Materialintegrierte Sensorische Systeme
Labor mit verteilten Sensornetzwerken
Inhalt
Überblick
Die Teilnahme an der Veranstaltung soll Studenten interdisziplinär einen praxisnahen und system-orientierten Zugang für die Modellierung, den Entwurf und die Anwendung von material-eingebetteten oder material-applizierten Sensorischen Systemen bieten, die aufgrund der technischen Realisierung und des Einsatzes spezielle Anforderungen an die Datenverarbeitung stellen und ein Verständnis des Gesamtsystems (inklusive Aspekte der Materialwissenschaften und Technologien) voraussetzen. Diese neuen Sensorischen Materialen finden z. B. in der Robotik (Kognition) oder in der Produktionstechnik für die Material- und Produktüberwachung Anwendung.
Sensorischen Materialien sind charakterisiert durch eine starke Kopplung von Sensorik, Datenverarbeitung, und Kommunikation und bestehen aus einem Trägerwerkstoff, der u. U. eine mechanisch tragende Struktur darstellen kann, und aus eingebetteten Sensornetzwerken, die neben Sensoren auch Elektronik für die Sensorsignalverarbeitung, Datenverarbeitung, Kommunikation, und Kommunikations- und Energieversorgungsnetzwerke integrieren.
Grunddaten
| VAK | 04-326-FT-041 |
| Dozent | PD Stefan Bosse, sbosse@uni-bremen.de |
| Kategorie | Kurs: Vorlesung und integrierte Übung |
| Umfang | 4 SWS |
| Art | Master Ergänzung, Systems Engineering / Produktionstechnik |
| Profil | Fertigungstechnik |
| ECTS | 6 |
| Leistung | Übungsblätter, Mündliche Prüfung |
| Wann | Jedes Winter Semester, Mi. 14-17 Uhr |
| Wo | Rober Hooke Str. 5, Raum 1.17 |
| Info | http://sun45.informatik.uni-bremen.de |
Inhalte und Themen
Literatur
- Empfohlene Literatur (neben Vorlesungsskript) zur Vertiefung
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S. Bosse, D. Lehmhus, W. Lang, and M. Busse, Eds., Material-Integrated Intelligent Systems - Technology and Applications, 1. ed. Wiley VCH, 2018, p. 685.
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M. J. McGrath and C. N. Scanaill, Sensor Technologies Healthcare, Wellness, and Environmental Applications. Apress Open, 2014.
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Literatur
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R. Dahiya and M. Valle, Robotic tactile Sensing. Springer, 2013.
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Y. Xu, W. J. Li, and K. K. C. Lee, Intelligent Wearable Interfaces. Wiley, 2008.
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Software
LuaOS
LuaOS: Lua Operating System
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LUAOS wird auf einem Rechner (Netzwerkknoten) durch eine Lua VM ausgeführt (lvm)
- Raspberry Pi
- Notebook
- ..
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LUAOS:
- Ausführung von Skripten in einem Sandkasten
- Scheduling und Multithreading
- Einfache Sensor und Geräte API
LuaWEB
- LUAOS bietet einen WEB basierten Zugriff auf Rechnerknoten
- Skriptausführung über eine Shell mit Monitoring
Software
Ziele
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Die Studenten sollen ein Grundverständnis von material-integrierten intelligenten und sensorischen Systemen erwerben um wesentliche Fragestellungen beim Entwurf und der Nutzung dieser smarten Materialien beantworten zu können
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Praktisch sollen Kenntnisse und Programmierfertigkeiten von verteilen Sensornetzwerken mit einem Laborprototyp erworben werden
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Es soll interdisziplinäres Arbeiten und Forschen erlernt werden
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Verständnis und Anwendung von Sensoren, Technologien, Elektronik, Messtechnik, Signalverarbeitung, Datenverarbeitung, Netzwerken, und Materialintegration in einem ganzheitlichen Ansatz
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Zentrale Fragen der Materialintegration bezüglich Möglichkeiten und Randbedingungen sollen beantwortet werden können.
Einführung
Materialintegrierte Sensorische Systeme
Material. Technische Strukturen, wie z. B. mechanische Strukturen in robotischen Systemen, e-Textilien, Windradflügeln, Flugzeugstrukturen, usw.
Sensor. Messung einer physikalischen Größe, Wandlung i.A. in elektrische Größe, Intrinsisch (von innen her, durch in der Sache liegende Anreize bedingt), Extrinsisch (von außen her angeregt), z.B. Dehnungssensorik
Sensorisches System. Zusammenschluss von Sensoren, Elektronik, Kommunikation und Energieversorgung in Sensornetzwerken
Sensorisches Material. Integration oder Applikation eines sensorischen Systems in Materialien oder Strukturen
Anwendungen in Strukturüberwachung
Structural Health Monitoring. Überwachung von technischen Strukturen auf Veränderungen und Beschädigungen (Abweichung vom Initial-Zustand)
Load Monitoring. Aufnahme von Belastungen und Verformungen von mechanischen Strukturen (für SHM oder korrigierende Steuerung von Robotern und Maschinen)
