Forschung

Die Forschungsarbeiten an unserem Fachgebiet sind auf solche physikalischen Gesetzmäßigkeiten und mathematischen Verfahren gerichtet, die bei der Lösung von Aufgabenstellungen in der Elektrotechnik nutzbringend eingebracht werden können. Zu diesen zählen die Kryoelektronik, die direkte numerische Feldberechnung und Quellenrekonstruktion, die Hochspannungstechnologie sowie der Bereich Mustererkennung und maschinelles Lernen. Damit ist ein deutlicher Anwendungs- und Praxisbezug verbunden, der sich in den laufenden Projekten widerspiegelt. Zur besseren Überleitung der Forschungsergebnisse sowie zum Abgleich der Forschungsausrichtung mit industriellen und gesellschaftlichen Erfordernissen unterhält das Fachgebiet Forschungspartnerschaften im nationalen und internationalen Maßstab. Als Beitrag zur Stärkung der Technologieregion Ilmenau sollen so attraktive Angebote an Industrie- und Forschungspartner zur Lösung aktueller Fragestellungen aufbereitet und vorgehalten werden.

 

Kryoelektronik

  • supraleitende Schlatungen für die Quantenelektronik und Quantensensorik
  • bioinspirierte neuromorphe Elektronik

Weitere Informationen finden Sie auf der Seite Kryoelektronik.

Direkte numerische Feldberechnung und Quellenrekonstruktion

  • Numerische Berechnung bioelektrischer und biomagnetischer Felder: Elektrokardiographie, Magnetokardiographie, Elektroenzephalographie, Transkranielle Magnetstimulation
  • Inverse Verfahren im Bioelektromagnetismus
  • Entwicklung von neuen Vorwärts- und inversen Verfahren zur zerstörungsfreien Materialevaluierung: Lorentzkraft Wirbelstromprüfung
  • Entwicklung von Methoden zum schnellen Lösen von Gleichungssystemen mit vielen Variablen
TU Ilmenau

Aspekte der Hochspannungstechnologien

  • Elektrische Festigkeit bei Mischspannungsbeanspruchung
  • Lichtbogenvorgänge in dielektrischen Flüssigkeiten
  • Raumladungsmessung Mischspannungsbeanspruchung
  • FEM-Simulationen physikalischer Vorgänge

Weitere Informationen finden Sie auf der Seite Forschung der Forschungsgruppe Hochspannungstechnologien.

Musterkennung und maschinelles Lernen

  • Anwendung von Verfahren des Maschinellen Lernens / der künstlichen Intelligenz zur Signal- und Mustererkennung
  • Schwerpunkt auf der Orientierung ressourcenbegrenzter eingebetteter elektronischer Systeme im Sinne des Edge Computings