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Kurzfassung
Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist die Untersuchung des Einflusses der Modellbildung auf die rechnerischen Ermüdungsnachweise orthotroper Fahrbahnplatten. Dazu wurde eine orthotrope Fahrbahnplatte, die den geltenden Konstruktionsempfehlungen entspricht, mit der Software SOFiSTiK als Stabwerksmodell, Stabwerksmodell mit Schalendeckblech (kombiniertes Modell) und FE-Modell modelliert. Anschließend wurden Ermüdungsnachweise mit den Ermüdungslastmodellen (ELM) 3 und 4 für zwei Konstruktionsbereiche berechnet.
Die Ergebnisse zeigen eindeutig, dass die Modellbildung Einfluss auf die Ergebnisse der Ermüdungsnachweise für die in dieser Arbeit ausgewählte Konstruktion hat. Für möglichst genaue und plausible Nachweisergebnisse ist die Anwendung des FE-Modells in Kombination mit dem ELM 4 zu empfehlen. Ein erster grober Überblick über die Ermüdung orthotroper Fahrbahnplatten kann jedoch mit allen Berechnungsmodelle und unter Anwendung von ELM 3 erzielt werden. Entgegen den normativen Vorgaben wird in An-betracht der Ergebnisse die Durchführung von Ermüdungsnachweisen auch für Neubauprojekte empfohlen.
Schlagwörter: Modellbildung, Ermüdungsnachweis, orthotrope Fahrbahnplatten, Brü-ckenbau
The goal of this empirical study is to answer whether predictions about stock price movements can be made with the use of machine learning in the energy sector and what influence contributions from social media have on its development. To answer the research
question, the social media platforms Twitter and Reddit, in terms of the suitability of the information, were studied and evaluated. Then, the sentiments of the posts from social media were collected and used in machine learning models. The models include the Gradient Boosted Regression Tree, Multilayer Perceptron, and Long Short-Term
i Memory, which predict a subsequent day's closing stock price. The study showed that deviations from predictions of stock price movements of 1.05 % are possible and further sentiment values do not show significant positive effect on reducing the error value. The
result shows that the collected sentiments from the social media platform Twitter have no positive effect on the stock price movements within the energy industry.
Keywords: stock market, stock prediction, artificial neural networks, machine learning,
energy market, sentiment analysis
Stress im Informatikstudium
(2020)
Einführung
Ziel der vorliegenden Thesis ist es, die Eu- und Disstressoren der Infomatikstudierenden an der Hochschule Ruhr West zu untersuchen. Hierzu sollen nach den Wünschen der neuen Beratungsstelle für den Studienstress die Studierenden befragt werden. Nachfolgend werden in der Thesis die bekannten Problematiken im Informatikstudium eingebunden. Zusätzlich sollen die Informatikstudierenden auf den Stress mit einem Cartoon-Video aufmerksam gemacht werden. Mithilfe des Videos sollen die zukünftigen Eu- und Disstressoren rechtzeitig erkannt und Hilfe an der Hochschule Ruhr West abgeholt werden.
Methode
Die Untersuchung der Stressoren wird mit einem Fokusgruppeninterview (N = 4) und mit einer Online-Fragebogenerhebung (N = 120) durchgeführt. Die Signifikanzprüfungen sind varianzanalytisch und die Abweichungen der Gruppen werden mit t-Tests und einfaktorieller ANOVA berechnet.
Ergebnisse
Die Ergebnisse zeigen Unterschiede zwischen den Stressoren in unterschiedlichen Gruppen. Vor allem in den Gruppen mit davor erworbenen Vorkenntnissen und mit verschieden bewerteten Fachkompetenzen. Insbesondere ist der Stresslevel zwischen den Geschlechtern und bei den Informatikstudierenden, die mehrmals im Studium erkrankt waren, unterschiedlich.
Schlussfolgerung
Die Ergebnisse sind für die aktuellen Stresssituationen im Informatikstudium und für die nächsten Studien relevant. Außerdem wird mit dieser Studie auch auf die Problematiken in der Informatik, wie z. B. dem Frauenmangel in der Informatik, die den Informatikstudierenden den Stress verursachen könnten, aufmerksam
gemacht.
Stationäre Rohrströmungen
(2024)
Für eine Automatisierung des Walzvorgangs von rundem Walzgut muss die Geschwindigkeit bekannt sein. Wegen der gekrümmten Oberfläche von rundem Walzgut können nicht die gleichen Verfahren wie bei flachem Walzgut verwendet werden, ohne negativen Einfluss auf die Toleranz und Sicherheit zu nehmen. Unter Berücksichtigung der Umgebung des Walzwerks wurden zwei Kantendetektoren entwickelt, die einen Puls erzeugen, dessen Dauer der Zeit entspricht, die der Anfang oder das Ende des Walzguts vom ersten bis zum zweiten Kantendetektor benötigt. Durch den bekannten Abstand zwischen der Sensoren kann auf diese Weise über die Zeit die Geschwindigkeit berechnet werden. In dieser Arbeit wurde eine Auswerteelektronik entwickelt, die diese Zeit Intervalle mit einer Auflösung von 5 ns und einer maximalen Abweichung unter 0,002 % messen kann. Sie verwendet einen Synchrongleichrichter, wodurch verrauschte Signale gemessen werden können und einen 32-Bit Timer, der mit einer 200 MHz Taktquelle betrieben wird. Um die Kantendetektoren anzuregen wurde ein DDS implementiert, der 10V Sinussignale bis zu 20 MHz generieren kann. Alle digitalen Schaltungen wurden in einem FPGA implementiert.
Im Rahmen dieser Arbeit wird zunächst ein Überblick über die Grundlagen des maschinellen Lernens und über verschiedene Methoden der digitalen Bildqualitätsbewertung gegeben.
Eine dieser Methoden wird näher betrachtet und es werden mögliche Probleme für das Training von neuronalen Netzwerken, insbesondere von Netzwerken zur Bildqualitätsbewertung herausgearbeitet.
Dieses Problem wird quantifiziert und es werden zwei grundlegende Verfahren zur Lösung entworfen. Dabei wird jeweils ein separates Konzept entwickelt und ausgewertet.
Die beiden Ansätze werden in einem direkten Vergleich unter verschiedenen Gesichtspunkten gegenübergestellt und es wird der vielversprechendere davon ausgewählt.
Der ausgewählte Lösungsansatz wird implementiert und in ein bereits existierendes Netzwerk zur Bildqualitätsbewertung integriert. Die Leistung des modifizierten Netzwerkes wird mit dem Original verglichen.
Die Masterarbeit untersucht die Rolle des Chief Digital Officers (CDO) im Kontext der digitalen Transformation von Unternehmen, mit einem Fokus auf die Variation dieser Rolle in Abhängigkeit vom digitalen Reifegrad des Unternehmens. Sie bietet eine umfassende theoretische Grundlage und erläutert Konzepte wie Leadership im digitalen Zeitalter, digitale Transformation und die digitale Reife eines Unternehmens.
Durch die Integration empirischer Forschung analysiert die Arbeit die Rolle des CDO in Unternehmen verschiedener digitaler Reifegrade und untersucht, wie sich Verantwortlichkeiten, Aufgaben und erforderliche Fähigkeiten je nach Reifegrad unterscheiden. Mittels einer quantitativen Forschungsmethode wurden Daten gesammelt, um Einblicke in die Gestaltung und Wahrnehmung der CDO-Rolle zu gewinnen.
Die Ergebnisse verdeutlichen, dass die Rolle des CDOs entscheidend für die Leitung und den Erfolg der digitalen Transformation ist. Diese Rolle passt sich dynamisch an den digitalen Reifegrad des Unternehmens an und vereint strategische, technologische sowie Führungskompetenzen. Obwohl die Kernverantwortlichkeiten und -aufgaben des CDOs weitestgehend unabhängig vom digitalen Entwicklungsstand des Unternehmens sind, zeigen sich deutliche Unterschiede in den benötigten Fähigkeiten und Kompetenzen, insbesondere in Unternehmen mit fortgeschrittener digitaler Maturität, die ein breiteres Spektrum an Kenntnissen erfordern.
Die Studie betont, wie essenziell eine maßgeschneiderte Besetzung der CDO-Position basierend auf den individuellen Bedürfnissen, Zielen und der digitalen Reifephase des Unternehmens ist. Sie liefert nicht nur Einblicke in die praktische Umsetzung dieser Führungsrolle, sondern auch konkrete Vorschläge zur Optimierung der CDO-Rolle für eine erfolgreiche digitale Transformation.
Abschließend werden aus den gewonnenen Erkenntnissen handlungsorientierte Empfehlungen für das Management von Unternehmen mit unterschiedlichem digitalen Entwicklungsstand abgeleitet. Diese bieten Perspektiven für künftige Entwicklungen in der digitalen Ära und unterstreichen die zentrale Bedeutung der individuellen Anpassung an die digitale Reifephase des Unternehmens.