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Projektdauer: 01.01.2023 - 01.01.2026

Approximation von multiparametrischen Optimierungsproblemen

In Problemen der parametrischen Programmierung hängen die Zielfunktion und/oder die zulässige Menge von einem oder mehreren unbekannten Parametern ab. Die Aufgabe besteht dann im Lösen des Optimierungsproblems für jede mögliche Kombination von Parameterwerten. Für die meisten parametrischen Probleme erfordert die Spezifikation einer optimalen Lösung für jede Kombination von Parameterwerten jedoch eine enorm große Anzahl an Lösungen. Daher ist das exakte Lösen solcher Probleme häufig sehr schw...
Teilprojektleitung HSWT: Prof. Dr. Clemens Thielen

Algorithmen Approximationsverfahren Optimierung Weitere Forschungsfelder


Projektdauer: 01.01.2022 - 31.12.2024

Reinforcement Learning for Automated Flowsheet Synthesis of Steady-State Processes

Die Fließbildsynthese ist ein zentraler Schritt im konzeptionellen Entwurf chemischer Verfahren und naturgemäß ein kreativer Prozess, der schwer zu formalisieren ist. Gängige Methoden der computergestützten Fließbildsynthese sind jedoch meist formalisierte Algorithmen, die wissensbasierte Regeln für die Erstellung von Planungsalternativen sowie mathematische Optimierung für die Auswahl von Alternativen (oft aus Superstrukturen) verwenden.Das Ziel dieses Forschungsprojekts ist die Nutzung mode...
Projektleitung HSWT: Prof. Dr. Dominik Grimm

Machine Learning Reinforcement Learning Verfahrenstechnik Weitere Forschungsfelder


Projektdauer: 01.10.2021 - 30.09.2024

Neue Maschinelle Lernverfahren zur akkurateren Pflanzenzüchtung durch Integration heterogener externer Faktoren

Derzeit steht die Agrarindustrie unter großem Druck, schnell neue Pflanzensorten für das sich ändernde Klima zu entwickeln und weniger Ressourcen zu verbrauchen. Ziel ist es, die Erträge zu steigern und nachhaltiger zu werden. Um die Züchtungsprogramme zu beschleunigen, setzen Pflanzenzüchter genomische Selektionsmethoden ein, um den erwarteten Wert eines Merkmals, z. B. des Ertrags, aus den genetischen Profilen der Pflanzen vorherzusagen, bevor die Pflanzen auf dem Feld getestet werden.Die A...
Teilprojektleitung HSWT: Prof. Dr. Dominik Grimm

Genomic Prediction Genomweite Assoziationsstudien Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen Weitere Forschungsfelder


Projektdauer: 01.04.2021 - 31.03.2024

Geschäumte Werkstoffe aus Laubholzfasern und Sulfitzellstoff (FaguPor)

Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung innovativer Materialien aus geschäumter Laubholzzellulose als Beitrag zur Klimaschutz-, Ressourcen-, Nachhaltigkeits-, Bioökonomie- und Biodiversitätsstrategie der deutschen Bundesregierung. In diesen Strategien werden neben der aktuellen Energiewende vor allem die zukünftige Rohstoffwende als eine der größten Herausforderungen beschrieben, um kommenden Generationen eine lebenswerte Umwelt und ein nachhaltiges Wachstum zu sichern. Deutschland w...

Bausektor Laubholz Nachwachsende Rohstoffe Wärmedämmung


Projektdauer: 01.01.2021 - 31.12.2023

Adaptives Batterieschnellladen (ABSL)

Entwicklung eines Verfahrens zum schonenden Schnellladen von Lithium-Ionen-Batterien durch Echtzeit-Batteriezustandsdiagnose
Projektleitung HSWT: Prof. Dr. Josef Kainz

Energieeffizienz


Projektdauer: 01.01.2021 - 31.12.2023

Entwicklung einer neuartigen biologischen Toolbox zur Synthese von Glykosiden, Oligo- und Polysacchariden aus Glukose und/oder Succrose - ein Fokus liegt auf der Synthese von HMOs (Glycosid Produktion)

Saccharide und Glykoside sind eine vielfältige Gruppe von natürlich vorkommenden Substanzen mit einem breiten Anwendungsfeld und einem Multimilliarden-€-Markt. Für einige spezifische Oligosaccharide konnten gesundheitsfördernde Funktionen identifiziert werden. Zum Beispiel enthält humane Muttermilch Oligosaccharide (Humane Milch-Oligosaccharide, HMO), die das Immunsystem und die Gehirnentwicklung des Kindes unterstützen und daher vorteilhafterweise in Babynahrung eingesetzt werden. Durch ihre...
Teilprojektleitung HSWT: Prof. Dr. Dominik Grimm

Artifical Intelligence Bioeconomy Bioökonomie Biotechnologie Biotechnology Gesundheit Machine Learning


Projektdauer: 01.01.2021 - 31.12.2023

Planung und Bewertung von flexiblen Wohnkonzepten in Holzbauweise für verschiedene Lebensphasen (FleWoKo)

Die Entwicklung flexibel einsetzbarer Wohnkonzepte aus Holz für verschiedene Lebensphasen (,,Beziehungsgründer" und „Ruheständler") steht im Mittelpunkt dieses Projektes. Die Wohnkonzepte sollen die teilweise identischen Wünsche der jeweiligen Nutzer:innen abdecken, aber auch im Sinne eines nachhaltigen Bauens entwickelt und mittels verschiedener Nachhaltigkeitsparameter (z. B. Materialauswahl, Ausgestaltung der Wohnkonzepte) optimiert werden. Angesichts des Überangebots an Holz wird angestre...
Projektleitung HSWT: Prof. Dr. Klaus Menrad

Nachwachsende Rohstoffe


Projektdauer: 01.05.2020 - 30.04.2023

Evaluierung und Weiterentwicklung moderner Verfahren der künstlichen Intelligenz zur automatischen Erkennung von Unkraut in Sorghum mit Hilfe von Drohnen (EWIS)

Neuartige Technologien, verknüpft mit intelligenter Software, eröffnen große Potentiale im Bereich der Effizienzsteigerung in der Landwirtschaft. Durch den integrierten Pflanzenschutz, der aus biologischer Bekämpfung, Wirtspflanzenresistenz und angepassten Anbaupraktiken besteht, wird der Einsatz von Pflanzenschutzmitteln auf ein Minimum reduziert. Dies kann eine optimale Lösung für die Zukunft der Landwirtschaft darstellen, da es Erträge sichert, Kosten senkt, umweltfreundlich und nachhaltig...
Teilprojektleitung HSWT: Prof. Dr. Dominik Grimm

Digitalisierung Drohne Künstliche Intelligenz Nachwachsende Rohstoffe Neuronale Netze Sorghum Unkrautbekämpfung


Projektdauer: 01.04.2020 - 28.02.2021

Anreizsysteme für die kommunale Überflutungsvorsorge (AKUT)

Infolge des Klimawandels nehmen Starkregen in Häufigkeit und Intensität zu. Regional begrenzte  außergewöhnliche Starkregenereignisse, wie sie in den letzten Jahren gehäuft beobachtet wurden, können alle Regionen in Deutschland treffen. Kommunale Entwässerungssysteme können aus technischen und wirtschaftlichen Gründen nicht auf die Ableitung solcher  außergewöhnlicher Regenereignisse ausgelegt werden.
Projektleitung HSWT: Prof. Dr. Clemens Thielen

Anreizsysteme Klimawandel Risikokommunikation Starkregen Überflutungsvorsorge


Projektdauer: 01.01.2020 - 31.12.2022

Verwertung und Anbauoptimierung von Hanf als Nachwachsender Rohstoff

Hanf (Cannabis sativa L.) erlebt derzeit einen Aufschwung als wiederentdeckte Kulturpflanze. Die bundesweite Anbaufläche von Hanf ist von 437 ha im Jahr 2013 auf über 2.800 ha in 2018 gestiegen (in Bayern von 71 ha auf 203 ha). Dabei kann Hanf als Multi-Purpose-Pflanze annähernd komplett genutzt werden.

Analytik Hanf Kulturpflanze Methodenvalidierung Nachwachsende Rohstoffe


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