TY  - CHAP
A1  - Becker, Tim
A1  - Bragard, Michael
T1  - Low-Voltage DC Training Lab for Electric Drives - Optimizing the Balancing Act Between High Student Throughput and Individual Learning Speed
T2  - 2024 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON)
N2  - After a brief introduction of conventional laboratory structures, this work focuses on an innovative and universal approach for a setup of a training laboratory for electric machines and drive systems. The novel approach employs a central 48 V DC bus, which forms the backbone of the structure. Several sets of DC machine, asynchronous machine and synchronous machine are connected to this bus. The advantages of the novel system structure are manifold, both from a didactic and a technical point of view: Student groups can work on their own performance level in a highly parallelized and at the same time individualized way. Additional training setups (similar or different) can easily be added. Only the total power dissipation has to be provided, i.e. the DC bus balances the power flow between the student groups. Comparative results of course evaluations of several cohorts of students are shown.
KW  - Synchronous machines
KW  - Power dissipation
KW  - Throughput
KW  - Low voltage
KW  - DC machines
KW  - Manifolds
KW  - Training
Y1  - 2024
U6  - https://doi.org/10.1109/EDUCON60312.2024.10578902
SN  - 2165-9559
SN  - 2165-9567 (eISSN)
N1  - 2024 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), 08-11 May 2024, Kos Island, Greece
PB  - IEEE
CY  - New York, NY
ER  - 
TY  - CHAP
A1  - Altherr, Lena
A1  - Döring, Bernd
A1  - Frauenrath, Tobias
A1  - Groß, Rolf
A1  - Mohan, Nijanthan
A1  - Oyen, Marc
A1  - Schnittcher, Lukas
A1  - Voß, Norbert
ED  - Reiff-Stephan, Jörg
ED  - Jäkel, Jens
ED  - Schwarz, André
T1  - DiggiTwin: ein interdisziplinäres Projekt zur Nutzung digitaler Zwillinge auf dem Weg zu einem klimaneutralen Gebäudebestand
T2  - Tagungsband AALE 2024 : Fit für die Zukunft: praktische Lösungen für die industrielle Automation
N2  - Im Hinblick auf die Klimaziele der Bundesrepublik Deutschland konzentriert sich das Projekt Diggi Twin auf die nachhaltige Gebäudeoptimierung. Grundlage für eine ganzheitliche Gebäudeüberwachung und -optimierung bildet dabei die Digitalisierung und Automation im Sinne eines Smart Buildings. Das interdisziplinäre Projekt der FH Aachen hat das Ziel, ein bestehendes Hochschulgebäude und einen Neubau an klimaneutrale Standards anzupassen. Im Rahmen des Projekts werden bekannte Verfahren, wie das Building Information Modeling (BIM), so erweitert, dass ein digitaler Gebäudezwilling entsteht. Dieser kann zur Optimierung des Gebäudebetriebs herangezogen werden, sowie als Basis für eine Erweiterung des Bewertungssystems Nachhaltiges Bauen (BNB) dienen. Mithilfe von Sensortechnologie und künstlicher Intelligenz kann so ein präzises Monitoring wichtiger Gebäudedaten erfolgen, um ungenutzte Energieeinsparpotenziale zu erkennen und zu nutzen. Das Projekt erforscht und setzt methodische Erkenntnisse zu BIM und digitalen Gebäudezwillingen praxisnah um, indem es spezifische Fragen zur Energie- und Ressourceneffizienz von Gebäuden untersucht und konkrete Lösungen für die Gebäudeoptimierung entwickelt.
KW  - Anomalieerkennung
KW  - IoT
KW  - Überwachung & Optimierung
KW  - DiggiTwin
KW  - BIM
KW  - Smart Building
KW  - Digitalisierung
Y1  - 2024
SN  - 978-3-910103-02-3
U6  - https://doi.org/10.33968/2024.67
N1  - 20. AALE-Konferenz. Bielefeld, 06.03.-08.03.2024
(Tagungsband unter https://doi.org/10.33968/2024.29)
SP  - 341
EP  - 346
PB  - le-tex publishing services GmbH
CY  - Leipzig
ER  -