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s/simulationsmodel/Simulationsmodell/gi

Energieeffizienzerhöhung im Abfall- und Recyclingstoff-Sortierprozess durch Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben: Sensortechnologie und Datenakquise

Im FuE-Vorhaben EnSort sollen im hoch-komplexen Sortierprozess von recycelbaren Abfallstoffen (Verpackungsmaterialien, gelbe Tonne aus Haushalten etc.) zu Wertstoffen mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz über zu erfassende und auszuwertende Materialerkennungsdaten Aggregate mit hohem spezifischen Energieverbrauch optimiert werden. Dazu muss die Anpassungsfähigkeit der Anlage an sich ändernde Input- und flexibel geforderte Outputqualitäten erhöht werden. Für die vorauslaufende Digitalisierung des bisher überwiegend manuell geregelten Prozesses ist ein Modell zur vollständigen Simulation des Sortierprozess als digitaler Zwilling zu erstellen. Dieses 'Betriebsmodell' wird im großtechnischen Praxisbetrieb einer Sortieranlage für Leichtverpackungsabfälle (LVP) iterativ verbessert und verifiziert. Die Energieeffizienzsteigerung ist später Resultat einer sich an die ständig wechselnden In- und Outputparameter anpassende Prozessregelung. Weiterhin wird über eine intelligente voll automatisierte Regelung der Gesamtanlage die Auslastung der Einzelaggregate optimiert und damit der Durchsatz erhöht. So sinkt der spezifische Energieverbrauch. Zusätzlich wird die Herstellung der Ballen, zu denen die Recyclate zur Volumenreduktion für die Transportwege gepresst werden, optimiert. Hierzu werden Erkenntnisse aus rein betrieblichen sowie durch das BMWi geförderten Vorhaben genutzt.

Klimaanalyse 2022

Deutscher Wetterdienst DWD 1996: Klimakarten für das Land Berlin, Teil 1: Bioklima Berlin, Gutachten im Auftrag der Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Umweltschutz und Technologie, unveröffentlicht. GEO-NET 2013: Klimaökologische Untersuchung „Tempelhofer Freiheit“ in Berlin – Entwurf Rev. 02, im Auftrag der Tempelhof Projekt GmbH, Berlin unveröffentlicht. GEO-NET 2022: Regionale Kaltluftströmungen in Deutschland. Eigene Untersuchung. Unveröffentlicht. Groß, G. 1989: Numerical simulation of the nocturnal flow systems in the Freiburg area for different topographies, in: Beitr. Phys. Atmosph.,H 62, S. 57-72. Groß, G. 2002: The exploration of boundary layer phenomena using a nonhydrostatic mesoscale model, in: Meteor.Z.schr. Vol. 11 Nr.5, S.701-710. Höppe, P. 1984: Die Energiebilanz des Menschen. Münchener Universitätsschriften, Meteorol. Inst., Wiss. Mitt. 49. Höppe, P., Mayer, H. 1987: Planungsrelevante Bewertung der thermischen Komponente des Stadtklimas. Landschaft und Stadt 19 (1), S. 22–29. Kiese, O. et al. 1992: Stadtklima Münster. Entwicklung und Begründung eines klimarelevanten Planungskonzeptes für das Stadtgebiet von Münster. Stadt Münster – Werkstattberichte zum Umweltschutz 1/1992. Landesamt für Gesundheit und Soziales (LAGeSo) (Hrsg.) 2014: Verzeichnis der Krankenhäuser und Privatentbindungsanstalten, Stand 06/2014, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/lageso/service/downloadcenter/ (Zugriff: 01.08.2024) Landesvermessung und Geobasisinformation Brandenburg (LGB) 2022: Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS), Potsdam Internet: https://geobasis-bb.de/lgb/de/geodaten/liegenschaftskataster/alkis/ (Zugriff: 01.08.2024) Landesvermessung und Geobasisinformation Brandenburg (LGB) 2013: Digitales Geländemodell (DGM), Potsdam Internet: https://geobasis-bb.de/lgb/de/geodaten/3d-produkte/gelaendemodell/ (Zugriff 28.07.2020) Matzarakis, A., Mayer, H., 1996: Another Kind of Environmental Stress: Thermal Stress. NEWSLETTERS No. 18, 7-10. WHO Colloborating Centre for Air Quality Management and Air Pollution Control. Matzarakis, A., Rutz, F., Mayer, H., 2000: Modellierung der mittleren Strahlungstemperatur in urbanen Strukturen, Fachtagung METTOOLS, Stuttgart 2000. Internet: https://www.urbanclimate.net/matzarakis/papers/Tmrt_mettoolsiv.PDF (Zugriff: 04.02.2019) Mosimann, Frey, Trute, Wickenkamp 1999: Karten der klima- und immissionsökologischen Funktionen – Instrumente zur prozessorientierten Betrachtung von Klima und Luft in der Umweltplanung, in: Naturschutz und Landschaftsplanung 31,(4),S. 101-108, Stuttgart. Moriske & Turowski 2002: Handbuch für Bioklima und Lufthygiene, 8. Ergänzungslieferung, Ecomed-Verlag, Landsberg. Richter & Röckle (iMA Immissionen, Meteorologie Akustik) o.J.: Das numerische Simulationsmodell FITNAH, digitale PDF-Datei, Freiburg. Internet: https://www.ima-umwelt.de/fileadmin/Dokumente/Klima/fitnah_kurzuebersicht.pdf (Zugriff am 27.01.2016) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Baue und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Flächennutzung und Stadtstruktur – Dokumentation der Kartiereinheiten und Aktualisierung des Datenbestandes, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/_assets/literatur/nutzungen_stadtstruktur_2020.pdf (Zugriff 23.05.2025) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2015: GEO-NET Umweltconsulting GmbH, Hannover: GIS-gestützte Modellierung von stadtklimatisch relevanten Kenngrößen auf der Basis hochaufgelöster Gebäude- und Vegetationsdaten; EFRE Projekt 027 Stadtklima Berlin, Abschlussbericht. Internet: https://www.stadtentwicklung.berlin.de/umwelt/umweltatlas/download/Projektbericht_StadtklimaBerlin_SenStadtUm_IIID_2015.pdf (Zugriff 25.01.2016) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2015c: PRISMA – Planungsraumbezogenes Informationssystem für Monitoring und Analyse, Berlin. Internet: https://www.stadtentwicklung.berlin.de/soziale_stadt/sozialraumorientierung/de/prisma.shtml (Zugriff 26.11.2015) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) 2025a: Stadtklimaanalyse Berlin 2020/2022: Dokumentation der Datengrundlagen, Modellsimulation und Klimaanalyse. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/_assets/literatur/doku_klimaanalyse_2022.pdf (Zugriff 22.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) 2025b: Klimamodellierung 2022: Auswertung von Messdaten ausgewählter Klimastationen in Berlin und Potsdam. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/_assets/literatur/doku_klimastationen_2022.pdf (Zugriff 22.04.2025) VDI (Verein Deutscher Ingenieure) 2008: Richtlinie VDI 3785, Blatt1, Methodik und Ergebnisdarstellung von Untersuchungen zum planungsrelevanten Stadtklima, Düsseldorf. Internet: https://www.vdi.de/ (Zugriff am 11.05.2009) VDI (Verband Deutscher Ingenieure) 2015: Richtlinie VDI 3787 Blatt 2 Umweltmeteorologie: Methoden zur human-biometeorologischen Bewertung der thermischen Komponente des Klimas. Verein Deutscher Ingenieure, Düsseldorf. Internet: https://www.vdi.de/ (Zugriff 02.04.2024) VDI (Verein Deutscher Ingenieure) 2022: Richtlinie VDI 3787, Blatt2, Methoden zur human-biometeorologischen Bewertung der thermischen Komponente des Klimas, Düsseldorf. Internet: https://www.vdi.de/ (Zugriff am 02.04.2025) Vogt, J. 2002: Bericht über orientierende Untersuchungen zur lokalklimatischen Funktion der Flächen des Gleisdreieckes in Berlin, Textteil, Voruntersuchung im Auftrag der Vivico Management GmbH, unveröffentlicht, Berlin. Vogt, J. 2002: Bericht über orientierende Untersuchungen zur lokalklimatischen Funktion der Flächen des Gleisdreieckes in Berlin, Abbildungsteil, Voruntersuchung im Auftrag der Vivico Management GmbH, unveröffentlicht, Berlin. SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2001: Umweltatlas Berlin, Karte 04.07 Klimafunktionen, 1:50 000, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2000/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2003: Umweltatlas Berlin, Karte 04.10 Klimamodell Berlin – Analysekarten, 1:50 000, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2001/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2004: Umweltatlas Berlin, Karte 04.11 Klimamodell Berlin – Bewertungskarten, 1:50 000, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimabewertung/2001/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2009: Umweltatlas Berlin, Karte 04.10 Klimamodell Berlin – Analysekarten, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2005/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2022: Umweltatlas Berlin, Karte 04.10 Klimamodellierung Berlin – Klimaanalysekarten 2022, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2022/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2009: Umweltatlas Berlin, Karte 04.11 Klimamodell Berlin – Bewertungskarten, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimabewertung/2005/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2018: Umweltatlas Berlin, Karte 03.11.2 Verkehrsbedingte Luftbelastung im Straßenraum 2020 und 2025, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/luft/strassenverkehr-emissionen-und-immissionen/2018/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2021: Umweltatlas Berlin, Karte 01.02 Versiegelung, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/boden/versiegelung/2021/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2015: Umweltatlas Berlin, Karte 01.11.3 Naturnähe, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/boden/bodenfunktionskriterien/2015/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2022: Umweltatlas Berlin, 2022, Karte 04.12 Entwicklung der Anzahl ausgewählter klimatologischer Kenntage, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimawandel/2022/zusammenfassung/ SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2022: Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS), Berlin. Internet: https://gdi.berlin.de/geonetwork/srv/ger/catalog.search#/metadata/0a7c53a5-b29d-3f45-9734-1c811045e6c2 (Zugriff 16.04.2025) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2016: Umweltatlas Berlin, Karte 04.11 Klimamodell Berlin – Planungshinweiskarte Stadtklima, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimabewertung/2015/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Umweltatlas Berlin, Reale Nutzung der bebauten Flächen / Grün- und Freiflächenbestand 2020. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/nutzung/flaechennutzung/2020/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Umweltatlas Berlin, Gebäudehöhen. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/nutzung/gebaeudehoehen/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Umweltatlas Berlin, Vegetationshöhen. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/biotope/vegetationshoehen/2020/methode/ (Zugriff 16.04.2025)

Entwicklung einer umfassenden Methodik zur Integration von Flettnerrotoren auf verschiedenen Schiffstypen, Vorhaben: Entwicklung und Validierung von Assistenzsystemen, Modellen und Simulationen zur effizienten und sicheren Nutzung der Flettnerrotortechnologie (FlettnerSimulation)

Entwicklung bauraumsparender Stahl-Aluminium Leichtbaustrukturen zur CO2-Reduzierung, Teilvorhaben: Entwicklung bauraumsparender hybrider Stahl-Aluminium Leichtbaustrukturen im Sandgussverfahren zur CO2-Reduzierung, Modell- und Werkzeugbau

Niederschlagslebenszyklus in Passatwindkumuli

Passatwindkumuli spielen eine essentielle Rolle im Strahlungshaushalt der Erde und sind verantwortlich für bis zu 20 % des tropischen Niederschlags. Noch ist nicht bekannt, wie Passatwindkumuli auf die globale Erwärmung reagieren werden. Durch Niederschlag verändern sich Wolkeneigenschaften, aber auch die Grenzschichtstruktur und -dynamik. Aufgrund der Vielzahl der beteiligten Prozesse ist die Niederschlagsentwicklung in Modellen ist unsicher. Die Konfiguration der Simulationen und Wahl der Parameterisierung, wie das Autokonversionsschema, beeinflussen Niederschlagsfluss, Wolkenstruktur und â€Ìorganisation. Bisher konnten Vergleiche mit Beobachtungen noch nicht zur Reduktion der Unsicherheit des Autokonversionsschemas beitragen. Radarreflektivität, die mit Standardmethoden aus bodengebundenen Messungen abgeleitet wird, erkennt Niederschlag erst in einem fortgeschrittenen Stadium, was es schwierig macht, die verschiedenen, den Regen verursachenden Faktoren zu entflechten. Durch die Verdunstung des Niederschlags unterhalb der Wolkenunterkante (WUK) bestimmt dieser die Stärke der Coldpools und ist so bedeutend für die Organisation von Konvektion und somit die Klimasensitivität: Daher ist es essentiell Verdunstungsraten zu bestimmen und deren räumlich-zeitliche Variabilität zu verstehen. Zwar gibt es Parameterisierungen der Verdunstung unterhalb der WUK, allerdings sind diese von der Größe der Regentropfen abhängig, welche jedoch schlecht direkt zu beobachten ist.Ziel dieses Antrages ist die Bestimmung von Faktoren, welche die Niederschlagsformation in Passatwindkumuli beeinflussen. Dazu werden neuartige Radarbeobachtungen dieser Prozesse zur genaueren Beschreibung der Niederschlagsentwicklung in Grobstruktursimulationen (LES) herangezogen. Die räumlich-zeitliche Verdunstungsverteilung wird unterhalb der WUK in den Passatwindkumuli untersucht und treibende Faktoren identifiziert. Das Forschungsvorhaben ergänzt die bevorstehende EUREC4A (A Field Campaign to Elucidate the Couplings Between Clouds, Convection and Circulation) Kampagne und nutzt die langjährige Datenreihe des Barbados Cloud Observatory (BCO).Die synergetischen bodengebundenen Beobachtungen und der neue Ansatz, Niederschlag in Wolken mit Hilfe höherer Momente des Wolkenradardopplerspektrums zu bestimmen, werden erstmalig zur Beobachtungen von Passatwindkumuli und der Charakterisierung des Niederschlagslebenszyklus zu angewendet. Damit wird es möglich die Niederschlagsentwicklung in den hochauflösenden ICON-LEM und DHARMA-LES Modellen zu evaluieren. Für einen statistischen Vergleich der Simulationen und der Beobachtungen wird der Vorwärtsoperator PAMTRA verwendet, so dass im Beobachtungsraum untersucht werden kann, inwiefern die Modelle die beobachteten, mittleren Werte und Abhängigkeiten reproduzieren können und systematischen Fehler identifiziert werden. Damit trägt das Vorhaben zum Grand Challenge on Cloud Circulation and Climate Sensitivity des Weltklimaforschungsprogramm WRCP bei.

Entwicklung von Verfahrensweisen zur Simulation bewegter Objekte mit OpenFOAM

3D-numerische Simulation von Starrkörperbewegungen Es ist heute möglich strömungsmechanische Berechnungen mit vertretbarem Zeitaufwand durchzuführen. Gleiches soll für die Simulation bewegter Objekte gelten. Im Rahmen des FuE-Projekts sollen Verfahrensweisen entwickelt werden, mit denen anfallende Fragestellungen zur Simulation bewegter Objekte mit OpenFOAM bearbeitet werden können. Aufgabenstellung und Ziel Die dreidimensionale numerische Simulation ist ein wertvolles Werkzeug, das detaillierte Einblicke in Strömungsvorgänge im Bauwerksnahfeld ermöglicht. Im Rahmen der Projektarbeit treten immer wieder Fragestellungen auf, bei denen bewegte Objekte eine wesentliche Rolle spielen und Einfluss auf das Simulationsergebnis haben. Die Simulation der Schleusung eines Schiffes ist ein Beispiel, das stellvertretend für die Schwierigkeiten bei der Modellierung bewegter Objekte steht. Der große Bewegungsumfang des schwimmenden Schiffes bei gleichzeitig sehr geringem Abstand zu statischen Umrandungen und die Querschnittsfreigabe an Verschlüssen erweisen sich als Herausforderungen für den Modellierungsprozess. Ein weiteres Beispiel ist die Modellierung von größeren, sich durch das Simulationsgebiet bewegenden Partikeln, wobei die Interaktion zwischen Partikeln und Strömungsfeld sowie die auf die Partikel wirkenden Kräfte korrekt abzubilden sind. Bedeutung für die Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung des Bundes (WSV) Beim Entwurf von Schleusen werden kurze Schleusungszeiten bei gleichzeitig geringen hydraulischen Krafteinwirkungen auf das zu schleusende Schiff durch eine optimierte Füllstrategie erreicht. Bislang wurden Schützfahrpläne sowie die Schiffskräfte meist mit gegenständlichen Modellen ermittelt. Die Entwicklung numerischer Methoden soll mittelfristig ermöglichen, derartige Problemstellungen auch mit numerischen Modellen zu bearbeiten. Der Aufwand für den Aufbau der Modelle ist gegenüber gegenständlichen Modellen gering, während die Simulation vergleichsweise viel Zeit in Anspruch nimmt. Ein Vorteil numerischer Modelle besteht in der leichten Auswertbarkeit der Strömungsdaten an beliebigen Stellen des Modells. Numerische und gegenständliche Modelle können dann entweder zeitgleich, z. B. für hybride Modellierungsansätze, oder unabhängig voneinander genutzt werden. Die Auftragsbearbeitenden werden in die Lage versetzt, für jede Fragestellung und zu jedem Zeitpunkt die geeignetste Untersuchungsmethode zu wählen, wodurch Effizienz und Qualität der Gesamtbearbeitung für die WSV gesteigert werden. Untersuchungsmethoden Die Bundesanstalt für Wasserbau (BAW) verwendet das Verfahren OpenFOAM® für die dreidimensionale numerische Strömungssimulation. Zur Berücksichtigung von Starrkörperbewegungen existieren unterschiedliche Methoden, die sich einerseits in Bezug auf die Komplexität, andererseits hinsichtlich des realisierbaren Bewegungsumfangs unterscheiden und jeweils individuelle Vor- und Nachteile aufweisen. Für die Modellierung eines Schleusungsprozesses wurde in diesem Vorhaben zunächst die Deforming-Mesh-Methode herangezogen. Weiterhin werden auch konkurrierende Ansätze wie die Overset-Mesh- und die ImmersedBoundary-Methode betrachtet. Diese ermöglichen hinsichtlich der Objektbewegung eine größere Flexibilität, weisen jedoch Einschränkungen in der Genauigkeit und Robustheit auf. Zur Modellierung von partikelauflösendem Sedimenttransport wird eine Methode betrachtet, die an der Hochschule Emden/Leer entwickelt wird. Dabei werden größere Partikel, ähnlich wie bei der Immersed-Boundary-Methode, durch das Gitter bewegt. Das Volumen der durch einzelne Partikel belegten Zellen wird dabei entsprechend korrigiert.

Entwicklung des zukünftigen Wasserbedarfs in verschiedenen Sektoren - Bestimmungsmethoden, Projektionen und Szenarien

Der Klimawandel wirkt sich in Deutschland auf die verfügbaren Wasserressourcen und ihre regionale und saisonale Verteilung aus. Zukünftig wird es nicht nur erforderlich sein, die Prognosefähigkeit des Wasserhaushaltes hinsichtlich der verfügbaren Wassermenge regional und saisonal differenziert zu verbessern, sondern auch verbesserte Einschätzungen zur Entwicklung der Wasserbedarfe verfügbar zu haben. Die Wasserbedarfe werden neben politischen Entscheidungen, von technologischen Neuerungen, dem demografischen Wandel und vom Klimawandel beeinflusst. Aufbauend auf den Arbeiten verschiedener Refo-Plan Vorhaben (z.B. WADKlim, EE & Wasser) sowie Arbeiten anderer Institutionen wird die zukünftige Entwicklung von Wasserbedarfen in den Sektoren Haushalte, Landwirtschaft, Energie, Industrie und ggf. weiterer (z.B. Tourismus) zusammengetragen und gemeinsam analysiert. Dabei soll nach Zeithorizont und Region sowie verwendeter Datengrundlage und Methodik kategorisiert werden. Auf der Grundlage dieser zusammenfassenden Darstellung wird zunächst ein strukturierter Überblick über die zur Verfügung stehenden Methoden zur Bestimmung der Wasserbedarfe erarbeitet. Dieser Überblick zeigt die Einsatzbereiche der jeweiligen Methode, verdeutlicht aber auch methodische Grenzen und den geeigneten Zeithorizont. Weiterhin werden auf der Basis der vorangegangenen Arbeitsschritte Szenarien für zukünftige Wasserbedarfe entwickelt. Der zukünftige Wasserbedarf soll abgeschätzt und eventuelle Lücken in der Darstellung der Wasserbedarfe mit Simulationsrechnungen geschlossen werden. Die 'Wasserbedarfs-Szenarien' sollen -vergleichbar zu den Klimaszenarien- mögliche Entwicklungskorridore aufzeigen, verstärkende Effekte des Klimawandels berücksichtigen, Aussagen auf unterschiedlichen Skalen (z.B. national, aber auch regional – evtl. Ebene der Wasserversorgungskonzepte) ermöglichen, die Wirkung von Steuerungsmaßnahmen abbilden sowie die erforderlichen Daten nennen.

Verkehrsmodellierung, -simulation und -optimierung auf mikroskopischer Systemebene

Der Straßenverkehr kann auf unterschiedlichen Ebenen untersucht werden. Die im folgenden beschriebenen Forschungsvorhaben betrachten das System Straßenverkehr aus einer mikroskopischen Sicht, also die der einzelnen Verkehrsteilnehmer und ihrer Fahrzeuge. Ein Schwerpunkt liegt in der Unterstützung der Koordination von Mobilität im individuellen Personenverkehr, da sich hier häufig eine geringe Effizienz der eingesetzten Ressourcen. Dies ist bspw. am durchschnittlichen Besetzungsgrad von Pkw im Berufsverkehr zu beobachten. Hier liegt also ein erhebliches Potenzial für den Einsatz von rechnerbasierten Vermittlungs- und Optimierungsverfahren vor. Dazu wird ein Modell der Mobilität im individuellen Personenverkehr als ganzzahliges lineares Programm erstellt, das sich als Grundlage für die Anwendung von Optimierungsverfahren eignet. Ziele der Optimierung sind global betrachtet die Steigerung der Effizienz, ausgedrückt etwa durch die Reduzierung der gefahrenen Kilometer, und individuell gesehen die Erfüllung des eigenen Mobilitätswunsches. Als Verfahren werden zum einen exakte Optimierungsmethoden, hier speziell Branch-und-Cut-Verfahren mit Spalten-Erzeugung, zum anderen praktisch einsetzbare, heuristische Online-Algorithmen verwendet. Dieser duale Ansatz erlaubt die Bewertung der entwickelten Heuristiken. Um das Vermittlungssystem auch praktisch einsetzen zu können, entsteht derzeit eine Internet-basierte Benutzungsoberfläche. Ein anderer Schwerpunkt liegt auf der simulativen Untersuchung von Straßenverkehr mittels individuenorientierter Modelle. Zur Erstellung derartiger Simulationsmodelle entsteht derzeit ein Framework, das die elementaren Modellbestandteile abstrakt enthält und für spezielle Fragestellungen weiterentwickelt und mit einer graphischen Benutzungsoberfläche versehen wird.

Demonstration von Speicher- und Regelungs-Technologien der Windheizung 2.0, Teilvorhaben: Entwicklung der HW &SW für die spezifische Regelung der drei Speicherkonzepte für reale Objekte inkl. weiterer Entwicklung der Windheizung 2.0 Steuer SW

Das Projekt 'Windheizung 2.0: Demo' dient der Weiterentwicklung und Demonstration einer systemverträglichen Sektorenkopplung zwischen der zukünftig steigenden regenerativen Stromerzeugung und der Wärmeversorgung hoch gedämmter Gebäude. Im Vorhaben wird die gesamte Systemtechnik der Windheizung 2.0 weiterentwickelt, die Nutzer-Interaktion mit Technik und Regelung untersucht und die Nutzer-Akzeptanz des Systems erfasst. Hierzu werden 4 Gebäude mit je einer der 4 Windheizung 2.0-Speichertechnologien ausgestattet. - großer Warmwasserspeicher - Bauteilaktivierung Alt- und Neubauvariante - Hochtemperatur-Steinspeicher Im Rahmen der vorangegangenen Windheizung 2.0 Projekte wurden Simulationsmodelle für die Anlagentechnik- und Speichersysteme entwickelt, validiert und in die Software WUFI® Plus integriert. Hiermit werden im Planungsprozess die Demogebäude, deren Anlagentechnik- und Speichersysteme als Modelle abgebildet und mit den Ergebnissen die Fachplanung unterstützt. Im Arbeitsschwerpunkt Netzintegration werden die folgenden 4 wesentlichen Punkte bearbeitet: - Online-Fähigkeit Bereitstellung prognosebasierter Schaltempfehlungen - Marktdienlichkeit Schaltempfehlungen - Netzdienlichkeit Schaltempfehlungen - Energiewirtschaftliche und -politische Aspekte der Preisgestaltung für WH 2.0 Gebäude.

Harmonisierte Bilanzierung des Nährstoffhaushaltes auf Intensivmessflächen des Forstlichen Umweltmonitorings, Teilvorhaben 6: Elementfreisetzung durch Mineralverwitterung und Stoffeinträge durch Kalkung

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