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- Fakultät 04 / Institut für Versicherungswesen (75)
- Fakultät 04 / Schmalenbach Institut für Wirtschaftswissenschaften (26)
- Zentrum für Lehrentwicklung (20)
- Fakultät 05 / Institut für Baugeschichte und Denkmalpflege (8)
- Fakultät 09 / Institut für Rettungsingenieurwesen und Gefahrenabwehr (8)
- Fakultät 10 / Institut für Informatik (5)
- Fakultät für Informatik und Ingenieurwissenschaften (F10) (5)
- Fakultät 01 / Institut für Sozialpolitik und Sozialmanagement (4)
- Fakultät 10 / Institut für Data Science, Engineering, and Analytics (2)
- Fakultät 02 / Köln International School of Design (1)
In den Kommunen wird ein vernetztes, integriertes Handeln durch eine institutionelle Zergliederung der Daseinsvorsorge in eine Vielzahl funktionaler Teilaufgaben behindert. In der Folge dieser Fragmentierung erfahren die Adressaten soziale Dienstleistungen in den Sozialräumen ihres Stadtteils oder Stadtteils funktions- und hierarchiebezogen – d.h. vertikal und horizontal – getrennt. Wegen der Barrieren des engen Ressortdenkens und der fehlenden Transparenz agieren die professionellen Akteure relativ isoliert auf den „operativen Inseln“ fachlicher Zuständigkeiten. Gemeinsame Schnittstellen werden kaum wahrgenommen, was zum Aufbau von ineffizienten Doppelstrukturen und Mehrfachangeboten geführt hat. Vor diesem Hintergrund besteht die innovative Idee darin, in der Kommune eine wirkungsvolle und effiziente Netzwerkversorgung zwischen isolierten Agenturen, professionellen Dienstleistern und ehrenamtlich engagierter Bürger/innen zu entwickeln. Denn das dafür erforderliche organisatorische Verfahren der Netzwerkkooperation, das im Profitbereich bereits seit den 90er Jahren etabliert ist (vgl. Zulieferernetze der Mobilitätsindustrie) wartet im Non-Profit-Sektor noch auf die systematische Einführung. Die wissenschaftlichen und sozialpolitischen Diskurse des letzten Jahrzehnts verdeutlichen jedoch vermehrt den hohen Bedarf einer vernetzungsorientierten Organisationsentwicklung der kommunalen Daseinsvorsorge und ihrer Verwaltungsagenturen. Auf der Ebene der Sozialräume von Stadtteilen und Stadtbezirken, aber auch innerhalb der zentralen Kommunalverwaltung sollen aus diesem Grund sowohl Hierarchiebarrieren zwischen Die Qualitätsentwicklung hängt entscheidend davon ab, ob diese Barrieren überwunden werden und sowohl eine integrierte Vorgehensweise der professionellen Akteure gefunden wird als auch der Anschluss an die zivilgesellschaftlichen Potenziale gelingt. Vor diesem Hintergrund untersucht das Projekt „CityNet“ die Koordination professioneller und ehrenamtlicher Interventionen verschiedener Ressorts, um die individuellen und sozialen Bedürfnisse der Bevölkerung wirkungsvoll und effizient zu sichern. Im Ergebnis werden Instrumente der „Netzwerkplanung“ entwickelt, mit denen die bisher isolierten Leistungen der einzelnen Infrastrukturen und Dienstleistungsanbieter im Sozialraum miteinander bedarfsorientiert und adressatenfokussiert verbunden werden.
Forschendes Lernen versteht sich als ein methodisches Prinzip, das Forschungsorientierung und Verknüpfung von Forschung und Lehre in die Studiengänge und Lehrveranstaltungen integriert und für studentische Lernprozesse nutzbringend anwendet. Studierende sind dabei Teil der Scientific Community.
Dieser Artikel ist ein Erfahrungsbericht, in dem das Konzept des „Forschenden Lernens“ in einer Variante vorgestellt wird, die in den letzten zehn Jahren an einer deutschen Fachhochschule für ingenieurwissenschaftliche Studiengänge entwickelt wurde.
Da es „das“ Forschende Lernen nicht gibt, werden zunächst die für diesen Artikel relevanten Gesichtspunkte zusammengestellt. Darauf aufbauend wird ein Prozessmodell des Forschenden Lernens vorgestellt. Dieses Modell ermöglicht Forschendes Lernen für Bachelor- und Masterstudierende sowie für Doktorandinnen und Doktoranden.
Faserverbundwerkstoffe (FVW) und Composites haben in der Luft- und Raumfahrtindustrie, im Automobilbau, beim Bau von Windenergieanlagen und in vielen weiteren zukunftsträchtigen Branchen eine große Bedeutung. Maßnahmen, die ein Erkennen von Schädigungen simultan zur Entstehung ermöglichen und Restbetriebszeiten prognostizieren können, sind geeignet, die Lebensdauer von FVW-Konstruktionen zu erhöhen. Darüber hinaus ist eine zustandsorientierte und somit kosteneffektive Wartung dieser Bauteile möglich.
Sowohl die Prognose, als auch die Detektion von Schäden würde den ressourcenschonenden Einsatz dieser Werkstoff-gruppe ermöglichen. Das sogenannte Structural Health Monitoring (SHM) bezeichnet in diesem Zusammenhang eine Methode, die es ermöglicht, kontinuierlich Anhalts-punkte über die Funktionsfähigkeit von Bauteilen und Konstruktionen zu erhalten.
Dieser Artikel beschreibt die Planung, Durchführung und Analyse von SHM-Experimenten. Das Hauptziel bestand in der Planung von Experimenten zur Gewinnung von Messdaten mittels piezoelektrischen Elementen auf Versuchstafeln, bei denen bewusst trukturbeschädigungen eingebracht wurden. Statistische Auswertungsmethoden sollen auf ihre Eignung getestet werden, Rückschlüsse aus den experimentell gewonnenen Daten auf die Art der Strukturbeschädigungen zu ziehen.
Evolutionary algorithm (EA) is an umbrella term used to describe population-based stochastic direct search algorithms that in some sense mimic natural evolution. Prominent representatives of such algorithms are genetic algorithms, evolution strategies, evolutionary programming, and genetic programming. On the basis of the evolutionary cycle, similarities and differences between these algorithms are described. We briefly discuss how EAs can be adapted to work well in case of multiple objectives, and dynamic or noisy optimization problems. We look at the tuning of algorithms and present some recent developments coming from theory. Finally, typical applications of EAs to real-world problems are shown, with special emphasis on data-mining applications
Dieser Schlussbericht beschreibt die im Projekt „Methoden der Computational Intelligence für Vorhersagemodelle in der Finanzund Wasserwirtschaft“ (FIWA) im Zeitraum von Juni 2009 bis einschließlich November 2012 erzielten Ergebnisse. In der Praxis werden für diese Vorhersagemodelle Verfahren der linearen und nichtlinearen Regression, NN, Support Vector Machines (SVM) und viele weitere Verfahren eingesetzt. Das Projekt FIWA befasste sich mit der Entwicklung modularer Systeme zur Analyse und Prognose von Daten aus der Finanz- und Wasserwirtschaft mittels Verfahren der Computational Intelligence (CI) mit methodischem Fokus auf dem CI-Unterbereich Genetic Programming (GP). Ein zentrales Ergebnis der wissenschaftlichtechnischen Arbeit im Projekt FIWA ist die Entwicklung der Open-Source Software RGP. Dabei handelt es sich um ein Software- Framework für GP, welches auf die automatische Erstellung von Vorhersagemodellen spezialisiert ist. Für die Finanzwirtschaft stand ein Handelssimulator zu Verfügung, der auf Basis von echten Finanzdaten die Qualität verschiedener Strategien testen kann. Dieser wurde im Projekt weiterentwickelt. GP wurde genutzt, um auf Basis der Simulationen genaue Vorhersagen und damit verbesserte Handelsstrategien zu entwerfen. Auch für die Wasserwirtschaft wurden Prognoseverfahren mit GP entwickelt. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Füllstandprognose für Regenüberlaufbecken. Hier konnten moderne Verfahren mit GP oder SVM klassische Methoden deutlich schlagen oder verbessern. Auch der Einsatz von Sequentieller Parameter Optimierung zeigte signifikante Verbesserungen für die Prognosegenauigkeit. Dabei war die Kombination von klassischen Methoden und GP besonders erfolgreich. GP ist nach wie vor ein sehr aktives Forschungsgebiet und erlaubt auch für die Folgezeit zahlreiche Kooperationen mit den Partnern der Fachhochschule Köln. Sowohl für technische Anwendungen als auch zur Lösung von Forschungsfragen bieten sich zahlreiche Möglichkeiten an.
Ziel des Forschungsprojektes "Mehrkriterielle CI-basierte Optimierungsverfahren für den industriellen Einsatz" (MCIOP) war die Verringerung von Schadstoffemissionen in Kohlekraftwerken. Der wissenschaftliche Fokus lag auf der Entwicklung von Methoden, die in der Lage sind, interpretierbare Modelle für die Schadstoffemissionen automatisch zu generieren. Hierzu wurden mehrkriterielle Optimierungsverfahren entwickelt und eingesetzt. Zur Zeit- und Kostenreduktion wurde die Optimierung durch Surrogat-Modelle erfolgen, die abgestuft mit aufwändigeren Simulationen zum Einsatz kamen („optimization via simulation“). Bei der Untersuchung von Staubabscheidern konnten durch eine mehrkriterielle Optimierung unterschiedliche Zielgrößen, wie z.B. Abscheidegrad und Druckverlust, gleichzeitig berücksichtigt werden.
Dieser Bericht beschreibt die im Projekt MCIOP im Zeitraum von August 2011 bis einschließlich Juni 2015 erzielten Ergebnisse.
Die steigende Komplexität der Produktionssysteme, insbesondere im Maschinenbau, führt zu einer Belastung für Automatisierer und Anlagenbauer. Um dieser Belastung entgegenzuwirken, bietet Industrie 4.0 mit Cyber-physischen Systemen und intelligenten Automatisierungssystemen eine Lösung. Dabei wird menschliches Expertenwissen in die Automatisierung verlagert, indem Ziele deklarativ formuliert werden, anstatt prozedurale Handlungsabläufe zu beschreiben. Dieser Ansatz ermöglicht es intelligenten Systemen, ausreichenden Handlungsspielraum zu haben und den menschlichen Aufwand bei der Optimierung, Inbetriebnahme und Anlagenumbau zu reduzieren. Um intelligente Automation umzusetzen, werden neue Automatisierungstechniken und Software-Services benötigt, die verschiedene Methoden wie maschinelles Lernen, Condition-Monitoring und Diagnose-Algorithmen sowie Optimierungsverfahren nutzen. Derzeit werden diese Services unabhängig voneinander implementiert und die Schnittstellen sind oft proprietär, was den Austausch von Daten, Modellen und Ergebnissen erschwert. Dennoch strebt Industrie 4.0 die Zusammenarbeit von Geräten und Komponenten unterschiedlicher Hersteller an. Als ein Lösungsansatz wurde in diesem Projekt eine kognitive Referenzarchitektur entwickelt, welche die genannten Punkte adressiert.
Dieser Schlussbericht beschreibt die im Projekt „CI-basierte mehrkriterielle Optimierungsverfahren für Anwendungen in der Industrie“ (CIMO) im Zeitraum von November 2011 bis einschließlich Oktober 2014 erzielten Ergebnisse. Für aufwändige Optimierungsprobleme aus der Industrie wurden geeignete Lösungsverfahren entwickelt. Der Schwerpunkt lag hierbei auf Methoden aus den Bereichen Computational Intelligence (CI) und Surrogatmodellierung. Diese bieten die Möglichkeit, wichtige Herausforderung von aufwändigen, komplexen Optimierungsproblemen zu lösen. Die entwickelten Methoden können verschiedene konfliktäre Zielgrößen berücksichtigen, verschiedene Hierarchieebenen des Problems in die Optimierung integrieren, Nebenbedingungen beachten, vektorielle aber auch strukturierte Daten verarbeiten (kombinatorische Optimierung) sowie die Notwendigkeit teurer/zeitaufwändiger Zielfunktionsberechnungen reduzieren. Die entwickelten Methoden wurden schwerpunktmäßig auf einer Problemstellung aus der Kraftwerkstechnik angewendet, nämlich der Optimierung der Geometrie eines Fliehkraftabscheiders (auch: Zyklon), der Staubanteile aus Abgasen filtert. Das Optimierungsproblem, das diese FIiehkraftabscheider aufwerfen, führt zu konfliktären Zielsetzungen (z.B. Druckverlust, Abscheidegrad). Zyklone können unter anderem über aufwändige Computational Fluid Dynamics (CFD) Simulationen berechnet werden, es stehen aber auch einfache analytische Gleichungen als Schätzung zu Verfügung. Die Verknüpfung von beidem zeigt hier beispielhaft wie Hierarchieebenen eines Optimierungsproblems mit den Methoden des Projektes verbunden werden können. Neben dieser Schwerpunktanwendung konnte auch gezeigt werden, dass die Methoden in vielen weiteren Bereichen Erfolgreich zur Anwendung kommen können: Biogaserzeugung, Wasserwirtschaft, Stahlindustrie. Die besondere Herausforderung der behandelten Probleme und Methoden bietet viele wichtige Forschungsmöglichkeiten für zukünftige Projekte, die derzeit durch die Projektpartner vorbereitet werden.
There is a strong need for sound statistical analysis of simulation and optimization algorithms. Based on this analysis, improved parameter settings can be determined. This will be referred to as tuning. Model-based investigations are common approaches in simulation and optimization. The sequential parameter optimization toolbox (SPOT), which is implemented as a package for the statistical programming language R, provides sophisticated means for tuning and understanding simulation and optimization algorithms. The toolbox includes methods for tuning based on classical regression and analysis of variance techniques; tree-based models such as classification and regressions trees (CART) and random forest; Gaussian process models (Kriging), and combinations of different meta-modeling approaches. This article exemplifies how an existing optimization algorithm, namely simulated annealing, can be tuned using the SPOT framework.
Der Fokus dieses Artikels liegt auf den zwischenmenschlichen Herausforderungen und Dynamiken, die dem Teamteaching, bspw. in Form eines Lehr-Duos in der Praxis immanent sind. Hierbei wiederum liegt der Schwerpunkt der Untersuchung auf einer lösungsorientierten Perspektive. Der Hypothese folgend, dass Wertschätzung ein elementarer Faktor interdisziplinärer Lehre ist, wird diese definitorisch, konzeptionell und theoretisch beleuchtet. Hier ergibt sich die Korrelation der professionellen und der persönlichen Ebene als wichtiges Merkmal der Wertschätzung im Teamteaching.