@incollection{FinkenbergerBaumeisterKoch2019, author = {Finkenberger, Isabel Maria and Baumeister, Eva-Maria and Koch, Christian}, title = {Komplement und Verst{\"a}rker : Wandel durch neue Allianzen}, series = {Komplement und Verst{\"a}rker : zum Verh{\"a}ltnis von Stadtplanung, k{\"u}nstlerischen Praktiken und Kulturinstitutionen}, booktitle = {Komplement und Verst{\"a}rker : zum Verh{\"a}ltnis von Stadtplanung, k{\"u}nstlerischen Praktiken und Kulturinstitutionen}, publisher = {JOVIS Verlag}, address = {Berlin}, isbn = {978-3-86859-578-9}, pages = {10 -- 39}, year = {2019}, language = {de} } @incollection{FinkenbergerBaumeisterKoch2019, author = {Finkenberger, Isabel Maria and Baumeister, Eva-Maria and Koch, Christian}, title = {Komplement und Verst{\"a}rker : der Diskurs geht weiter}, series = {Komplement und Verst{\"a}rker : zum Verh{\"a}ltnis von Stadtplanung, k{\"u}nstlerischen Praktiken und Kulturinstitutionen}, booktitle = {Komplement und Verst{\"a}rker : zum Verh{\"a}ltnis von Stadtplanung, k{\"u}nstlerischen Praktiken und Kulturinstitutionen}, publisher = {JOVIS Verlag}, address = {Berlin}, isbn = {978-3-86859-578-9}, pages = {40 -- 49}, year = {2019}, language = {de} } @incollection{Timme2019, author = {Timme, Michael}, title = {Kommentierung zu \S\S 705 - 740}, series = {Handbuch der Beweislast - Band 2, \S\S 1 - 811 BGB / Baumg{\"a}rtel, Gottfried ; Laumen, Hans-Willi ; Pr{\"u}tting, Hanns (Hrsg.). 4., v{\"o}llig {\"u}berarbeitete und aktualisierte Auflage}, booktitle = {Handbuch der Beweislast - Band 2, \S\S 1 - 811 BGB / Baumg{\"a}rtel, Gottfried ; Laumen, Hans-Willi ; Pr{\"u}tting, Hanns (Hrsg.). 4., v{\"o}llig {\"u}berarbeitete und aktualisierte Auflage}, publisher = {Carl Heymanns}, address = {K{\"o}ln}, isbn = {978-3-452-29003-8}, pages = {1637 -- 1664}, year = {2019}, language = {de} } @incollection{Golland2019, author = {Golland, Alexander}, title = {Kommentierung von Artikel 94 bis 99 Datenschutz-Grundverordnung}, series = {DSGVO-BDSG}, booktitle = {DSGVO-BDSG}, editor = {Taeger, J{\"u}rgen and Gabel, Detlev}, edition = {3., v{\"o}llig neue bearbeitete und wesentlich erweiterte Auflage}, publisher = {Fachmedien Recht und Wirtschaft}, address = {Frankfurt am Main}, isbn = {978-3-8005-1659-9}, year = {2019}, abstract = {Das Werk kommentiert leicht verst{\"a}ndlich, aktuell und praxisnah die DSGVO wie auch das neue BDSG. Datenverarbeiter erhalten damit eine umfassende Darstellung mit Handlungsempfehlungen zum gesamten neuen Datenschutzrecht.}, language = {de} } @incollection{BosseBarnat2019, author = {Bosse, Elke and Barnat, Miriam}, title = {Kombination quantitativer und qualitativer Methoden zur Untersuchung der Studieneingangsphase}, series = {Hochschulbildungsforschung. Theoretische, methodologische und methodische Denkanst{\"o}ße f{\"u}r die Hochschuldidaktik}, booktitle = {Hochschulbildungsforschung. Theoretische, methodologische und methodische Denkanst{\"o}ße f{\"u}r die Hochschuldidaktik}, editor = {Jenert, Tobias and Reinmann, Gabi and Schmohl, Tobias}, publisher = {Springer VS}, address = {Wiesbaden}, isbn = {978-3-658-20308-5}, pages = {169 -- 184}, year = {2019}, language = {de} } @incollection{BosseBarnat2019, author = {Bosse, Elke and Barnat, Miriam}, title = {Kombination qualitativer und quantitativer Methoden zur Untersuchung der Studieneinstiegsphase}, series = {Hochschulbildungsforschung : Theoretische, methodologische und methodische Denkanst{\"o}ße f{\"u}r die Hochschuldidaktik}, booktitle = {Hochschulbildungsforschung : Theoretische, methodologische und methodische Denkanst{\"o}ße f{\"u}r die Hochschuldidaktik}, publisher = {Springer VS}, address = {Wiesbaden}, isbn = {978-3-658-20309-2}, doi = {10.1007/978-3-658-20309-2_10}, pages = {169 -- 184}, year = {2019}, abstract = {Mit Hilfe der Kombination von qualitativen und quantitativen Verfahren zielen Mixed-Methods Ans{\"a}tze darauf ab, einen vertieften Einblick in komplexe Gegenst{\"a}nde zu gewinnen. In der Hochschulbildungsforschung finden sie zunehmend Anklang, da sie besonders geeignet erscheinen, das vielschichtige Wirkungsgef{\"u}ge zu erfassen, das das Lehren und Lernen an Hochschulen auszeichnet. Der Beitrag geht den Potenzialen von Mixed-Methods Ans{\"a}tzen am Beispiel einer Studie zur Studieneingangsphase nach, die den Wirkungszusammenhang zwischen der Nutzung von Angeboten f{\"u}r den Studieneinstieg und der Entwicklung von Studierf{\"a}higkeit untersucht. Der Beitrag veranschaulicht die Integration von Methoden und Ergebnissen, um Chancen und Grenzen von Mixed-Methods Studien f{\"u}r die Hochschulbildungsforschung zu diskutieren.}, language = {de} } @incollection{Streit2019, author = {Streit, Wilfried}, title = {Kalkulation}, series = {{\"U}bungsaufgaben und Berechnungen f{\"u}r den Baubetrieb}, booktitle = {{\"U}bungsaufgaben und Berechnungen f{\"u}r den Baubetrieb}, publisher = {Springer Vieweg}, address = {Wiesbaden}, isbn = {978-3-658-23127-9}, doi = {10.1007/978-3-658-23127-9_11}, pages = {273 -- 334}, year = {2019}, language = {de} } @incollection{DachwaldOhndorf2019, author = {Dachwald, Bernd and Ohndorf, Andreas}, title = {Global optimization of continuous-thrust trajectories using evolutionary neurocontrol}, series = {Modeling and Optimization in Space Engineering}, booktitle = {Modeling and Optimization in Space Engineering}, publisher = {Springer}, address = {Cham}, isbn = {978-3-030-10501-3}, doi = {10.1007/978-3-030-10501-3_2}, pages = {33 -- 57}, year = {2019}, abstract = {Searching optimal continuous-thrust trajectories is usually a difficult and time-consuming task. The solution quality of traditional optimal-control methods depends strongly on an adequate initial guess because the solution is typically close to the initial guess, which may be far from the (unknown) global optimum. Evolutionary neurocontrol attacks continuous-thrust optimization problems from the perspective of artificial intelligence and machine learning, combining artificial neural networks and evolutionary algorithms. This chapter describes the method and shows some example results for single- and multi-phase continuous-thrust trajectory optimization problems to assess its performance. Evolutionary neurocontrol can explore the trajectory search space more exhaustively than a human expert can do with traditional optimal-control methods. Especially for difficult problems, it usually finds solutions that are closer to the global optimum. Another fundamental advantage is that continuous-thrust trajectories can be optimized without an initial guess and without expert supervision.}, language = {en} } @incollection{BarnatJaensch2019, author = {Barnat, Miriam and J{\"a}nsch, Vanessa K.}, title = {Forschendes Lernen und Studienerfolg: Die Bedeutung epistemischer Neugier}, series = {Forschendes Lernen in der Studieneingangsphase: Empirische Befunde, Fallbeispiele und individuelle Perspektiven}, booktitle = {Forschendes Lernen in der Studieneingangsphase: Empirische Befunde, Fallbeispiele und individuelle Perspektiven}, publisher = {Springer VS}, address = {Wiesbaden}, isbn = {978-3-658-25312-7}, doi = {10.1007/978-3-658-25312-7_6}, pages = {99 -- 109}, year = {2019}, abstract = {Forschendes Lernen ist dazu geeignet, epistemische Neugier - definiert als Freude an neuen Erkenntnissen - anzuregen und zu befriedigen. Neben der Selbstwirksamkeit zeigt sich die Neugier als relevant f{\"u}r den Studienerfolg. Allerdings ist bisher nicht gekl{\"a}rt, in welcher Beziehung diese beiden Konstrukte zueinanderstehen.}, language = {de} } @incollection{LeiseAltherrSimonetal.2019, author = {Leise, Philipp and Altherr, Lena and Simon, Nicolai and Pelz, Peter F.}, title = {Finding global-optimal gearbox designs for battery electric vehicles}, series = {Optimization of complex systems - theory, models, algorithms and applications : WCGO 2019}, booktitle = {Optimization of complex systems - theory, models, algorithms and applications : WCGO 2019}, publisher = {Springer}, address = {Cham}, isbn = {978-3-030-21802-7}, doi = {10.1007/978-3-030-21803-4_91}, pages = {916 -- 925}, year = {2019}, abstract = {In order to maximize the possible travel distance of battery electric vehicles with one battery charge, it is mandatory to adjust all components of the powertrain carefully to each other. While current vehicle designs mostly simplify the powertrain rigorously and use an electric motor in combination with a gearbox with only one fixed transmission ratio, the use of multi-gear systems has great potential. First, a multi-speed system is able to improve the overall energy efficiency. Secondly, it is able to reduce the maximum momentum and therefore to reduce the maximum current provided by the traction battery, which results in a longer battery lifetime. In this paper, we present a systematic way to generate multi-gear gearbox designs that—combined with a certain electric motor—lead to the most efficient fulfillment of predefined load scenarios and are at the same time robust to uncertainties in the load. Therefore, we model the electric motor and the gearbox within a Mixed-Integer Nonlinear Program, and optimize the efficiency of the mechanical parts of the powertrain. By combining this mathematical optimization program with an unsupervised machine learning algorithm, we are able to derive global-optimal gearbox designs for practically relevant momentum and speed requirements.}, language = {en} }