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Prof. Dr.-Ing. habil. Armin Zimmermann
Fachgebietsleiter
E-Mail: Armin.Zimmermann@TU-Ilmenau.De
Telefon (Sekretariat): +49 3677 69-2767
Das Forschungsprojekt AnRox (Ausfallsicheres und effizientes elektrisches Antriebssystem für Robotertaxis) beschäftigt sich mit der Entwicklung eines optimierten Antriebssystems für automatisierte Elektrofahrzeuge. Es werden Methoden, Modelle, Simulationswerkzeuge und Lösungen für den Anwendungsfall fahrerloser Taxis zum Personentransport entwickelt. Unabhängig von der spezifischen Anwendung können die Erkenntnisse auf alle elektrisch betriebenen Fahrzeuge übertragen werden. Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert.
In AnRox wird das Fachgebiet System- und Software-Engineering an zuverlässigen und kosteneffizienten Fahrzeugarchitekturen arbeiten und Modelle dynamischer Fehlertoleranz entwickeln. Wichtige Aspekte sind die Integration von Effekten der KI-basierten Diagnose und die Berücksichtigung von abhängigen Ausfällen in stochastischen Zuverlässigkeitsmodellen. Ziel ist es, eine Methodik zur Bewertung zuverlässiger Automobilarchitekturen unter KI-basierten Betriebsstrategien und Diagnoseverfahren auf Systemebene zu entwickeln.
Ansprechpartner: Sascha Schmidt
Das Forschungsprojekt Engineering for Smart Manufacturing (E4SM) hat zum Ziel, innovative Methoden zur Entwicklung von Assistenzsystemen für die intelligente Fertigung in industriellen Szenarien auf Basis von maschinellem Lernen zu untersuchen.
Im Kontext von Industrie 4.0 sollen insbesondere die Anforderungen und Besonderheiten für die Fertigung in kleinen und mittelgroßen Unternehmen (KMU) berücksichtigt werden. Die im Rahmen des Projekts zu erforschenden und zu entwickelnden Methoden werden auf zwei industrielle Szenarien angewendet: das vorrichtungsfreie Laserstrahlschweißen und die variantenreiche Montage.
Der Fokus liegt dabei auf integrierten und ganzheitlichen Engineering-Methoden für den Einsatz von lernenden Assistenzsystemen in der Fertigung. Dazu sollen die entwickelten Teillösungen in den wichtigen Kernbereichen kollaborative Assistenzrobotik, Management und Analyse heterogener Daten aus industriellen Fertigungsprozessen sowie IT-Security und IT-Safety in einen ganzheitlichen Software-Engineering-Prozess integriert werden.
Außerdem soll durch die Einbeziehung von Industriepartnern der Einsatz von maschinellem Lernen und Assistenzsystemen für KMUs besser plan- und beherrschbar gestaltet und somit die Einstiegshürden für den Einsatz dieser Technologien gesenkt werden.
Ansprechpartner: Francesco Bedini (SSE) oder Gesamtprojekt
Im Projekt werden zukünftige innovative Servicekonzepte für vernetzte Luftfahrtsysteme entwickelt, die auf einer digitalen Prozesskette basieren und unbemannte Systeme (UAVs) einschließen. Dadurch können sowohl völlig neue Services z.B. im Bereich Urban Mobility angeboten, als auch existierende Dienste (Lieferung etc.) verbessert oder effizienter angeboten werden. Damit werden Effizienz und Leistungsfähigkeit der Luftfahrt gesteigert, und neue Geschäftsmodelle für Serviceanbieter und Ingenieurdienstleister eröffnet. Die Aufnahme und integrierte Nutzung von Echtzeit- und Prognosedaten ermöglicht effizientere Abläufe sowie ein flexibel und resilient auf Veränderungen reagierendes Gesamtsystem.
Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) unterstützt im Rahmen des fünften zivilen Luftfahrtforschungsprogramms (LuFo V) Forschungs- und Technologievorhaben der zivilen Luftfahrt und soll die technologische Basis der Luftfahrtforschung festigen und unterstreicht die Bedeutung des Hochtechnologiebereichs Luftfahrt für unsere heutige Wissensgesellschaft.
Mit dem Verbundprojekt RTAPHM - "Real-time based Data Analytic & Prognostic Health & Condition Management" erarbeitet die Technische Universität Ilmenau gemeinsam mit anderen Universitäten, Forschungsinstituten und industriellen Partnern die prototypische Umsetzung einer digitalen Plattform zur Bereitstellung von neuartigen Dienstleistungen im Bereich der unbemannten zivilen Luftfahrt.
Ansprechpartner: Tino Jungebloud
Im Rahmen des Projekts E³ Architekturoptimierung sollen Grundlagen für eine längerfristige Zusammenarbeit der Projektpartner im Hinblick auf die Modellierung, Simulation und Optimierung von Automotive Systemen gelegt werden. Konkret soll anhand modellbasierter Methoden des System- und Software-Engineerings ein generischer Ansatz zur Optimierung von E/E-Architekturen und Vernetzung, realisiert werden. Geplant ist die konkrete Modellierung und Optimierung eines Teilaspekts einer automotive Systemarchitektur im Hinblick auf optimale Funktions-/Komponentenverortung zur Verbesserung des Ressourcenverbrauchs und der Systemkomplexität.
Ansprechpartner: Dr. Ralph Maschotta
Das Model-Driven Engineering (MDE) ist ein allgemeiner Technischer-Ansatz der Modelle als wesentliche Grundlage zur Darstellung bzw. Analyse eines Sachverhalts sowie zur Lösung eines bestimmten Problems verwendet. Die Modelle werden dabei im kompletten Produkt- bzw. Projektzyklus verwendet und bilden die Grundlage zur generativen Erzeugung verschiedener benötigter Artefakte. Das Model-Driven (Software) Development (MDD) bildet einen Schwerpunkt der MDE zur modellgetriebenen und generativen Soft- und Hardwareentwicklung. Die Model-Driven Architecture (MDA) ist der MDD Ansatz der Object Management Group (OMG), der das Ziel verfolgt, die Lücke zwischen Modell und Quelltext zu schließen und den Automatisierungsgrad der Entwicklung zu erhöhen. Dies erfolgt durch eine automatische Generierung von Quellcode aus Domänenspezifischen Modellen, die auf definierten Domänenspezifischen Sprachen (DSL) beruhen. Im Ergebnis sollen die Fehlerquellen während der Entwicklung reduziert werden und die Software schneller, effizienter, kostengünstiger und qualitativ hochwertiger erstellt werden.
Dieser weit verbreitete und erfolgreiche Ansatz wird in verschiedenen Projekten und bei der Entwicklung verschiedener Produkten verwendet. Vorreiter dieser Entwicklung sind Java-basierte Tools und Toolchains wie das Eclipse Modeling Project (EMP). Für andere Sprachen stehen jedoch nur wenige, proprietäre oder rudimentäre Lösungen zur Verfügung. Ein Hauptgrund hierfür liegt darin, dass die benötigten Grundlagen, ein kompilierbare (Meta-) Metamodell, inclusive der notwendigen Reflection für andere Sprachen fehlt.
Das Ziel dieses Projektes ist es die Grundlage für das MDE für die Programmiersprache C++ zu legen.
Ansprechpartner: Dr. Ralph Maschotta