Forschungsdatenbank: Projekte

Gegenstand des Promotionsvorhabens sind Haltungen ehrenamtlicher Sterbebegleiter und Sterbebegleiterinnen gegenüber Informationstechnik. ‚Haltung‘ wird dabei als verkörpertes, wertebasiertes und relationales ‚Sich-Verhalten‘ verstanden. Die Analyse dieser Art von ‚Haltung‘ erfolgt im Vorhaben aus medienästhetischer Perspektive. Dazu wird (Medien-)Ästhetik insbesondere als sinnlich-affektive Qualität von Situationen, Materialien und Interaktionen aufgefasst, die solche Haltungen (mit-)prägt. Die für das Projekt erhobenen empirischen Daten basieren auf 17 Interviews mit Sterbebegleitenden aus drei verschiedenen Hospizvereinen. Die Datenaufbereitung erfolgt auch für ein partizipatives Format, dessen konkrete Ausgestaltung sich derzeit noch in der Planungsphase befindet. Das übergreifende Ziel des Vorhabens betrifft die Erarbeitung eines medienästhetischen Beitrags zum Design- und Technikdiskurs, in dem zentrale Themen der Sterbebegleitung (etwa Sterben, Tod und Trauer sowie Care) als Schlüsselbegriffe diskursiv behandelt werden.

In meiner Promotion untersuche ich, wie Cybersicherheitskommunikation an Hochschulen gestaltet werden kann. Im Mittelpunkt steht die Frage, welche Faktoren die Wahrnehmung und Auseinandersetzung mit Cybersicherheit beeinflussen und wie geeignete kommunikative Gestaltungsprinzipien im Hochschulkontext entwickelt und verankert werden können. Die Arbeit verbindet kommunikationswissenschaftliche Perspektiven mit organisationalen Fragestellungen und leistet einen Beitrag zur Weiterentwicklung von Sicherheitskommunikation im akademischen Umfeld.

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Anwendung einer multivariaten Auswertemethode zur Analyse von flüchtigen organischen Verbindungen (VOCs) mittels Thermodesorption-Gaschromatographie-Massenspektrometrie (TD-GC-MS). Die Methode soll eine schnelle und reproduzierbare Identifikation charakteristischer Muster und Marker in komplexen VOC-Profilen ermöglichen. Im Fokus steht die Untersuchung der VOCs gesunder Kartoffeln und solcher, die von verschiedenen Schaderregern befallen sind. Ziel der Analyse ist es, sowohl eine Differenzierung zwischen den einzelnen Schaderregern als auch eine klare Abgrenzung gegenüber gesunden Kartoffeln zu ermöglichen. Durch die Identifikation solcher krankheitsspezifischen VOC-Marker soll das Potenzial von VOC-Profilen als diagnostisches Werkzeug in der Pflanzenpathologie untersucht werden. Die Arbeit verbindet chemisch-analytische Methoden, multivariate Datenanalyse und pflanzenpathologische Fragestellungen mit dem Ziel, neue Ansätze zur nicht-invasiven Erkennung von Pflanzenkrankheiten zu etablieren.

MoPilot ist ein Forschungs- und Entwicklungsprojekt, das Menschen und Kommunen in ländlichen Regionen bei nachhaltiger Mobilität unterstützt. Im Mittelpunkt steht ein digitaler, KI-basierter Assistent. Er hilft dabei, Carsharing-Angebote einfacher zu betreiben und leichter zu nutzen. Ziel ist es, Mobilität auf dem Land verlässlicher, verständlicher und alltagstauglicher zu machen. Für dieses Projekt haben sich neben der H-BRS die Partner Vianova eG, die Reboot Mobility GmbH und die Wirtschaftsförderung Bruchsal zusammengefunden, ein komplementäres Team für nachhaltige Mobilität auf dem Land.

Projektleitung an der H-BRS

Ziel des Projekts ist es, den Showroom als Forschungs- und Innovationszentrum zu etablieren, das Forschung, Lehre und Zusammenarbeit mit externen Partnern fördert. Durch die Vernetzung von Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft soll der Showroom den regionalen Technologietransfer stärken. Gleichzeitig werden nachhaltige Konzepte zur langfristigen Sicherung und Weiterentwicklung des Betriebs entwickelt, um die Einrichtung über die Förderperiode hinaus fortzuführen.

MARIA LUISA ESPINEL RAMOS beschäftigt sich in ihrer Promotion mit der Übertragung von Infektionskrankheiten von Tieren auf den Menschen. Diese wird durch natürliche Evolutionsprozesse von Erregern begünstigt, die sich an vom Menschen veränderte Umweltbedingungen wie Landnutzung, intensive Tierhaltung, Klimawandel und Biodiversitätsverlust anpassen. Besonders in städtischen Räumen treffen hohe Dichten von Menschen und Tieren mit häufigen Interaktionen aufeinander, wodurch das Risiko von Spillover-Ereignissen steigt. Art und Häufigkeit dieser Kontakte sowie menschliches Verhalten, geprägt durch soziale und ökonomische Faktoren, bestimmen maßgeblich die Exposition. Da diese komplexen Zusammenhänge noch nicht vollständig verstanden sind, erfordert die Vorhersage und Prävention neu auftretender Zoonosen einen integrativen „One-Health“-Ansatz, der Umwelt-, Tier- und Gesundheitsaspekte gemeinsam betrachtet.

Autonome Systeme und Roboter arbeiten in dynamischen Umgebungen, die sich im Laufe der Zeit allmählich oder radikal verändern. Um Aufgaben in solchen sich ständig verändernden Umgebungen ausführen zu können, sollte der Roboter kontinuierlich lernen und seine Fähigkeiten anpassen. Kontinuierliches Lernen (CL) ist eine Methode des maschinellen Lernens, die aus kontinuierlichen Datenströmen lernt. CL zielt darauf ab, einen Ausgleich zwischen den zu erhaltenden und den zu verbessernden Fähigkeiten zu schaffen, eine Eigenschaft, mit der das derzeitige maschinelle Lernen zu kämpfen hat. Die Doktorarbeit von MOHAMMAD WASIL konzentriert sich auf die Nutzung der physischen Interaktion eines Roboters, wie z. B. die Nutzung von räumlich-zeitlichen Informationen über die Umgebung, um robustere Daten für die Lösung des Problems des kontinuierlichen Lernens zu erhalten.

Im Betrieb eines eBikes entstehen Vibrationen und Geräusche, z.B. durch die Funktionsweise der Antriebseinheit oder auch durch das Zusammenspiel von Fahrer und Rad. Aufgrund von dynamischen Effekten erfolgt dabei eine Anregung entlang einzelner Strukturen bis auf Systemebene. An freien Oberflächen kommt es zudem zu einer Schallabstrahlung an die Umgebung. Da die Entwicklung von eBikes aktuell stark forciert wird und Geräusch-/Vibrationsthemen besser verstanden werden sollen, wird im Rahmen der Promotion von KEVIN STEINBACH ein computergestütztes Modell der Antriebseinheit unter diesem Aspekt entwickelt. Mit dem Simulationsmodell soll dann das so genannte NVH-Verhalten (Noise Vibration Harshness) der Antriebseinheit abgebildet und vorhergesagt werden können. Dies würde Optimierungsmaßnahmen bereits am virtuellen Prototypen ermöglichen und – im Sinne einer ressourcenschonenden Entwicklung – zeitaufwendige Versuchsmuster reduzieren.

Das Extrusionsblasformen ist eines der wirtschaftlichsten Verfahren zur Herstellung dünnwandiger Kunststoffhohlkörper, wie z.B. Flaschen, Kanister oder Kraftstofftanks. Nach der Herstellung kommt es bedingt durch die Abkühlung unter Formzwang zu Schwindung und Verzug der Bauteile. Diese unerwünschten Abweichungen von der Idealgeometrie stellen für die Blasformbranche nach wie vor ein großes Problem dar. In Kooperation mit der Dr. Reinold Hagen Stiftung beschäftigt sich Doktorand PATRICK MICHELS mit der simulativen Vorhersage der Materialschwindung und des damit verbundenen Bauteilverzugs. Schwerpunkt des Promotionsvorhabens bildet die Identifikation und Kalibrierung eines geeigneten Materialgesetzes zur Beschreibung des komplexen zeit-, temperatur- und prozessabhängigen Materialverhaltens der eingesetzten Polymerwerkstoffe. Die verbesserten Modelle zur Schwindungs- und Verzugsanalyse sollen dann in den Standard CAE-Workflow blasgeformter Kunststoffhohlkörper integriert werden.

PolySpeC: BioPolymere als industrielle Rohstoffe bzw. Produkte – Spezifikation und Qualitätssicherung via Spektroskopie und Chemometrie

Projektleitung an der H-BRS