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- Fakultät 07 / Institut für Nachrichtentechnik (2)
Increasing computational power and the availability of 3D printers provide new tools for the combination of modeling and experimentation. Several simulation tools can be run independently and in parallel, e.g., long running computational fluid dynamics simulations can be accompanied by experiments with 3D printers. Furthermore, results from analytical and data-driven models can be incorporated. However, there are fundamental differences between these modeling approaches: some models, e.g., analytical models, use domain knowledge, whereas data-driven models do not require any information about the underlying processes.
At the same time, data-driven models require input and output data, but analytical models do not. Combining results from models with different input-output structures might improve and accelerate the optimization process. The optimization via multimodel simulation (OMMS) approach, which is able to combine results from these different models, is introduced in this paper.
Using cyclonic dust separators as a real-world simulation problem, the feasibility of this approach is demonstrated and a proof-of-concept is presented. Cyclones are popular devices used to filter dust from the emitted flue gases. They are applied as pre-filters in many industrial processes including energy production and grain processing facilities. Pros and cons of this multimodel optimization approach are discussed and experiences from experiments are presented.
In der vorliegenden Publikation werden die persönliche Zufriedenheit und die Motivation von eingesetzten Helfern des Bevölkerungsschutzes im Hochwassereinsatz 2013 in Deutschland betrachtet. Die Ziele dieser Studie sind eine Analyse der Zufriedenheit mit diesem Einsatz, die Ermittlung von Beeinflussungsfaktoren für die Zufriedenheit und die Bewertung der Auswirkungen auf zukünftige Einsätze. Für die Erreichung dieser Ziele wurden die notwendigen Daten über eine retrospektive Umfrage von November 2013 bis Januar 2014 erhoben, welche über soziale Medien und organisationsinterne Verteiler veröffentlicht wurde und deren Beantwortung auf einer internetgestützten Plattform möglich war. Mittels statistischer Auswertung der Daten kann eine Überprüfung von aufgestellten Thesen in Zusammenhang mit der persönlichen Zufriedenheit und die Analyse von unterschiedlichen Beeinflussungsfaktoren erfolgen. Die Ergebnisse können den Organisationen des Bevölkerungsschutzes als Basis für mögliche Optimierung zukünftiger Einsätze dienen, bilden aber ausschließlich Empfehlungen auf Basis des deutschen Hochwassereinsatzes 2013.
Nach größeren überregionalen und auch kleineren regionalen Schadenereignissen wird wiederholt diskutiert, welche Mechanismen und Maßnahmen erforderlich sind, um die Gesellschaft widerstandsfähiger gegen Naturgefahren (und auch andere Gefahren) zu machen. Diese öffentlich, auf politischer und wissenschaftlicher Ebene geführte Auseinandersetzung führt stets zu einem gewissen Aktionismus, zu unmittelbaren Bekundungen von monetärer Abgeltung der Schäden, und zu Bekenntnissen im Sinne einer erforderlichen nachhaltigeren Schutzstrategie basierend auf dem Risikoansatz. lm Laufe von Wochen und Monaten nach den Ereignissen verebbt diese Diskussion allerdings regelmäßig, nur vereinzelt werden grundlegende Transformationsprozesse im Umgang mit Naturgefahren angestoßen. Vor diesem Hintergrund stellte das 27. Treffen des Arbeitskreises Naturgefahren/ Naturrisiken die Fragen nach dem Zusammenhang zwischen der Rolle von Wissen, Erfahrung und Lernen im Umgang mit gegenwärtigen aber auch zukünftigen Naturgefahren in den Mittelpunkt. Die vorliegende Ausgabe der Schriftenreihe ‚Integrative Risk and Security Research‘ bietet nun, im Rahmen von Fach- sowie Diskussionsbeiträgen, Einblicke in die dort diskutierten Perspektiven und deckt dabei eine Vielzahl von Gefahren und Risiken ab, wie z.B. Überschwemmung, Hitze, Frost- und Brandschaden in der Landwirtschaft, ein mögliches Versagen des Stromnetzes, Erdbeben, Sturmfluten und Lawinen.
Hochschulen initiieren und fördern immer stärker das unternehmerische Denken und Handeln ihrer Studierenden und tragen maßgeblich zu ihrer Qualifizierung als Gründerinnen und Gründer bei. Entrepreneurship Education sowie die Bereitstellung von Einrichtungen und Angeboten für junge Gründerinnen und Gründer spielen eine zentrale Rolle und sollen Innovationen als wissensbasierten Output fördern. Die vorliegende Untersuchung geht der Fragestellung nach, wie Hochschulen am Beispiel der Technischen Hochschule Köln – kurz TH Köln – ihre Studierenden unternehmerische Kompetenzen vermitteln und sie in Bezug auf Gründungsaktivitäten sensibilisieren, mobilisieren und unterstützen können, um so eine Entrepreneruship-Kultur im Zeitablauf zu entwickeln und zu etablieren. Sie bezieht zwei empirische Studien mit ein: eine aktuelle Befragung der Studierenden aus dem Jahre 2019 sowie eine Befragung aus dem Jahre 2016. So lassen sich aktuelle sowie im Zeitablauf vergleichende Aussagen ableiten.
Der vorliegende Artikel beschreibt den hybriden Lehransatz im Modul Empirische Forschungsmethoden, das als Teil des Vertiefungsschwerpunktes Social Computing für Studierende im vierten Fachsemester im Bachelorstudiengang Medieninformatik an der Technischen Hochschule Köln (TH Köln) angeboten wird. Das Modul wurde im Sommersemester 2022 mit Anteilen von Online- und Präsenzlehre durchgeführt und anschließend von den Teilnehmenden mittels einer Umfrage evaluiert. Die Ergebnisse werden ebenfalls vorgestellt und zusammengefasst.
Cyclone Dust Separators are devices often used to filter solid particles from flue gas. Such cyclones are supposed to filter as much solid particles from the carrying gas as possible. At the same time, they should only introduce a minimal pressure loss to the system. Hence, collection efficiency has to be maximized and pressure loss minimized. Both the collection efficiency and pressure loss are heavily influenced by the cyclones geometry. In this paper, we optimize seven geometrical parameters of an analytical cyclone model. Furthermore, noise variables are introduced to the model, representing the non-deterministic structure of the real-world problem. This is used to investigate robustness and sensitivity of solutions. Both the deterministic as well as the stochastic model are optimized with an SMS-EMOA. The SMS-EMOA is compared to a single objective optimization algorithm. For the harder, stochastic optimization problem, a surrogate-model-supported SMS-EMOA is compared against the model-free SMS-EMOA. The model supported approach yields better solutions with the same run-time budget.
Mit dem Sommer 2015 steigt die Zahl der geflüchteten Menschen, die in Deutschland und damit auch in Köln Schutz suchen, stark an. Neu war die Entwicklung jedoch nicht. Bereits seit 2010 verzeichnete die Stadt Köln einen Anstieg der Geflüchtetenzahlen, auf die die Verwaltung und die Stadtgesellschaft jedoch nur langsam reagierten. Die Fakultät für Angewandte Sozialwissenschaften der Technischen Hochschule hatte das Thema bereits im Sommersemester 2014 auf die Agenda gesetzt und sich hochschulintern und -extern mit dem Ansteigen der Flüchtlingszahlen und der Verantwortung von Stadt und Sozialer Arbeit auseinandergesetzt. Durch die hohen Flüchtlingszahlen in 2015 hat diese Debatte neue Bedeutung erhalten.
Ausgehend von den Widersprüchen, in denen professionelle Soziale Arbeit handelt, lautet die zentrale Frage dieser explorativen Studie: Welchen Handlungsspielraum hat die Soziale Arbeit in der Arbeit mit geflüchteten Menschen, die in Gemeinschaftsunterkünften untergebracht sind?
EventDetectR: An efficient Event Detection System (EDS) capable of detecting unexpected water quality conditions. This approach uses multiple algorithms to model the relationship between various multivariate water quality signals. Then the residuals of the models were utilized in constructing the event detection algorithm, which provides a continuous measure of the probability of an event at every time step. The proposed framework was tested for water contamination events with industrial data from automated water quality sensors. The results showed that the framework is reliable with better performance and is highly suitable for event detection.
Data pre-processing is a key research topic in data mining because it plays a
crucial role in improving the accuracy of any data mining algorithm. In most
real world cases, a significant amount of the recorded data is found missing
due to most diverse errors. This loss of data is nearly always unavoidable.
Recovery of missing data plays a vital role in avoiding inaccurate data
mining decisions. Most multivariate imputation methods are not compatible
to univariate datasets and the traditional univariate imputation techniques
become highly biased as the missing data gap increases. With the current
technological advancements abundant data is being captured every second.
Hence, we intend to develop a new algorithm that enables maximum
utilization of the available big datasets for imputation. In this paper, we
present a Seasonal and Trend decomposition using Loess (STL) based
Seasonal Moving Window Algorithm, which is capable of handling patterns
with trend as well as cyclic characteristics. We show that the algorithm is
highly suitable for pre-processing of large datasets.
Im 50. Jubiläumsjahr der TH Köln haben wir uns einem bislang wenig behandelten Thema gewidmet, nämlich der Kunst an den Gebäuden der Technischen Hochschule Köln.
Die TH Köln verfügt als größte Fachhochschule in Deutschland über zwei Standorte in Köln, den Campus Südstadt und den Campus Deutz. Darüber hinaus gibt es zwei weitere Standorte in Gummersbach und Leverkusen. Da sich die künstlerischen Objekte ausschließlich an den Gebäuden innerhalb des Stadtgebiets von Köln befinden, beschränkt sich diese Betrachtung auf die historischen Gebäude des Campus Südstadt sowie auf den maßgeblich in den 1970er Jahren entstandenen Komplex des Campus Deutz.