Forschungsfelder
Chemo-Physikalische Intelligenz
Unser Labor beschäftigt sich mit den Grundlagen intelligenter, hochfunktionaler und autonomer Systeme, die auf smarten, weichen Materialien basieren und so klein sind, dass ihre Intelligenz und Funktionenvielfalt nicht mehr auf Halbleiterelektronik basieren kann. Gelingt deren Realisierung, lässt sich die riesige Welt im Mikro- und Nanobereich mit ihren revolutionären neuen Möglichkeiten betreten. Wir erforschen, wie solche nicht auf Halbleiterelektronik basierenden Systeme dennoch hochfunktional sein können, wie sie komplexe Informationen verarbeiten können und welche Möglichkeiten der Energieversorgung es gibt. Ein besonderer Schwerpunkt unserer Forschung liegt auf grundlegenden Konzepten der nicht halbleiterbasierten Informationsverarbeitung. Wir untersuchen verschiedene Arten solcher Systeme:
Ansprechpartner: Prof. Andreas Richter
Die logische Mikrofluidik zielt darauf ab, in der Lab-on-a-Chip-Technologie die in der Mikroelektronik so bahnbrechend erfolgreiche Ökonomie der Skalen durch Verwendung transistorartiger Komponenten zu etablieren. Wir erfanden das Konzept der chemofluidischen Logik-Mikrofluidik, der sogenannten Chemofluidik. Basierend auf chemofluidischen Transistoren mit Entscheidungsfunktionen gegenüber Chemikalien sollen diskrete chemofluidische ICs nicht nur komplexe (bio-) chemische Protokolle automatisieren und parallelisieren, sondern auch echte chemische Informationen, die derzeit fast ausschließlich von Menschen ausgeführt werden, autonom verarbeiten. Unsere Forschung umfasst:
- Technologieentwicklung
- Konzepte aktiver und passiver Bauelemente inkl. Modellierung und Simulation
- Schaltungstechnik und -Design inkl. Modellierung und Simulation
- Anwendungen
Literatur:
P. Frank, D. Gräfe, C. Probst, S. Häfner, M. Elstner, D. Appelhans, D. Kohlheyer, B. Voit, A. Richter (2017) Autonomous, self-sufficient circuits for microfluidic flow control on the chip-level utilizing a chemo-fluidic transistor, Adv. Funct. Mater., 1700430
G. Paschew, J. Schreiter, A. Voigt, C. Pini, J. P. Chávez, M. Allerdißen, U. Marschner, S. Siegmund, R. Schüffny, F. Jülicher, A. Richter (2016) Autonomous chemical oscillator circuit based on bidirectional chemical-microfluidic coupling, Adv. Mater. Technol., 1 (1), 1600005.
P. Frank, J. Schreiter, G. Paschew, A. Voigt, A. Richter, (2016) Integrated Microfluidic Membrane Transistor Utilizing Chemical Information for On-Chip Flow Control, PLoS ONE, 11, e0161024.
R. Greiner, M. Allerdißen, A. Voigt, A. Richter (2012) Fluidic microchemomechanical integrated circuits processing chemical information, Lab Chip, 12 (23), 5034-5044.
Dieses Forschungsgebiet befasst sich mit winzigen aeroben, terrestrischen und schwimmenden Robotersystemen, die wie ein winziger Organismus ohne Elektronik automatisch erfassen, berechnen, handeln und kommunizieren können. Im Milli- bis Nanometerbereich könnten solche Systeme bahnbrechende und weitreichende neue Konzepte von Beobachtung, Erkennung, Ernten, Strukturaufbau und Manipulationen als einzelne Einheiten oder durch Nutzung der Intelligenz von Schwärmen winziger, aktiver Entitäten ermöglichen. Wir wollen verstehen, wie solche Systeme z.B. Wahrnehmung ihrer Umwelt, Verarbeitung von Informationen, Einnahme von Energie, Bewegung und Manipulation.
Die künftige Herstellung von Mikrosystemen erfordert zunehmend neue Technologien zur Herstellung von 3D-Strukturen bis hin zur nanoskopischen Strukturtreue. Während die 3D-Fertigung für Maschinenbau, Heim- und Verbraucheranwendungen (3D-Druck) gut etabliert ist, besteht eine große Nachfrage nach entsprechenden hochauflösenden und Hochdurchsatztechniken für integrierte Mikrosysteme. Die Forschung der Heisenberggruppe Kirchner bietet solche Lösungen an
- origami inspirierte MEMS Technologie
- polymerbasierte Aktuatoren für Selbstfaltende Systeme
- programmierbare Polymereigenschaften
Themen für Studentische Arbeiten (SHK/WHK, Studien- Diplom-und Masterarbeiten) finden Sie hier.
Modellierung, Simulation und Entwurf multiphysikalischer Netzwerke
Der Entwurf und die Simulation elektromechanischer und anderer multiphysikalischer Systeme mit Methoden der Elektrotechnik sind heute nicht nur für Elektrotechniker attraktiv. Zur Beschreibung des dynamischen Verhaltens solcher Systeme wird die Netzwerktheorie verwendet. Die Vorteile dieser Entwurfsmethode liegen in der Anwendung der übersichtlichen und anschaulichen Analyseverfahren elektrischer Netzwerke, der Möglichkeit des geschlossenen, domänenübergreifenden Entwurfs physikalisch unterschiedlicher Teilsysteme und in der Verfügbarkeit leistungsfähiger Schaltungssimulatoren. Darüber hinaus fördern Netzwerkmethoden das Verständnis für die physikalische Wirkungsweise des elektromechanischen Systems.
Ansprechpartner: Prof. Uwe Marschner
Smarte Polymere, speziell stimuli-sensitive Hydrogele, sind Materialien, die infolge ihrer besonderen Eigenschaften der Mikrosystemtechnik bislang unbekannte Möglichkeiten offerieren. Die TU Dresden zählt auf dem Gebiet der Forschung zu hydrogelbasierten Mikrosystemen zu den international bedeutenden Forschungszentren und besitzt eine zwanzigjährige Forschungsexpertise im Rahmen von Großforschungsprojekten auf diesem Gebiet.
Auf der Grundlage der Arbeiten von Tanaka wurde für ein Hydrogel-Mikroventil das Netzwerkmodell in Bild 1 entwickelt. Das resultierende Netzwerk-Modell umfasst drei physikalische Subsysteme: das thermische Subsystem, das polymere Subsystem und das fluidische Subsystem. Das thermische Subsystem berücksichtigt die Temperatur der Heizung, des Klebstoffes und des Hydrogels und u.a. die Wärmekapazitäten. von Klebstoff, Gehäuse und Hydrogel. Das modellierte polymere Subsystem verursacht zusätzlich Zeitverzögerungen erster Ordnung für das Quellen und Entquellen mit unterschiedlichen Verzögerungskonstanten. Das fluidische Subsystem beschreibt den fluidischen Kanal zwischen Hydrogel und Gehäuse mit zeitvariablem Querschnitt, der als gesteuerte Quelle modelliert wird. Alle Subsysteme werden in einer einzigen Schaltung beschrieben und gekoppelt. Damit kann das transiente Verhalten des Hydrogels mit einem Schaltungssimulator effizent berechnet werden.
Bild 1: Neues thermisch-rheologisch-fluidisches Netzwerkmodell eines Hydrogels
Zur Beschreibung des Transports einer Lösung in einem fluidischen Kanal sind Volumenfluss und Druckdifferenz nicht ausreichend. Aus der Transportgleichung wurde dazu das Netzwerk in Bild 2 abgeleitet.
Bild 2: Neues Netzwerkmodell zur Beschreibung des Transports einer Lösung in einem mikro-fluidischen Kanal.
Mit den neuen Netzwerkmodellen eines Hydrogels und des Transports einer Lösung in einem mikrofluidischen Kanal gelang es erstmals, das Zeitverhalten des autonomen chemischen Oszillators in Bild 3 vollständig mit einem Schaltungssimulator zu simulieren (Bild 4).
Bild 3: Neues qualitatives LTSPICE-Model eines autonomen chemischen Oszillators.
Bild 4: Mit LTSPICE simuliertes Zeitverhalten des Volumenflusses in m3/s des mikrofluidischen Oszillators in Bild 3.
Publikationen:
U. Marschner, J. Páez Chávez, A. Voigt, A. Richter: Equivalent Circuit of the Concentration Transport in a Fluidic Channel, Proceedings of the ASME 2016 Conference on Smart Materials, Adaptive Structures and Intelligent Systems SMASIS2016 September 28-30, 2016, Stowe, VT, USA
J. Páez Chávez, A. Voigt, J. Schreiter, U. Marschner, S. Siegmund, A. Richter: A New Self-Excited Chemo-Fluidic Oscillator Based on Stimuli-Responsive Hydrogels: Mathematical Modeling and Dynamic Behavior, accepted for publication, Journ. Applied Mathematical Modelling, 2016
G. Paschew, J. Schreiter, A. Voigt, C. Pini, J. Páez Chávez, M. Allerdißen, U. Marschner, S. Siegmund, R. Schüffny, F. Jülicher, and A. Richter, “Autonomous chemical oscillator circuit based on bidirectional chemical-microfluidic coupling.” Adv. Mat. Technol., 2016. DOI: 10.1002/admt.201600005
Voigt, A., Marschner, U., and Richter, A.: 2015. “Multiphysics equivalent circuit of a thermally controlled hydrogel-micro valve”. Proceedings of ASME 2015 Conference on Smart Materials, Adaptive Structures and Intelligent Systems SMASIS 2015. Colorado Springs, USA.
Mehner, P J, Allerdißen, M, Voigt A, Marschner U., Richter A.: Combined simulation of the closing behavior of a smart hydrogel micro valve, Proceedings SMASIS 2015, September 21-23, 2015, Colorado Springs, USA
In der elektromechanischen Messtechnik treten oft passive Wandler und passive elektrische Netzwerke gemeinsam in Wechselwirkung. Bei einigen Anwendungen sind Kontinua, in denen sich Felder ausbilden und Wellen ausbreiten, Bestandteil des Systems. Wenn die Netzwerke, Kontinua und die elektromechanischen Wandler in ihrer jeweiligen Arbeitsumgebung (z. B. bei Aussteuerung um einen Arbeitspunkt) ausreichend amplitudenlineares Verhalten aufweisen und alle Elemente des Systems über die Messzeit konstante Parameter besitzen, kann die geschickte Anwendung der diesen Systemen innewohnenden Reziprozität zu erstaunlich nützlichen Vorteilen führen. Obwohl der Sachstand an sich gut bekannt ist, wird sein Potential in der Messtechnik häufig übersehen oder außer Acht gelassen.
Publikation:
Marschner, U.; Pfeifer, G., Starke, E.; Reciprocity of linear systems with smart materials utilized for precise measurement techniques, Journal of Intelligent Material Systems and Structures, Special Issue Article, DOI: 10.1177/1045389X16642531, 2016
Für die gemeinsame Schaltungsdarstellung der verkoppelten elektrischen, magnetischen und mechanischen Systeme von magnetischen Biegesensoren und von Energy Harvestern wurden neue Netzwerkwerkmodelle zur Beschreibung von Planarspulen und Zweischichtbalken aus analytischen Zusammenhängen abgeleitet. So kann das Durchflutungsgesetz als magnetischer Spannungsteiler in Bild 5 interpretiert werden. Die Transformation der magnetischen Netzwerkelemente in die elektrische Ebene ergibt bei Elimination des gyratorischen Wandlers eine Serien-Parallel-Schaltung von drei Induktivitäten. Durch Verwendung dieses Netzwerkmodells können die Induktivität der Anordnung und die magnetischen Spannungen in Beziehung zur Permeabilität der magnetischen Schicht gesetzt werden.
Publikationen:
Marschner, U.; Starke, E.; Pfeifer, G.; Fischer, W.-J., Flatau, A. B.: Electromagnetic Network Models of Planar Coils on a Thin or Thick Magnetic Layer, IEEE Transactions on Magnetics, 46, pp. 2365 -2368, 2010
Marschner, U.; Feng, Y.; Starke, E.; Sauer, S.; Fischer, W.-J.: Combined Simulation-based Correction Factors for Reluctances of Planar Coil Substrates, Sensors 2012, Taipei, Taiwan, 28.-31.10.2012
Bild 5: Neues Netzwerkmodell für eine Planarspule auf einer dünnen magnetischen Schicht.
Zweischichtbalken werden oft als elektromechanische Wandlerelemente in Sensoren oder Aktoren eingesetzt. Für kleine Auslenkungen konnte eine generalisierte Beschreibung für das stimuliabhängige mechanische Verhalten solcher Balken gefunden werden. Die Gleichungssysteme können als Schaltungen interpretiert werden. Bild 6 zeigt die Schaltungsdarstellung eines (piezo-)magnetomechanischen Wandlers. Die magnetische Domäne enthält einen Flussratenknoten und die mechanischen Domäne einen Momententeiler und einen Kraftteiler. Die magnetomechanischen Wandler sind Gyratoren. Die Modelle gestatten eine schnelle Verhaltensimulation im Zeit- und Frequenzbereich mit Schaltungssimulatoren und bieten einen guten Überblick über die Verkopplung der verschiedenen physikalischen Teilsysteme.
Bild 6: Neues umkehrbares allgemeines Netzwerkmodell für Zweischicht-Biegebalken.
Publikationen:
Marschner, U., Gerlach, G., Starke, E., Lenk, A.: Equivalent circuit models of two-layer flexure beams with excitation by temperature, humidity, pressure, piezoelectric or piezomagnetic interactions. In: Journal of Sensors and Sensor Systems 3 (2014), Nr. 2, 187–211. – DOI 10.5194/jsss–3–187–2014
U. Marschner, S. Datta, E. Starke, W.-J. Fischer and A.B. Flatau: Equivalent Circuit of a Piezomagnetic Unimorph Incorporating Single-Crystal Galfenol, IEEE TRANSACTIONS ON MAGNETICS, VOL. 50, NO. 11, NOVEMBER 2014
Marschner, U.; Starke, E.: Determining Electromechanical Network Model Parameters of a Piezomagnetic Unimorph Structure with Finite-Element Simulations, SMASIS2012-8232, Stone Mountain, GA, USA, 19-21.09.2012
Marschner, U. Starke, E.: Bestimmung von Netzwerkparametern piezomagnetischer Zweischicht-Biegeelemente mit Kombinierter Simulation, Proc. 38. Jahrestagung für Akustik, Darmstadt, 19.-22.3.2012
Für den Entwurf von Drehratensensoren und Gyroskopen mit Hilfe von Netzwerkmodellen wird ein spezieller Wandler benötigt, der Corioliskraft und Zentrifugalkraft berücksichtigt. Ein solches Modell ist in Bild 7 dargestellt. Dieses Netzwerkmodell beschreibt das transiente Verhalten einer Punktmasse in einem Bezugssystem, das mit der Winkelgeschwindigkeit Ω rotiert. Das Modell berücksichtigt nur translatorische Bewegungen der Punktmasse in x- und y-Richtung im Bezugssystem. Die x- und die y-Richtung sind dabei immer senkrecht zum Vektor der Winkelgeschwindigkeit Ω gerichtet. Mit diesem neuen Netzwerkmodell können beispielsweise transiente Simulationen des Verhaltens einer ruhende Punktmasse aus Sicht eines rotierenden Bezugssystems oder Vibrations-Drehratensensoren durchgeführt werden. Das Netzwerkmodell eines Stimmgabel-Drehratensensors ist in Bild 8 dargestellt.
Bild 7: International erstes umkehrbares Netzwerkmodell für Coriolis- und Zentrifugalkräfte.
Publikationen:
U. Marschner und R. Werthschützky: Aufgaben und Lösungen zur Schaltungsdarstellung und Simulation elektromechanischer Systeme, Springer Berlin, Heidelberg, 2015, ISBN 978-3-642-55168-0
Starke, E. und Marschner, U. Lumped Circuit Model for Gyro Sensors Incorporating Coriolis and Centrifugal Force, EUROSENSORS 2014, Brescia, Italy, September 7-10, Procedia Engineering, 2014, 87, 432 – 435
Marschner, U.: Netzwerkmodell eines Stimmgabel-Drehratensensors, Habilitationsvortrag, TU Dresden, 26.10.2011
Bild 8: Netzwerkmodell eines Stimmgabel-Drehratensensors mit neuem Corioliskraft-Wandler. Die Stimmgabelarme sind durch dynamische finite Biegeelemente beschrieben und die elektromechanische Kopplung durch die verknüpften piezomagnetischen und elektromagnetischen Wandler in Bild 6 und in Bild 5 links.
Zur Lockerungserkennung von Hüftprothesen mittels Schwingungsanalyse können Änderungen des Verankerungszustandes im Frequenzbereich mit verschiedenen Ansätzen modelliert werden. Die Biomechanik hat den Oberschenkelknochen-Prothesen-Verbund vorwiegend mit Finite-Elemente-Modellen bei verschiedenen Szenarien der Prothesenlockerung beschrieben. Im Gegensatz zu den bekannten Modellen wurden das Shaker-Anregungssystem und der Femur-Prothesen-Verbund an der TU Dresden erstmalig mit Hilfe des mechanischen Netzwerkes analysiert. Damit wurden auch Voraussetzungen für eine modellgestützte Diagnose des Lockerungszustandes geschaffen.
Neben der Analyse des linearen Systemverhaltens wurden international auch harmonische Oberschwingungen zur Detektion von Prothesenlockerungen herangezogen. Eine Modellvorstellung nimmt eine nichtlineare Nachgiebigkeit einer gelockerten Femur-Hüftprothesenverbindung an. Große Schwingungsamplituden der Prothese werden dadurch begrenzt. Die Begrenzung bewirkt eine amplitudenabhängige Änderung der Schwingform. Für die Beschreibung dieses nichtlinearen Systems eines prellfreien mechanischen Anschlages wurde ein neues Netzwerkmodell abgeleitet.
Publikation:
Marschner, U.; Starke, E.; Sauer, S.; Fischer, W.-J. & Clasbrummel, B.: Nonlinear Femur-Hip Prosthesis Network Model, Biomed Tech 2012; Jena, Heft SI-1 Track-O, DOI: 10.1515/bmt-2012-4386, Sep 2012
Bild 9: Neues Netzwerkmodell eines prellfreien mechanischen Anschlages zur Modellierung einer Prothesenlockerung.
Im Gegensatz zur gekoppelten Simulation verbindet die kombinierte Simulation mehrere Simulationsmethoden auf Anwenderebene. Der Nutzer erzeugt mit Hilfe einer Methode virtuelle Objekte, die er über die Benutzeroberfläche in eine andere Methode einbaut. In die Datenfelder wird dabei nicht eingegriffen, d.h. der Anwender erstellt keine Koppelprogramme. Das hat den Vorteil der Softwareunabhängigkeit. Eine neue Version eines Programms gefährdet dann nicht mehr die Funktionstüchtigkeit der Simulation, wie es bei der Simulatorkopplung im Allgemeinen der Fall ist.
Im engeren Sinne wird hier unter kombinierter Simulation die Verbindung von Netzwerkmethoden und Finite-Elemente-Methoden verstanden. Bei dieser Kombination ergänzen sich die Leistungsfähigkeiten beider Methoden vorteilhaft. Die Verwendung problemangepasster Modelle, die auf die konkrete Fragestellung reduziert sind, gestattet eine schnelle Optimierung des Entwurfs. Rückkopplungen zwischen Simulatoren sind nicht vorgesehen und somit auch nicht der sequentielle Aufruf von zeitaufwändigen Finite-Elemente-Simulationen.
Bild 10: Anwendungsmöglichkeiten der Kombinierten Simulation (Dissertation Eric Starke).
Bild 11: Bestimmung des Biegemomentes MT eines piezomagnetischen Unimorphs und damit des Wandlerfaktors Y mit einer Finiten-Elemente Simulation der Auslenkung bei einseitiger Einspannung.
Publikationen:
Starke, E. ; Marschner, U. ; Pfeifer, G. ; Fischer, W.-J.: Simulation-Based Optimization of a Piezoelectric Sound Generator by Combining a Finite-Element and a Network Model. In: Proceedings of the ASME 2011 Conference on Smart Materials, Adaptive Structures and Intelligent Systems, SMASIS2011, Scottsdale, Arizona, USA, September 18-21, 2011
Starke, E.; Marschner, U.; Pfeifer, G. & Fischer, W.-J. Kombinierte Simulation elektromechanischer Systeme, in Bertram, T.; Corves, B. & Janschek, K. (Eds.): Mechatronik 2011, VDI, 169 – 174, 2011
Starke, E.; Marschner, U.; Pfeifer, G.; Fischer, W.-J., Flatau, A.: Combining network models and FE-models for the simulation of electromechanical systems, in Ghasemi-Nejhad, M. N. (Ed.): Active and Passive Smart Structures and Integrated Systems V, SPIE 7977, 2011
Reality 2.0
Reality 2.0 möchte die visuell geprägte Wahrnehmung der Welt durch eine vollständige virtuelle 3D-Umgebung ersetzen. Sie lässt die Grenzen zwischen physischer und virtueller Welt verschwinden und macht damit Technologie grenzenlos. Realität 2.0 erscheint wie eine ferne Zukunft, aber sie ist es nicht. Zusammen mit Wissenschaftlern aus anderen Disziplinen, einschließlich Psychologen, wollen wir die spezifischen Anforderungen solcher Systeme, mögliche Systemarchitekturen, ihre grundlegenden Teile und mögliche technische Lösungen verstehen. Unsere Forschung umfasst:
Ansprechpartner: Prof. Andreas Richter
Stellen Sie sich vor, dass digitale Systeme virtuelle Objekte materialisieren können, sodass Sie sie mit bloßen Händen anfassen können. Es würde die Teleoperation, den Abenteuer- und Spielebereich und vieles mehr drastisch verändern. Wir erforschen mit einem interdisziplinären Team eine solche Technologie.
Reality 2.0 benötigt haptische und taktile Displays mit Eigenschaften, die heute noch nicht verfügbar sind. In unserer Forschung beschäftigen wir uns schwerpunktlich mit zwei Ansätzen. Wir entwickeln hochaufgelöste taktile Displays, welche eine Vielzahl von Oberflächen naturgetreu darstellen können und haptische Displays, welche der natürlichen Interaktion des Menschen mit Objekten seiner Umgebung entsprechen.
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Medizintechnik
Medizintechnik, Bioanalytik und Diagnostische Systemtechnik haben an der Professur Mikrosystemtechnik eine lange und erfolgreiche Tradition sowohl in der Angewandten als auch in der Grundlagenforschung. Wir entwickeln zusammen mit Industriepartnern praxisnahe medizintechnische Systeme, beschäftigen uns aber auch mit grundlegend neuen Ansätzen zur Lösung großer Herausforderungen in Analytik, Diagnostik und Therapie. Unsere Forschungsschwerpunkte sind:
Wir entwickeln multifunktionale Implantate mit integrierter Intelligenz. Sogenannte theranostische Implantate kombinieren diagnostische und therapeutische Funktionen und machen Patienten und Ärzten das Leben deutlich einfacher. Gelenkprothesen erkennen zum Beispiel die Lockerungsgefahr selbsttätig, verfestigen sich selbst und beugen so Schmerzen und einer Operation vor. Die Implantate sind hochkomplizierte Mikrosysteme, die Aktoren, Sensoren, Kommunikation, einen Minicomputer für die Signalverarbeitung und die Energieversorgung in sich vereinen. Unsere Expertise liegt im Design dieser Systeme sowie in der Signalauswertung.
Tragbare multifunktionale und intelligente Medizintechnik kann das Leben und Wohlbefinden von Patienten im Alltag drastisch verbessern und Ärzten neue, effizientere und schnellere Möglichkeiten der Diagnostik bieten. Meist zusammen mit Partnern entwickeln wir neuartige, innovative Systeme und bringen unsere Kompetenzen in den Bereichen aktorischer und sensorischer Mikrosysteme, der drahtgebundenen und drahtlosen Kommunikation, der Signalverarbeitung sowie des Designs heterogener Systeme ein.
Das Lab on a Chip - Konzept zielt darauf ab, die Prozesse ganzer Laboratorien auf einem einzigen mikrofluidischen Schaltkreis zu platzieren und zu automatisieren. Zentrale Probleme der LoC-Technologie sind es bislang, dass zu ihrer Nutzung speziell geschultes Personal benötigt wird und dass die Funktionalitäten der Labs on a Chip zu gering sind. Genau diese Herausforderungen adressieren wir in unserer Forschung in den Bereichen Point-of-Care, Point-of-Need, Hochdurchsatzanalytik und Zell-Plattformen wie z.B. Organ on-Chip.
Neben einer State-of-the-Art-Fertigungstechnologie verfügen wir über verschiedene leistungsfähige konventionelle Plattformen inklusive Multikanalmikropneumatik, Elektrowetting und Elektrokinetik sowie papierbasierte Mikrofluidik, Gelplattformen und natürlich die logische Mikrofluidik.
| BMBF |
INHUEPRO: Hüftprothese mit Sensorik zur Überwachung von Lockerungszuständen (Verbundprojekt) |
| BMWI | PROTEL: Hüftprothese mit telemetrischer Funktionsüberwachung (Verbundprojekt) |
| SAB | MUSE-TELEMED: Multisensorielles System zurDetektion komplexer biomedizinischer Daten und deren Telemedizinischer Übertragung (Verbundprojekt) |
| SMWK | DICS: Diagnostische Integrierte Schaltkreise (Forschergruppe) |
| BMBF | SmartSens: Passives drahtloses Sensornetzwerk für Anwendungen in der Medizintechnik (Verbundprojekt) |
| ESF | ChemIT: Chemische Informationstechnik für die Lebenswissenschaften (Forschergruppe) |
| SMWA | Intelligentes Ferndiagnosesystem (Verbundprojekt) |
| BMBF | SmartVital: Intelligentes EKG mit Auswertung und Bewegungsklassifikation (FhG IPMS) |
Die Auswahl der Forschungsprojekte beschränkt sich auf öffentlich geförderte Projekte.
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Cyber-Physikalische Systeme
Cyberphysikalische Systeme bilden die Grundlage für die großen Trends des Internet der Dinge, Smart Systems, Industrie 4.0 usw. Sie entstehen durch in “Dinge” eingebettete Systeme, welche durch drahtgebundene oder drahtlose Kommunikationsnetze zu teils riesigen Systemen verbunden sind. In unserer Forschung beschäftigen wir uns schwerpunktlich mit kleinen Systemen, die in Gegenständen des täglichen Lebens, in produktionstechnische Anlagen oder auch in Flugzeuge oder Teile von Gebäudekonstruktionen integriert werden. Besondere Expertise besitzen wir in:
Ansprechpartner: Prof. Andreas Richter
in Bearbeitung
in Bearbeitung
in Bearbeitung
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