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Die autonome, unbemannte Luftfahrt ist einer der Schlüsselsektoren für die Zukunft der Luftfahrt. In diesem rasant wachsenden Bereich nehmen senkrecht startende und senkrecht landende Flugzeuge (Vertical Take-Off and Landing – VTOL) einen besonderen Platz ein. Ein VTOL-Flugzeug (manchmal auch „Transitionsfluggerät“ genannt) verbindet die Eigenschaft des Helikopters, überall starten und landen zu können, mit den Geschwindigkeits-, Reichweiten und Flugdauervorteilen des Starrflüglers. Grundsätzlich wird die Senkrechtstart- und -landefähigkeit sowohl von zivilen als auch von militärischen Betreibern unbemannter Fluggeräte (UAVs) gewünscht. Trotzdem bietet der Markt nur eine geringe Anzahl von VTOL-UAVs, da qualitativ hochwertige Entwürfe eine ausgesprochene Herausforderung in der Entwicklung darstellen. An der FH Aachen wird deshalb seit über 5 Jahren an der Auslegung und Analyse von solchen unbemannten VTOL Flugzeugen geforscht. Das neuste Projekt ist der Eigenentwurf einer großen, senkrechtstartenden Transportdrohne. Das „PhoenAIX“ getaufte Fluggerät wird von Falk Götten und Felix Finger im Rahmen einer EFRE-Förderung entwickelt.
Wie sieht das unbemannte Flugzeug von Übermorgen aus? Dieser Frage stellen sich Forscher an der Fachhochschule Aachen. Die weltweit rasant fortschreitende Entwicklung des Marktes für unbemannte Fluggeräte (UAVs - „Unmanned Aerial Vehicles“) bietet großes Potenzial für Wachstum und Wertschöpfung. Unbemannte fliegende Systeme können – für bestimmte Anwendungsgebiete – wesentlich günstiger, kleiner und effizienter ausgelegt werden als bemannte Lösungen. Dabei sind sich viele Unternehmen über das mögliche Potential dieser Technologie noch gar nicht bewusst.
The utilization of phase change material (PCM) for latent heat storage and thermal control of spacecraft has been demonstrated in the past in few missions only. One limiting factor was the fact that all concepts developed so far envisioned the PCM to be applied as an additional capacitor, encapsulated in its own housing, leading to mass, efficiency and accommodation challenges. Recently, the application of PCM within the scan cavity of a GEOS type satellite has been suggested, in order to tackle thermal issues due to direct sun intrusion (Choi, M., 2014). However, the application of PCM in such complex mechanical structures is extremely challenging. A new concept to tackle this issue is currently under development at the FH Aachen University of Applied Sciences. The concept "Infused Thermal Solutions (ITS)" is based on the idea to 3D print metallic structures in their regular functional shape, but double walled with internal lattice support structures, allowing the infusion of a PCM layer directly into the voids and eliminating the need for additional parts and interfaces. Together with OHB System, FH Aachen theoretically studied the application of this technology to the Meteosat Third Generation (MTG) Infra-Red Sounder (IRS) instrument. The study focuses on the scan cavity and entrance baffling assembly (EBA) of the IRS. It consists of thermal analyses, 3D-redesign and bread boarding of a scaled and PCM infused EBA version. In the thermal design of the alternative EBA, PCM was applied directly into the EBA, simulating the worst hot case sun intrusion of the mission. By applying 4kg of PCM (to a 60kg baffle) the EBA temperature excursions during sun intrusion were limited from 140K to 30K, leading to a significant thermo-opto-elastic performance gain. This paper introduces the ITS concept development status.
Bitcoin is a cryptocurrency and is considered a high-risk asset
class whose price changes are difficult to predict. Current research focusses
on daily price movements with a limited number of predictors. The paper at
hand aims at identifying measurable indicators for Bitcoin price movement s
and the development of a suitable forecasting model for hourly changes. The
paper provides three research contributions. First, a set of significant
indicators for predicting the Bitcoin price is identified. Second, the results of
a trained Long Short-term Memory (LSTM) neural network that predicts
price changes on an hourly basis is presented and compared with other
algorithms. Third, the results foster discussions of the applicability of neural
nets for stock price predictions. In total, 47 input features for a period of
over 10 months could be retrieved to train a neural net that predicts the
Bitcoin price movements with an error rate of 3.52 %.
Combined with the use of renewable energy sources for
its production, Hydrogen represents a possible alternative gas
turbine fuel for future low emission power generation. Due to
its different physical properties compared to other fuels such
as natural gas, well established gas turbine combustion
systems cannot be directly applied for Dry Low NOx (DLN)
Hydrogen combustion. This makes the development of new
combustion technologies an essential and challenging task
for the future of hydrogen fueled gas turbines.
The newly developed and successfully tested “DLN
Micromix” combustion technology offers a great potential to
burn hydrogen in gas turbines at very low NOx emissions.
Aiming to further develop an existing burner design in terms
of increased energy density, a redesign is required in order to
stabilise the flames at higher mass flows and to maintain low
emission levels.
For this purpose, a systematic design exploration has
been carried out with the support of CFD and optimisation
tools to identify the interactions of geometrical and design
parameters on the combustor performance. Aerodynamic
effects as well as flame and emission formation are observed
and understood time- and cost-efficiently. Correlations
between single geometric values, the pressure drop of the
burner and NOx production have been identified as a result.
This numeric methodology helps to reduce the effort of
manufacturing and testing to few designs for single
validation campaigns, in order to confirm the flame stability
and NOx emissions in a wider operating condition field.
Im Projekt wurden mit Hilfe zeitaufgeloester optischer Messtechniken Relaxations-Dynamiken von optisch angeregten Ladungstraegern und Hochfrequenzeigenschaften von Hochtemperatursupraleitern untersucht. Oberhalb der Sprungtemperatur wurden die Elektron-Phonon-Kopplungskonstanten fuer YBCO und BSCCO bestimmt. Dabei wurde erstmalig ein direkter Zusammenhang zwischen der Sprungtemperatur und der Kopplungstaerke gefunden. Der Kopplungsmechanismus enthaelt sowohl phononische als auch elektronische (spindynamische) Anteile. Unterhalb von T_c wird die Dynamik durch Aufbrechen und Rekombination von Cooper-Paaren bestimmt. Bei den Arbeiten zu den kohaerenten Phononen wurde ein Modell entwickelt, das das 'Anwerfen' der Phononen und das Amplitudenverhalten unterhalb der Sprungtemperatur erklaert. Als begleitende Untersuchungen wurden breitbandige Hochfrequenz-Messungen vorgenommen. Die Methode erlaubt die Untersuchung von Ladungstraegerdichten und von Streumechanismen. Erstmalig wurde in verspannten YBCO-Duennfilmen eine starke temperaturabhaengige Resonanz-Absorption beobachtet, die als Josephson-Plasmaresonanz an intrinsischen Kontakten identifiziert werden konnte. Die Nutzbarkeit dieser Kontakte fuer Bauelemente wurde durch einen Mikrowellendetektor demonstriert. Durch den Nachweis von emittierter gepulster Strahlung aus einer stromdurchflossenen supraleitenden Bruecke nach optischer Anregung wurde erstmals die Einsatzmoeglichkeit von HTSL fuer schnelle optische Schalter demonstriert. Es wurde gezeigt, dass die Schaltgeschwindigkeit eine direkte Folge der Ladungstraegerdynamik ist.
An acetoin biosensor based on a capacitive electrolyte–insulator–semiconductor (EIS) structure modified with the enzyme acetoin reductase, also known as butane-2,3-diol dehydrogenase (Bacillus clausii DSM 8716ᵀ), is applied for acetoin detection in beer, red wine, and fermentation broth samples for the first time. The EIS sensor consists of an Al/p-Si/SiO₂/Ta₂O₅ layer structure with immobilized acetoin reductase on top of the Ta₂O₅ transducer layer by means of crosslinking via glutaraldehyde. The unmodified and enzyme-modified sensors are electrochemically characterized by means of leakage current, capacitance–voltage, and constant capacitance methods, respectively.
We present an automated pipeline for the generation of synthetic datasets for six-dimension (6D) object pose estimation. Therefore, a completely automated generation process based on predefined settings is developed, which enables the user to create large datasets with a minimum of interaction and which is feasible for applications with a high object variance. The pipeline is based on the Unreal 4 (UE4) game engine and provides a high variation for domain randomization, such as object appearance, ambient lighting, camera-object transformation and distractor density. In addition to the object pose and bounding box, the metadata includes all randomization parameters, which enables further studies on randomization parameter tuning. The developed workflow is adaptable to other 3D objects and UE4 environments. An exemplary dataset is provided including five objects of the Yale-CMU-Berkeley (YCB) object set. The datasets consist of 6 million subsegments using 97 rendering locations in 12 different UE4 environments. Each dataset subsegment includes one RGB image, one depth image and one class segmentation image at pixel-level.