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Mathcad-Bibliotheken für thermodynamische Stoffdaten und das E-Learning System Thermopr@ctice

Kretzschmar, Hans-Joachim, Stöcker, Ines, Kunick, Matthias, Jähne, Ines 27 May 2010 (has links)
Das Lernsystem Thermopr@ctice stellt eine internetgestützte Lernumgebung für das Berechnen von Übungsaufgaben mit dem Computer-Algebrasystem Mathcad dar. Die veränderte Arbeitsweise des Lernenden besteht darin, das herkömmliche Arbeitsblatt durch den Mathcad-Arbeitsbildschirm zu ersetzen und die Aufgabenlösung unmittelbar auf diesem zu erledigen. Dem Lernenden werden die Übungsaufgaben – hier im Fach Technische Thermodynamik – in individuellen Varianten und mit individuellen Zahlenwerten im Mathcad-Format über Internet bereitgestellt. Die Lösung erfolgt in betreuten Übungen oder am heimischen PC. Für die Lösung benötigte Stoffwerte können der Stoffwertsammlung im Internet entnommen bzw. mit Programmbibliotheken, die an Mathcad angeschlossen sind, berechnet werden. Ergänzend wird eine Formelsammlung angeboten, aus der wichtige Formeln auf den Arbeitsbildschirm gezogen werden können. Nach der Berechnung jeder Teilaufgabe sendet der Lernende das Ergebnis an Thermopr@ctice. Im Fehlerfall werden Zwischenergebnisse angefordert. Realisiert wird die Lernumgebung über PHP-Skripte in Verbindung mit einer MySQL-Datenbank. Durch das Lernsystem werden die Studierenden an moderne Arbeitsweisen unter Nutzung eines Computer-Algebrasystems und fachbezogener Programmbibliotheken herangeführt. Da das System zum Selbststudium konzipiert ist, eignet es sich auch für die Weiterbildung und das Fernstudium. Es kann auf alle Lehrfächer übertragen werden, in denen die Aneignung oder Festigung von Wissen über das Berechnen von Übungsaufgaben erfolgt. Thermopr@ctice wurde im Rahmen des Verbundprojektes „Bildungsportal Sachsen“ des Sächsischen Staatsministeriums für Wissenschaft und Kunst entwickelt. Neue Technologien in der Energietechnik, insbesondere Verfahren mit CO2-Abscheidung, bedingen veränderte Arbeitsfluide. Neben reinen Stoffen kommen zunehmend fluide Stoffgemische zum Einsatz, deren thermodynamische Eigenschaften berechnet werden müssen. Dies betrifft feuchte Verbrennungsgasgemische einschließlich CO2/H2O-Gemische sowie feuchte Luft, auch bei hohen Drücken. Daneben sind die Eigenschaften von gasförmigen, flüssigen und festem Kohlendioxid und Mischungen mit verbliebenen Gasen zu berechnen. Auf Grund der Nutzung von Abwärme sind Absorptionskältemaschinen mit Ammoniak-Wasser-Gemischen und Wasser- Lithiumbromid-Gemischen nach wie vor von Interesse. Die Eigenschaften von Ammoniak/Wasser- Gemischen werden auch für die Berechnung des Kalina-Prozesses benötigt. Zur Konzipierung von ORC-Prozessen müssen die Eigenschaften von Silikonölen und Kohlenwasserstoffen berechenbar sein. Für die Optimierung von fortschrittlichen Dampfkraftwerken sind extrem schnelle Algorithmen für die Berechnung der thermodynamischen Eigenschaften von Wasser und Wasserdampf Voraussetzung. Die weltweit an Bedeutung gewinnende Meerwasserentsalzung bedingt eine immer genauere Modellierung der Verfahren, wofür die Eigenschaften von Meerwasser berechenbar sein müssen. Für die Berechnung solcher Prozesse wurden benutzerfreundliche Programmbibliotheken zur Ermittlung der thermodynamischen Zustandsgrößen einschl. Umkehrfunktionen und Transporteigenschaften der Arbeitsfluide erarbeitet. Zur komfortablen Nutzung der Stoffwert-Bibliotheken steht das Add-On FluidMAT für Mathcad® zur Verfügung. Versionen für Studierende der wichtigsten Programme sind verfügbar.
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Energieversorgung und Betrieb eines Nahverkehrssystems mit on-board-Speicher und Nachladepunkten

Lehnert, Martin 04 June 2015 (has links)
In der vorliegenden Arbeit wird ein Modell zur Beschreibung des Energiebedarfs elektrischer Fahrzeuge des ÖPNV auf Basis von Wahrscheinlichkeitsdichten entwickelt, das insbesondere eine Dimensionierung von fahrzeugseitigem Energiespeichersystem und wegseitiger Energieversorgungsinfrastruktur in einem fahrleitungsfreien Betriebskonzept (DockingPrinzip) erlaubt. Im Gegensatz zur deterministischen Energiebedarfsbestimmung ermöglicht die stochastische Modellierung mit einer Kombination aus Markov-Kette und Semi-Markov-Prozess die Berücksichtigung von Zuverlässigkeitsvorgaben im Sinne einer Missionserfüllung. Schließlich kann so die Größe hybrider Fahrzeugenergiespeichersysteme und die Lage von Nachladestationen entlang der Strecke optimiert werden. Die Wirksamkeit der Modellierung wird anhand einer Fallstudie basierend auf Messdaten für ein Straßenbahnfahrzeug demonstriert. Für die Auslegung der wegseitigen Energieversorgungsinfrastruktur werden die Belastungsgänge des Nachladeprozesses in Form von zeitgewichteten Belastungsdauerkurven für charakteristische Netztopographien hergeleitet. Ein Laden des fahrzeugseitigen Energiespeichers aus einer wegseitigen Energie-Vorsammel-Station (Docking-Station) bringt einerseits eine erhebliche Glättung des Leistungsverlaufs beim Energiebezug. Andererseits ist ein elektrischer Anschluss dieser Station an das Niederspannungsnetz in gewöhnlichen städtischen Siedlungsstrukturen innerhalb weniger hundert Meter möglich.
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Erster Umsetzungsbericht zur Sächsischen Wasserstoffstrategie

02 January 2024 (has links)
Der erste Umsetzungsbericht der Sächsischen Wasserstoffstrategie ist als „Monitoring-Instrument“ zu verstehen. Wir möchten nachverfolgen und auch kritisch prüfen: wie kommen die Maßnahmen der Sächsischen Wasserstoffstrategie voran? Wo stehen wir? Wo gibt es Korrektur- und Anpassungsbedarf? Seit der Veröffentlichung der Sächsischen Wasserstoffstrategie am 18. Januar 2022 wurde bereits eine Vielzahl der 24 Maßnahmen bearbeitet und auch schon umgesetzt. Das Spektrum reicht von Forschungsvorhaben in der Wissenschaft über Projekte in der Technologieförderung, Unterstützung von EU-weit bedeutsamen Projekten bis hin zur Bündelung und Vermittlung von Kompetenzen. Die Anwendungsbreite des Energieträgers Wasserstoff und die Komplexität der Themen und Aufgaben beim Weg in die künftige Wasserstoff-Welt ist enorm. Deshalb startete im Dezember 2022 die sächsische Kompetenzstelle Wasserstoff (KH2), die im vielfältigen Feld der Wasserstoff-Akteure eine wichtige Funktion einnimmt und koordinieren, vernetzen und informieren soll. Redaktionsschluss: 16.08.2023
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Finite-element simulation of buoyancy-driven turbulent flows / Finite-Elemente Simulation auftriebsgetriebener turbulenter Strömungen

Knopp, Tobias 04 June 2003 (has links)
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