DESIRE ist eine an der HTW Berlin entwickelte Simulationsumgebung für regenerative Energiesysteme. Obwohl diese Simulationsumgebung extrem viele Freiheitsgrade bietet, ist ein Erlernen auch für Personen mit geringeren Computerkenntnissen in kürzester Zeit möglich. Um dies zu erreichen, baut DESIRE auf MS Excel als Entwicklungsumgebung auf, wobei Geschwindigkeitsnachteile von MS Excel bei komplexen Simulationsrechnungen durch die Entwicklung höherer Funktionsbibliotheken in einer höheren Programmiersprache wie C++ in Form von Dynamic Link Libraries (DLL) kompensiert werden. DESIRE enthält verschiedene Funktionsbibliotheken aus unterschiedlichen Bereichen regenerativer Energien, die sich dynamisch zu Werkzeugen oder komplexen Simulationsmodulen kombinieren lassen. Zahlreiche Analyse- und Simulationswerkzeuge (Tools) bieten auch dem Laien die Möglichkeiten der Analyse regenerativer Energiesysteme mit DESIRE. Eine Online-Version von DESIRE ermöglicht zusätzlich das Ausführen von DESIRE-Tools auch direkt über das Internet und erweitert so das eLearning-Angebot der HTW Berlin. Die Tools wurden in JAVA implementiert und erfordern zum Ausführen lediglich einen Webbrowser und ein aktuelles JAVA-Plugin. Hier können Anwender spielerisch komplexe funktionale Zusammenhänge verinnerlichen. DESIRE ist ein internes Projekt der HTW Berlin. Die Simulationsumgebung wird inzwischen in der Lehre und in weiteren Drittmittelprojekten wie dem Solar Decathlon Europe (SDE) eingesetzt.
The research interests of our group are in two areas of Spatial Information Science: 1) spatial decision support techniques and 2) human-computer interaction in collaborative spatial decision making and problem solving. In the area of spatial decision support techniques we aim at supporting people (individuals, groups and organizations) in solving spatial decision problems by addressing three fundamental steps of decision process: intelligence, design, and choice. The focal research problems here are: - Idea generation tools including structured diagramming and cartographic visualization (2D, 3D) supporting 'spatial thinking' and the identification of value-objective-attribute hierarchies; - GeoSimulation models to generate decision options and compute their consequences; - Multi-criteria analysis techniques to evaluate decision options using spatial data about option impacts and user preferences; - Participatory techniques and collaborative approaches to group decision making. Subsequent research questions we are interested include: - Which software architectures are useful for developing robust spatial decision support systems? - Can a generic toolkit for spatial decision support be created? - What decision support services can be offered on-line in wide area networks (Internet) using open spatial data standards? In the area of human-computer interaction research our rational is that methods and techniques for spatial decision support must be subjected to empirical studies so that substantive knowledge about the intended effects of applying geospatial information technologies can be developed. We plan to study information processing, and problem-solving in interactive, collaborative spatial decision environments built by others and ourselves. In building prototype software environments we use off-the-shelf GIS software such as ArcGIS, Idrisi, Grass, use the existing GIS toolkits such as ArcObjects, apply various geosimulation tools, and use higher level programming languages such as Java and VB. Substantive domains for application development and testing of collaborative decision support environments include: - Urban development and transportation planning; - Community planning; - Water resource management; - Land use change. Our group welcomes interested students and other potential participants who would like to work with us in the broadly-defined research area of SDSS. We are very much open to new ideas, which may expand the above listed research interests.
Mit dem am Institut fuer Hydrobiologie entwickelten dynamischen Oekosystemmodell SALMO laesst sich der Einfluss externer Belastungsquellen (Naehrstoffe, organische Belastung) und gewaesserinterner Massnahmen (Stauspiegelabsenkung, Teilzirkulation, Biomanipulation) auf die Wasserqualitaet von Talsperren und Seen (Phytoplanktonbiomasse, Sauerstoff, Nitratkonzentration) abschaetzen. So half das Modell in einer Studie der IDUS-GmbH bei der Charakterisierung von Einfluss und Wechselwirkungen unterschiedlicher Belastungskomponenten (Naehrstoffe, lichtabsorbierende Stoffe) bezueglich der Wasserguete der Talsperre Bleiloch. Unter massgeblicher Beteiligung des Instituts fuer Automatisierungs- und Systemtechnik der TU Ilmenau entstand eine komplette Neuimplementierung des Gleichungssystems mit dem Simulationssystem Matlab/Simulink sowie in der objektorientierten Programmiersprache JAVA. Diese ermoeglicht die Simulation raeumlich kompartimentierter Gewaesser, eine einfachere Handhabbarkeit des Gleichungssystems und eine betraechtliche Erweiterung des Anwendungsspektrums von SALMO als Werkzeug fuer Forschung, Lehre und Entscheidungsfindung.
Im Rahmen des Sachverständigengutachtens "Quantitative Bewertung von Umweltindikatoren" wurde ein R-Programm entwickelt, mit welchem alternative Bewertungsverfahren zur Beurteilung von Umweltindikatoren angewandt werden können. Diese IT-gestützten Analysen historischer Zeitreihenentwicklungen ermöglichen die Beurteilung zukünftiger Trendentwicklungen auf Basis standardisierter statistischer Maßzahlen sowie automatisierter Trend-Identifikations-Algorithmen. Die R-Anwendung ermöglicht dabei eine Anwendung etablierter Bewertungsroutinen der derzeitigen Umweltberichterstattung sowie eines eigenständigen, im Rahmen dieses Vorhabens entwickelten zeitreihenökonometrischen Spezifikations-Algorithmus. Bei der Indikatorbewertung können sämtliche anwendbaren Verfahren durch die Nutzerinnen und Nutzer flexibel modifiziert werden. Insbesondere der Vergleich der für unterschiedliche Bewertungsverfahren und -vorgaben identifizierten Trendtendenzen ermöglicht eine objektivierte Beurteilung der Frage, ob aktuelle Indikatorentwicklungen auf das zukünftige Erreichen gegebener Indikator-Zielwerte schließen lassen. Zudem können die Auswirkungen alternativer zukünftiger Trendentwicklungen auf die berechneten Zielerreichungsgrade betrachtet werden. Zum Projektabschluss wurde der Quellcode dieser Anwendung dem Umweltbundesamt vollständig übergeben. Das Programm kann daher zukünftig auf beliebigen Arbeitsplatz-PCs des Umweltbundesamtes ohne größeren Aufwand installiert werden. Quelle: Forschungsbericht
Elektronische Fahrgeldmanagementsysteme (EFM) gewinnen im ÖPNV an Bedeutung. Sie schließen eine elektronische Preisermittlung ein und können innovative, stärker nutzungsbezogene Tarifsysteme umsetzen. Die Entwicklung flexibler Tarifkonzepte ist jedoch hoch komplex und stellt die Verkehrsverbünde vor besondere Herausforderungen. Die Entwicklung solcher Tarifsysteme erweist sich heutzutage insbesondere aufgrund fehlender Real- und Vergleichsdaten als äußerst schwierig. Dies ist ein wesentliches Hemmnis bei der Einführung elektronischer Tarife bzw. EFM-Systemen der Stufe 3. Das Forschungsprojekt hat daher zum Ziel, einen grundlegend neuen methodischen Ansatz für die Tarifentwicklung im ÖPNV mit einer neuen, sich derzeit etablierenden tarifspezifischen Programmiersprache zu kombinieren und dies über ein Softwaresystem mit Software As A Service (SaaS)-Komponenten als Werkzeug für den zukünftigen Projekteinsatz nutzbar zu machen.
The complexity of the Earth system, the intrinsic variability of its processes and the limited knowledge about the considered sub-systems demand a careful quality assurance of the findings that are drawn from modeling studies. In particular, quantification of uncertainty and identification of sensitive processes, parameters or initial values are of continuous importance when climate (impact) phenomena are studied by experimenting with simulation models. The multi-run simulation environment SimEnv has been developed to support modelers and analysts who are confronted with such issues. The focal point of SimEnv is set on the usage and evaluation of simulation models mainly for quality assurance matters and scenario analyses. SimEnv supports sensitivity and uncertainty analyses of models with large and multi-dimensional output in high-dimensional model factor (parameter / initial values) spaces. Interfacing models to the simulation environment is based on minimal source code modification by calling SimEnv functions. Actually, 10 model programming languages and shell scripts are supported. Generic experiment types are the backbone of SimEnv, applying probabilistic, deterministic or Bayesian numerical sampling schemes in factor spaces. The resulting multi-run experiment can be distributed on a compute cluster or on a multi-core machine. Interactive experiment post-processing makes use of built-in operators, optionally supplemented by user-defined and composed operators. Operator chains can be applied to experiment output, external reference data or output from other SimEnv experiments to navigate and post-process in the combined sample and model output space. Derived multi-dimensional post-processor model quality measures can be evaluated by the visualization framework SimEnvVis using advanced visualization techniques.
1.Durch die Betriebsdatenanalyse von ca. 10 Anlagen zur therm. Abfallbehandlung erfolgt eine erste Einordnung und Abgrenzung von Korrosionsgeschehen und erste Einschätzungen über die Einflüsse auf das Korrosionsmaß. 2.Ein wesentliches Problem-sowohl in der realen Anlage als auch in der Modellierung-ist die Brennstoffaufgabe mit ihren zahlreichen Unbekannten. Durch Berechnungen zum Brennstoffmassenstrom wird die Modellierung der Aufgabe deutlich verbessert. 3.Erst durch die Kopplung der FLR mit dem Feuerungsmodell wird es möglich, verschiedene sim. Zustände des Brennbettverhaltens zu validieren.4.Durch Herstellen von expliziten Feuerungszuständen können erstmalig Zusammenhänge zwischen Betriebsparametern und dem Partikelaustrag erkannt (und gemessen) werden. Jedes der zu bearbeitenden Arbeitspakete erfordert ein unterschiedliche Herangehensweise und Methode. Die Betriebsdatenanalyse erfolgt durch die Anwendung von statistischen Methoden in Korrelation mit konstruktiven und verfahrenstechnischen Merkmalen. Die Kopplung zwischen FLR und Feuerungsmodell ist softwarelastig. Es werden div. Programmiersprachen und Industriestandards angewendet, damit eine betriebssichere Kopplung zustande kommt. Die Untersuchungen zur Partikelfreisetzung mittels Primärmaßnahmen sind praxisorientiert, da hier bei laufender Anlage in den Feuerungsbetrieb eingegriffen wird. Analog dazu verhält es sich bei der Umsetzung der gewonnenen Erkenntnisse. Auch diese müssen bei laufenden Anlagenbetrieb getestet werden.
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