme in ein gemeinsames Koordinatensystem zu transformieren. Hierzu sind eine Strategie auszuwählen und geeignete Referenzobjekte zu konzeptionieren, die sowohl für das geometrische als auch das Infrarot-Messsystem anwendbar sind. Die Kalibrierung soll experimentell durchgeführt und hinsichtlich der erreichbaren Unsicherheiten und möglicher Querfeinflüsse bewertet werden. Die Kalibrierung ist in der Programmiersprache Python zu implementieren.

Anmeldung im Stud.IP bis: 12.04.24
Projektauftakt am: 15.04.24
max. Gruppengröße: 2-4
Ansprechperson: Jiuzhou Xiang, j.xiang@bimaq.de

In der Fertigungsindustrie kommt der Überwachung sowie der prognostischen Einschätzung des Werkzeugverschleißes eine essenzielle Rolle zu. Hierbei ist das Ziel, Stillstandzeiten zu reduzieren, die Qualität der Produkte zu erhöhen und die Effizienz von Produktionsprozessen zu optimieren. Die Implementierung von hochentwickelten Messsensoren zusammen mit der Ausarbeitung exakter Prognosemodelle gestattet eine wirkungsvolle Kontrolle des Werkzeugstatus sowie die Verfeinerung der Zerspanungsprozesse. Ein initialer Schritt von besonderer Bedeutung ist die präzise Erfassung der Werkzeuggeometrie und damit des Werkzeugverschleißes.
Im ausgeschriebenen Lehrprojekt erfolgt die Integration eines optischen, chromatisch-konfokalen Sensors an den Arm eines anzusteuernden Roboters. Dabei ist u.a. zu klären, wie sich die Messabweichung aufgrund der Positionierabweichung des Roboters charakterisieren und minimieren lässt. Schließlich soll das robotergestützte Sensorsystem zur Bestimmung der Werkzeuggeometrie erprobt und eingesetzt werden.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.04.24
Projektauftakt am: 01.05.24 (flexibel)
max. Gruppengröße: 6
Ansprechperson: M.Eng. Henry Ekwaro-Osire (eko@biba.uni-bremen.de)

Project can be conducted in English or German

Motivation und Problemstellung:
Visualisierungen spielen in der heutigen datengetriebenen Welt eine entscheidende Rolle, um komplexe Datenmengen verständlich und zugänglich zu machen. Diese Komplexität der Daten, kombiniert mit der Überflutung durch Informationen und den gleichzeitigen Anforderungen an Performance und Skalierbarkeit, stellt eine Herausforderung für die Datenvisualisierung dar.

Zielsetzung:
Das Projekt zielt darauf ab, ein fortschrittliches Expertentool zu entwickeln, das automatisierte, maßgeschneiderte Visualisierungslösungen für spezifische Datensätze bietet.

Vorgehen und Aufgaben:
Durch die Kombination von Data Mining und Large Language Models (LLMs) mit kreativen und innovativem Prompt Engineering soll ein Software-Tool entwickelt werden, welches in der Lage ist, eine breite Palette von Daten effektiv zu interpretieren und dazu passende Visualisierungsvorschläge zu generieren. Abschließend ist geplant, dieses Tool durch den Einsatz an der Fischertechnik Lernfabrik 4.0 (sehe Abb. 1) zu validieren. Durch die intelligente Analyse und Interpretation von Daten soll das Tool in der Lage sein, intuitive und aufschlussreiche Dashboards zu generieren, die das Verständnis und die Interaktion mit der Lernfabrik erleichtern.

Benötigte Kenntnisse:
Das Projekt ermöglicht es den Studierenden, umfassende Kenntnisse in der Softwareentwicklung, im Umgang mit großen Datensätzen, in künstlicher Intelligenz und in der Datenvisualisierung im Laufe vom Projekt zu erwerben. Grundliegende Kenntnisse in den folgenden Bereichen sind allerdings benötigt:
• Programmierung
• Datenaufbereitung und –analyse

Anmeldung im Stud.IP bis: nach Absprache und Anmeldung in StudIP
Projektauftakt am: nach Absprache und Anmeldung in StudIP
Max. Gruppengröße: nach Absprache und Anmeldung in StudIP
Ansprechperson: Jan-Hendrik Ohlendorf, ohl@biba.uni-bremen.de

Mikromobilität ist die Personen-Fortbewegung mit elektrisch motorisierten Kleinst- und Leichtfahrzeugen, auch Elektrokleinstfahrzeuge genannt. Dazu zählen E-Tretroller bzw. E-Scooter, Tretroller, Segways, E-Leichtfahrzeuge, Hoverboards, Monowheels und auch E-Skateboards und klassische Skateboards.
In dem Kurs sollen Ideen und Fortbewegungsmittel entwickeln werden, die Gegenstände transportieren können, insbesondere für die Bedürfnisse auf einem Hochschulcampus.
Konstruktionsmethodisch sollen hier in einem ersten Schritt Anforderungen gesammelt und erarbeitet werden. Aufgrund von zu bestimmenden Bewertungskriterien sollen geeignete Konzepte ausgewählt und dokumentiert werden. Eine grobe Abschätzung von Betriebsdaten und auszulegenden mechanischen Größen ist dabei durchzuführen.
Das Lehrprojekt wird in Zusammenarbeit mit Studierenden der Kunsthochschule Bremen (HfK) durchgeführt. Dabei übernehmen die Studierende der HfK Fragestellungen des Produktdesigns.

Das Lehrprojekt ist Teil des „Bremen Goes Sustainable Projekt“, bei dem es um die Förderung Nachhaltiger Hochschulen in Land Bremen geht. htps://www.uni-bremen.de/bregos

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMA-SQ
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-gsd.pdf

Blockkurs nach Ende des Semester. Räume und Zeiten nach Absprache.

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMA-SQ
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-gsd.pdf

Profil: SQ, KIKR.
Schwerpunkt: IMVT-SQ, IMVT-AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-trs.pdf

The date for the initial organisational meeting of this lab, including grouping, will be advertised shortly. Room NW1 N1250.

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by two departments: the RF department and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by three departments: the RF department, ComNets and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.comnets.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 27.03.2024

If there are questions, please contact A. Niaz (0421 218 62727.
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstheorie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 27.03.2024

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte A. Niaz (0421 218 62727.



Termine nach Vereinbarung.

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMA-SQ
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-gsd.pdf

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-mpar.pdf
Profil: SQ, KIKR, DMI.
Schwerpunkt: SQ, AI, DMI, VMC
Some prior expertise in C will be helpful. The lecture will be held in German or English, depending on demand.
https://cgvr.cs.uni-bremen.de/teaching/

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-prosy.pdf
Schwerpunkt: IMVP-SQ

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMVP-SQ, IMVP-AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-vpp.pdf
zzgl.2 SWS nach Vereinbarung

Anmeldung im Stud.IP bis:
Projektauftakt am: 01.11.2023
Max. Gruppengröße: 3
Ansprechperson: Dr.-Ing. Wilfried Holzke
holzke@ialb.uni-bremen.de

Ein wesentlicher Teil der Arbeiten am Institut für elektrische Antriebe, Leistungselektronik und Bauelemente ist die Simulation dynamischer Systeme. Dies beinhaltet die Simulation von elektrischen Maschinen und Antriebssträngen. Aufgrund der immer höheren Detailierung werden auch die Simulationsmodelle immer komplexer. Der Zeitaufwand, d. h. die Zeit, die gewartet werden muss, bis das Ergebnis der Simulation nutzbar ist, steigt ebenfalls. Aus diesem Grund sollen die Simulationsmodelle aufgeteilt und auf mehreren Rechenkernen ausgeführt werden. Durch die parallele Bearbeitung kann somit die benötigte Zeit reduziert werden.
Ziel der Arbeit ist es, zunächst Programme zu entwickeln, die verschiedene Bibliotheken zur Verteilung von Aufgaben auf mehrere Rechenkerne vergleichen.
Dafür verwendet werden soll der zur parallelen Simulation komplexer Modelle am IALB aufgebaute Rechner-Cluster. Dieser basiert auf 4 Computern mit AMD Threadripper 1950x CPU und einem 10 GBit Netzwerk. Als Betriebssystem wird GNU Linux verwendet.
Bei der Simulation von dynamischen Systemen, mathematisch durch Differentialgleichungen abgebildet, kommen numerische Löser zum Einsatz. Teil der Arbeit ist eine Recherche zu bereits verfügbaren Algorithmen. Hier soll ebenfalls die echtzeitfähige Ausführbarkeit berücksichtigt werden.
Mit diesen Ergebnissen soll dann eine optimale Lösung gefunden werden, komplexe Modelle, beispielweise erstellt in MATLAB/SIMULINK, auf einem Mehrkernrechnersystem zu verteilen. Dazu werden die Modelle in Quelltext der Programmiersprache „C“ exportiert, für das Zielsystem übersetzt und auf dem Mehrkernrechnersystem ausgeführt.
Ergänzt werden soll die Möglichkeit die Ein- und Ausgänge der Modelle auszulesen, um damit eine Kopplung der Teilmodelle zu ermöglichen. Dies soll im Weiteren automatisiert werden, d. h. das Programm soll anhand definierter Bezeichner die Verbindungen automatisch vorschlagen. Die Ergebnisse der Teilsimulationen sollen ebenfalls von Rechnern abgeholt und für den Benutzer aufbereitet werden.
Es gibt bereits Vorarbeiten für Server- und Client-Programme sowie für das Auslesen der Variablen aus dem Quelltext. Diese können als Basis für die weiteren Arbeiten verwendet werden. Der Arbeitsumfang wird der Gruppengröße entsprechend angepasst.

Anmeldung im Stud.IP bis: 15.11.2023
Projektauftakt am: WiSe 23/24
Max. Gruppengröße: 1-2
Ansprechperson: Leonard Friedrich,
leonard.friedrich@uni-bremen.de

Die Entwicklung einer Vertrauensangabe (auch als Vorhersageintervall oder Prognoseintervall bezeichnet) für Prognosen mit einem Regressionsmodell ist entscheidend, um die Unsicherheit in den Modellvorhersagen zu quantifizieren. Ein Vertrauensintervall um eine Prognose gibt an, in welchem Bereich sich der wahre Wert mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit befindet.
Innerhalb dieses Forschungsprojektes gilt es, auf Basis eines NIR-Datensatzes unterschiedliche Regressionsmodelle zu trainieren und ein Verfahren zur Angabe von Prognoseintervallen zu evaluieren.

Anmeldung im Stud.IP bis:
Projektauftakt am: Sommersemester 2024
max. Gruppengröße: 2
Ansprechperson: Felix Cordes, fcordes@uni-bremen.de

Ultraschallsensoren werden für eine Vielzahl an Anwendungen eingesetzt. Typischer Einsatzbereich ist beispielsweise die Aufnahme akustischer Emissionen für das „Structural Health Monitoring“ von sicherheitskritischen Strukturen, wie Brücken oder Flugzeugen. Abhängig vom jeweiligen Einsatzbereich sind für die Ultraschallsensoren verschiedene Eigenschaften von besonderer Bedeutung.
Das Design der Sensoren hat großen Einfluss auf ihre Ausgangsamplitude und ihre Linearität. Oft kann eine hohe Linearität nur auf Kosten einer geringen Ausgangsamplitude erzielt werden. Aus diesem Grund muss in der Regel bei der Auswahl von Ultraschallsensoren für einen spezifischen Anwendungsfall eine Wahl zwischen besonders linearen oder resonanten Sensoren mit einer hohen Ausgansamplitude getroffen werden. Daher ist es erstrebenswert, durch eine sukzessive Optimierung ein Sensordesign zu entwickeln, welches beide Eigenschaften in sich vereint.
Mit Finite Elemente Simulationen ist es möglich, ein Sensordesign in ein Computermodell zu überführen und die Eigenschaften verschiedener Anpassungen und Designvarianten systematisch zu erproben. Ziel dieser Arbeit ist es, das Verhalten eines experimentellen Aufbaus, bestehend aus einer Piezokeramik mit Bodenplatte, in einer FEM Simulation nachzubilden und zu optimieren. Auf Basis einer validierten Simulationsumgebung kann anschließend eine Optimierung der Übertragungsfunktion der Keramik durchgeführt werden.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.04.2024
Projektauftakt am: 02.05.2024
max. Gruppengröße: 2
Ansprechperson: Julia Scholtyssek (julia.scholtyssek@uni-bremen.de)

Im Rahmen des Forschungsprojektes KISS werden Getriebe im Hafeneinsatz mit Schwingungssensoren überwacht.
Im Projekt soll untersucht werden, wie mehrere gleichzeitig auftretende Schäden detektiert werden können. Hierzu liegt ein Datensatz für Einzelschäden und ein kleinerer Datensatz mit Multi-Schäden vor. Außerdem liegt ein Klassifikator, ein Convolutional Neural Network, vor, der Einzelschäden detektieren kann.
Im Projekt soll dieser Klassifikator erweitert werden für die Detektion mehrerer Schäden. Außerdem soll untersucht werden, ob die Daten synthetisch anhand der Einzelschäden nachgebildet werden können.
Für das Projekt sind grundlegende Kenntnisse in Python erforderlich. Kenntnisse im Bereich Körperschall, Getrieben oder Deep Learning wären zudem von Vorteil.

Anmeldung im Stud.IP bis:
Projektauftakt am: SoSe 24
max. Gruppengröße: 1-2 Personen
Ansprechperson: Leonard Friedrich, leonard.friedrich@uni-bremen.de

Das Projekt zielt darauf ab, Data-Mining-Methoden zur Klassifizierung der Datenrelevanz einzusetzen. Dabei wird mit einem umfangreichen Datensatz gearbeitet, der verschiedene Datentypen wie numerische oder kategoriale Informationen umfasst. Das Ziel besteht darin, ein Verfahren zu entwickeln, um die Relevanz einzelner Daten zu bestimmen.
Zunächst gilt es, eine umfassende Literaturrecherche durchzuführen, um sich mit gängigen Data-Mining-Methoden und -Techniken vertraut zu machen. Anschließend wird der Datensatz explorativ analysiert, um seine Struktur und Inhalte zu verstehen. Basierend auf den Erkenntnissen werden verschiedene Data-Mining-Techniken wie Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen und künstliche neuronale Netze implementiert und evaluiert. Zudem werden Feature-Engineering-Techniken angewendet, um die Modellleistung zu optimieren.
Nach der Entwicklung werden die Modelle anhand eines unabhängigen Validierungsdatensatzes getestet, um ihre Leistungsfähigkeit zu bewerten. Abschließend werden die Ergebnisse in einem ausführlichen Bericht dokumentiert und präsentiert, der die angewandten Methoden, Ergebnisse und Schlussfolgerungen zusammenfasst.

Anmeldung im Stud.IP bis:
Projektauftakt am:
Max. Gruppengröße: 3
Ansprechperson: Dr.-Ing. Wilfried Holzke
holzke@ialb.uni-bremen.de

Ein wesentlicher Teil der Arbeiten am Institut für elektrische Antriebe, Leistungselektronik und Bauelemente ist die Simulation dynamischer Systeme. Dies beinhaltet die Simulation von elektrischen Maschinen und Antriebssträngen. Aufgrund der immer höheren Detailierung werden auch die Simulationsmodelle immer komplexer. Der Zeitaufwand, d. h. die Zeit, die gewartet werden muss, bis das Ergebnis der Simulation nutzbar ist, steigt ebenfalls. Aus diesem Grund sollen die Simulationsmodelle aufgeteilt und auf mehreren Rechenkernen ausgeführt werden. Durch die parallele Bearbeitung kann somit die benötigte Zeit reduziert werden.
Ziel der Arbeit ist es, zunächst Programme zu entwickeln, die verschiedene Bibliotheken zur Verteilung von Aufgaben auf mehrere Rechenkerne vergleichen.
Dafür verwendet werden soll der zur parallelen Simulation komplexer Modelle am IALB aufgebaute Rechner-Cluster. Dieser basiert auf 4 Computern mit AMD Threadripper 1950x CPU und einem 10 GBit Netzwerk. Als Betriebssystem wird GNU Linux verwendet.
Bei der Simulation von dynamischen Systemen, mathematisch durch Differentialgleichungen abgebildet, kommen numerische Löser zum Einsatz. Teil der Arbeit ist eine Recherche zu bereits verfügbaren Algorithmen. Hier soll ebenfalls die echtzeitfähige Ausführbarkeit berücksichtigt werden.
Mit diesen Ergebnissen soll dann eine optimale Lösung gefunden werden, komplexe Modelle, beispielweise erstellt in MATLAB/SIMULINK, auf einem Mehrkernrechnersystem zu verteilen. Dazu werden die Modelle in Quelltext der Programmiersprache „C“ exportiert, für das Zielsystem übersetzt und auf dem Mehrkernrechnersystem ausgeführt.
Ergänzt werden soll die Möglichkeit die Ein- und Ausgänge der Modelle auszulesen, um damit eine Kopplung der Teilmodelle zu ermöglichen. Dies soll im Weiteren automatisiert werden, d. h. das Programm soll anhand definierter Bezeichner die Verbindungen automatisch vorschlagen. Die Ergebnisse der Teilsimulationen sollen ebenfalls von Rechnern abgeholt und für den Benutzer aufbereitet werden.
Es gibt bereits Vorarbeiten für Server- und Client-Programme sowie für das Auslesen der Variablen aus dem Quelltext. Diese können als Basis für die weiteren Arbeiten verwendet werden. Der Arbeitsumfang wird der Gruppengröße entsprechend angepasst.

Beginn: WiSe23/24; Ende: SoSe24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 16.10.2023
Anmeldung bis: 08.10.2023
Hochschullehrer Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer Jakob Dieckmann, j.dieckmann@bimaq.de
Anmeldung bei: Betreuer

Das Forschungsprogramm "hyBit" hat zum Ziel, den Nutzen von Wasserstoff als Energieträger im Raum Bremen zu untersuchen. Ein wichtiger Faktor hierbei ist die Analyse von verfügbarer und benötigter Energie. Das BIMAQ verfügt über einen einzigartigen Datensatz zur Last- und Erzeugungsenergie in Deutschland, der sich insbesondere auf erneuerbare Energien konzentriert (GeoWiSol Datensatz).
Im Rahmen des Projektes wird die zeitlich und örtlich aufgelöste Residuallast bestimmt und Methoden entwickelt, um die Residuallast vorherzusagen. Es werden mehrere solcher Methoden verglichen. Es wird auch untersucht, welchen Einfluss Wetterbedingungen auf die Ergebnisse haben. Zum Abschluss des Projekts wird das Potenzial von Wasserstoff als Energieträger zum Ausgleich der Residuallast auf örtlicher und zeitlicher Ebene untersucht.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.09.2023
Projektauftakt am: 06.10.2023
Max. Gruppengröße: 6
Ansprechperson: Kuan Chaing Seng, kuan.chaing.seng@zarm.uni-bremen.de

This project will continue the development of a universal tool to compute the supersonic ascent of sounding rockets using ANSYS CFX

- Follow up on current simulation status from previous group with literature review (previous tasks that should have been completed during submission of report)

- Guided User Interface Development with Database Infrastructure Implementation
i) Frontend program development for GUI (suggested programming language is Java due to existing framework with efficiency)
ii) Backend communication with ANSYS software using Python scripting
iii) Database infrastructure development using MYSQL or other current database systems

- Angle of attack on existing nose cone structures
i) Basic implementation of angle of attack in current existing model
ii)Check simulation limits (e.g. min/max angle) with respect to physical theory and obtained results
iii)Combination of two nose cones (Blunted and Ogive) that are available now in one simulation platform/set-up and implement angle of attack.
iv) Further meshing optimization/mesh import settings

- Improve coupling of CFD and thermal transient simulation
i) Develop further the 2nd Iteration cycle (or add extra iteration cycle depending on accuracy of simulation results) – couple back results into CFX and cross check results (continuation of progress from current student group)

- Ablative layer improvement
i) Improve and optimize the parameters that allow for better simulation results

- Investigation of CFX pre settings in order to optimize the simulation speed and results
i) Identify the important factors that affect simulation speed, stability and accuracy with the aim of optimization

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.09.2023
Projektauftakt am: 06.10.2023
Max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Marvin Warner (marvin.warner@zarm.uni-bremen.de)

The ZARM institute investigates multiple quantum sensor for sensing of accelerations or pressures, as well as different approaches to provide frequency references.
This project will study different enabling technologies supporting the developments of these quantum sensors and frequency references.
The current project phase covers:

Implementation of molecular references using spectroscopy cells of Rb and Iodine
Measurements on a simple cavity setup at 1064nm
Investigations on optical viewport implementation using bonding technologies

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.10.23
Projektauftakt am: 03.11.23
Max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Nils Hoppe, hpp@biba.uni-bremen.de

Bei der Beschaffung technischer Systeme stellt die anforderungsgerechte Lösungsauswahl eine häufige Herausforderung dar. Häufig werden dazu von Anbietern oder Dritten Checklisten zur Datenaufnahme bereitgestellt. Eine automatisierte Weiterverarbeitung in Form einer automatischen Systemauswahl erfolgt auf Grund von Medienbrüchen dabei i.d.R. nicht oder nur in sehr rudimentären Auswahlassistenten einzelner Anbieter. Zwar existieren seit den 80ern Ansätze für eine umfassende, automatische Entscheidungsfindung Expertenwissen zu kodifizieren, häufig sind diese aber auf spezifische Probleme zugeschnitten und stellen keine breit anwendbare Lösung für die Auswahl von technischen Systemen dar.
Um einen durchgängigen Planungs- und Auswahlprozess für technische Systeme zu etablieren ist es erforderlich, die für die Auswahl relevanten Informationen digital zu erfassen und nach einem einheitlichen Schema maschinenlesbar abzuspeichern.
Das gilt sowohl für Randbedingungen und Auswahlkriterien, als auch für die Eigenschaften des Zielsystems, die anhand von Entscheidungsregeln zu verknüpften sind. Um eine möglichst breite Anwendung in verschiedenen Szenarien bzw. Technologien zu erreichen, ist eine abstrakte Repräsentation der Daten erforderlich.
Im Rahmen des Projekts soll eine web-basierte Software umgesetzt werden, mit der Anforderungschecklisten und Regelwerke für verschiedene industrielle Anwendungsfälle erstellt werden können. Darüber hinaus wird eine einfach zu bedienende Nutzerschnittstelle benötigt, mit der der Endanwender die bereitgestellten Vorlagen ausfüllen kann. Im Detail sollen u.a. folgende Teilziele erreich werden.
• Recherche und Abstraktion von relevanten Prozess- und Systemeigenschaften
• Entwicklung einer Methode zur Überführung in eine digitale Checkliste zur systematischen Datenerfassung
• Umsetzung einer Nutzeroberfläche für die Datenaufnahme
• Exemplarische Implementierung einer Schnittstelle zur Verknüpfung von Prozess- und Systemeigenschaften
• Evaluation anhand von Fallbeispielen

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.10.23
Projektauftakt am: 03.11.23
Max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Nils Hoppe, hpp@biba.uni-bremen.de

Für die zuverlässige Bestimmung von Flottengrößen bei der Planung von Fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF) bzw. -systemen (FTS) und Autonomen Mobilen Robotern (AMR) stellt die dynamische Materialflusssimulation das Mittel der Wahl dar. Die Erstellung von Simulationsmodellen erfordern Fachwissen und Zeit. Um die Modellierung zu vereinfachen und kurzfristig sowie ohne explizites Anwendungswissen eine hochwertige Entscheidungsgrundlage zu erhalten, sollen im Rahmen des Projekts die Möglichkeiten untersucht werden, wie sich dieser Schritt automatisieren lässt und eine softwaretechnische Lösung dafür entwickelt und getestet werden.
Die Herausforderung besteht darin, die zur Modellbildung notwendigen Daten abzuleiten und digital über eine entsprechend zu gestaltende Nutzerschnittstelle zu erfassen, sodass ein Simulationsdatensatz erstellt werden kann, der alle notwendigen Informationen umfasst. Dieser ist so weiterzuverarbeiten, dass am Ende ein Simulationsmodell erzeugt und ausgeführt werden kann, ohne dass der Anwender hierzu mit der i.d.R. komplexen und kostenintensiven Simulationssoftware interagieren muss. Hierzu sind verschiedenen Simulationsprogramme zu untersuchen und eine Schnittstelle umzusetzen, mit der aus dem Konfigurationsdatensatz ein spezifisches Simulationsmodell erzeugt werden kann.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.10.23
Projektauftakt am: 03.11.23
Max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Nils Hoppe, hpp@biba.uni-bremen.de

Unternehmen stehen bei der Implementierung und Entwicklung technischer Systeme häufig vor der Herausforderung eine anforderungsgerechte Auswahl unter den verschiedenen Lösungen oder einzelnen, miteinander zu kombinierende Komponenten zu treffen. Zur Unterstützung der Beteiligten bietet es sich an, den Auswahlprozess z.B. mit einem Expertensystem zu automatisieren, wofür die unterschiedlichen Lösungen zunächst digital erfasst und abgebildet werden müssen.
Häufig existiert eine große Variantenvielfalt mit einer Vielzahl von Systemeigenschaften und Ausprägungen, wobei oftmals verschiedene Bezeichnungen für gleiche Systemmerkmale oder deren Ausprägungen verwendet werden. Dem gegenüber stehen Produktfamilien einzelne Hersteller, in denen sich die Systeme in nur wenigen Merkmalen unterscheiden oder so konzipiert sind, dass sie durch Module, Teilweise anderer Hersteller erweitert werden können. Die Katalogisierung ist zeitaufwändig und von häufig wiederkehrenden Arbeitsschritten geprägt, sodass der Bedarf nach einer menschzentrierten Benutzerschnittstelle formuliert werden kann, die eine effiziente Katalogisierung ermöglicht, recherchierte Lösungen anhand eines einheitlichen Schemas maschinenlesbar abspeichert und für Mensch und Maschine durchsuchbar repräsentiert. Im Detail sollen dabei folgende Teilziele erreich werden.
• Recherche zum technischen Stand der Abbildung variantenreicher Systeme
• Konzeption einer Datenstruktur für das systematische Katalogisieren variantenreicher Lösungen
• Entwicklung einer Nutzerschnittstelle für die Katalogisierung der Lösungen
• Entwicklung von Schnittstellen für das manuelle sowie automatische Durchsuchen, Filtern und Auswählen
• Funktioneller Nachweis durch exemplarisches Abbilden verschiedener Produkte
• Evaluation der Usability in einer Nutzerstudie

Anmeldung im Stud.IP bis: wird in StudIP bekannt gegeben
Projektauftakt am: wird in StudIP bekannt gegeben
Max. Gruppengröße: wird in StudIP bekannt gegeben
Ansprechperson:
Jan-Hendrik Ohlendorf (johlendorf@uni-bremen.de),
Stephan Hopfmüller (hop@biba.uni-bremen.de)

80 Prozent aller Tierarten in Deutschland sind Insekten. Sie bestäuben Pflanzen, verwerten organisches Material, verbessern die Bodenfruchtbarkeit und sind ein unverzichtbarer Teil unserer Ökosysteme. Doch ihre Zahl und ihre Vielfalt sind bedroht. Durch dieses Forschungsprojekt soll die interdisziplinäre Initiative „KInsecta“ unterstützt und ausgebaut werden, um die heimische Insektenvielfalt digital und automatisiert zu erfassen.
Zusammen mit einem Team von Studierenden der Biologie (Entomolog*innen) an der Universität Bremen besteht in Lehr- bzw. Forschungsprojekt die Möglichkeit, je nach Interesse und Eignung an folgenden Teilaufgaben zu arbeiten:
Aufgabe: Insektenbildgebung
Aufgabe: Erfassung von Umgebungsbedingungemn
Aufgabe: Klassifizierung der Insekten mit Hilfe von KI-Algorithmen
Aufgabe: Zusätzliche Sensorik
Aufgabe: Datenübertragung, Datenbank und Dashboard
Aufgabe: Struktur, Gehäuse und Energieversorgung

Beginn: WiSe23/24; Ende: SoSe24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 16.10.2023
Anmeldung bis: 08.10.2023
Hochschullehrer Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer Jakob Dieckmann, j.dieckmann@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in
Das Forschungsprogramm "hyBit" hat zum Ziel, den Nutzen von Wasserstoff als Energieträger im Raum Bremen zu untersuchen. Ein wichtiger Faktor hierbei ist die Analyse von verfügbarer und benötigter Energie. Das BIMAQ verfügt über einen einzigartigen Datensatz zur Last- und Erzeugungsenergie in Deutschland, der sich insbesondere auf erneuerbare Energien konzentriert (GeoWiSol Datensatz).
Im Rahmen des Projektes wird die zeitlich und örtlich aufgelöste Residuallast bestimmt und Methoden entwickelt, um die Residuallast vorherzusagen. Es werden mehrere solcher Methoden verglichen. Es wird auch untersucht, welchen Einfluss Wetterbedingungen auf die Ergebnisse haben. Zum Abschluss des Projekts wird das Potenzial von Wasserstoff als Energieträger zum Ausgleich der Residuallast auf örtlicher und zeitlicher Ebene untersucht.

Anmeldung im Stud.IP bis: 01.11.2023
Projektauftakt am: nach Absprache
Max. Gruppengröße: 3 bis 4 Personen
Ansprechperson: Sascha Stallmann, sascha.stallmann@ifam.fraunhofer.de

Die Entwicklung, Optimierung und Charakterisierung von Batterien spielen eine entscheidende Rolle bei der Elektrifizierung der Mobilität. In der Ära der künstlichen Intelligenz wird erwartet, dass die Erfassung von großen Datenmengen aus Batterien technologische Fortschritte erheblich beschleunigt. Es gibt ein zunehmendes Interesse daran, die Multifrequenz-Impedanz als Charakterisierungswerkzeug zur Bewertung des Batteriezustands (SoC) einzusetzen - eine experimentelle Technik, die in der experimentellen Elektrochemie wohlbekannt ist.
Das Fraunhofer IFAM hat einen fortschrittlichen Algorithmus zur Messung der Impedanz während des Batteriebetriebs entwickelt, der Daten aus einer speziellen Einrichtung verwendet. Das Ziel dieses Projekts ist es, diese Methodik in einem Embedded-System zu integrieren, um sie kostengünstiger und portabel zu machen. Kandidaten müssen über grundlegende Kenntnisse in der Programmiersprache Python verfügen, um die vorhandene Anwendung zu verstehen und in einen Mikrocontroller zu integrieren. Der Algorithmus basiert auf der Analyse von Signalen mit Hilfe der Fourier-Transformation in Echtzeit.
Wir haben das Teensy 3.6 Entwicklungsboard als geeignete Wahl für dieses Projekt identifiziert. Es ist mit einem ARM Cortex-M4-Prozessor ausgestattet, der einen dedizierten digitalen Signalprozessor enthält. Die Firmware kann mit der Arduino IDE und ihrer eigenen Sprache entwickelt werden.

Das Projekt ist wie folgt strukturiert:
1. Vertraut machen mit dem vorhandenen Python-Anwendungsquellcode und dem speziellen Laboraufbau zur Impedanzmessung.
2. Integrieren der Impedanzmethodik (Signalabtastung und Impedanzberechnung) in die Mikrocontroller-Firmware.
3. Testen des eingebetteten Spektrometers mit einer handelsüblichen 1Ah-Batterie. Es kann notwendig sein, Erweiterungen für das Board zu entwerfen, einschließlich Verstärkern und spezieller Schaltungstechnik.
4. Hochskalieren des Spektrometers zur Messung der Impedanz eines Batteriepacks bestehend aus mehreren Batterieeinheiten und Integration in ein Batteriemanagementsystem.
5. Verbessern des Spektrometers durch Einbeziehung von Temperatur- und anderen Sensoren (Feuchtigkeit, Dehnung usw.), um mehr Informationen über das System zu sammeln.

Wir schätzen Ideen von Studierenden sehr und ermutigen zu kreativer Entfaltung in dem Projekt. Die mit dem Gerät gesammelten Daten können beispielsweise mithilfe von künstlicher Intelligenz analysiert werden, um das Verhalten der Batterie zu klassifizieren und vorherzusagen. Auch können verschiedene Ladevorgänge getestet werden, um den effizientesten zu bestimmen.

Anmeldung im Stud.IP bis:
Projektauftakt am: SoSe 2024
max. Gruppengröße: 3-5
Ansprechperson: Aage Rehfeldt, a.rehfeldt@bimaq.de

Die regelmäßige Prüfung von Bauwerken, wie Brücken oder Windenergieanlagen, auf Oberflächenschäden ist essenziell für die Zustandsbewertung und Planung bedarfsgerechter Wartungen. Bestehende Lösungen stellen jedoch immer einen Kompromiss aus Messabstand und Auflösungsvermögen dar. Der Einsatz von drohnenbasierten optischen Messsystemen eröffnet die Möglichkeit zur präzisen Geometrieerfassung von lokalen Oberflächenschäden an schwer zugänglichen Strukturen im Millimeterbereich.

Anmeldung im Stud.IP bis: 20.10.2024
Projektauftakt am: 04.11.2024
max. Gruppengröße: 4 Personen
Ansprechperson: Tajim Md Hasibur Rahman, t.rahman@bimaq.de

Oberflächen mit säulenartigen Nanomerkmalen weisen viele nützliche Eigenschaften auf und werden als eine neue Art von Metamatarial bezeichnet. Jede Nanosäule hat einen Durchmesser von etwa 10 nm, was unterhalb der Beugungsgrenze liegt, und die Säulen sind in einem gitterartigen Muster verteilt. Es wurde ein schnelles und robustes optisches Nachweissystem auf der Grundlage von Lichtstreuung realisiert, das Nanostrukturen unterhalb der Beugungsgrenze nachweisen kann. Der experimentelle Aufbau dieses Messprinzips erfordert eine bewegliche Detektorsonde, bestehend aus Photodiode, Schrittmotor und Magnetsensor. Im Rahmen dieses Projektes soll die bewegliche Detektorsonde und deren Steuerung entworfen und an einem bestehenden scatterometrischen Versuchsaufbau implementiert werden. Der Aufbau verfügt über die notwendigen Halterungen und vorinstallierten Sensorteile. Im Rahmen dieses Projekts sind die erforderlichen Schaltungen zu entwerfen und Leiterplatten zu installieren. Die Sensorik ist bereits vorprogrammiert und muss nur noch auf die entworfene Schaltung montiert werden. Das realisierte Steuerungssystem muss mit Hilfe eines Mikrocontroller-Boards implementiert werden. Das implementierte Detektortastsystem soll in der Lage sein, optische Signale an einer beliebigen Position in einem sphärischen Koordinatensystem zu detektieren und mit Hilfe des Schrittmotors und des Magnetsensors präzise gesteuert werden. Als Endergebnis dieses Projekts soll eine experimentelle Detektion von Nano-Säulenproben durchgeführt werden. Die notwendigen Trainingsdaten werden zur Verfügung gestellt.

Anmeldung im Stud.IP bis: 12.04.2024
Projektauftakt: 15.04.2024
max. Gruppengröße: 2 - 4 Studierende
Ansprechperson: Friederike Jensen (f.jensen@bimaq.de)

Zur Untersuchung des aerodynamischen Zustands in Betrieb befindlicher Windenergieanlagen wird ist ein drohnenbasiertes Multisensorsystem erforderlich, welches thermografische Messungen des Strömungszustandes sowie Messungen der Rotorblattgeometrie ermöglicht. Um das Multisensorsystem auf die Messsituation einzustellen, ist das gesamte System zu kalibrieren.
Aufgabe des Lehrprojektes ist es, eine Kalibrierroutine für das Multisensorsystem zu entwickeln, um die Messdaten der Teilsysteme in ein gemeinsames Koordinatensystem zu transformieren. Hierzu sind eine Strategie auszuwählen und geeignete Referenzobjekte zu konzeptionieren, die sowohl für das geometrische als auch das Infrarot-Messsystem anwendbar sind. Die Kalibrierung soll experimentell durchgeführt und hinsichtlich der erreichbaren Unsicherheiten und möglicher Querfeinflüsse bewertet werden. Die Kalibrierung ist in der Programmiersprache Python zu implementieren.

Anmeldung im Stud.IP bis: 12.04.24
Projektauftakt am: 15.04.24
max. Gruppengröße: 2-4
Ansprechperson: Jiuzhou Xiang, j.xiang@bimaq.de

In der Fertigungsindustrie kommt der Überwachung sowie der prognostischen Einschätzung des Werkzeugverschleißes eine essenzielle Rolle zu. Hierbei ist das Ziel, Stillstandzeiten zu reduzieren, die Qualität der Produkte zu erhöhen und die Effizienz von Produktionsprozessen zu optimieren. Die Implementierung von hochentwickelten Messsensoren zusammen mit der Ausarbeitung exakter Prognosemodelle gestattet eine wirkungsvolle Kontrolle des Werkzeugstatus sowie die Verfeinerung der Zerspanungsprozesse. Ein initialer Schritt von besonderer Bedeutung ist die präzise Erfassung der Werkzeuggeometrie und damit des Werkzeugverschleißes.
Im ausgeschriebenen Lehrprojekt erfolgt die Integration eines optischen, chromatisch-konfokalen Sensors an den Arm eines anzusteuernden Roboters. Dabei ist u.a. zu klären, wie sich die Messabweichung aufgrund der Positionierabweichung des Roboters charakterisieren und minimieren lässt. Schließlich soll das robotergestützte Sensorsystem zur Bestimmung der Werkzeuggeometrie erprobt und eingesetzt werden.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.04.24
Projektauftakt am: 01.05.24 (flexibel)
max. Gruppengröße: 6
Ansprechperson: M.Eng. Henry Ekwaro-Osire (eko@biba.uni-bremen.de)

Project can be conducted in English or German

Motivation und Problemstellung:
Visualisierungen spielen in der heutigen datengetriebenen Welt eine entscheidende Rolle, um komplexe Datenmengen verständlich und zugänglich zu machen. Diese Komplexität der Daten, kombiniert mit der Überflutung durch Informationen und den gleichzeitigen Anforderungen an Performance und Skalierbarkeit, stellt eine Herausforderung für die Datenvisualisierung dar.

Zielsetzung:
Das Projekt zielt darauf ab, ein fortschrittliches Expertentool zu entwickeln, das automatisierte, maßgeschneiderte Visualisierungslösungen für spezifische Datensätze bietet.

Vorgehen und Aufgaben:
Durch die Kombination von Data Mining und Large Language Models (LLMs) mit kreativen und innovativem Prompt Engineering soll ein Software-Tool entwickelt werden, welches in der Lage ist, eine breite Palette von Daten effektiv zu interpretieren und dazu passende Visualisierungsvorschläge zu generieren. Abschließend ist geplant, dieses Tool durch den Einsatz an der Fischertechnik Lernfabrik 4.0 (sehe Abb. 1) zu validieren. Durch die intelligente Analyse und Interpretation von Daten soll das Tool in der Lage sein, intuitive und aufschlussreiche Dashboards zu generieren, die das Verständnis und die Interaktion mit der Lernfabrik erleichtern.

Benötigte Kenntnisse:
Das Projekt ermöglicht es den Studierenden, umfassende Kenntnisse in der Softwareentwicklung, im Umgang mit großen Datensätzen, in künstlicher Intelligenz und in der Datenvisualisierung im Laufe vom Projekt zu erwerben. Grundliegende Kenntnisse in den folgenden Bereichen sind allerdings benötigt:
• Programmierung
• Datenaufbereitung und –analyse

Beginn: SoSe24; Ende: WiSe24/25; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: max. 8 (2 Gruppen mit je max. 4 Teilnehmer:innen)
Anmeldung bis: 30.04.2024
Hochschullehrer Prof. Dr.-Ing. Klaus-Dieter Thoben, tho@biba.uni-bremen.de
Betreuer Thimo F. Schindler, M. Sc., sth@biba.uni-bremen.de
Anmeldung bei: Betreuer#

Containerschiffe tragen erheblich zu den Gesamtemissionen eines Hafens bei. Zur Verbesserung des Klimas kann die genaue Attribution der Emissionen dabei helfen Klimagasverursacher zu identifizieren. Dafür ist es notwendig, dass mit Hilfe moderner Messsensoren die Emissionen der Schiffe gemessen werden. Hierfür soll in diesem Projekt eine mobile Emissionsmessstation (MEM) entwickelt werden, die in der Lage ist, autark eben jene klimagasrelevanten Gase im Hafen zu messen und an ein Datenhaltungssystem zu übermitteln. Dafür ist es notwendig, dass die MEM unabhängig von einer externen Strom- und Kommunikationsverbindung eingesetzt werden kann. In dem Projekt sollen je zwei Gruppen mit max. 4 Teilnehmenden unterschiedliche Aufgaben aus dem Projektmanagement wahrnehmen und gemeinsam koordinieren. Ziel des Projektes ist die Umsetzung und Realisierung einer solchen mobilen Emissionsmessstation, die im maritimen Hafenumfeld getestet werden soll.

Anmeldung im Stud.IP bis: nach Absprache und Anmeldung in StudIP
Projektauftakt am: nach Absprache und Anmeldung in StudIP
Max. Gruppengröße: nach Absprache und Anmeldung in StudIP
Ansprechperson: Jan-Hendrik Ohlendorf, ohl@biba.uni-bremen.de

Mikromobilität ist die Personen-Fortbewegung mit elektrisch motorisierten Kleinst- und Leichtfahrzeugen, auch Elektrokleinstfahrzeuge genannt. Dazu zählen E-Tretroller bzw. E-Scooter, Tretroller, Segways, E-Leichtfahrzeuge, Hoverboards, Monowheels und auch E-Skateboards und klassische Skateboards.
In dem Kurs sollen Ideen und Fortbewegungsmittel entwickeln werden, die Gegenstände transportieren können, insbesondere für die Bedürfnisse auf einem Hochschulcampus.
Konstruktionsmethodisch sollen hier in einem ersten Schritt Anforderungen gesammelt und erarbeitet werden. Aufgrund von zu bestimmenden Bewertungskriterien sollen geeignete Konzepte ausgewählt und dokumentiert werden. Eine grobe Abschätzung von Betriebsdaten und auszulegenden mechanischen Größen ist dabei durchzuführen.
Das Lehrprojekt wird in Zusammenarbeit mit Studierenden der Kunsthochschule Bremen (HfK) durchgeführt. Dabei übernehmen die Studierende der HfK Fragestellungen des Produktdesigns.

Das Lehrprojekt ist Teil des „Bremen Goes Sustainable Projekt“, bei dem es um die Förderung Nachhaltiger Hochschulen in Land Bremen geht. htps://www.uni-bremen.de/bregos

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 27.03.2024

If there are questions, please contact A. Niaz (0421 218 62727.
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstheorie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 27.03.2024

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte A. Niaz (0421 218 62727.



Termine nach Vereinbarung.

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

Diverse Lehrprojekt-Themen des FB01 - Elektrotechnik, siehe https://www.uni-bremen.de/iat/ag-prof-dr-ing-michels/stud-arbeiten-student-projects
Beginn: jedes WiSe und SoSe22
Gruppengröße: kann in Abstimmung mit dem Tutor festgelegt werden
Projektauftakt: fortlaufend
Anmeldung jederzeit bei: michels@iat.uni-bremen.de

Anmeldung im Stud.IP bis:
Projektauftakt am: 01.11.2023
Max. Gruppengröße: 3
Ansprechperson: Dr.-Ing. Wilfried Holzke
holzke@ialb.uni-bremen.de

Ein wesentlicher Teil der Arbeiten am Institut für elektrische Antriebe, Leistungselektronik und Bauelemente ist die Simulation dynamischer Systeme. Dies beinhaltet die Simulation von elektrischen Maschinen und Antriebssträngen. Aufgrund der immer höheren Detailierung werden auch die Simulationsmodelle immer komplexer. Der Zeitaufwand, d. h. die Zeit, die gewartet werden muss, bis das Ergebnis der Simulation nutzbar ist, steigt ebenfalls. Aus diesem Grund sollen die Simulationsmodelle aufgeteilt und auf mehreren Rechenkernen ausgeführt werden. Durch die parallele Bearbeitung kann somit die benötigte Zeit reduziert werden.
Ziel der Arbeit ist es, zunächst Programme zu entwickeln, die verschiedene Bibliotheken zur Verteilung von Aufgaben auf mehrere Rechenkerne vergleichen.
Dafür verwendet werden soll der zur parallelen Simulation komplexer Modelle am IALB aufgebaute Rechner-Cluster. Dieser basiert auf 4 Computern mit AMD Threadripper 1950x CPU und einem 10 GBit Netzwerk. Als Betriebssystem wird GNU Linux verwendet.
Bei der Simulation von dynamischen Systemen, mathematisch durch Differentialgleichungen abgebildet, kommen numerische Löser zum Einsatz. Teil der Arbeit ist eine Recherche zu bereits verfügbaren Algorithmen. Hier soll ebenfalls die echtzeitfähige Ausführbarkeit berücksichtigt werden.
Mit diesen Ergebnissen soll dann eine optimale Lösung gefunden werden, komplexe Modelle, beispielweise erstellt in MATLAB/SIMULINK, auf einem Mehrkernrechnersystem zu verteilen. Dazu werden die Modelle in Quelltext der Programmiersprache „C“ exportiert, für das Zielsystem übersetzt und auf dem Mehrkernrechnersystem ausgeführt.
Ergänzt werden soll die Möglichkeit die Ein- und Ausgänge der Modelle auszulesen, um damit eine Kopplung der Teilmodelle zu ermöglichen. Dies soll im Weiteren automatisiert werden, d. h. das Programm soll anhand definierter Bezeichner die Verbindungen automatisch vorschlagen. Die Ergebnisse der Teilsimulationen sollen ebenfalls von Rechnern abgeholt und für den Benutzer aufbereitet werden.
Es gibt bereits Vorarbeiten für Server- und Client-Programme sowie für das Auslesen der Variablen aus dem Quelltext. Diese können als Basis für die weiteren Arbeiten verwendet werden. Der Arbeitsumfang wird der Gruppengröße entsprechend angepasst.

Anmeldung im Stud.IP bis: Mai 2024
Projektauftakt am: SoSe 2024
max. Gruppengröße: 3
Ansprechperson: Janek Otto (janek.otto@uni-bremen.de)

Zur Messung von Nahinfrarot-Spektren kommen Spektrometer zum Einsatz, die die Intensität der NIR-Strahlung aufzeichnen. Verfügbar sind unterschiedliche Bauformen von Spektrometern, die sich hinsichtlich ihres Einsatzgebietes und ihrer Anforderungen unterscheiden.

Im Rahmen der ausgeschriebenen Arbeit sollen unterschiedliche Gehäusetechnogien eines miniaturisierten NIR-Sensors aufgebaut und hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile untersucht werden. Im ersten Schritt sollen verschiedene Gehäusekonzepte erarbeitet sowie designt werden. Hierbei spielt neben der Mechanik und Verbaubarkeit insbesondere die optische Ankopplung an das Probenmaterial eine entscheidende Rolle. Durch die Verwendung optischer Linsen soll der Weg der Strahlung möglichst effizient ausgelegt werden. Anschließend sollen die Gehäusekonzepte prototypenhaft aufgebaut und untersucht werden. Abschließend erfolgt die Dokumentation der Ergebnisse.

Anmeldung im Stud.IP bis:
Projektauftakt am: Sommersemester 2024
max. Gruppengröße: 2
Ansprechperson: Felix Cordes, fcordes@uni-bremen.de

Ultraschallsensoren werden für eine Vielzahl an Anwendungen eingesetzt. Typischer Einsatzbereich ist beispielsweise die Aufnahme akustischer Emissionen für das „Structural Health Monitoring“ von sicherheitskritischen Strukturen, wie Brücken oder Flugzeugen. Abhängig vom jeweiligen Einsatzbereich sind für die Ultraschallsensoren verschiedene Eigenschaften von besonderer Bedeutung.
Das Design der Sensoren hat großen Einfluss auf ihre Ausgangsamplitude und ihre Linearität. Oft kann eine hohe Linearität nur auf Kosten einer geringen Ausgangsamplitude erzielt werden. Aus diesem Grund muss in der Regel bei der Auswahl von Ultraschallsensoren für einen spezifischen Anwendungsfall eine Wahl zwischen besonders linearen oder resonanten Sensoren mit einer hohen Ausgansamplitude getroffen werden. Daher ist es erstrebenswert, durch eine sukzessive Optimierung ein Sensordesign zu entwickeln, welches beide Eigenschaften in sich vereint.
Mit Finite Elemente Simulationen ist es möglich, ein Sensordesign in ein Computermodell zu überführen und die Eigenschaften verschiedener Anpassungen und Designvarianten systematisch zu erproben. Ziel dieser Arbeit ist es, das Verhalten eines experimentellen Aufbaus, bestehend aus einer Piezokeramik mit Bodenplatte, in einer FEM Simulation nachzubilden und zu optimieren. Auf Basis einer validierten Simulationsumgebung kann anschließend eine Optimierung der Übertragungsfunktion der Keramik durchgeführt werden.

Anmeldung im Stud.IP bis:
Projektauftakt am:
Max. Gruppengröße: 3
Ansprechperson: Dr.-Ing. Wilfried Holzke
holzke@ialb.uni-bremen.de

Ein wesentlicher Teil der Arbeiten am Institut für elektrische Antriebe, Leistungselektronik und Bauelemente ist die Simulation dynamischer Systeme. Dies beinhaltet die Simulation von elektrischen Maschinen und Antriebssträngen. Aufgrund der immer höheren Detailierung werden auch die Simulationsmodelle immer komplexer. Der Zeitaufwand, d. h. die Zeit, die gewartet werden muss, bis das Ergebnis der Simulation nutzbar ist, steigt ebenfalls. Aus diesem Grund sollen die Simulationsmodelle aufgeteilt und auf mehreren Rechenkernen ausgeführt werden. Durch die parallele Bearbeitung kann somit die benötigte Zeit reduziert werden.
Ziel der Arbeit ist es, zunächst Programme zu entwickeln, die verschiedene Bibliotheken zur Verteilung von Aufgaben auf mehrere Rechenkerne vergleichen.
Dafür verwendet werden soll der zur parallelen Simulation komplexer Modelle am IALB aufgebaute Rechner-Cluster. Dieser basiert auf 4 Computern mit AMD Threadripper 1950x CPU und einem 10 GBit Netzwerk. Als Betriebssystem wird GNU Linux verwendet.
Bei der Simulation von dynamischen Systemen, mathematisch durch Differentialgleichungen abgebildet, kommen numerische Löser zum Einsatz. Teil der Arbeit ist eine Recherche zu bereits verfügbaren Algorithmen. Hier soll ebenfalls die echtzeitfähige Ausführbarkeit berücksichtigt werden.
Mit diesen Ergebnissen soll dann eine optimale Lösung gefunden werden, komplexe Modelle, beispielweise erstellt in MATLAB/SIMULINK, auf einem Mehrkernrechnersystem zu verteilen. Dazu werden die Modelle in Quelltext der Programmiersprache „C“ exportiert, für das Zielsystem übersetzt und auf dem Mehrkernrechnersystem ausgeführt.
Ergänzt werden soll die Möglichkeit die Ein- und Ausgänge der Modelle auszulesen, um damit eine Kopplung der Teilmodelle zu ermöglichen. Dies soll im Weiteren automatisiert werden, d. h. das Programm soll anhand definierter Bezeichner die Verbindungen automatisch vorschlagen. Die Ergebnisse der Teilsimulationen sollen ebenfalls von Rechnern abgeholt und für den Benutzer aufbereitet werden.
Es gibt bereits Vorarbeiten für Server- und Client-Programme sowie für das Auslesen der Variablen aus dem Quelltext. Diese können als Basis für die weiteren Arbeiten verwendet werden. Der Arbeitsumfang wird der Gruppengröße entsprechend angepasst.

Beginn: WiSe23/24; Ende: SoSe24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 16.10.2023
Anmeldung bis: 08.10.2023
Hochschullehrer Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer Jakob Dieckmann, j.dieckmann@bimaq.de
Anmeldung bei: Betreuer

Das Forschungsprogramm "hyBit" hat zum Ziel, den Nutzen von Wasserstoff als Energieträger im Raum Bremen zu untersuchen. Ein wichtiger Faktor hierbei ist die Analyse von verfügbarer und benötigter Energie. Das BIMAQ verfügt über einen einzigartigen Datensatz zur Last- und Erzeugungsenergie in Deutschland, der sich insbesondere auf erneuerbare Energien konzentriert (GeoWiSol Datensatz).
Im Rahmen des Projektes wird die zeitlich und örtlich aufgelöste Residuallast bestimmt und Methoden entwickelt, um die Residuallast vorherzusagen. Es werden mehrere solcher Methoden verglichen. Es wird auch untersucht, welchen Einfluss Wetterbedingungen auf die Ergebnisse haben. Zum Abschluss des Projekts wird das Potenzial von Wasserstoff als Energieträger zum Ausgleich der Residuallast auf örtlicher und zeitlicher Ebene untersucht.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.10.23
Projektauftakt am: 03.11.23
Max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Nils Hoppe, hpp@biba.uni-bremen.de

Bei der Beschaffung technischer Systeme stellt die anforderungsgerechte Lösungsauswahl eine häufige Herausforderung dar. Häufig werden dazu von Anbietern oder Dritten Checklisten zur Datenaufnahme bereitgestellt. Eine automatisierte Weiterverarbeitung in Form einer automatischen Systemauswahl erfolgt auf Grund von Medienbrüchen dabei i.d.R. nicht oder nur in sehr rudimentären Auswahlassistenten einzelner Anbieter. Zwar existieren seit den 80ern Ansätze für eine umfassende, automatische Entscheidungsfindung Expertenwissen zu kodifizieren, häufig sind diese aber auf spezifische Probleme zugeschnitten und stellen keine breit anwendbare Lösung für die Auswahl von technischen Systemen dar.
Um einen durchgängigen Planungs- und Auswahlprozess für technische Systeme zu etablieren ist es erforderlich, die für die Auswahl relevanten Informationen digital zu erfassen und nach einem einheitlichen Schema maschinenlesbar abzuspeichern.
Das gilt sowohl für Randbedingungen und Auswahlkriterien, als auch für die Eigenschaften des Zielsystems, die anhand von Entscheidungsregeln zu verknüpften sind. Um eine möglichst breite Anwendung in verschiedenen Szenarien bzw. Technologien zu erreichen, ist eine abstrakte Repräsentation der Daten erforderlich.
Im Rahmen des Projekts soll eine web-basierte Software umgesetzt werden, mit der Anforderungschecklisten und Regelwerke für verschiedene industrielle Anwendungsfälle erstellt werden können. Darüber hinaus wird eine einfach zu bedienende Nutzerschnittstelle benötigt, mit der der Endanwender die bereitgestellten Vorlagen ausfüllen kann. Im Detail sollen u.a. folgende Teilziele erreich werden.
• Recherche und Abstraktion von relevanten Prozess- und Systemeigenschaften
• Entwicklung einer Methode zur Überführung in eine digitale Checkliste zur systematischen Datenerfassung
• Umsetzung einer Nutzeroberfläche für die Datenaufnahme
• Exemplarische Implementierung einer Schnittstelle zur Verknüpfung von Prozess- und Systemeigenschaften
• Evaluation anhand von Fallbeispielen

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.10.23
Projektauftakt am: 03.11.23
Max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Nils Hoppe, hpp@biba.uni-bremen.de

Für die zuverlässige Bestimmung von Flottengrößen bei der Planung von Fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF) bzw. -systemen (FTS) und Autonomen Mobilen Robotern (AMR) stellt die dynamische Materialflusssimulation das Mittel der Wahl dar. Die Erstellung von Simulationsmodellen erfordern Fachwissen und Zeit. Um die Modellierung zu vereinfachen und kurzfristig sowie ohne explizites Anwendungswissen eine hochwertige Entscheidungsgrundlage zu erhalten, sollen im Rahmen des Projekts die Möglichkeiten untersucht werden, wie sich dieser Schritt automatisieren lässt und eine softwaretechnische Lösung dafür entwickelt und getestet werden.
Die Herausforderung besteht darin, die zur Modellbildung notwendigen Daten abzuleiten und digital über eine entsprechend zu gestaltende Nutzerschnittstelle zu erfassen, sodass ein Simulationsdatensatz erstellt werden kann, der alle notwendigen Informationen umfasst. Dieser ist so weiterzuverarbeiten, dass am Ende ein Simulationsmodell erzeugt und ausgeführt werden kann, ohne dass der Anwender hierzu mit der i.d.R. komplexen und kostenintensiven Simulationssoftware interagieren muss. Hierzu sind verschiedenen Simulationsprogramme zu untersuchen und eine Schnittstelle umzusetzen, mit der aus dem Konfigurationsdatensatz ein spezifisches Simulationsmodell erzeugt werden kann.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.10.23
Projektauftakt am: 03.11.23
Max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Nils Hoppe, hpp@biba.uni-bremen.de

Unternehmen stehen bei der Implementierung und Entwicklung technischer Systeme häufig vor der Herausforderung eine anforderungsgerechte Auswahl unter den verschiedenen Lösungen oder einzelnen, miteinander zu kombinierende Komponenten zu treffen. Zur Unterstützung der Beteiligten bietet es sich an, den Auswahlprozess z.B. mit einem Expertensystem zu automatisieren, wofür die unterschiedlichen Lösungen zunächst digital erfasst und abgebildet werden müssen.
Häufig existiert eine große Variantenvielfalt mit einer Vielzahl von Systemeigenschaften und Ausprägungen, wobei oftmals verschiedene Bezeichnungen für gleiche Systemmerkmale oder deren Ausprägungen verwendet werden. Dem gegenüber stehen Produktfamilien einzelne Hersteller, in denen sich die Systeme in nur wenigen Merkmalen unterscheiden oder so konzipiert sind, dass sie durch Module, Teilweise anderer Hersteller erweitert werden können. Die Katalogisierung ist zeitaufwändig und von häufig wiederkehrenden Arbeitsschritten geprägt, sodass der Bedarf nach einer menschzentrierten Benutzerschnittstelle formuliert werden kann, die eine effiziente Katalogisierung ermöglicht, recherchierte Lösungen anhand eines einheitlichen Schemas maschinenlesbar abspeichert und für Mensch und Maschine durchsuchbar repräsentiert. Im Detail sollen dabei folgende Teilziele erreich werden.
• Recherche zum technischen Stand der Abbildung variantenreicher Systeme
• Konzeption einer Datenstruktur für das systematische Katalogisieren variantenreicher Lösungen
• Entwicklung einer Nutzerschnittstelle für die Katalogisierung der Lösungen
• Entwicklung von Schnittstellen für das manuelle sowie automatische Durchsuchen, Filtern und Auswählen
• Funktioneller Nachweis durch exemplarisches Abbilden verschiedener Produkte
• Evaluation der Usability in einer Nutzerstudie

Beginn: WiSe23/24; Ende: SoSe24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 16.10.2023
Anmeldung bis: 08.10.2023
Hochschullehrer Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer Jakob Dieckmann, j.dieckmann@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in
Das Forschungsprogramm "hyBit" hat zum Ziel, den Nutzen von Wasserstoff als Energieträger im Raum Bremen zu untersuchen. Ein wichtiger Faktor hierbei ist die Analyse von verfügbarer und benötigter Energie. Das BIMAQ verfügt über einen einzigartigen Datensatz zur Last- und Erzeugungsenergie in Deutschland, der sich insbesondere auf erneuerbare Energien konzentriert (GeoWiSol Datensatz).
Im Rahmen des Projektes wird die zeitlich und örtlich aufgelöste Residuallast bestimmt und Methoden entwickelt, um die Residuallast vorherzusagen. Es werden mehrere solcher Methoden verglichen. Es wird auch untersucht, welchen Einfluss Wetterbedingungen auf die Ergebnisse haben. Zum Abschluss des Projekts wird das Potenzial von Wasserstoff als Energieträger zum Ausgleich der Residuallast auf örtlicher und zeitlicher Ebene untersucht.

Anmeldung im Stud.IP bis: 01.11.2023
Projektauftakt am: nach Absprache
Max. Gruppengröße: 3 bis 4 Personen
Ansprechperson: Sascha Stallmann, sascha.stallmann@ifam.fraunhofer.de

Die Entwicklung, Optimierung und Charakterisierung von Batterien spielen eine entscheidende Rolle bei der Elektrifizierung der Mobilität. In der Ära der künstlichen Intelligenz wird erwartet, dass die Erfassung von großen Datenmengen aus Batterien technologische Fortschritte erheblich beschleunigt. Es gibt ein zunehmendes Interesse daran, die Multifrequenz-Impedanz als Charakterisierungswerkzeug zur Bewertung des Batteriezustands (SoC) einzusetzen - eine experimentelle Technik, die in der experimentellen Elektrochemie wohlbekannt ist.
Das Fraunhofer IFAM hat einen fortschrittlichen Algorithmus zur Messung der Impedanz während des Batteriebetriebs entwickelt, der Daten aus einer speziellen Einrichtung verwendet. Das Ziel dieses Projekts ist es, diese Methodik in einem Embedded-System zu integrieren, um sie kostengünstiger und portabel zu machen. Kandidaten müssen über grundlegende Kenntnisse in der Programmiersprache Python verfügen, um die vorhandene Anwendung zu verstehen und in einen Mikrocontroller zu integrieren. Der Algorithmus basiert auf der Analyse von Signalen mit Hilfe der Fourier-Transformation in Echtzeit.
Wir haben das Teensy 3.6 Entwicklungsboard als geeignete Wahl für dieses Projekt identifiziert. Es ist mit einem ARM Cortex-M4-Prozessor ausgestattet, der einen dedizierten digitalen Signalprozessor enthält. Die Firmware kann mit der Arduino IDE und ihrer eigenen Sprache entwickelt werden.

Das Projekt ist wie folgt strukturiert:
1. Vertraut machen mit dem vorhandenen Python-Anwendungsquellcode und dem speziellen Laboraufbau zur Impedanzmessung.
2. Integrieren der Impedanzmethodik (Signalabtastung und Impedanzberechnung) in die Mikrocontroller-Firmware.
3. Testen des eingebetteten Spektrometers mit einer handelsüblichen 1Ah-Batterie. Es kann notwendig sein, Erweiterungen für das Board zu entwerfen, einschließlich Verstärkern und spezieller Schaltungstechnik.
4. Hochskalieren des Spektrometers zur Messung der Impedanz eines Batteriepacks bestehend aus mehreren Batterieeinheiten und Integration in ein Batteriemanagementsystem.
5. Verbessern des Spektrometers durch Einbeziehung von Temperatur- und anderen Sensoren (Feuchtigkeit, Dehnung usw.), um mehr Informationen über das System zu sammeln.

Wir schätzen Ideen von Studierenden sehr und ermutigen zu kreativer Entfaltung in dem Projekt. Die mit dem Gerät gesammelten Daten können beispielsweise mithilfe von künstlicher Intelligenz analysiert werden, um das Verhalten der Batterie zu klassifizieren und vorherzusagen. Auch können verschiedene Ladevorgänge getestet werden, um den effizientesten zu bestimmen.

Anmeldung im Stud.IP bis:
Projektauftakt am: SoSe 2024
max. Gruppengröße: 3-5
Ansprechperson: Aage Rehfeldt, a.rehfeldt@bimaq.de

Die regelmäßige Prüfung von Bauwerken, wie Brücken oder Windenergieanlagen, auf Oberflächenschäden ist essenziell für die Zustandsbewertung und Planung bedarfsgerechter Wartungen. Bestehende Lösungen stellen jedoch immer einen Kompromiss aus Messabstand und Auflösungsvermögen dar. Der Einsatz von drohnenbasierten optischen Messsystemen eröffnet die Möglichkeit zur präzisen Geometrieerfassung von lokalen Oberflächenschäden an schwer zugänglichen Strukturen im Millimeterbereich.

Anmeldung im Stud.IP bis: 12.04.2024
Projektauftakt: 15.04.2024
max. Gruppengröße: 2 - 4 Studierende
Ansprechperson: Friederike Jensen (f.jensen@bimaq.de)

Zur Untersuchung des aerodynamischen Zustands in Betrieb befindlicher Windenergieanlagen wird ist ein drohnenbasiertes Multisensorsystem erforderlich, welches thermografische Messungen des Strömungszustandes sowie Messungen der Rotorblattgeometrie ermöglicht. Um das Multisensorsystem auf die Messsituation einzustellen, ist das gesamte System zu kalibrieren.
Aufgabe des Lehrprojektes ist es, eine Kalibrierroutine für das Multisensorsystem zu entwickeln, um die Messdaten der Teilsysteme in ein gemeinsames Koordinatensystem zu transformieren. Hierzu sind eine Strategie auszuwählen und geeignete Referenzobjekte zu konzeptionieren, die sowohl für das geometrische als auch das Infrarot-Messsystem anwendbar sind. Die Kalibrierung soll experimentell durchgeführt und hinsichtlich der erreichbaren Unsicherheiten und möglicher Querfeinflüsse bewertet werden. Die Kalibrierung ist in der Programmiersprache Python zu implementieren.

Anmeldung im Stud.IP bis: 12.04.24
Projektauftakt am: 15.04.24
max. Gruppengröße: 2-4
Ansprechperson: Jiuzhou Xiang, j.xiang@bimaq.de

In der Fertigungsindustrie kommt der Überwachung sowie der prognostischen Einschätzung des Werkzeugverschleißes eine essenzielle Rolle zu. Hierbei ist das Ziel, Stillstandzeiten zu reduzieren, die Qualität der Produkte zu erhöhen und die Effizienz von Produktionsprozessen zu optimieren. Die Implementierung von hochentwickelten Messsensoren zusammen mit der Ausarbeitung exakter Prognosemodelle gestattet eine wirkungsvolle Kontrolle des Werkzeugstatus sowie die Verfeinerung der Zerspanungsprozesse. Ein initialer Schritt von besonderer Bedeutung ist die präzise Erfassung der Werkzeuggeometrie und damit des Werkzeugverschleißes.
Im ausgeschriebenen Lehrprojekt erfolgt die Integration eines optischen, chromatisch-konfokalen Sensors an den Arm eines anzusteuernden Roboters. Dabei ist u.a. zu klären, wie sich die Messabweichung aufgrund der Positionierabweichung des Roboters charakterisieren und minimieren lässt. Schließlich soll das robotergestützte Sensorsystem zur Bestimmung der Werkzeuggeometrie erprobt und eingesetzt werden.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.04.24
Projektauftakt am: 01.05.24 (flexibel)
max. Gruppengröße: 6
Ansprechperson: M.Eng. Henry Ekwaro-Osire (eko@biba.uni-bremen.de)

Project can be conducted in English or German

Motivation und Problemstellung:
Visualisierungen spielen in der heutigen datengetriebenen Welt eine entscheidende Rolle, um komplexe Datenmengen verständlich und zugänglich zu machen. Diese Komplexität der Daten, kombiniert mit der Überflutung durch Informationen und den gleichzeitigen Anforderungen an Performance und Skalierbarkeit, stellt eine Herausforderung für die Datenvisualisierung dar.

Zielsetzung:
Das Projekt zielt darauf ab, ein fortschrittliches Expertentool zu entwickeln, das automatisierte, maßgeschneiderte Visualisierungslösungen für spezifische Datensätze bietet.

Vorgehen und Aufgaben:
Durch die Kombination von Data Mining und Large Language Models (LLMs) mit kreativen und innovativem Prompt Engineering soll ein Software-Tool entwickelt werden, welches in der Lage ist, eine breite Palette von Daten effektiv zu interpretieren und dazu passende Visualisierungsvorschläge zu generieren. Abschließend ist geplant, dieses Tool durch den Einsatz an der Fischertechnik Lernfabrik 4.0 (sehe Abb. 1) zu validieren. Durch die intelligente Analyse und Interpretation von Daten soll das Tool in der Lage sein, intuitive und aufschlussreiche Dashboards zu generieren, die das Verständnis und die Interaktion mit der Lernfabrik erleichtern.

Benötigte Kenntnisse:
Das Projekt ermöglicht es den Studierenden, umfassende Kenntnisse in der Softwareentwicklung, im Umgang mit großen Datensätzen, in künstlicher Intelligenz und in der Datenvisualisierung im Laufe vom Projekt zu erwerben. Grundliegende Kenntnisse in den folgenden Bereichen sind allerdings benötigt:
• Programmierung
• Datenaufbereitung und –analyse

Beginn: SoSe24; Ende: WiSe24/25; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: max. 8 (2 Gruppen mit je max. 4 Teilnehmer:innen)
Anmeldung bis: 30.04.2024
Hochschullehrer Prof. Dr.-Ing. Klaus-Dieter Thoben, tho@biba.uni-bremen.de
Betreuer Thimo F. Schindler, M. Sc., sth@biba.uni-bremen.de
Anmeldung bei: Betreuer#

Containerschiffe tragen erheblich zu den Gesamtemissionen eines Hafens bei. Zur Verbesserung des Klimas kann die genaue Attribution der Emissionen dabei helfen Klimagasverursacher zu identifizieren. Dafür ist es notwendig, dass mit Hilfe moderner Messsensoren die Emissionen der Schiffe gemessen werden. Hierfür soll in diesem Projekt eine mobile Emissionsmessstation (MEM) entwickelt werden, die in der Lage ist, autark eben jene klimagasrelevanten Gase im Hafen zu messen und an ein Datenhaltungssystem zu übermitteln. Dafür ist es notwendig, dass die MEM unabhängig von einer externen Strom- und Kommunikationsverbindung eingesetzt werden kann. In dem Projekt sollen je zwei Gruppen mit max. 4 Teilnehmenden unterschiedliche Aufgaben aus dem Projektmanagement wahrnehmen und gemeinsam koordinieren. Ziel des Projektes ist die Umsetzung und Realisierung einer solchen mobilen Emissionsmessstation, die im maritimen Hafenumfeld getestet werden soll.

Anmeldung im Stud.IP bis: nach Absprache und Anmeldung in StudIP
Projektauftakt am: nach Absprache und Anmeldung in StudIP
Max. Gruppengröße: nach Absprache und Anmeldung in StudIP
Ansprechperson: Jan-Hendrik Ohlendorf, ohl@biba.uni-bremen.de

Mikromobilität ist die Personen-Fortbewegung mit elektrisch motorisierten Kleinst- und Leichtfahrzeugen, auch Elektrokleinstfahrzeuge genannt. Dazu zählen E-Tretroller bzw. E-Scooter, Tretroller, Segways, E-Leichtfahrzeuge, Hoverboards, Monowheels und auch E-Skateboards und klassische Skateboards.
In dem Kurs sollen Ideen und Fortbewegungsmittel entwickeln werden, die Gegenstände transportieren können, insbesondere für die Bedürfnisse auf einem Hochschulcampus.
Konstruktionsmethodisch sollen hier in einem ersten Schritt Anforderungen gesammelt und erarbeitet werden. Aufgrund von zu bestimmenden Bewertungskriterien sollen geeignete Konzepte ausgewählt und dokumentiert werden. Eine grobe Abschätzung von Betriebsdaten und auszulegenden mechanischen Größen ist dabei durchzuführen.
Das Lehrprojekt wird in Zusammenarbeit mit Studierenden der Kunsthochschule Bremen (HfK) durchgeführt. Dabei übernehmen die Studierende der HfK Fragestellungen des Produktdesigns.

Das Lehrprojekt ist Teil des „Bremen Goes Sustainable Projekt“, bei dem es um die Förderung Nachhaltiger Hochschulen in Land Bremen geht. htps://www.uni-bremen.de/bregos

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

Blockkurs nach Ende des Semester. Räume und Zeiten nach Absprache.

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

Diverse Lehrprojekt-Themen des FB01 - Elektrotechnik, siehe https://www.uni-bremen.de/iat/ag-prof-dr-ing-michels/stud-arbeiten-student-projects
Beginn: jedes WiSe und SoSe22
Gruppengröße: kann in Abstimmung mit dem Tutor festgelegt werden
Projektauftakt: fortlaufend
Anmeldung jederzeit bei: michels@iat.uni-bremen.de

Beginn: WiSe23/24; Ende: SoSe24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 16.10.2023
Anmeldung bis: 08.10.2023
Hochschullehrer Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer Jakob Dieckmann, j.dieckmann@bimaq.de
Anmeldung bei: Betreuer

Das Forschungsprogramm "hyBit" hat zum Ziel, den Nutzen von Wasserstoff als Energieträger im Raum Bremen zu untersuchen. Ein wichtiger Faktor hierbei ist die Analyse von verfügbarer und benötigter Energie. Das BIMAQ verfügt über einen einzigartigen Datensatz zur Last- und Erzeugungsenergie in Deutschland, der sich insbesondere auf erneuerbare Energien konzentriert (GeoWiSol Datensatz).
Im Rahmen des Projektes wird die zeitlich und örtlich aufgelöste Residuallast bestimmt und Methoden entwickelt, um die Residuallast vorherzusagen. Es werden mehrere solcher Methoden verglichen. Es wird auch untersucht, welchen Einfluss Wetterbedingungen auf die Ergebnisse haben. Zum Abschluss des Projekts wird das Potenzial von Wasserstoff als Energieträger zum Ausgleich der Residuallast auf örtlicher und zeitlicher Ebene untersucht.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.09.2023
Projektauftakt am: 06.10.2023
Max. Gruppengröße: 6
Ansprechperson: Kuan Chaing Seng, kuan.chaing.seng@zarm.uni-bremen.de

This project will continue the development of a universal tool to compute the supersonic ascent of sounding rockets using ANSYS CFX

- Follow up on current simulation status from previous group with literature review (previous tasks that should have been completed during submission of report)

- Guided User Interface Development with Database Infrastructure Implementation
i) Frontend program development for GUI (suggested programming language is Java due to existing framework with efficiency)
ii) Backend communication with ANSYS software using Python scripting
iii) Database infrastructure development using MYSQL or other current database systems

- Angle of attack on existing nose cone structures
i) Basic implementation of angle of attack in current existing model
ii)Check simulation limits (e.g. min/max angle) with respect to physical theory and obtained results
iii)Combination of two nose cones (Blunted and Ogive) that are available now in one simulation platform/set-up and implement angle of attack.
iv) Further meshing optimization/mesh import settings

- Improve coupling of CFD and thermal transient simulation
i) Develop further the 2nd Iteration cycle (or add extra iteration cycle depending on accuracy of simulation results) – couple back results into CFX and cross check results (continuation of progress from current student group)

- Ablative layer improvement
i) Improve and optimize the parameters that allow for better simulation results

- Investigation of CFX pre settings in order to optimize the simulation speed and results
i) Identify the important factors that affect simulation speed, stability and accuracy with the aim of optimization

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.09.2023
Projektauftakt am: 06.10.2023
Max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Marvin Warner (marvin.warner@zarm.uni-bremen.de)

The ZARM institute investigates multiple quantum sensor for sensing of accelerations or pressures, as well as different approaches to provide frequency references.
This project will study different enabling technologies supporting the developments of these quantum sensors and frequency references.
The current project phase covers:

Implementation of molecular references using spectroscopy cells of Rb and Iodine
Measurements on a simple cavity setup at 1064nm
Investigations on optical viewport implementation using bonding technologies

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.10.23
Projektauftakt am: 03.11.23
Max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Nils Hoppe, hpp@biba.uni-bremen.de

Bei der Beschaffung technischer Systeme stellt die anforderungsgerechte Lösungsauswahl eine häufige Herausforderung dar. Häufig werden dazu von Anbietern oder Dritten Checklisten zur Datenaufnahme bereitgestellt. Eine automatisierte Weiterverarbeitung in Form einer automatischen Systemauswahl erfolgt auf Grund von Medienbrüchen dabei i.d.R. nicht oder nur in sehr rudimentären Auswahlassistenten einzelner Anbieter. Zwar existieren seit den 80ern Ansätze für eine umfassende, automatische Entscheidungsfindung Expertenwissen zu kodifizieren, häufig sind diese aber auf spezifische Probleme zugeschnitten und stellen keine breit anwendbare Lösung für die Auswahl von technischen Systemen dar.
Um einen durchgängigen Planungs- und Auswahlprozess für technische Systeme zu etablieren ist es erforderlich, die für die Auswahl relevanten Informationen digital zu erfassen und nach einem einheitlichen Schema maschinenlesbar abzuspeichern.
Das gilt sowohl für Randbedingungen und Auswahlkriterien, als auch für die Eigenschaften des Zielsystems, die anhand von Entscheidungsregeln zu verknüpften sind. Um eine möglichst breite Anwendung in verschiedenen Szenarien bzw. Technologien zu erreichen, ist eine abstrakte Repräsentation der Daten erforderlich.
Im Rahmen des Projekts soll eine web-basierte Software umgesetzt werden, mit der Anforderungschecklisten und Regelwerke für verschiedene industrielle Anwendungsfälle erstellt werden können. Darüber hinaus wird eine einfach zu bedienende Nutzerschnittstelle benötigt, mit der der Endanwender die bereitgestellten Vorlagen ausfüllen kann. Im Detail sollen u.a. folgende Teilziele erreich werden.
• Recherche und Abstraktion von relevanten Prozess- und Systemeigenschaften
• Entwicklung einer Methode zur Überführung in eine digitale Checkliste zur systematischen Datenerfassung
• Umsetzung einer Nutzeroberfläche für die Datenaufnahme
• Exemplarische Implementierung einer Schnittstelle zur Verknüpfung von Prozess- und Systemeigenschaften
• Evaluation anhand von Fallbeispielen

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.10.23
Projektauftakt am: 03.11.23
Max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Nils Hoppe, hpp@biba.uni-bremen.de

Für die zuverlässige Bestimmung von Flottengrößen bei der Planung von Fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF) bzw. -systemen (FTS) und Autonomen Mobilen Robotern (AMR) stellt die dynamische Materialflusssimulation das Mittel der Wahl dar. Die Erstellung von Simulationsmodellen erfordern Fachwissen und Zeit. Um die Modellierung zu vereinfachen und kurzfristig sowie ohne explizites Anwendungswissen eine hochwertige Entscheidungsgrundlage zu erhalten, sollen im Rahmen des Projekts die Möglichkeiten untersucht werden, wie sich dieser Schritt automatisieren lässt und eine softwaretechnische Lösung dafür entwickelt und getestet werden.
Die Herausforderung besteht darin, die zur Modellbildung notwendigen Daten abzuleiten und digital über eine entsprechend zu gestaltende Nutzerschnittstelle zu erfassen, sodass ein Simulationsdatensatz erstellt werden kann, der alle notwendigen Informationen umfasst. Dieser ist so weiterzuverarbeiten, dass am Ende ein Simulationsmodell erzeugt und ausgeführt werden kann, ohne dass der Anwender hierzu mit der i.d.R. komplexen und kostenintensiven Simulationssoftware interagieren muss. Hierzu sind verschiedenen Simulationsprogramme zu untersuchen und eine Schnittstelle umzusetzen, mit der aus dem Konfigurationsdatensatz ein spezifisches Simulationsmodell erzeugt werden kann.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.10.23
Projektauftakt am: 03.11.23
Max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Nils Hoppe, hpp@biba.uni-bremen.de

Unternehmen stehen bei der Implementierung und Entwicklung technischer Systeme häufig vor der Herausforderung eine anforderungsgerechte Auswahl unter den verschiedenen Lösungen oder einzelnen, miteinander zu kombinierende Komponenten zu treffen. Zur Unterstützung der Beteiligten bietet es sich an, den Auswahlprozess z.B. mit einem Expertensystem zu automatisieren, wofür die unterschiedlichen Lösungen zunächst digital erfasst und abgebildet werden müssen.
Häufig existiert eine große Variantenvielfalt mit einer Vielzahl von Systemeigenschaften und Ausprägungen, wobei oftmals verschiedene Bezeichnungen für gleiche Systemmerkmale oder deren Ausprägungen verwendet werden. Dem gegenüber stehen Produktfamilien einzelne Hersteller, in denen sich die Systeme in nur wenigen Merkmalen unterscheiden oder so konzipiert sind, dass sie durch Module, Teilweise anderer Hersteller erweitert werden können. Die Katalogisierung ist zeitaufwändig und von häufig wiederkehrenden Arbeitsschritten geprägt, sodass der Bedarf nach einer menschzentrierten Benutzerschnittstelle formuliert werden kann, die eine effiziente Katalogisierung ermöglicht, recherchierte Lösungen anhand eines einheitlichen Schemas maschinenlesbar abspeichert und für Mensch und Maschine durchsuchbar repräsentiert. Im Detail sollen dabei folgende Teilziele erreich werden.
• Recherche zum technischen Stand der Abbildung variantenreicher Systeme
• Konzeption einer Datenstruktur für das systematische Katalogisieren variantenreicher Lösungen
• Entwicklung einer Nutzerschnittstelle für die Katalogisierung der Lösungen
• Entwicklung von Schnittstellen für das manuelle sowie automatische Durchsuchen, Filtern und Auswählen
• Funktioneller Nachweis durch exemplarisches Abbilden verschiedener Produkte
• Evaluation der Usability in einer Nutzerstudie

Anmeldung im Stud.IP bis: wird in StudIP bekannt gegeben
Projektauftakt am: wird in StudIP bekannt gegeben
Max. Gruppengröße: wird in StudIP bekannt gegeben
Ansprechperson:
Jan-Hendrik Ohlendorf (johlendorf@uni-bremen.de),
Stephan Hopfmüller (hop@biba.uni-bremen.de)

80 Prozent aller Tierarten in Deutschland sind Insekten. Sie bestäuben Pflanzen, verwerten organisches Material, verbessern die Bodenfruchtbarkeit und sind ein unverzichtbarer Teil unserer Ökosysteme. Doch ihre Zahl und ihre Vielfalt sind bedroht. Durch dieses Forschungsprojekt soll die interdisziplinäre Initiative „KInsecta“ unterstützt und ausgebaut werden, um die heimische Insektenvielfalt digital und automatisiert zu erfassen.
Zusammen mit einem Team von Studierenden der Biologie (Entomolog*innen) an der Universität Bremen besteht in Lehr- bzw. Forschungsprojekt die Möglichkeit, je nach Interesse und Eignung an folgenden Teilaufgaben zu arbeiten:
Aufgabe: Insektenbildgebung
Aufgabe: Erfassung von Umgebungsbedingungemn
Aufgabe: Klassifizierung der Insekten mit Hilfe von KI-Algorithmen
Aufgabe: Zusätzliche Sensorik
Aufgabe: Datenübertragung, Datenbank und Dashboard
Aufgabe: Struktur, Gehäuse und Energieversorgung

Beginn: WiSe23/24; Ende: SoSe24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 16.10.2023
Anmeldung bis: 08.10.2023
Hochschullehrer Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer Jakob Dieckmann, j.dieckmann@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in
Das Forschungsprogramm "hyBit" hat zum Ziel, den Nutzen von Wasserstoff als Energieträger im Raum Bremen zu untersuchen. Ein wichtiger Faktor hierbei ist die Analyse von verfügbarer und benötigter Energie. Das BIMAQ verfügt über einen einzigartigen Datensatz zur Last- und Erzeugungsenergie in Deutschland, der sich insbesondere auf erneuerbare Energien konzentriert (GeoWiSol Datensatz).
Im Rahmen des Projektes wird die zeitlich und örtlich aufgelöste Residuallast bestimmt und Methoden entwickelt, um die Residuallast vorherzusagen. Es werden mehrere solcher Methoden verglichen. Es wird auch untersucht, welchen Einfluss Wetterbedingungen auf die Ergebnisse haben. Zum Abschluss des Projekts wird das Potenzial von Wasserstoff als Energieträger zum Ausgleich der Residuallast auf örtlicher und zeitlicher Ebene untersucht.

Anmeldung im Stud.IP bis: 23.10.2023
Projektauftakt am:27.102.23
Max. Gruppengröße: 5
Ansprechperson: Björn Papenberg, M.Sc., papenberg@bime.de

In der industriellen Unikatfertigung in kleinen und mittelständischen Unternehmen wird die Entscheidung, ob ein Werkzeug aufgrund des Verschleißzustands weiterverwendet werden kann häufig von den Maschinenbedienenden getroffen. Durch die individuelle Varianz der Einschätzung kann die Fertigungsqualität und Wirtschaftlichkeit beeinträchtigt werden. Die Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens eignet sich hierbei zur Verbesserung der Klassifizierungsgenauigkeit des Werkzeugverschleißes.
Klassische neuronale Netze, wie Sie aktuell in der Forschung verwendet werden, eigenen sich dazu unbekannte Daten auf Basis der gelernten Eingabedaten zu interpolieren. Eine Extrapolation außerhalb des Grenzbereiches der vorhandenen Daten führt allerdings zu einer deutlichen Verschlechterung der Performanz. Um eine hinreichend genaue Interpolation und Extrapolation zu ermöglichen, können Physics Informed neural networks verwendet werden. Diese zeichnen sich gegenüber klassischen neuronalen Netzten dadurch aus, dass Informationen über physikalische Gesetzmäßigkeiten durch das Modell berücksichtigt werden. Hierdurch können auch bei einer Extrapolation außerhalb der Grenzen des Datenbereichs und bei einer geringen Datenmenge eine gute Approximation des Erwartungswerts erzielt werden. Physics Informed Networks benötigen eine partielle Differenzialgleichung, die den Anwendungsfall beschreibt, um ihre Ausgabe approximieren zu können. Eine solche partielle Differenzialgleichung zur Beschreibung von Werkzeugverschleiß existiert nicht.
Das Ziel des Forschungsprojekts ist die Entwicklung einer neuen Methode zur Ermittlung der Reststandzeit von Werkzeugen, sogenannte Well-Informed Networks. Hierbei sollen in Anlehnung an den Differenzialgleichungen der Physics Informed Networks Punkte auf der Taylor-Geraden in die Prognose der Reststandzeit mit einfließen. Somit wird eine abschnittsweise gültige Prognose über die Reststandzeit eines zuvor definierten Werkstoff-Schneidstoff-Paares für die festgelegten Parameter ermöglicht.

Anmeldung im Stud.IP bis: 27.10.23
Projektauftakt am: 01.11.23
Max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Patrick Rückert-Schindler, rueckert@bime.de

Symbiotische Montage bezieht sich auf eine Form der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern, bei der beide Parteien voneinander profitieren und ihre jeweiligen Stärken und Fähigkeiten nutzen. Dies ermöglicht eine effiziente und flexible Montage von komplexen Produkten, bei der sowohl Menschen als auch Roboter eine aktive Rolle spielen. Typischerweise erfolgt die Koordination zwischen Menschen und Robotern in symbiotischen Montagesystemen mithilfe Methoden künstlicher Intelligenz und Sensorik. Diese Systeme sind so konzipiert, dass sie in Echtzeit auf Veränderungen in der Umgebung reagieren können und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter sicher und produktiv gestalten.

Das Forschungsprojekt umfasst folgende Inhalte:
• Entwicklung eines Konzepts eines symbiotischen Montagesystems auf Basis von Vorarbeiten im Bereich Handgestenerkennung, Bauteilerkennung und Bio-Feedback
• Programmiertechnische Integration aller Systemkomponenten und Schnittstellen
• Erprobung eines kollaborativen Anwendungsszenarios
• Wissenschaftliche Evaluation des Szenarios

Anmeldung im Stud.IP bis:
Projektauftakt am: SoSe 2024
max. Gruppengröße: 3-5
Ansprechperson: Aage Rehfeldt, a.rehfeldt@bimaq.de

Die regelmäßige Prüfung von Bauwerken, wie Brücken oder Windenergieanlagen, auf Oberflächenschäden ist essenziell für die Zustandsbewertung und Planung bedarfsgerechter Wartungen. Bestehende Lösungen stellen jedoch immer einen Kompromiss aus Messabstand und Auflösungsvermögen dar. Der Einsatz von drohnenbasierten optischen Messsystemen eröffnet die Möglichkeit zur präzisen Geometrieerfassung von lokalen Oberflächenschäden an schwer zugänglichen Strukturen im Millimeterbereich.

Anmeldung im Stud.IP bis: 12.04.2024
Projektauftakt: 15.04.2024
max. Gruppengröße: 2 - 4 Studierende
Ansprechperson: Friederike Jensen (f.jensen@bimaq.de)

Zur Untersuchung des aerodynamischen Zustands in Betrieb befindlicher Windenergieanlagen wird ist ein drohnenbasiertes Multisensorsystem erforderlich, welches thermografische Messungen des Strömungszustandes sowie Messungen der Rotorblattgeometrie ermöglicht. Um das Multisensorsystem auf die Messsituation einzustellen, ist das gesamte System zu kalibrieren.
Aufgabe des Lehrprojektes ist es, eine Kalibrierroutine für das Multisensorsystem zu entwickeln, um die Messdaten der Teilsysteme in ein gemeinsames Koordinatensystem zu transformieren. Hierzu sind eine Strategie auszuwählen und geeignete Referenzobjekte zu konzeptionieren, die sowohl für das geometrische als auch das Infrarot-Messsystem anwendbar sind. Die Kalibrierung soll experimentell durchgeführt und hinsichtlich der erreichbaren Unsicherheiten und möglicher Querfeinflüsse bewertet werden. Die Kalibrierung ist in der Programmiersprache Python zu implementieren.

Anmeldung im Stud.IP bis: 12.04.24
Projektauftakt am: 15.04.24
max. Gruppengröße: 2-4
Ansprechperson: Jiuzhou Xiang, j.xiang@bimaq.de

In der Fertigungsindustrie kommt der Überwachung sowie der prognostischen Einschätzung des Werkzeugverschleißes eine essenzielle Rolle zu. Hierbei ist das Ziel, Stillstandzeiten zu reduzieren, die Qualität der Produkte zu erhöhen und die Effizienz von Produktionsprozessen zu optimieren. Die Implementierung von hochentwickelten Messsensoren zusammen mit der Ausarbeitung exakter Prognosemodelle gestattet eine wirkungsvolle Kontrolle des Werkzeugstatus sowie die Verfeinerung der Zerspanungsprozesse. Ein initialer Schritt von besonderer Bedeutung ist die präzise Erfassung der Werkzeuggeometrie und damit des Werkzeugverschleißes.
Im ausgeschriebenen Lehrprojekt erfolgt die Integration eines optischen, chromatisch-konfokalen Sensors an den Arm eines anzusteuernden Roboters. Dabei ist u.a. zu klären, wie sich die Messabweichung aufgrund der Positionierabweichung des Roboters charakterisieren und minimieren lässt. Schließlich soll das robotergestützte Sensorsystem zur Bestimmung der Werkzeuggeometrie erprobt und eingesetzt werden.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.04.24
Projektauftakt am: 01.05.24 (flexibel)
max. Gruppengröße: 6
Ansprechperson: M.Eng. Henry Ekwaro-Osire (eko@biba.uni-bremen.de)

Project can be conducted in English or German

Motivation und Problemstellung:
Visualisierungen spielen in der heutigen datengetriebenen Welt eine entscheidende Rolle, um komplexe Datenmengen verständlich und zugänglich zu machen. Diese Komplexität der Daten, kombiniert mit der Überflutung durch Informationen und den gleichzeitigen Anforderungen an Performance und Skalierbarkeit, stellt eine Herausforderung für die Datenvisualisierung dar.

Zielsetzung:
Das Projekt zielt darauf ab, ein fortschrittliches Expertentool zu entwickeln, das automatisierte, maßgeschneiderte Visualisierungslösungen für spezifische Datensätze bietet.

Vorgehen und Aufgaben:
Durch die Kombination von Data Mining und Large Language Models (LLMs) mit kreativen und innovativem Prompt Engineering soll ein Software-Tool entwickelt werden, welches in der Lage ist, eine breite Palette von Daten effektiv zu interpretieren und dazu passende Visualisierungsvorschläge zu generieren. Abschließend ist geplant, dieses Tool durch den Einsatz an der Fischertechnik Lernfabrik 4.0 (sehe Abb. 1) zu validieren. Durch die intelligente Analyse und Interpretation von Daten soll das Tool in der Lage sein, intuitive und aufschlussreiche Dashboards zu generieren, die das Verständnis und die Interaktion mit der Lernfabrik erleichtern.

Benötigte Kenntnisse:
Das Projekt ermöglicht es den Studierenden, umfassende Kenntnisse in der Softwareentwicklung, im Umgang mit großen Datensätzen, in künstlicher Intelligenz und in der Datenvisualisierung im Laufe vom Projekt zu erwerben. Grundliegende Kenntnisse in den folgenden Bereichen sind allerdings benötigt:
• Programmierung
• Datenaufbereitung und –analyse

Beginn: SoSe24; Ende: WiSe24/25; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: max. 8 (2 Gruppen mit je max. 4 Teilnehmer:innen)
Anmeldung bis: 30.04.2024
Hochschullehrer Prof. Dr.-Ing. Klaus-Dieter Thoben, tho@biba.uni-bremen.de
Betreuer Thimo F. Schindler, M. Sc., sth@biba.uni-bremen.de
Anmeldung bei: Betreuer#

Containerschiffe tragen erheblich zu den Gesamtemissionen eines Hafens bei. Zur Verbesserung des Klimas kann die genaue Attribution der Emissionen dabei helfen Klimagasverursacher zu identifizieren. Dafür ist es notwendig, dass mit Hilfe moderner Messsensoren die Emissionen der Schiffe gemessen werden. Hierfür soll in diesem Projekt eine mobile Emissionsmessstation (MEM) entwickelt werden, die in der Lage ist, autark eben jene klimagasrelevanten Gase im Hafen zu messen und an ein Datenhaltungssystem zu übermitteln. Dafür ist es notwendig, dass die MEM unabhängig von einer externen Strom- und Kommunikationsverbindung eingesetzt werden kann. In dem Projekt sollen je zwei Gruppen mit max. 4 Teilnehmenden unterschiedliche Aufgaben aus dem Projektmanagement wahrnehmen und gemeinsam koordinieren. Ziel des Projektes ist die Umsetzung und Realisierung einer solchen mobilen Emissionsmessstation, die im maritimen Hafenumfeld getestet werden soll.

Anmeldung im Stud.IP bis: nach Absprache und Anmeldung in StudIP
Projektauftakt am: nach Absprache und Anmeldung in StudIP
Max. Gruppengröße: nach Absprache und Anmeldung in StudIP
Ansprechperson: Jan-Hendrik Ohlendorf, ohl@biba.uni-bremen.de

Mikromobilität ist die Personen-Fortbewegung mit elektrisch motorisierten Kleinst- und Leichtfahrzeugen, auch Elektrokleinstfahrzeuge genannt. Dazu zählen E-Tretroller bzw. E-Scooter, Tretroller, Segways, E-Leichtfahrzeuge, Hoverboards, Monowheels und auch E-Skateboards und klassische Skateboards.
In dem Kurs sollen Ideen und Fortbewegungsmittel entwickeln werden, die Gegenstände transportieren können, insbesondere für die Bedürfnisse auf einem Hochschulcampus.
Konstruktionsmethodisch sollen hier in einem ersten Schritt Anforderungen gesammelt und erarbeitet werden. Aufgrund von zu bestimmenden Bewertungskriterien sollen geeignete Konzepte ausgewählt und dokumentiert werden. Eine grobe Abschätzung von Betriebsdaten und auszulegenden mechanischen Größen ist dabei durchzuführen.
Das Lehrprojekt wird in Zusammenarbeit mit Studierenden der Kunsthochschule Bremen (HfK) durchgeführt. Dabei übernehmen die Studierende der HfK Fragestellungen des Produktdesigns.

Das Lehrprojekt ist Teil des „Bremen Goes Sustainable Projekt“, bei dem es um die Förderung Nachhaltiger Hochschulen in Land Bremen geht. htps://www.uni-bremen.de/bregos

Blockkurs Ende September

Dem Modul Fachliche Ergänzung I sind Lehrveranstaltungen des Moduls Profilbildung aller Vertiefungsrichtungen sowie zuvor nicht belegte Lehrveranstaltungen aus dem Integrationsmodul und dem Modul Vertiefung zugeordnet.
Außerdem kann folgende Lehrveranstaltung gewählt werden:
o 01-15-03-Pat(a)-V Patente, Schutzrechte und geistiges Eigentum (SoSe)

Die aktuellen Angebote in dem jeweils aktuellen Semester sind dem Online-Veranstaltungsverzeichnisses der Universität Bremen zu entnehmen.

Die einzelnen Lehrangebote sind im Modulhandbuch Kapitel 7 „Beschreibungen der Lehrangebote“ beschrieben.

Auf begründeten Antrag und mit Genehmigung der Modulverantwortlichen und des Prüfungsausschusses können weitere Lehrangebote, welche nicht diesem Modul zugeteilt sind, besucht werden. Der Antrag muss rechtzeitig durch das Prüfungsamt genehmigt werden.

Das 2-semestrige Forschungsgrundlagen (6 CP) bereitet Studierende darauf vor, an Forschungsprojekten selbstständig und in Arbeitsgruppen zu arbeiten und Forschungsfortschritte zu leisten:
wissenschaftliche Fragen zu stellen, Forschungsziele zu setzen und wissenschaftliche Forschungsprojekte zu planen, wissenschaftliche Projekte durchzuführen und an ihnen eigenverantwortlich als auch in Arbeitsgruppen zu arbeiten, und Forschungsdaten gemäß guter wissenschaftlicher Praxis zu erwerben, speichern, analysieren und publizieren.

Die Inhalte des Moduls werden vermittelt durch Einzelveranstaltungen, Seminare und Workshops.

Bei Teil I des Moduls (Lehrveranstaltung: Forschungsgrundlagen I, 3 CP, Wintersemester 2017/2018) wird der Schwerpunkt bei diesen Themen sein:
Einführung in das Projektmanagement und Forschung, Themenfindung und Anfang der wissenschaftlichen Arbeit, Umgang mit wissenschaftlicher Literatur und Zitate, Planen und Schreiben wissenschaftlicher Aufsätze, Texte für die Öffentlichkeit. Geplant ist auch das Thema "Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und Forschungsethik".

Teil II des Moduls (Lehrveranstaltung: Forschungsgrundlagen II, 3 CP, Sommersemester 2018) soll diese Themen bearbeiten:
Projektmanagement und Zeitmanagement, Themenfindung, Was ist Forschung, Erfahrung in Forschung, Forschungsdaten, Grafisches Gestalten, Poster, Wiss. Präsentation und Kommunikation, Projektantrag und Motivationsschreiben, Wissenschaftsindikatoren und Patente.

In diesem Workshop geht es um die wichtigen Infos, um eine Abschlussarbeit (Bachelor und Master) in den naturwissenschaftlichen Fächern erfolgreich zu schreiben.

Folgende Themen stehen auf der Agenda:
• Themenwahl und Themeneingrenzung
• Die Fragestellung und den roten Faden finden
• Die Struktur der Arbeit
• Zeit- und Arbeitsplanung
• Literaturrecherche und Datenauswertung
• Schreib- und Zitierstil
Methode:
• Arbeits- und Schreibtechniken kennenlernen und ausprobieren
• Arbeitschritte und Ergebnisse reflektieren
• Feedback auf den Arbeitsprozess erhalten
Ziele:
• Das eigene Thema klären und einen Fokus setzen
• Persönliches Repertoire an Arbeitstechniken erweitern
• Unterstützung im Schreibprozess erhalten
• Sich gegenseitig unterstützen

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMVP-SQ, IMVP-AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-vpp.pdf
zzgl.2 SWS nach Vereinbarung

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 27.03.2024

If there are questions, please contact A. Niaz (0421 218 62727.
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstheorie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 27.03.2024

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte A. Niaz (0421 218 62727.



Termine nach Vereinbarung.

Raum S1210

Profil: KIKR.
Schwerpunkt: IMA-AI, IMVP-VMC
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-rl.pdf

Profil: KIKR, DMI
Schwerpunkt: IMA-AI, IMVP-DMI, IMVP-VMC
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-uuw.pdf

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-mpar.pdf
Profil: SQ, KIKR, DMI.
Schwerpunkt: SQ, AI, DMI, VMC
Some prior expertise in C will be helpful. The lecture will be held in German or English, depending on demand.
https://cgvr.cs.uni-bremen.de/teaching/

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMVP-SQ, IMVP-AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-vpp.pdf
zzgl.2 SWS nach Vereinbarung

Diverse Lehrprojekt-Themen des FB01 - Elektrotechnik, siehe https://www.uni-bremen.de/iat/ag-prof-dr-ing-michels/stud-arbeiten-student-projects
Beginn: jedes WiSe und SoSe22
Gruppengröße: kann in Abstimmung mit dem Tutor festgelegt werden
Projektauftakt: fortlaufend
Anmeldung jederzeit bei: michels@iat.uni-bremen.de

Spezialisierungsrichtung: Automatisierungstechnik und Robotik

Workload wird je nach Modul angepasst:
Modul Softwareprojekt im Bachelor = 11 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Bachelor = 17 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Master = 18 CP
Modul Forschungsprojekt im Master = 12 CP

Hinter dem Projekttitel verbirgt sich eine Vielzahl von Projekten der Arbeitsgruppe „Systemdynamik und Regelungstechnik“ am Institut für Automatisierungstechnik am Fachbereich 1.
Detaillierte Aufgabenbeschreibungen mit Angabe der Ansprechpartner werden laufend neu generiert und finden sich im 1. Stock im Gebäude NW1.
Die Aufgaben können entsprechend der gewünschten Gruppengrößen und Projektdauer in einem gewissen Umfang angepasst werden. Das ist im direkten Gespräch mit dem in der Aufgabenstellung angegebenen Betreuer zu klären.

Spezialisierungsrichtung: Automatisierungstechnik und Robotik

Workload wird je nach Modul angepasst:
Modul Softwareprojekt im Bachelor = 11 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Bachelor = 17 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Master = 18 CP
Modul Forschungsprojekt im Master = 12 CP

Hinter dem Projekttitel verbirgt sich eine Vielzahl von Projekten der Arbeitsgruppe „Systemdynamik und Regelungstechnik“ am Institut für Automatisierungstechnik am Fachbereich 1.
Detaillierte Aufgabenbeschreibungen mit Angabe der Ansprechpartner werden laufend neu generiert und finden sich im 1. Stock im Gebäude NW1.
Die Aufgaben können entsprechend der gewünschten Gruppengrößen und Projektdauer in einem gewissen Umfang angepasst werden. Das ist im direkten Gespräch mit dem in der Aufgabenstellung angegebenen Betreuer zu klären.

Spezialisierungsrichtung: Automatisierungstechnik und Robotik

Workload wird je nach Modul angepasst:
Modul Softwareprojekt im Bachelor = 11 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Bachelor = 17 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Master = 18 CP
Modul Forschungsprojekt im Master = 12 CP

Hinter dem Projekttitel verbirgt sich eine Vielzahl von Projekten der Arbeitsgruppe „Systemdynamik und Regelungstechnik“ am Institut für Automatisierungstechnik am Fachbereich 1.
Detaillierte Aufgabenbeschreibungen mit Angabe der Ansprechpartner werden laufend neu generiert und finden sich im 1. Stock im Gebäude NW1.
Die Aufgaben können entsprechend der gewünschten Gruppengrößen und Projektdauer in einem gewissen Umfang angepasst werden. Das ist im direkten Gespräch mit dem in der Aufgabenstellung angegebenen Betreuer zu klären.

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMA-SQ
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-gsd.pdf

The date for the initial organisational meeting of this lab, including grouping, will be advertised shortly. Room NW1 N1250.

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by two departments: the RF department and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by three departments: the RF department, ComNets and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.comnets.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMAP-SQ
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-isps.pdf

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-mpar.pdf
Profil: SQ, KIKR, DMI.
Schwerpunkt: SQ, AI, DMI, VMC
Some prior expertise in C will be helpful. The lecture will be held in German or English, depending on demand.
https://cgvr.cs.uni-bremen.de/teaching/

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMVP-SQ, IMVP-AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-vpp.pdf
zzgl.2 SWS nach Vereinbarung

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

The date for the initial organisational meeting of this lab, including grouping, will be advertised shortly. Room NW1 N1250.

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by two departments: the RF department and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 27.03.2024

If there are questions, please contact A. Niaz (0421 218 62727.
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstheorie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 27.03.2024

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte A. Niaz (0421 218 62727.



Termine nach Vereinbarung.

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Raum S1210

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by three departments: the RF department, ComNets and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.comnets.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

Diverse Lehrprojekt-Themen des FB01 - Elektrotechnik, siehe https://www.uni-bremen.de/iat/ag-prof-dr-ing-michels/stud-arbeiten-student-projects
Beginn: jedes WiSe und SoSe22
Gruppengröße: kann in Abstimmung mit dem Tutor festgelegt werden
Projektauftakt: fortlaufend
Anmeldung jederzeit bei: michels@iat.uni-bremen.de

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 27.03.2024

If there are questions, please contact A. Niaz (0421 218 62727.
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstheorie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 27.03.2024

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte A. Niaz (0421 218 62727.



Termine nach Vereinbarung.

Diverse Lehrprojekt-Themen des FB01 - Elektrotechnik, siehe https://www.uni-bremen.de/iat/ag-prof-dr-ing-michels/stud-arbeiten-student-projects
Beginn: jedes WiSe und SoSe22
Gruppengröße: kann in Abstimmung mit dem Tutor festgelegt werden
Projektauftakt: fortlaufend
Anmeldung jederzeit bei: michels@iat.uni-bremen.de

The date for the initial organisational meeting of this lab, including grouping, will be advertised shortly. Room NW1 N1250.

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by two departments: the RF department and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 27.03.2024

If there are questions, please contact A. Niaz (0421 218 62727.
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstheorie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 27.03.2024

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte A. Niaz (0421 218 62727.



Termine nach Vereinbarung.

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Blockkurs Ende September

Raum S1210

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMA-SQ
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-gsd.pdf

The date for the initial organisational meeting of this lab, including grouping, will be advertised shortly. Room NW1 N1250.

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by two departments: the RF department and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by three departments: the RF department, ComNets and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.comnets.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

Blockkurs nach Ende des Semester. Räume und Zeiten nach Absprache.

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 27.03.2024

If there are questions, please contact A. Niaz (0421 218 62727.
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstheorie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 27.03.2024

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte A. Niaz (0421 218 62727.



Termine nach Vereinbarung.

Raum S1210

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMAP-SQ
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-isps.pdf

Profil: KIKR.
Schwerpunkt: IMA-AI, IMVP-VMC
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-rl.pdf

Profil: KIKR, DMI
Schwerpunkt: IMA-AI, IMVP-DMI, IMVP-VMC
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-uuw.pdf

Das 2-semestrige Forschungsgrundlagen (6 CP) bereitet Studierende darauf vor, an Forschungsprojekten selbstständig und in Arbeitsgruppen zu arbeiten und Forschungsfortschritte zu leisten:
wissenschaftliche Fragen zu stellen, Forschungsziele zu setzen und wissenschaftliche Forschungsprojekte zu planen, wissenschaftliche Projekte durchzuführen und an ihnen eigenverantwortlich als auch in Arbeitsgruppen zu arbeiten, und Forschungsdaten gemäß guter wissenschaftlicher Praxis zu erwerben, speichern, analysieren und publizieren.

Die Inhalte des Moduls werden vermittelt durch Einzelveranstaltungen, Seminare und Workshops.

Bei Teil I des Moduls (Lehrveranstaltung: Forschungsgrundlagen I, 3 CP, Wintersemester 2017/2018) wird der Schwerpunkt bei diesen Themen sein:
Einführung in das Projektmanagement und Forschung, Themenfindung und Anfang der wissenschaftlichen Arbeit, Umgang mit wissenschaftlicher Literatur und Zitate, Planen und Schreiben wissenschaftlicher Aufsätze, Texte für die Öffentlichkeit. Geplant ist auch das Thema "Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und Forschungsethik".

Teil II des Moduls (Lehrveranstaltung: Forschungsgrundlagen II, 3 CP, Sommersemester 2018) soll diese Themen bearbeiten:
Projektmanagement und Zeitmanagement, Themenfindung, Was ist Forschung, Erfahrung in Forschung, Forschungsdaten, Grafisches Gestalten, Poster, Wiss. Präsentation und Kommunikation, Projektantrag und Motivationsschreiben, Wissenschaftsindikatoren und Patente.

In diesem Workshop geht es um die wichtigen Infos, um eine Abschlussarbeit (Bachelor und Master) in den naturwissenschaftlichen Fächern erfolgreich zu schreiben.

Folgende Themen stehen auf der Agenda:
• Themenwahl und Themeneingrenzung
• Die Fragestellung und den roten Faden finden
• Die Struktur der Arbeit
• Zeit- und Arbeitsplanung
• Literaturrecherche und Datenauswertung
• Schreib- und Zitierstil
Methode:
• Arbeits- und Schreibtechniken kennenlernen und ausprobieren
• Arbeitschritte und Ergebnisse reflektieren
• Feedback auf den Arbeitsprozess erhalten
Ziele:
• Das eigene Thema klären und einen Fokus setzen
• Persönliches Repertoire an Arbeitstechniken erweitern
• Unterstützung im Schreibprozess erhalten
• Sich gegenseitig unterstützen

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 27.03.2024

If there are questions, please contact A. Niaz (0421 218 62727.
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstheorie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 27.03.2024

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte A. Niaz (0421 218 62727.



Termine nach Vereinbarung.

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Raum S1210

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

Profil: KIKR.
Schwerpunkt: IMA-AI, IMVP-VMC
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-rl.pdf

Profil: KIKR, DMI
Schwerpunkt: IMA-AI, IMVP-DMI, IMVP-VMC
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-uuw.pdf

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-mpar.pdf
Profil: SQ, KIKR, DMI.
Schwerpunkt: SQ, AI, DMI, VMC
Some prior expertise in C will be helpful. The lecture will be held in German or English, depending on demand.
https://cgvr.cs.uni-bremen.de/teaching/

The date for the initial organisational meeting of this lab, including grouping, will be advertised shortly. Room NW1 N1250.

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by two departments: the RF department and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by three departments: the RF department, ComNets and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.comnets.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMAP-SQ
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-isps.pdf

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMA-SQ
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-gsd.pdf

Profil: SQ, KIKR.
Schwerpunkt: IMVT-SQ, IMVT-AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imat/03-imat-trs.pdf

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imvp/03-imvp-mpar.pdf
Profil: SQ, KIKR, DMI.
Schwerpunkt: SQ, AI, DMI, VMC
Some prior expertise in C will be helpful. The lecture will be held in German or English, depending on demand.
https://cgvr.cs.uni-bremen.de/teaching/

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/imap/03-imap-d3bv.pdf

The date for the initial organisational meeting of this lab, including grouping, will be advertised shortly. Room NW1 N1250.

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by two departments: the RF department and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by three departments: the RF department, ComNets and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.comnets.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 27.03.2024

If there are questions, please contact A. Niaz (0421 218 62727.
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstheorie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 27.03.2024

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte A. Niaz (0421 218 62727.



Termine nach Vereinbarung.

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Raum S1210