Projekte von Prof. Dr.-Ing. habil. Walter Sextro

Lehrstuhl für Dynamik und Mechatronik (LDM)

Es wurden 12 Projekte gefunden

Digitaler Bahnhof Minden

Im Innovationsfeld „Vernetzte Mobilität und Logistik“ der Innovationsstrategie für NRW ist das Feld „Bahnhof der Zukunft“ ein gerade für kleinere oder mittelgroße Bahnhöfe wichtiges Arbeitsfeld, um zu einer nachhaltigen, multimodalen städtischen Mobilität im Rahmen des Übergangs zu einer CO2 neutralen Wirtschaft zu kommen. Ziel des hier ...

Laufzeit: 06/2024 - 11/2026

Gefördert durch: EFRE.NRW

Innovative bleifreie Ultraschallsysteme

Piezokeramiken werden z. B. in Kfz-Einparkassistenten, diagnostischem Ultraschall und industriellen Herstellprozessen eingesetzt. Aufgrund der EU-Richtlinie 2011/65/EU sollen gefährliche Stoffe – wie Blei – in Elektro- und Elektronikgeräten durch Alternativen ohne giftige Schwermetalle ersetzt werden. Der Verzicht auf Blei hat in Piezokeramiken ...

Laufzeit: 03/2024 - 02/2026

Gefördert durch: BMWK

enableATO – Automatisierter Bahnverkehr als Backbone für eine nachhaltige, vernetzte Mobilität im ländlichen Raum

Eine aktuelle Herausforderung bei der Transformation des Verkehrssystems besteht darin, Individualität mit Effizienz und Nachhaltigkeit zu vereinen. In diesem Kontext spielen Automatisierung, autonomes Fahren, intelligente Verkehrsführung, digitale Konnektivität und vernetzte Mobilität eine zentrale Rolle. Das Ziel des Projekts „enableATO“ ist die ...

Laufzeit: 01/2024 - 12/2026

Gefördert durch: BMDV

Hybride Modellierung für die datengestützte Mehrzieloptimierung von Mehrkörpersystemen

In so gut wie keiner Situation ist lediglich ein einziges Ziel von Bedeutung. Beim Kauf einer Ware möchten wir beispielsweise eine hohe Produktqualität zu einem niedrigen Preis erreichen. In ähnlicher Weise sind in praktisch allen technischen Systemen mehrere Zielfunktionen vorhanden, wie schnelle und energie-effiziente elektrische Fahrzeuge, ...

Laufzeit: 10/2022 - 09/2025

Gefördert durch: DFG

Project image

SAIL - Nachhaltiger Lebenszyklus von intelligenten soziotechnischen Systemen

Durch SAIL wird das bestehende Forschungsnetzwerk aus Uni Bielefeld, Uni Paderborn, TH OWL und FH Bielefeld im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) vertieft und weiterentwickelt. SAIL adressiert die nächste Stufe der KI-Entwicklung, indem der gesamte Lebenszyklus von KI-Systemen und deren technologische und gesellschaftliche Auswirkungen in den ...

Laufzeit: 08/2022 - 07/2026

Gefördert durch: MKW NRW

Industrie 4.0 Ökosystem für den automatisierten Einsatz von datengetriebenen Services (I4.0AutoServ)

Das Erheben und Aufbereiten von Maschinen- und Produktionsdaten wird für Unternehmen immer bedeutender. Denn durch die Aufbereitung von Daten bekommen sie die Möglichkeit, Wartungs- und individuelle Serviceangebote abzuleiten. Somit kann ein Maschinenbau-Unternehmen nicht nur seine Maschine bereitstellen, sondern beispielsweise auch einen Service ...

Laufzeit: 07/2022 - 12/2024

Gefördert durch: it’s OWL, MWIKE NRW

Remaining Useful Lifetime for New and Used Technical Systems under Non-Stationary Conditions

Condition-based maintenance and predictive maintenance are increasingly applied in the industry due to their ability of ensuring an optimum utilization of the monitored system. These maintenance strategies allow for diagnosing and predicting the health states of the system under stationary operating conditions. However, technical systems mostly ...

Laufzeit: 04/2021 - 09/2024

Gefördert durch: DFG

Hochleistungsbonden in energieeffizienten Leistungshalbleitermodulen

Laufzeit: 04/2016 - 03/2019

Gefördert durch: EFRE.NRW

Intelligente Herstellung zuverlässiger Kupferbondverbindungen

Laufzeit: 01/2013 - 12/2015

Gefördert durch: it’s OWL, BMBF

Intelligente technische Systeme OWL, Querschnittsprojekt Selbstoptimierung

Die Anforderungen an die Verlässlichkeit, Benutzerfreundlichkeit und Ressourceneffizienz von Produkten und Produktionssystemen steigen mit den Ansprüchen der Kunden an Qualität und Bedienung. Zur Vermeidung hoher Kosten muss dabei auch der Energieverbrauch reduziert werden. Hohe Optimierungspotenziale liegen in Verfahren der Selbstoptimierung (SO), ...

Laufzeit: 07/2012 - 06/2017

Gefördert durch: BMBF