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This paper addresses the pixel based recognition of 3D objects with bidirectional associative memories. Computational power and memory requirements for this approach are identified and compared to the performance of current computer architectures by benchmarking different processors. It is shown, that the performance of special purpose hardware, like neurocomputers, is between one and two orders of magnitude higher than the performance of mainstream hardware. On the other hand, the calculation of small neural networks is performed more efficiently on mainstream processors. Based on these results a novel concept is developed, which is tailored for the efficient calculation of bidirectional associative memories. The computational efficiency is further enhanced by the application of algorithms and storage techniques which are matched to characteristics of the application at hand.
This paper addresses the pixel based classification of three dimensional objects from arbitrary views. To perform this task a coding strategy, inspired by the biological model of human vision, for pixel data is described. The coding strategy ensures that the input data is invariant against shift, scale and rotation of the object in the input domain. The image data is used as input to a class of self organizing neural networks, the Kohonen-maps or self-organizing feature maps (SOFM). To verify this approach two test sets have been generated: the first set, consisting of artificially generated images, is used to examine the classification properties of the SOFMs; the second test set examines the clustering capabilities of the SOFM when real world image data is applied to the network after it has been preprocessed to be invariant against shift, scale and rotation. It is shown that the clustering capability of the SOFM is strongly dependant on the invariance coding of the images.
This study analyses the expected utilization of an urban distribution grid under high penetration of photovoltaic and e-mobility with charging infrastructure on a residential level. The grid utilization and the corresponding power flow are evaluated, while varying the control strategies and photovoltaic installed capacity in different scenarios. Four scenarios are used to analyze the impact of e-mobility. The individual mobility demand is modelled based on the largest German studies on mobility “Mobilität in Deutschland”, which is carried out every 5 years. To estimate the ramp-up of photovoltaic generation, a potential analysis of the roof surfaces in the supply area is carried out via an evaluation of an open solar potential study. The photovoltaic feed-in time series is derived individually for each installed system in a resolution of 15 min. The residential consumption is estimated using historical smart meter data, which are collected in London between 2012 and 2014. For a realistic charging demand, each residential household decides daily on the state of charge if their vehicle requires to be charged. The resulting charging time series depends on the underlying behavior scenario. Market prices and mobility demand are therefore used as scenario input parameters for a utility function based on the current state of charge to model individual behavior. The aggregated electricity demand is the starting point of the power flow calculation. The evaluation is carried out for an urban region with approximately 3100 residents. The analysis shows that increased penetration of photovoltaics combined with a flexible and adaptive charging strategy can maximize PV usage and reduce the need for congestion-related intervention by the grid operator by reducing the amount of kWh charged from the grid by 30% which reduces the average price of a charged kWh by 35% to 14 ct/kWh from 21.8 ct/kWh without PV optimization. The resulting grid congestions are managed by implementing an intelligent price or control signal. The analysis took place using data from a real German grid with 10 subgrids. The entire software can be adapted for the analysis of different distribution grids and is publicly available as an open-source software library on GitHub.
This paper describes the realization of a novel neurocomputer which is based on the concepts of a coprocessor. In contrast to existing neurocomputers the main interest was the realization of a scalable, flexible system, which is capable of computing neural networks of arbitrary topology and scale, with full independence of special hardware from the software's point of view. On the other hand, computational power should be added, whenever needed and flexibly adapted to the requirements of the application. Hardware independence is achieved by a run time system which is capable of using all available computing power, including multiple host CPUs and an arbitrary number of neural coprocessors autonomously. The realization of arbitrary neural topologies is provided through the implementation of the elementary operations which can be found in most neural topologies.
Aim of the AXON2 project (Adaptive Expert System for Object Recogniton using Neuml Networks) is the development of an object recognition system (ORS) capable of recognizing isolated 3d objects from arbitrary views. Commonly, classification is based on a single feature extracted from the original image. Here we present an architecture adapted from the Mixtures of Eaqerts algorithm which uses multiple neuml networks to integmte different features. During tmining each neural network specializes in a subset of objects or object views appropriate to the properties of the corresponding feature space. In recognition mode the system dynamically chooses the most relevant features and combines them with maximum eficiency. The remaining less relevant features arz not computed and do therefore not decelerate the-recognition process. Thus, the algorithm is well suited for ml-time applications.
Environmental emissions, global warming, and energy-related concerns have accelerated the advancements in conventional vehicles that primarily use internal combustion engines. Among the existing technologies, hydrogen fuel cell electric vehicles and fuel cell hybrid electric vehicles may have minimal contributions to greenhouse gas emissions and thus are the prime choices for environmental concerns. However, energy management in fuel cell electric vehicles and fuel cell hybrid electric vehicles is a major challenge. Appropriate control strategies should be used for effective energy management in these vehicles. On the other hand, there has been significant progress in artificial intelligence, machine learning, and designing data-driven intelligent controllers. These techniques have found much attention within the community, and state-of-the-art energy management technologies have been developed based on them. This manuscript reviews the application of machine learning and intelligent controllers for prediction, control, energy management, and vehicle to everything (V2X) in hydrogen fuel cell vehicles. The effectiveness of data-driven control and optimization systems are investigated to evolve, classify, and compare, and future trends and directions for sustainability are discussed.
In der Vergangenheit basierten große Systemintegrationsprojekte in der Regel auf Individualentwicklungen für einzelne Kunden. Getrieben durch Kostendruck steigt aber der Bedarf nach standardisierten Lösungen, die gleichzeitig die individuellen Anforderungen des jeweiligen Umfelds berücksichtigen. T-Systems GEI GmbH wird beiden Anforderungen mit Produktkerneln gerecht. Neben den technischen Aspekten der Kernelentwicklung spielen besonders organisatorische Aspekte eine Rolle, um Kernel effizient und qualitativ hochwertig zu entwickeln, ohne deren Funktionalitäten ins Uferlose wachsen zu lassen. Umgesetzt hat T-Systems dieses Konzept für Flughafeninformationssysteme. Damit kann dem wachsenden Bedarf der Flughafenbetreiber nach einer effizienten und kostengünstigen Softwarelösung zur Unterstützung Ihrer Geschäftsprozesse entsprochen werden.
Der Erfolg eines Softwarenentwicklungsprojektes insbesondere eines Systemintegrationsprojektes wird mit der Erfüllung des „Teufelsdreiecks“, „In-Time“, „In-Budget“, „In-Quality“ gemessen. Hierzu ist die Kenntnis der Software- und Prozessqualität essenziell, um die Einhaltung der Qualitätskriterien festzustellen, aber auch, um eine Vorhersage hinsichtlich Termin- und Budgettreue zu treffen. Zu diesem Zweck wurde in der T-Systems Systems Integration ein System aus verschiedenen Key Performance Indikatoren entworfen und in der Organisation implementiert, das genau das leistet und die Kriterien für CMMI Level 3 erfüllt.
In this paper we report on CO2 Meter, a do-it-yourself carbon dioxide measuring device for the classroom. Part of the current measures for dealing with the SARS-CoV-2 pandemic is proper ventilation in indoor settings. This is especially important in schools with students coming back to the classroom even with high incidents rates. Static ventilation patterns do not consider the individual situation for a particular class. Influencing factors like the type of activity, the physical structure or the room occupancy are not incorporated. Also, existing devices are rather expensive and often provide only limited information and only locally without any networking. This leaves the potential of analysing the situation across different settings untapped. Carbon dioxide level can be used as an indicator of air quality, in general, and of aerosol load in particular. Since, according to the latest findings, SARS-CoV-2 can be transmitted primarily in the form of aerosols, carbon dioxide may be used as a proxy for the risk of a virus infection. Hence, schools could improve the indoor air quality and potentially reduce the infection risk if they actually had measuring devices available in the classroom. Our device supports schools in ventilation and it allows for collecting data over the Internet to enable a detailed data analysis and model generation. First deployments in schools at different levels were received very positively. A pilot installation with a larger data collection and analysis is underway.
Useful market simulations are key to the evaluation of diferent market designs existing of multiple market mechanisms or rules. Yet a simulation framework which has a comparison of diferent market mechanisms in mind was not found. The need to create an objective view on different sets of market rules while investigating meaningful agent strategies concludes that such a simulation framework is needed to advance the research on this subject. An overview of diferent existing market simulation models is given which also shows the research gap and the missing capabilities of those systems. Finally, a methodology is outlined how a novel market simulation which can answer the research questions can be developed.
Existing residential buildings have an average lifetime of 100 years. Many of these buildings will exist for at least another 50 years. To increase the efficiency of these buildings while keeping costs at reasonable rates, they can be retrofitted with sensors that deliver information to central control units for heating, ventilation and electricity. This retrofitting process should happen with minimal intervention into existing infrastructure and requires new approaches for sensor design and data transmission. At FH Aachen University of Applied Sciences, students of different disciplines work together to learn how to design, build, deploy and operate such sensors. The presented teaching project already created a low power design for a combined CO2, temperature and humidity measurement device that can be easily integrated into most home automation systems
Der S W A S H ist eine innovative Produktlösung zur Reduzierung von Pain Points beim alltäglichen Reinigen von Textilien. Schmutzige Kleidungsstücke müssen in Zukunft weniger mit Wasser und Waschmitteln in Berührung kommen. Dadurch minimiert sich der Ressourcenverbrauch, die Langlebigkeit der Kleidung wird erhöht und die umfangreiche Aufgabe des Waschens wird bequemer, ohne Einbußen in Sauberkeit und Hygiene haben zu müssen. Der S W A S H wird durch KI gesteuert und gewährleistet so eine kinderleichte Nutzbarkeit. Da er mit Wassertanks betrieben wird, benötigt man keinen Wasseranschluss und kann die Platzierung frei wählen. Durch den modularen und minimalistischen Aufbau kann er auf die Ästhetik des individuellen Wohnraums angepasst werden. Der Refresher mit Waschfunktion kann als freistehendes Möbelstück erworben oder in einen vorhandenen Kleiderschrank integriert werden.
Lesesessel im dänischen Stil
(2023)
Bei dem Möbel wurde Wert auf Nachhaltigkeit, Langlebigkeit und zeitloses Design gelegt. Ziel war es, ein Möbel zu entwerfen, welches bequem, minimalistisch und alltagstauglich ist. Der Sessel mit passendem Hocker besteht aus einem Holzgestell mit aufliegenden Polstern. Die Gestelle sind aus Rüsterholz mit handwerklichen Verbindungen gefertigt. Die Polster bestehen aus 10 cm dickem Schaumstoff, bezogen mit einem Chenille Möbelstoff. Durch lösbare Verbindungen und Sitzlatten, die in Austaschungen gesteckt werden, lassen sich die Möbel vom Endkunden leicht selbst aufbauen und ermöglichen einen flachen Versandkarton. Der Sessel lädt zum Entspannen und Lesen ein. Er ist bequem und gewährleistet dadurch ein stundenlanges Nutzen. „HVILE“ ein Ort der Ruhe und Eintritt in eine andere Welt.
ADIE : Keramische Fassaden- und Wandverkleidung - Funktion und Wirkung von Schönheit im Design
(2023)
„ADIE“ ist eine Produktfamilie von Keramikplatten und Fliesen mit dreidimensionaler Oberfläche, welche durch Form und Farbe Schönheit zum Ausdruck bringen. Sie sind sowohl im Kontext der Architektur als Fassadenverkleidung anwendbar als auch im Innenbereich als Wandverkleidung. Die Fähigkeit von Schönheit, unsere Umgebung zu transformieren, nimmt eine leitende Rolle in dieser Arbeit ein. Als Inspirationsquelle für die Entwürfe dienten Dinge, die dem allgemeinen Schönheitsempfinden entsprechen: Wasser, Blüten, der Himmel und andere Naturphänomene. Diese wurden abstrahiert, in Reliefs übersetzt und in drei unterschiedliche Module weiterentwickelt. Sie sind konzeptionell frei skalierbar und wurden in Kleinserie im Gussverfahren prototypisiert. Mit „ADIE“ sollte auf die Funktion von Schönheit im Design Bezug genommen werden und etwas entstehen, das einfach „nur“ schön ist.
VEKSLE
(2023)
Die beste Form der Nachhaltigkeit ist jahrzehntelange Freude. VEKSLE beschreibt eine Möbelkollektion, die sich in Zeiten des Überangebots und des ständigen Wohnraumwechsels anpasst. Die minimalistische Ästhetik mit hohem Sitzkomfort orientiert sich dabei an den Bedürfnissen von Verbraucher:innen und lässt sich im Laufe seiner Nutzungsperiode stetig an neue Einrichtungsstyles und Veränderungen anpassen. Als Verwandlungskünstler bereichert VEKSLE jeden Wohnraum. Die gesamte Serie ist unter Berücksichtigung der schnelllebigen und sich wandelnden Welt entworfen worden und beschreibt ein Konzept, bei dem sich alle Einzelteile kontinuierlich wechseln, pflegen und reparieren lassen. Die Kollektion ist den flexiblen Anforderungen des Menschen gewachsen, birgt für jeden die richtige Lösung und hinterlässt durch die Verwendung von natürlichen und recyclebaren Materialien nachhaltig Eindruck.
Blind Shopping
(2023)
Das Einkaufen in Einkaufszentren oder Ladenstraßen ist für Menschen ohne Sehbehinderung eine selbstverständliche Tätigkeit. Für Menschen mit Sehbehinderung gibt es bis heute keine Möglichkeit, sich ohne Hilfe von Familienmitgliedern, Freund:innen oder Pflegepersonal in einem Einkaufszentrum zurechtzufinden. Genau dieses Problem löst "NAVON.". Er ist ein intelligenter und smarter Blindenstock, welcher durch Ultraschalldistanzsensoren frühzeitig Hindernisse erkennt und die Möglichkeit bietet, den Betroffenen durch das Einkaufszentrum zu lotsen. Die Logik des Systems liegt innerhalb des Handgriffs, welcher die wichtigsten Einstellungen bzgl. Sprache und haptischer Bedienelemente steuert. Ebenfalls gibt er dem Betroffenen auch ein haptisches Feedback, um Hindernisse frühzeitig umgehen zu können. "NAVON." ist ein wichtiger Ansatz für eine neue Kategorie von Produkten und Blindenstöcken. Darüber hinaus birgt das Konzept auch weitere Potenziale für öffentliche Gebäude (Ämter, Krankenhäuser, etc..).
With the growing interest in small distributed sensors for the “Internet of Things”, more attention is being paid to energy harvesting techologies. Reducing or eliminating the need for external power sources or batteries make devices more self-sufficient, more reliable, and reduces maintenance requirements. The Wiegand effect is a proven technology for harvesting small amounts of electrical power from mechanical motion.