Projekte im Rahmen von Bundesförderungen

Im Zuge der Energiewende findet ein Übergang von wenigen Kraftwerken mit gleichmäßiger Energieerzeugung hin zu zahlreichen Kraftwerken mit variabler Energieerzeugung statt. Dieser Wandel stellt neue Herausforderungen an die Netzregulierung und -überwachung. Im Verbundvorhaben „TrafoMOF“ wird aus diesem Grund ein faseroptischer Gassensor auf Basis von Metal Organic Frameworks (kurz: MOFs) entwickelt. Zielanwendung für diesen Sensor ist die "Dissolved Gas Analysis" (kurz: DGA) in Isoliermedien von Hochspannungsanlagen. Die Alterung der Isoliermedien ist die Hauptursache für Ausfälle von Hochspannungsanlagen. Durch die Detektion von Zersetzungsprodukten der Isoliermedien kann eine Aussage über den Fortschritt der Alterung getroffen und damit die Betriebsfähigkeit der Hochspannungsanlage beurteilt werden. Im Fokus der Analysen stehen die Zersetzungsprodukte Methan, Ethan, Ethen, Ethin, Wasserstoff, Methanol, Kohlendioxid und die Stoffgruppe der Furane. Durch den Einsatz MOFs ist es möglich, sensorische Dünnschichten zu erzeugen, die hochgradig selektiv auf jeweils eines der zu analysierenden Zersetzungsprodukte ansprechen. Bei den MOFs handelt es sich um eine vielfältige Gruppe mikroporöser Stoffe, die andere Moleküle in ihre Mikroporen einlagern. Hierdurch ändern sich die Stoffeigenschaften der MOFs, was genutzt wird, um die Lichtführungseigenschaften von Glasfasern zu modulieren. Diese Sensortechnik erreicht einen neuen Stand der Technik im Feld der Sensorik für Hochspannungsanlagen. Durch die generierten Messergebnisse werden neue Möglichkeiten für Netzregulierung und -überwachung geschaffen.

Das Verbundprojekt ReduSys (Kontaktreduzierte Pflege im klinischen Umfeld durch multimodale Systeme und Robotik) hat sich zum Ziel gesetzt, die Patientenbetreuung und das pflegerische Arbeitsumfeld durch kontaktlose Vitalparametererfassung, digitale Pflegeassistenz und selektiv eingesetzte Robotik entscheidend zu verbessern. Es sollen unnötige Patient-Pflegepersonal-Kontakte (z.B. doppelte Laufwege, einfache Tätigkeiten) vermieden und gute Kontakte (z.B. anspruchsvolle Pflegetätigkeiten, persönliche Interaktionen) gefördert werden. Ziel des Verbundprojektes ist es, Technologien zu identifizieren und auf den Weg zu bringen, welche die klinische Regelversorgung entlastet und eine sichere Pflege in Ausnahmesituationen ermöglicht. Die angestrebten Innovationen für die verbesserte Patientenversorgung umfassen u.a. die Entwicklung des Medical Smart Beds „Medtress“, die automatische Trinkmengenerfassung „PROST“, den digitalen Pflegeassistenten „Flow“ und den unterstützenden Einsatz des humanoiden Pflegeroboters „Roboy“.

Die OTH Regensburg ist sehr forschungsstark und gemäß ihrem Leitbild und den Intentionen in der Hochschulleitung den Zielen von Gleichstellung und Diversität verpflichtet. Aus diesem Grund möchte sie noch stärker als bisher diese beiden Aspekte miteinander verknüpfen und Gleichstellungsfragen enger mit der Forschungsförderung zusammenbringen.

Deshalb sollen in der Struktur der Forschungsberatung an der OTH.R die Integration von Genderkompetenz inhaltlich und personell erfolgen und ein nachhaltiger Diskussionsprozess an der gesamten Hochschule eingeleitet werden. In der Konzeptionsphase erfolgt deshalb zunächst eine Bestandsaufnahme der bisherigen Forschungsaktivitäten mit Genderbezug in Form einer strukturierte Situations- und Defizitanalyse unter Einbeziehung interner Positionen und Erwartungen (Interviews mit Forscher*innen) sowie externer Kooperationspartner (Wirtschaft, Zivilgesellschaft). Darauf aufbauend wird ein Konzept für die nachhaltige Verankerung von Genderkompetenz in der Forschungsförderung und damit auch in der Forschung entwickelt als Grundlage für die Umsetzungsphase.

Die Ziele der Umsetzungsphase bestehen in der Sichtbarmachung der Bedeutung von Genderperspektiven für alle Disziplinen und Forschungsprozesse, der Etablierung eines Angebots der genderorientierten Forschungsförderung, der Entwicklung eines kontinuierlichen konstruktiven interdisziplinären Diskussionsprozesses zur Bedeutung von Geschlecht sowie der Integration von Genderperspektiven in die Nachwuchsförderung. Damit hat das Projekt einen Modellcharakter für die Integration von Genderperspektiven in Technische Hochschulen. Die Herausforderungen, Hürden und Chancen sollen dokumentiert und publiziert werden, damit sie der Orientierung für andere Technische Hochschulen dienen können.

Aufgrund des täglichen Gebrauchs zahlreicher Medikamente und Kosmetika gelangen diese Substanzen über Ausscheidungen oder Entsorgung in den Wasserkreislauf. Die konventionellen Reinigungsstufen (eine mechanische und zwei biologische) in Kläranlagen zur Reinigung von öffentlichen und vornehmlich industriellen Abwässern können die Spurenstoffe daraus zumeist nicht ausreichend aus dem Wasser entfernen. Dennoch sind Lösungen für die 4. Reinigungsstufe aufgrund eines hohen Investitions- und Energiebedarfs bislang nicht weit verbreitet. Somit gelangen Spurenstoffe in die Umwelt - mit Folgen für die Fauna und ungewissen Folgen über unsere eigene Nahrungskette.

Das Ziel dieses FuE-Projekts ist die Entwicklung einer solchen neuen 4. Reinigungsstufe zur Entfernung von persistenten, organischen Verbindungen und zur Desinfektion. Die Funktionsweise basiert auf dem kombinierten Verfahren von Chlor-Elektrolyse und Photokatalyse und zeichnet sich mit einer wesentlichen Effizienzsteigerung im Vergleich zu den bisherigen Verfahren Ozonung und Aktivkohlefilterung aus. Mit Hilfe einer Inline-Messzelle sollen die Spurenstoffe detektiert und deren Zersetzungsprozess in unschädliche Bestandteile überwacht werden. Der Anlagenbau erfolgt modular, sodass ein Einsatz bereits bei kleinen Kläranlagen wirtschaftlich ist.

Das Projekt „EVEKT“ zielt darauf ab, Privatpersonen für eine erhöhte Partizipation an der Energiewende zu sensibilisieren und zu motivieren. Hierbei werden in einer sozialen Studie verschiedene Verbrauchergruppen differenziert und die Motivatoren der jeweiligen Gruppe identifiziert. Es wird auch die Akzeptanz der Verbraucher für verschiedene KI- und Automatisierungsszenarien ermittelt. Es sollen im Rahmen des Projekts KI-Algorithmen entwickelt werden, welche den Stromverbrauch genauer analysieren. So soll anhand der Smart-Meter-Daten eine Charakterisierung und Disaggregation verschiedener Haushaltslasten möglich sein. Anhand von Benchmarks soll ein positives Verbrauchsverhalten identifiziert werden und es sollen konkrete Hinweise zum Energiesparen gegeben werden. Zudem soll eine Web-App entwickelt werden, über welche dem Verbraucher die Verbrauchsdaten und Energiespartipps anschaulich dargestellt werden. In dieser App werden verschiedene Designs und in der Verbraucherstudie ermittelte Motivatoren umgesetzt.

Es findet im Rahmen des Projekts ein Monitoring von drei Testhaushalten über einem Zeitraum von einem Dreivierteljahr statt, um die Algorithmen zu testen. Durch Testphasen und Nutzerfeedback werden sowohl der Algorithmus als auch die App iterativ verbessert. Über die gesamte Projektlaufzeit wird das Vorhaben rechtlich begleitet. Somit werden Belange des Datenschutzes sichergestellt und die rechtlichen Parameter für eine weitere Nutzung der Technologie erarbeitet. Ebenso findet eine Technikfolgenabschätzung des Disaggregationsalgorithmus sowie die Ermittlung datenbasierter Mehrwertdienste statt.

Das Ziel des Projektes ist es, ein einfaches, ortsunabhängiges, zuverlässiges, schnelles und leicht an verschiedene Krankheitskeime oder Mutationen anpassbares Testsystem zu entwickeln, das zur Erkennung von Krankheitserregern eingesetzt wird.

Realisiert wird dies durch ein innovatives Gentest-System mit wechselbaren Glasfaserspitzen in Verbindung mit einem hoch-sensitiven und tragbaren SERS-Spektrometer (SERS steht für "Surface-enhanced Raman spectroscopy"). Dafür wird auf eine nanostrukurierte SERS-Spitze einer Glasfaser ein Testformat in Form eines Oligonukleotid-Assays angebracht. Die Detektion von Raman-Moden im SERS-Spektrometer gibt Aufschluss darüber, ob eine spezifische Ziel-Sequenz (Target), die nur bei einer bestimmten Krankheit vorkommt, in einer Patientenprobe anwesend ist. Durch die wechselbaren Spitzen sind Reihentests einer Krankheit genauso möglich wie der Test auf verschiedene krankmachende Erreger nacheinander. Das tragbare und hoch-auflösende Raman-Messgerät kann vielfältig und an unterschiedlichsten Orten eingesetzt werden.

Gesamtziel und zugleich Innovation des beantragten Vorhabens "SPlanRoB - Schalltechnische Planungsgrundlagen für Rohrleitungen und Befestigungselemente" ist eine methodenbasierte, durchgängige Beschreibung der schalltechnischen Vorgänge von der anregenden Quelle (Rohrleitungssystem), der Übertragung im Gebäude, bis zur Einwirkung bei den Empfänger*innen (Bewohner*innen). Zur Erreichung dieses Gesamtziels werden im beantragten Vorhaben für jeden Teilbereich herausragende Kompetenzen aus unterschiedlichen Fachdisziplinen zielgerichtet gebündelt und somit zu einer gesamtheitlichen multidisziplinären Kompetenz im Bereich Körperschall der Projektpartner aus Wissenschaft und Industrie ausgebaut. Der zugrundeliegende, methodische Ansatz bei der technischen Beschreibung der Übertragungskette besteht in der Trennung von (Körperschall-) Quelle und Gebäudeübertragung. Dieser Ansatz wurde in vorangegangenen Forschungsprojekten für akustisch gesehen einfache Quellen (z.B. Klimageräte) auf wissenschaftlicher und ingenieurmäßiger Ebene bereits erfolgreich validiert.

Wasserführende Rohrleitungssysteme sind durch die geometrischen Verhältnisse, die Ankopplung an mehrere Bauteile und die veränderlichen „Betriebsbedingungen" (zeitliche Variation der Durchflussmenge, Vielzahl möglicher Rohre und Befestigungsvarianten etc.) komplexe Körperschallquellen, deren physikalische Beschreibung ungleich schwieriger und aufwändiger ist. Insbesondere der Einfluss von Befestigungselementen und deren Potential zur Körperschall-Entkopplung wurde bislang nur unzureichend untersucht. Auch bezüglich der Einwirkung des entstehenden Lärms auf Bewohner fehlen wirkungsbezogene Prognosemodelle für Geräuschquellen wie Rohrleitungssysteme und gebäudetechnische Anlagen. Die für die gesamte Bauakustik wichtige Frage nach einer geeigneten Bewertungsgröße soll im beantragten Vorhaben erstmals am Beispiel von wasserführenden Rohrleitungssystemen beantwortet werden.

Das BMBF fördert SPlanRoB über das Bundesprogramm „Forschung an Fachhochschulen in Kooperation mit Unternehmen“, kurz „FH-Kooperativ“. Einen Bericht über die feierliche Vorstellung dieses Projekts zusammen mit zwei weiteren FH-Kooperativ-Vorhaben lesen Sie online.

Das Ziel des Projekts ist die Untersuchung von Mitteln der Echtzeit-Verarbeitung in Produktion und Intralogistik in modernen Matrix-Fertigungsanlagen unter Verwendung neuartiger, hybrider, quanten-klassischer Algorithmen, welche an maßgefertigte mittelfristige NISQ-Hardware angepasst sind. Der Ansatz basiert auf einer konzeptionellen Hardware-Software-Co-Design-Methodik, die gleichzeitig maßgefertigte Algorithmen auf simulierter maßgefertigter Hardware berücksichtigt. Hervorgehoben wird die ganzheitliche Integration zukünftiger Quantum Processing Units (QPUs) in existierende „brown field“-Szenarien sowie die Erweiterung von Methoden und Programmcodes der Fabrikautomation. Im Gegensatz zu vielen Forschungsbemühungen ist keine Anpassung der Algorithmen an die Grenzen bestehender QPUs geplant, sondern eine gemeinsame Verfeinerung der Algorithmus- und Hardwareeigenschaften mit Hilfe der klassischen Hochleistungssimulation von QPUs. Im Projekt werden prinzipielle und praktische physikalische Grenzen in die Überlegungen einbezogen, um sicherzustellen, dass die gewünschten QPUs von Hardware-Herstellern mittelfristig gebaut werden können und Einsatz in realistischen Anwendungsszenarien und Produktionsanlagen finden.

Das Potential des Einsatzes von KI in der Lehre wird derzeit bei Weitem noch nicht ausgeschöpft. Anknüpfend daran wurde die Idee des Projekts „Hochschullehre: Adaptiv, selbstgesteuert, KI-gestützt“ (kurz HASKI) entwickelt. Das Gesamtkonzept von HASKI besteht aus drei Komponenten: Dem Lernraum, dem Learning Management System (LMS) und dem HASKI-System, einer Software, die mittels KI-Methoden Lernende unterstützt, adaptiv und selbstbestimmt ihre Lernziele zu erreichen. Das HASKI-System ist geplant als eine Software-Komponente, die Lernpfade und Bewertungen von Lernergebnissen mittels KI-Methoden erstellt und ein LMS automatisch konfiguriert. Dazu verwendet es ein Lernenden-Modell, ein Tutorielles Modell und ein Domänen-Modell, die im Rahmen des Projekts erstellt und erweitert werden. Das HASKI-System kommuniziert mit dem LMS, um Feedback direkt an die Lernenden zu geben. Weiterhin kann HASKI die Lernpfade des LMS an die Bedürfnisse der Lernenden anpassen. Durch den adaptiven und selbstgesteuerten Ansatz werden die Lernenden in den Mittelpunkt der Betrachtungen gestellt. Das Gesamtkonzept von HASKI sieht dessen Einsatz im Rahmen einer Blended-Learning-Umgebung vor. Dazu berichtet das HASKI-System den Lehrenden von den Aktionen und Ergebnissen der Lernenden, so dass die Lehrenden Lernräume konzipieren können. In diesen Lernräumen können Lehrende und Lernende kollaborativ Lösungsstrategien für Aufgaben des Fachgebiets erarbeiten. Weiterhin kann in den Lernräumen auf Schwierigkeiten der Studierenden individuell eingegangen werden. Das interdisziplinäre Team der Antragsteller*innen mit pädagogischer, didaktischer und technischer Expertise hat sich zum Ziel gesetzt, HASKI basierend auf aktuellen Forschungserkenntnissen zu entwickeln, in verschiedenen Kontexten in den Hochschulen zu integrieren und allen Hochschullehrenden fach- und institutsübergreifend zur Verfügung zu stellen.

Den Bericht zum Projektstart lesen Sie hier.

Innerhalb des Projekts ORBIT II bearbeiten Prof. Sterner und seine Mitarbeitenden folgendes Teilvorhaben: Erweiterung und Optimierung eines Rieselbett-Bioreaktors und Betrieb mit verschiedenen Industriegasen.

Ziel des Vorhabens ist die Erweiterung eines Rieselbett-Bioreaktors (ORBIT-Demo) für die biologische Methanisierung mit Archaeen um Elektrolyseur, Gasaufbereitung und Gasspeicherung inkl. notwendiger Peripherie. Ein PEM-Elektrolyseur wird hierfür speziell angepasst und umfangreich untersucht. Für den Einsatz im Bioreaktor werden neue Füllkörper auf Basis von Glas entwickelt, hergestellt und untersucht. Parallel zu den Untersuchungen in ORBIT-Demo wird ein Zwilling im 5 L-Maßstab aufgebaut, an dem weitere Untersuchungen stattfinden. Die Gesamtanlage ORBIT-Demo wird mit verschiedenen Bio- oder Abgasen aus Industrieprozessen als CO2-Quelle betrieben. Es werden methanogene Kulturen identifiziert, die für die verschiedenen Gase geeignet sind und hohe Umsatzraten erzielen. Abschließend wird die Anlage als Feldtest am Klärwerk in Pfaffenhofen a. d. Ilm integriert und dort betrieben.

Es werden potentielle Standorte für PtG-Anlagen mit biologischer Methanisierung in Deutschland identifiziert und anhand verschiedener Gütekriterien bewertet. Basierend auf den Ergebnissen in ORBIT-Twin und ORBIT-Demo wird ein Upscale der Anlage (ORBIT-Industry) geplant und für eine der identifizierten Industriebranchen ausgelegt. Das Vorhaben ist eine direkte Fortführung des BMWi-geförderten Projekts „ORBIT“ („Optimierung eines Rieselbett-Bioreaktors für die dynamische mikrobielle Biosynthese von Methan mit Archaeen in Power-to-Gas Anlagen“). Die Systemintegration und Kostensenkung von Power-to-Gas Anlagen sowie die Nutzung von biogenen Abfallstoffen (Abgasen) als Eduktgase für die Methanisierung werden als übergeordnete Ziele vom interdisziplinären Konsortium verfolgt.

Projektpartner: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Erlangen; Universität Regensburg, Regensburg; SCHOTT AG, Landshut; Ostermeier H2ydrogen Solutions GmbH, Schweitenkirchen

Assoziierte Partner: Bürger-Energie-Genossenschaft im Landkreis Pfaffenhofen eG, Pfaffenhofen a. d. Ilm; Electrochaea GmbH, Planegg; microbEnergy GmbH, Schwandorf; MicroPyros GmbH, Straubing, Kommunalunternehmen Stadtwerke Pfaffenhofen a. d. Ilm, Pfaffenhofen a. d. Ilm

Das Projekt ReduCO2 macht das Recycling des klimaschädlichen Verbrennungsgases CO2 in flüssigen Treibstoff wie Ethanol wirtschaftlich möglich.

Die chemische Bindung des CO2 zu Ethanol erfolgt durch Elektrolyse an einem Katalysator. Die wirtschaftliche und effiziente Umsetzung wird durch den Einsatz mikro- und nanotechnologischer Strukturierungsmethoden und neuer Graphitstrukturen gelingen. Gleichzeitig entsteht ein dringend benötigter dauerhafter Speicher für zeitweilig überschüssige Solar- oder Windenergie in Form von lagerbarem Brennstoff. Der neue komplex zusammengesetzte Katalysator integriert in einer neuentwickelten Elektrolysezelle bietet eine hohe Ausbeute mit hoher Energieeffizienz und unterdrückt die Bildung unerwünschter Produkte.

Um dies zu erforschen und zu optimieren, hat sich ein deutschlandweites Forschungsnetzwerk, bestehend aus der OTH Regensburg, der TH Deggendorf, der Universität zu Kiel und den Firmen ESy-Labs und Infineon AG gebildet. Dafür wirken die Kompetenzen in den Bereichen Mikro-, Nanotechnologie und Mikrofluidik (Prof. Dr. A. Lechner und Prof. Dr. M. Kammler, OTH Regensburg/Kompetenzzentrum Nanochem; Prof. R. Förg, TH Deggendorf), Partikuläre Nanotechnologie (Prof. Dr. Faupel, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel), chemische Elektrosynthese (Firma ESy-Labs) und Graphittechnologie (Infineon AG, centrotherm AG) zusammen. Der ökonomische und ökologische Nutzen der Ergebnisse wird von Experten verfolgt (Prof. Dr. M. Sterner, OTH Regensburg). Die Firmen ESy-Labs,  Infineon AG und centrotherm AG werden die Ergebnisse verwerten und gemäß den Anforderungen des Marktes in die Produktion überführen.

Am Ende wird in einem Demonstrator die Umsetzbarkeit für den industriellen Einsatz im Großmaßstab gezeigt.  So soll es bald Realität werden, dass aus Brennstoffen nach Verbrennung klimaneutral erneut Brennstoffe gewonnen werden, und überschüssige grüne Energie endlich ihre Speicherform findet, im Sinne eines ökologischen Kreislaufs.

Das BMBF fördert ReduCO2 über das Bundesprogramm „Forschung an Fachhochschulen in Kooperation mit Unternehmen“, kurz "FH-Kooperativ". Einen Bericht über die feierliche Vorstellung dieses Projekts zusammen mit zwei weiteren FH-Kooperativ-Vorhaben lesen Sie online.

Ziel von NEOVAK ist es, mit Hilfe eines einzigen miniaturisierten thermischen Sensorelements den gesamten technischen Vakuumbereich vom 10-6 mbar bis Atmosphärendruck messtechnisch zu erfassen. Dabei soll auch im Hochvakuum die Messwerterfassung im ms-Bereich erfolgen und gleichzeitig eine hohe Reproduzierbarkeit, Stabilität und Unempfindlichkeit gegenüber äußeren Einflüssen (z.B. Temperatur) gewährleistet sein. Bislang müssen thermische Vakuumsensoren („Pirani“-Sensoren) gemeinsam mit weiteren Sensoren zu einem Sensorsystem kombiniert werden, um den gesamten Messbereich erfassen zu können. Für den Hochvakuumbereich werden dafür Ionisationssensoren verwendet. Diese Messmethode, die auf dem Prinzip der Ionisation des Restgases über freie Elektronen und der anschließenden Messung des Ionenstromes basiert, ist sehr präzise und die gebräuchlichste Methode zur Messung im Ultrahochvakuum. Diese hohe Präzision und der damit verbundene (finanzielle) Aufwand wären aber für viele Anwendungsfälle im Bereich von Atmosphärendruck bis 10-6 mbar eigentlich gar nicht erforderlich. Allerdings steht bislang kein geeignetes thermisches Sensorelement zur Verfügung, mit dem der gesamte Messbereich erfasst werden könnte. Zur Lösung des Problems, sollen geeignete miniaturisierte Sensorelemente realisiert und mit dynamischen Messverfahren (z.B. Impuls-Rampen und 3ω-Methode) kombiniert werden. Gegenüber alternativen Lösungsansätzen, kann mit unserem Ansatz der technische Aufwand deutlich reduziert werden, da statt zwei Sensorelementen nur noch eines erforderlich ist und thermische Sensoren im Vergleich zu Ionisationssensoren einfacher aufgebaut und preisgünstiger sind. Diese Technologie ermöglicht zudem eine Vielzahl weiterer Anwendungsmöglichkeiten, wie die Realisierung neuartiger thermischer Gas- und Inertialsensoren, welche trotz einfacher und kompakter Bauform hohe Sensitivitäten bei gleichzeitig kurzen Ansprechzeiten aufweisen.

Das BMBF fördert NEOVAK über das Bundesprogramm „Forschung an Fachhochschulen in Kooperation mit Unternehmen“, kurz "FH-Kooperativ". Einen Bericht über die feierliche Vorstellung dieses Projekts zusammen mit zwei weiteren FH-Kooperativ-Vorhaben lesen Sie online.

Durch steigenden Kostendruck und kurze Entwicklungszyklen im automobilen Sektor besteht ein Bedarf an der Effizienzsteigerung von Prozessen. Dies betrifft auch die Entwicklung von Blechteilen. Bei der Konzipierung neuer Blechteile werden im frühen Entwicklungsstadium verschiedene Konstruktionsansätze verfolgt, deren spätere Herstellbarkeit kaum objektiv beurteilt werden kann. Dies führt zu hohen Zusatzkosten und Zeitverzug durch die Weiterentwicklung später nicht herstellbarer Teile. Deswegen soll im Projekt E-PreMa ein Software-Prototyp entwickelt werden, welcher die Herstellbarkeit bereits in der frühen Entwicklungsphase vorhersagen kann und außerdem geeignete Entwicklungsansätze aufzeigt. Die zugrundeliegende Methodik ist eine Kopplung von FEM-Simulationen, maschinellem Lernen, Formoptimierung und weiteren Data Engineering-Methoden. Die resultierende Software soll Konstruktionsingenieur*innen eine reproduzierbare Hilfestellung bieten, alle betriebswirtschaftlichen und technischen Anforderungen in einem herstellbaren Blechteil zu vereinen. Dadurch sollen teure und zeitintensive Fehlentwicklungen auf ein Minimum reduziert werden.

Das Projekt wird über das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert.

Kooperationspartner: SCALE GmbH, Ingolstadt; Technische Universität München, München

Das Projekt basiert auf den vorläufigen Ergebnissen der vorhergehenden Förderperiode 2018-2021. Sein Hauptziel ist es, nachgiebige magnetoelektrische (ME) Schichtstrukturen zu entwerfen, herzustellen und zu charakterisieren, welche ein magnetoaktives Elastomer (MAE) als magnetostriktive Phase und ein flexibles Polymer als piezoelektrische Phase umfassen. Das piezoelektrische Polymer wird entweder ein handelsübliches Polyvinylidenfluorid oder ein mikrostrukturiertes ferroelektrisches Material auf Polydimethylsiloxan-Basis sein. Der direkte ME-Effekt in solchen Verbundwerkstoffen ist auf eine durch die mechanische Belastung entstehende Kopplung („strain-mediated coupling“) zwischen Magnetostriktion und Piezoelektrizität in konstitutiven Materialien zurückzuführen. In diesem Zusammenhang sind experimentelle Untersuchungen zur Deformation von MAE-Körpern in homogenen Magnetfeldern von besonderer Bedeutung.

Während der derzeitigen Förderung wurde außerdem die große Wiedemann-Verdrehung einer MAE-Röhre entdeckt. Dieser Effekt soll nun weiter erforscht werden.

Mögliche Anwendungen der erhaltenen Ergebnisse sind magnetisch gesteuerte Linear- und Torsionsaktuatoren, Magnetfeldsensoren, „Energy Harvesting“-Geräte usw.

Kooperationspartner: Prof. Dr. Irena Drevenšek Olenik, Institut „Jožef Stefan“, Ljubljana, Slowenien; Assoc. Prof. Dr. Leonid Y. Fetisov, MIREA - Russian Technological University, Moskau, Russland; Prof. Dr. Joachim Wollschläger, Universität Osnabrück

Um die Luftqualität in Deutschland zu verbessern, werden die Abgasemissionsgrenzwerte der Automobilbranche stetig verschärft. Durch die Einführung von Partikelfiltern konnte die Feinstaubemission von Fahrzeugen mit Verbrennungsmotoren reduziert werden. Die Überprüfung der Funktionsweise von Dieselpartikelfiltern wird bisher im Zuge der periodischen Abgasuntersuchung (AU) mittels Trübungsmessung ermittelt. Untersuchungen belegten jedoch, dass nicht alle beschädigten oder manipulierten Partikelfilter durch diese Messmethode ermittelt werden können.

Aus diesem Grund wird ab 2023 in Deutschland im Zuge der periodischen Abgasuntersuchung die Partikelanzahl im Leerlauf überprüft. Die hierzu eingesetzten Partikelzähler müssen wie alle anderen für die Hauptuntersuchung nötigen Messgeräte einmal jährlich durch akkreditierte Techniker*innen überprüft werden. Aktuell gibt es für diese Überprüfung kein mobiles Kalibriergerät. Im Zuge dieses Projekts soll daher ein Prototyp für ein späteres Produkt entwickelt werden, dass für eine mobile Anwendung geeignet ist. Hierzu muss eine preiswertes System, bestehend aus Partikelquelle, Messgasaufbereitung, Verdünnung und Detektor entwickelt werden.

Das Forschungsvorhaben „DigitalExonomics“ stellt sich der Aufgabe, eine neue umfassende Methodik zur Untersuchung und Bewertung der ergonomischen Auswirkungen des Tragens von Exoskeletten in industriellen Anwendungen auf körperliche Belastungen mit Hilfe von markerloser Bewegungserfassung und 3D-Menschmodellen (ema und AnyBody) zu entwickeln und die neuen Analysemöglichkeiten in eine Software zur virtuellen Planung von manuellen Arbeitsprozessen (ema Work Designer) als Zusatzmodul zu integrieren. Die OTH Regensburg bringt hierbei ihre Expertise im Feld der virtuellen Menschmodellierung (AnyBody) in das Projekt ein. Die Kernaufgabe der OTH im Projekt sind die Erstellung und Berechnung von virtuellen Menschmodellen sowie die Integration, Überprüfung und Qualifikation von markerlosen Bewegungsmessungen zur Verwendung mit diesen Modellen.

Weitere Infos zum Projekt finden SIe hier.

Kooperationspartner: imk automotive GmbH, Chemnitz; The Captury GmbH, Saarbrücken; Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung, Stuttgart

Das Projekt "ZAP.OTHR - Zukunft Akademisches Personal" der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg (OTH Regensburg) verfolgt das Ziel, die Gewinnung und Bindung von exzellenten Professor*innen für die Hochschule sicherzustellen und leistet damit einen wichtigen Beitrag für die Leistungsfähigkeit und Qualität der Lehre und Forschung an der OTH Regensburg. Das Gesamtprojekt besteht aus mehreren Teilprojekten, die auf den Säulen „Wahrnehmung als Arbeitgeber“ sowie „Rekrutierung und Qualifizierung“ aufbauen und an verschiedenen relevanten Schnittstellen im Karriereweg zur Professur ansetzen.

Um die Wahrnehmung der OTH Regensburg als attraktiven Arbeitgeber zu steigern, wird eine zielgruppenspezifische Kommunikationsstrategie entwickelt und begleitend dazu eine Evaluation von Karrierewegen im Hinblick auf die Fachhochschulprofessur durchgeführt. Zudem soll mit der Ausschreibung von Forschungsprofessuren eine neue Zielgruppe erschlossen werden.

Im Bereich der Rekrutierung werden geeignete Kandidat*innen gezielt gesucht und eine Vernetzungsplattform mit Personen in der Industrie aufgebaut. Außerdem wird die Förderung des eigenen wissenschaftlichen Nachwuchses vorangetrieben. Im Bereich Qualifizierung wird als Ergänzung zum fakultätsinternen Onboarding ein hochschulweites Onboarding etabliert, um neue Professor*innen fakultätsübergreifend an der OTH Regensburg zu integrieren und Möglichkeiten zum Netzwerken zu bieten. Für etablierte Professor*innen werden Profilprofessuren geschaffen, um eine Schärfung des eigenen Profils zu ermöglichen. Ergänzend wird ein fakultätsübergreifendes Angebot der Weiterentwicklung aufgebaut.

Für die Umsetzung unterstützend wirkt dabei die Verankerung des Themas Personalentwicklung als strategisches Querschnittsthema für die gesamte Hochschule sowie die Verabschiedung von strategischen Zielen in der erweiterten Hochschulleitung. Damit ist das Thema eng mit dem Hochschulentwicklungsprozess verzahnt.

Weitere Infos zum Projekt finden Sie hier.

Die Innovation im Projekt ELISE ist ein autonom-fahrender Roboter (ANELISE), der an definierten Stellen Bodenproben aus gleicher Tiefe entnimmt, siebt, abfüllt, mikroskopisch analysiert und ergebnis-orientiert verarbeitet. Im Herzstück der Analyse werden Bodenproben gezielt auf ihr Pilz-Bakterienverhältnis (Mengenabschätzung) sowie auf den Krümelstabilitätstest untersucht. Diese werden bei wiederholten Probenentnahmen gegenübergestellt um die Entwicklung bzw. Veränderung in der Bodenqualität ermitteln zu können.

Die Probenentnahmestellen eines Ackers werden per GPS bzw. GNSS definiert und gespeichert, was es dem Anwender ermöglicht, wiederholt die gleichen Stellen (mit einer Genauigkeit von 10 cm) anzufahren. Des Weiteren werden die Bodenproben der einzelnen Stellen separat entnommen und analysiert, was dazu führt, dass man punktuell genau Vergleiche von Proben über mehrere Entnahmen über einen definierten Zeitraum ziehen kann („Intelligente Bodenanalyse“).

Der ANELISE wird in der Lage sein, durch Algorithmus gute, durchführbare Bohrungsstellen von schlechten zu unterscheiden und dementsprechend eine passende in einem definierten Bereich zu ermitteln. Sobald die Bohrung durchgeführt wurde, kann durch Analyse noch am Acker ein aussagekräftiges Ergebnis gegeben werden.

Projektleitung:  Prof. Dr. rer. nat. Hermann Ketterl

Die Produktion von Bauteilen mittels CNC-Maschinen ist aktuell durch einen hohen, manuellen Aufwand zur Planung der Aufspannsituation sowie zur Fertigung des ersten Bauteils (Verifizierungsphase) gekennzeichnet. Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung einer auf Augmented-Reality (AR) basierten Unterstützung des Werkers bei der Planung und Fertigung von Kleinstserien mittels CNC-Maschinen: CNC-Visual. Das neuartige System wird eine (semi-)automatische Planung der Aufspannsituation, eine AR-gestützte Aufspannung, einen Abgleich von Soll- und Ist-Situation sowie eine AR-Visualisierung relevanter Bearbeitungsinformationen ermöglichen.

Das Projekt wird über das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert.

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Kooperationspartner: OPUS Entwicklungs und Vertriebs GmbH, Kirchheim unter Teck

Das Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines auf der Additiven Fertigung basierenden Herstellungsverfahrens, welches eine stoffschlüssige, adaptive Integration von Sekundärstrukturen in Form von Krafteinleitungs- und Funktionselementen auf einer Primärstruktur aus thermoplastischen Verbundhalbzeugen ermöglicht. Mit dem Vorhaben soll eine Alternative zu aufwendigen Fertigungsverfahren, wie dem nachgelagerten Spritzgussprozess, aufgezeigt werden. Dabei wird das Augenmerk vor allem auf die kraftgerechte Gestaltung des Übergangs zwischen der Primärstruktur und dem adaptiv-integrativ gedruckten Element sowie auf die stoffschlüssige Verbindung gerichtet. Zunächst wird das Verfahren an ebenen thermoplastischen FVK-Primärstrukturen erarbeitet, auf gekrümmte Strukturen erweitert und schließlich bei der Firma thinkTEC 3D GmbH auf ein Robotersystem überführt. Die Zielgrößen sind neben dem generellen Fertigungsprozess, die Anhaftungsqualität sowie Verbindungssteifigkeit und -festigkeit. Neben der konstruktiven Gestaltung des Übergangsbereiches zählen die Adaption von Druckwerkstoff und Trägermaterial, das Aufnehmen der Grundstruktur, beispielsweise mittels 3D-Scan, sowie die Betrachtung der Schälkräfte des Krafteinleitungselements, die beispielsweise aus dem Fertigungsverfahren resultieren, zu den Herausforderungen bei der Entwicklung des beschriebenen Verfahrens. Des Weiteren soll die komplette Prozesskette von der Aufnahme der Grundgeometrie über den 3D-Druckvorgang zur Anbringung der Krafteinleitungselemente mittels FFF (Fused Filament Fabrication)-Verfahrens bis hin zur Prüfung und Auswertung der Verbindungsstelle dargestellt werden. Das Verfahren wird zusammen mit der Firma thinkTEC 3D entwickelt und das Unternehmen wird den Prozess zukünftig als Dienstleistung für die Bearbeitung komplexer, individueller Strukturen einsetzen.

Weitere Infos zum Projekt finden SIe hier und hier.

Kooperationspartner: thinkTEC 3D GmbH, Grafenau

Das Projekt "StaR@OTH - Stack Revolution" verfolgt im Rahmen des Verbundvorhabens H2Giga die Reduktion der Herstellungskosten für alkalische Elektrolyseure auf einen Wert deutlich unter den aktuellen Marktprognosen für 2030 durch die Entwicklung eines produktionsoptimierten Stackdesigns sowie die Entwicklung und Validierung von darauf abgestimmten Produktionskonzepten im GigaWatt (GW)-Maßstab.

Das Gesamtprojekt H2Giga entstand aus dem Ideenwettbewerb "Wasserstoffrepublik Deutschland" und wird aus dem "Energie- und Klimafonds" des BMBF finanziert. Übergeordnetes Ziel der H2Giga-Plattform ist die Schaffung von Grundlagen für eine automatisierte Serienfertigung von Wasserelektrolyseuren für Anlagen bis in den Gigawatt-Bereich in Deutschland. Damit soll deutschen Unternehmen die Möglichkeit geboten werden, führende Anbieter von grünem Wasserstoff für die Industrie und den Transportsektor zu werden. Dabei stellt die automatisierte Serienfertigung einen wichtigen Schritt dar, um höhere Kapazitäten bei verringerten Installationskosten pro Einheit zu realisieren.

Im Teilprojekt StaR@OTH wird von Anfang an ein ganzheitlicher Ansatz gewählt werden, bei dem die folgenden Entwicklungsschritte innerhalb des Vorhabens betrachtet werden:

• Produktionsoptimierte Stackentwicklung durch Nutzung bekannter Fertigungsmethoden anderer Industrien,
• Reduktion der Materialkosten durch Minimierung des Einsatzmaterials,
• Verringerung der Produktionskosten (insbesondere durch Minimierung der manuellen Produktion sowie Aufbau eines skalierbaren Produktions- und Logistikkonzeptes – abgesichert durch den digitalen Zwilling der Produktion),
• Aufbau einer skalierbaren Supply Chain (SC) und Analyse der SC-Risiken,
• Entwicklung eines Konzepts zur Implementierung von zirkulären Wertschöpfungsketten im Lebenszyklus von Elektrolyseuren,
• Aufbau eines Digital Twin der gesamten Produktion vom Elektrolyseur über die Fabrik sowie kritischer Teile der Supply Chain zur Validierung des Herstellungs-Ramp-up auf GW-Maßstab.

Weitere Infos zum Projekt finden Sie hier.

Kooperationspartner: WEW GmbH, Dortmund; Technische Universität Clausthal; Hochschule Rhein-Waal, Kleve; Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule (RWTH), Aachen

Die zentrale Fragestellung des Forschungsvorhabens QLindA lautet: Wie lassen sich die jüngsten Fortschritte im Quantencomputing und in künstlicher Intelligenz, insbesondere im Reinforcement Learning (RL), kombinieren und technisch nutzen? Was wird in absehbarer Zeit möglich werden, wo liegen die Limitierungen?
Basierend auf den existierenden wissenschaftlichen Beiträgen ist es daher Ziel des Projekts, RL auf Quantencomputern (QRL) zu ermöglichen mit der grundsätzlichen Motivation, eine Vielzahl relevanter Probleme aus der industriellen Anwendung lösen zu können. Hierzu bringt der Industriepartner Siemens konkrete Anwendungspotentiale für QRL in das Projekt mit ein: die auf RL basierende Regelungsoptimierung in der Prozessindustrie, der Einsatz verteilter Automatisierungssysteme in der Smart Factory, sowie die Optimierung in der Produktionsplanung. Um die Vorteile des QRL gegenüber klassischem RL zu verifizieren und die Leistung der QRL-Algorithmen auf Industriekontrollproblemen vergleichen zu können, wird ein entsprechender Benchmark (Industrial Benchmark) entwickelt. Die im Vergleich zu klassischen Algorithmen grundlegend andere, an die Hardware gekoppelte Vorgehensweise beim Algorithmen-Design erfordert schon vor Verfügbarwerden fehlerkorrigierter Quantenrechner die Erforschung der Übertragbarkeit klassischer Ansätze auf Quantenalgorithmen.

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung hat zum Projekt ebenfalls Informationen zusammengestellt - zur der Internetseite kommen Sie hier.

Projektbeschreibung folgt.

Weitere Infos zum Projekt finden Sie hier.

Kooperationspartner: FIT Production GmbH, Lupburg; Universitätsklinikum Regensburg

Um vorhandene Potentiale zu heben und neue zu erschließen, etabliert der O/HUB eine verbundweit ganzheitliche und in ihren Prozessen einheitliche Gründungsförderung in sechs Schritten:

1. Es wurden gemeinsame Potentialbereiche hochschulübergreifend definiert. Ein Gründungsscouting, das sich an den Potentialbereichen orientiert, entwickelt systematisch die jeweiligen Gründungspotentiale.
2. Die Gründungssensibilisierung findet spezifisch für die Potentialbereiche statt. Dabei werden Alumni und wissenschaftliche Mitarbeiter*innen einbezogen. Es werden dazu sowohl im Verbund erfolgreich erprobte, als auch an anderen Hochschulen bewährte, Veranstaltungen durchgeführt.
3. Die bereits umfassenden Angebote der Gründungslehre werden um spezifische Bausteine für die definierten Potentialbereiche erweitert und im Verbund koordiniert.
4. Die bisherige, völlig ausgelastete Gründungsberatung des OTH start-up centers wird dem Umfang nach auf die erforderliche Größe ausgeweitet und vor allem in Prozess und Inhalt grundlegend neugestaltet. Zukünftig wird es eine dynamische Gründungsbegleitung statt der bisherigen, klassischen Gründungsberatung geben.
5. Im Verbund mit der OTH Amberg-Weiden und der Universität Regensburg wird das sehr gute Entrepreneurial Ecosystem in der Oberpfalz weiter genutzt und intensiviert.
6. Eine zusätzliche Ausrichtung auf internationale Aspekte bei einzelnen Gründungen hilft beim Skalieren.

Weitere Infos zum Projekt finden Sie hier und hier.

Komplementär zum Verbundvorhaben O/HUB ist an der Hochschule das OTH Startup-Lab (Link) gegründet worden.

Kooperationspartner: OTH Amberg-Weiden, Universität Regensburg

Die Förderung des Projekts PreSEDA dient der Vorbereitung des Transfers innovativer Sensortechnologien aus dem akademischen Umfeld in Anwendungen zur Digitalisierung chemischer Produktionsanlagen. Dabei sollen unter anderem Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz kommen, um den Anforderungen von Anlagenbetreibern an die Robustheit und die Fehleranfälligkeit von Sensorsystemen gerecht zu werden. Die Erreichung dieses Primärziels setzt die Entwicklung eines modular anpassbaren Basissystems voraus. Vor einem elektrotechnischen Hintergrund bedeutet dies beispielsweise die Implementierung einer Vielzahl von Schnittstellen zur Anbindung unterschiedlichster Sensorelemente, die Verwendung eines universellen und ausfallsicheren Bussystems, die Wahl einer leistungsstarken Basis-Plattform oder eine möglichst große Flexibilität (zum Beispiel durch die Verfügbarkeit möglichst umfangreicher Bibliotheken bzw. durch regen Support im Rahmen einer großen Community) mit Blick auf die Implementierung einer potenziell exotischen Schnittstelle zur Kommunikation mit einer übergeordneten Instanz.

Die Förderung des Projekts erfolgt im Rahmen des 7. Energieforschungsprogramms der Bundesrepublik Deutschland und soll zum Ziel der Halbierung des Primärenergieverbrauchs zwischen 2008 und 2050 beitragen. Das Einsparpotenzial im industriellen Sektor ist enorm, da rund 30 Prozent des gesamten Endenergieverbrauchs für industrielle Prozesse benötigt werden.

An PreSEDA wird im Sensorik Applikationszentrum gearbeitet. Das SappZ ist ein Labor der OTH Regensburg und verfügt über hochspezialisiertes Wissen in der Sensorentwicklung und Miniaturisierung, das bereits in zahlreichen anderen Forschungsprojekten Anwendung findet.

Kooperationspartner: -

Der Hochschulverbund Transfer und Innovation Ostbayern zielt darauf ab, durch gemeinsame Transferstrukturen und -methoden die Professionalisierung des Wissens- und Technologietransfers zwischen den Hochschulen und ihren Partnern in der Region voranzutreiben und damit Innovationsimpulse zu set­zen.

Grundlage der Zusammenarbeit im Verbund TRIO ist eine gemeinsam ent­wickel­te Transferstrategie der Verbundhochschulen. Auf dieser Basis wird der Ver­bund eine Reihe von aufeinander abgestimmten Vorhaben umsetzen, die allesamt darauf zielen, forschungsbasierten Wissens- und Technologietrans­fer in der Region Ostbayern zu ermöglichen, aufzubauen und zu erweitern. Da­durch sollen eine weitere Professionalisierung bereits bestehender Koopera­tio­nen mit den Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen in der Region erreicht und die Hochschulen in der Region sichtbarer werden. Ziel ist ein Austausch, der in beide Richtungen lebendig verläuft: Aus der Wissenschaft in die Ge­sell­schaft und Wirtschaft hinein und umgekehrt. Die OTH Regensburg über­nimmt die Koordination im Verbund, übt die Federführung in zwei Teil­vor­ha­ben aus und beteiligt sich an allen weiteren Teilvorhaben des Gesamtvor­ha­bens.

Weitere Infos zum Projekt finden Sie hier.

Projektleitung:  Boris Goldberg