Vertrauen in Bildungsnetzwerken. Überlegungen über die Bedeutung von und den Umgang mit Vertrauen in regionalen Bildungsnetzwerken am Beispiel berufsbildender Schulen.

Im Rahmen dieser Arbeit wird die Bedeutung von und der Umgang mit Vertrauen in regionalen Bildungsnetzwerken auf der Basis theoretischer Überlegungen und dabei aufgeführter Argumentationslinien sowie empirischer Befunde aus der Untersuchung von Bildungsnetzwerken und ähnlichen Forschungsfeldern untersucht. Hierzu werden zunächst nacheinander die beiden wesentlichen, bereits im Titel aufgeführten Forschungsfelder ´Vertrauen´ und ´regionale Bildungsnetzwerke´ aufgearbeitet. Hieran schließt sich die Auswahl und eingehendere Betrachtung exemplarischer Anwendungsfelder an. Bei diesen Feldern handelt es sich um die Kooperationsanforderungen an berufsbildenden Schulen bei der Umsetzung von Lernfeldcurricula, den kooperativen Auf- und Ausbau von Beratungsangeboten sowie die Entwicklung von berufsbildenden Schulen zu regionalen Kompetenzzentren. Ausgehend vom Erkenntnisinteresse sowie einer normativen Basis werden Handlungsempfehlungen zum vertrauensbewussten Management berufsbildender Schulen als Akteure in regionalen Bildungsnetzwerken entwickelt und hinsichtlich ihrer Umsetzbarkeit kritisch reflektiert

Adaptive Sigma-Punkte-Filter-Auslegung zur Zustands- und Parameterschätzung an Black-Box-Modellen

In dieser Arbeit wird eine neuartige Methodik zur Zustands- und Parameterschätzungan nicht-analytischen, als Black-Box vorliegenden Multi-Domänen-Modellenvon technischen Systemen vorgestellt sowie alle notwendigen Werkzeuge zur Modelleinbindung,Filtertest und Bewertung der Schätzgüte entwickelt. HerausragendesMerkmal der entwickelten Methodik stellt die vollkommene Unabhängigkeitvon Expertenwissen über das zugrundeliegende Filtermodell und die Filtertechnologiedar. Dies macht die Filterauslegung an Multi-Domänen-Modellenmöglich, die mittels moderner Entwicklungswerkzeuge auf Basis von Bibliothekenoder sogar teil automatisiert erstellt wurden und über die somit keine Informationenüber Zustände, Struktur und Nichtlinearitäten vorliegen.In dieser Arbeit wurden echtzeitfähige Varianten von Sigma-Punkte-Kalman-Filtern erweitert, damit als Black-Box vorliegende Filtermodelle verwendbar werden.Es wurde ein Interface entwickelt, das in der Lage ist, Modelle aus einerVielzahl an Modellierungswerkzeugen zu nutzen. Diese Arbeit liefert einen wesentlichenNeuerungswert, um einen Filter mit hoher Schätzgüte auch bei starknichtlinearen, als Black-Box vorliegenden Systemen ohne Expertenwissen im zugrundeliegendenFiltermodell oder der Filtertechnologie auszulegen, da der Filterentwurfvollständig automatisiert auf Basis von Szenarien erfolgt. Alle erarbeitetenAlgorithmen und Methoden wurden in einer unter MATLAB zur Verfügungstehenden Toolbox zusammengefasst, um so ein Werkzeug für die Zustands- undParameterschätzung an unbekannten, stark nichtlinearen Modellen zur Verfügungzu stellen.The thesis presents a new methodology for state- and parameter estimation withnon-analytical multi-domain models of highly nonlinear technical systems thatexist only in the shape of black-box models and details the development of allnecessary tools. An outstanding characteristic of the methodology is its completeindependence of expert knowledge of the underlying lter model and lter technology.It enables lter design with multi-domain models that were constructedeither by means of modern development tools on the basis of libraries or evenin a partly automated way so there is no information available on their states,structure, and nonlinearities.Variations of Sigma-point Kalman lters to be used in real time were extendedin such a way as to enable use of lter models that exist only in the shape ofblack-box models. An interface was developed that is able to use models made upby any one of many dierent modelling tools. All algorithms and procedures thusdeveloped were gathered in a toolbox available in MATLAB so as to provide a toolfor state- and parameter estimation on unknown and highly nonlinear models.von Dipl.-Ing. Christoph Schweers ; Referent: Prof. Dr.-Ing. habil. Ansgar Trächtler, Korreferent: Prof. Dr.-Ing. Sören HohmannTag der Verteidigung: 19.12.2016Universität Paderborn, Dissertation, 201

Teaching and Learning at the Virtual Academy for Crafts Trade - Evaluation Findings of the Mercur-Project

The pilot project MERCUR investigated the potentials of E-Learning in the crafts sector in Germany. The focus of research and development was on the design of a virtual academy for the crafts sector and an internet-based learning environment. This article exemplifies the experiences of learners and teachers

Data-Based Energy Demand Prediction for Hybrid Electrical Vehicles

To achieve a resource-efficient automotive traffic, modern driver assistance systems minimize the vehicle’s energy demand through speed optimization algorithms. Based on predictive route data, the required energy for upcoming operation points has to be determined. This paper presents a method to predict the energy demand of a hybrid electrical vehicle. Within this method, data-based approaches, such as neural networks, Gaussian processes, and look-up tables, are applied and assessed regarding their ability to predict the behavior of separate powertrain parts. The applied approaches are trained using measured data of a test vehicle. As a result, for every separate powertrain part, the best-suited data-based approach is selected to obtain an optimal energy demand prediction method. On a validation data set, this method is able to predict the transmission ratio of the gearbox causing a rmse of 0.426. The combustion engine’s torque prediction results in an rmse of 19.01 Nm and the electric motor torque prediction to 19.11 Nm. The root mean square error of the motor voltage results to 1.211 V

Energy Demand Prediction in Hybrid Electrical Vehicles for Speed Optimization

Targeting a resource-efficient automotive traffic, modern driver assistance systems include speed optimization algorithms to minimize the vehicle’s energy demand, based on predictive route data. Within these algorithms, the required energy for upcoming operation points has to be determined. This paper presents a model-based approach, to predict the energy demand of a parallel hybrid electrical vehicle, which is suitable to be used in speed optimization algorithms. It relies on separate models for the individual power train components, and is identified for a real test vehicle. On route sections of 5 to 7 km the averaged root mean square error for the state of charge prediction results to 0.91% while the required amount of fuel can be predicted with an averaged root mean square error of 0.05 liters