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Timber Earth Slab, Teilvorhaben 2: Implementierung und Industrietransfer des Systems im industriellen Holzbau, Systementwicklung inkl. Anschlüssen und Stößen

Im Rahmen des Forschungsvorhabens Timber Earth Slab (T.E.S.) schließen sich Branchenexperten aus der Industrie aus den Bereichen Holzbau und Lehmbau mit Professuren der TU München aus den Disziplinen Digitaler Fertigung, Holzbau und Baukonstruktion, Klimadesign und Architektur zusammen, um im mehrgeschossigen Holzbau einen grundlegenden Beitrag hin zum CO2-neutralen Bauen anzustoßen: T.E.S., eine industriell gefertigte Net-Zero Holz-Lehm-Decke. Geschossdecken sind eine zentrale Komponente für das Erreichen der CO2-Neutralität im mehrgeschossigen Holzbau mit sehr hohen Anforderungen an den Brandschutz, thermischer Masse und Schallschutz. T.E.S. kombiniert computergestütztes Design, robotisch gestützte Fertigung und Materialtechnologie, um eine neue innovative Lösung für die industrielle Fertigung eines ressourceneffizienten und funktionsintegrierten Deckensystems aus Holz und Lehm zu erforschen, das alle strukturellen und bautechnischen Anforderungen für den mehrgeschossigen Holzbau erfüllt, außerdem CO2-neutral hergestellt werden kann und vollständig rezyklierbar ist. Mithilfe der Materialtechnologie des ETH-Spinoffs Oxara, mit der Lehm mit geringem Wasseranteil fließfähig gemacht und vergossen werden kann, und robotischer Fertigungstechnologie, die die maßgeschneiderte Herstellung einer auf den Fließlehm abgestimmten feingliedrigen Holzkonstruktion ermöglicht, verspricht T.E.S. ein hybrides Deckensystem, welches die Stärken beider Materialien ideal kombinieren lässt: Durch die guten statischen Eigenschaften von Holz in Kombination mit den positiven Eigenschaften des Lehms hinsichtlich thermischer Masse, der Möglichkeiten zur thermischen Aktivierung, Brandschutz und Schallschutz können mit T.E.S. Nachhaltigkeit, Performativität und Kosteneffizienz in einer Deckenkonstruktion zusammengebracht werden.

Energieeffizienzerhöhung im Abfall- und Recyclingstoff-Sortierprozess durch Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben: Architektur und Methoden für die hybride wissensbasierte und datengetriebene Energieeffizienzoptimierung in Abfall- und Recyclingprozessen

Im FuE-Vorhaben EnSort sollen im hoch-komplexen Sortierprozess von recycelbaren Abfallstoffen (Verpackungsmaterialien oder gelbe Tonne aus Haushalten) zu Wertstoffen mit Hilfe der Programmierung über die neu installierten und ausgewerteten Materialerkennungsdaten energieintensive Aggregate optimiert und die Anpassungsfähigkeit der Anlage an sich ändernde Input- und Outputqualitäten erhöht werden. Für diese Digitalisierung des bisher überwiegend manuell geregelten Prozesses ist ein Modell zur Simulation des Sortierprozess als digitaler Zwilling zu erstellen. Dieses hybride wissens- und datenbasierte Modell wird im großtechnischen Praxisbetrieb einer Sortieranlage für Leichtverpackungsabfälle (LVP) verifiziert und in der Testphase vervollständigt und verbessert. Die Energieeffizienzsteigerung erfolgt dabei über eine sich an die ständig wechselnden In- oder Outputparameter anpassende Prozesssteuerung. Weiterhin wird über eine intelligente voll automatisierte Regelung der Gesamtanlage die Auslastung der Aggregate optimiert und damit der Durchsatz erhöht und der spezifische Energieverbrauch gesenkt.

Modelling root uptake processes in heterogeneous soils at the plant scale with a specific attention to biopores and rhizosphere impact on nutrient acquisition

The pattern of plant nutrient uptake in a soil profile is the result of complex processes occurring at the cellular or sub-cellular levels but affecting the whole-plant behaviour in function of the plant environment that varies strongly in time and space. The plant nutrient acquisition depends on root architecture and growth, on soil properties and heterogeneity, and on the 3-D distribution of nutrients and water. Equally important is how these parameters interact, as for instance how the nutrient distribution and soil properties and heterogeneity impact root growth or how nutrient and water limitation affect assimilate allocation. Mathematical modelling using a spatial resolution that resolves the spatial structure of the root structure and the nutrient and water distribution is therefore needed to quantitatively account for these complex and interacting processes and to predict plant nutrient uptake behaviour under environmental constraints. The main goal of the project is to build a modelling platform able to describe 3-D flow and transport processes in the soil to individual roots of an entire root system (WP1). Model parameters will be derived from specific experiments performed at the plant scale in the research group (WP3) and stored in a specific data warehouse (WP2). The impact of different parameters, which describe root growth and nutrient uptake at the single root scale, on nutrient uptake at the soil profile scale, will be investigated based on scenario analyses (WP4). Data on water and nutrient uptake and root growth from plant and field scale experiments will be compared with model predictions to validate the model. Simulations with the 3-D root scale model will be used to validate hypotheses and parameterizations of larger scale 1-D models that do not describe processes at the scale of individual roots (WP5 and SP10).

KI-basierte Lösungen zur Reduzierung von Abrieb und verkehrsbedingten Mikroplastikemissionen, Teilvorhaben: DENKweit GmbH

Das Projekt KI-RAM liefert Beiträge zur Reduzierung von verkehrsbedingten Mikroplastikemissionen durch Reifenabrieb. Ein auf Abrieb fokussierter Digitaler Zwilling von Nutzfahrzeugreifen wird erstellt. Mittels KI-basierter Analyse von Inline-Abriebsensor-Daten werden Haupteinflussfaktoren identifiziert, Restlaufzeitprognosen & ein Reifenranking realisiert, sowie Strategien zur Abriebvermeidung erarbeitet. Für DENKweit bestehen die folgenden wissenschaftlich-technischen Teilziele: Es soll ein Trainings- und Referenzdatensatz von Thermographieaufnahmen an Reifen aufgebaut werden, der als Grundlage für die Entwicklung von KI-basierten Auswertemethoden dient. Für die KI-basierte Analyse der IR-Reifendaten sollen verschiedene Netzarchitekturen hinsichtlich ihres Klassifizierungserfolges entwickelt und verglichen werden. Dazu gehören Objektdetektionsnetzwerke, Klassifizierungsnetzwerke und Anomaliedetektionsnetzwerke. Der Klassifizierungserfolg der einzelnen Architekturen als auch von Kombinationen der Netzwerke soll untersucht werden. Nachgeschaltet zu den neuronalen Netzwerken sind die gefundenen spezifischen Merkmale hinsichtlich Eigenschaften wie Fläche oder Temperaturbereich zu kategorisieren und gegebenenfalls in Defektkategorien einzuteilen. Die neuronalen Netze sollen so erweitert werden, dass externe Daten wie Abriebindikatoren beim Training berücksichtigt werden können. Das bezieht sich zum einen auf das Training der neuronalen Netze, zum anderen auf die nachgelagerte Verarbeitung der Netzergebnisse, um auch hier Wechselwirkungen mit den zusätzlichen Daten zu ermöglichen und statistische Auswertungen (Korrelationsanalysen, etc.) betreiben zu können. Experimentelle Validierung der Netze mit Messdaten des Abriebsensors erlauben es, die durch die KI ausgewerteten IR-Daten mit und ohne Kombination mit den Daten des Abriebsensors Aussagen über Haupteinflussfaktoren, Restlaufzeiten zutreffen und ein Reifenranking vorzunehmen.

Grenzflächen und Interphasen in wiederaufladbaren Batterien auf Li-Basis - Kathode/Festelektrolyt -Phase 7, CatSE2 - Grenzflächen und Interphasen in wiederaufladbaren Batterien auf Li-Basis - Kathode/Festelektrolyt - Phase 2

Exascale-fähige Softwarewerkzeuge zur Strömungssimulation imindustriellen Design- und Optimierungsprozess, Exascale-fähige Softwarewerkzeuge zur Strömungssimulation im industriellen Design- und Optimierungsprozess - EXASIM

WMS Wettbewerbe Hamburg

Web Map Service (WMS) zum Thema Wettbewerbe in Hamburg. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

Plätze

Ausgewählte Hamburger Plätze sind mit Foto und Kurzinfos verknüpft sowie mit einem Link auf eine Hintergrundseite auf hamburg.de, auf der der Platz (Lage, Architektur, Besonderheiten, Bildergalerie etc.) ausführlich beschrieben wird. Hinweis: Im Datensatz verlinkte Fotos unterliegen nicht der Veröffentlichungspflicht nach Hamburgischem Transparenzgesetz und sind nicht Teil der freien Lizenz. Weitere Informationen: www.hamburg.de/oeffentliche-plaetze

WFS Wettbewerbe Hamburg

Web Feature Service (WFS) zum Thema Wettbewerbe in Hamburg. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

Timber Earth Slab

Im Rahmen des Forschungsvorhabens Timber Earth Slab (T.E.S.) schließen sich Branchenexperten aus der Industrie aus den Bereichen Holzbau und Lehmbau mit Professuren der TU München aus den Disziplinen Digitaler Fertigung, Holzbau und Baukonstruktion, Klimadesign und Architektur zusammen, um im mehrgeschossigen Holzbau einen grundlegenden Beitrag hin zum CO2-neutralen Bauen anzustoßen: T.E.S., eine industriell gefertigte Net-Zero Holz-Lehm-Decke. Geschossdecken sind eine zentrale Komponente für das Erreichen der CO2-Neutralität im mehrgeschossigen Holzbau mit sehr hohen Anforderungen an den Brandschutz, thermischer Masse und Schallschutz. T.E.S. kombiniert computergestütztes Design, robotisch gestützte Fertigung und Materialtechnologie, um eine neue innovative Lösung für die industrielle Fertigung eines ressourceneffizienten und funktionsintegrierten Deckensystems aus Holz und Lehm zu erforschen, das alle strukturellen und bautechnischen Anforderungen für den mehrgeschossigen Holzbau erfüllt, außerdem CO2-neutral hergestellt werden kann und vollständig rezyklierbar ist. Mithilfe der Materialtechnologie des ETH-Spinoffs Oxara, mit der Lehm mit geringem Wasseranteil fließfähig gemacht und vergossen werden kann, und robotischer Fertigungstechnologie, die die maßgeschneiderte Herstellung einer auf den Fließlehm abgestimmten feingliedrigen Holzkonstruktion ermöglicht, verspricht T.E.S. ein hybrides Deckensystem, welches die Stärken beider Materialien ideal kombinieren lässt: Durch die guten statischen Eigenschaften von Holz in Kombination mit den positiven Eigenschaften des Lehms hinsichtlich thermischer Masse, der Möglichkeiten zur thermischen Aktivierung, Brandschutz und Schallschutz können mit T.E.S. Nachhaltigkeit, Performativität und Kosteneffizienz in einer Deckenkonstruktion zusammengebracht werden.

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