Research Areas
Chemo-Physical Intelligence
Our lab aims to understand the fundamentals of intelligent, highly functional and autonomous systems based on smart and soft materials that are so small that their intelligence and functionality can no longer be based on semiconductor electronics. We investigate how such systems can still be highly functional, how they can process complex information and what options exist for energy supply. A special emphasis of our research is on basic concepts of of non-semiconductor-based information processing. We are investigating several types of such systems:
contact person: Prof. Andreas Richter
Logic microfluidics aims to establish in Lab-on-a-chip technology the same economy of scale as there is in microelectronics by utilization of transistor-like components. We invented the concept of chemofluidic logic microfluidics, the so-called chemofluidics. Based on chemofluidic transistors with decision-making functions towards chemicals, discrete chemofluidic ICs are not only intended to automate and parallelize complex (bio-)chemical protocols but to autonomously process real chemical information which is currently nearly exclusively carried out by the humans. Our research includes:
- Technology development
- Device concepts including modelling and simulation
- Circuit technology and design including modelling and simulation
- Applications
References
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.
This research field addresses tiny aerial, terrestrial and swimming robotic systems that can automatically sense, compute, act and communicate without electronics like a tiny organism. On the milli- to nano-scale, such systems could pave for ground-breaking and far-reaching novel concepts of observation, recognition, harvesting, structure assembly and manipulations as single units or by utilization the intelligence of swarms of tiny, active entities. We want to understand how such systems can e.g. percept their environment, process information, take energy, move and manipulate.
Future microsystems fabrication requires an expanding set of technologies to fabricate 3D-structures down to nanoscopic structure fidelity. While 3D fabrication is well established for home and consumer applications (3D printing), there is a huge demand for equivalent high-resolution and high-throughput techniques for integrated microsystems. The research lead by the Heisenberg Fellow R. Kirchner provides such solutions based
- on Origami MEMS technologies
- polymeric actuators for self-folding
- programmable polymer properties.
Topics for student support (SHK/WHK, project work, Studienarbeit, master and Diploma thesis) are listed here.
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.
contact person: 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.
![thermisch-rheologisch-fluidisches Netzwerkmodell](https://tu-dresden.de/ing/elektrotechnik/ihm/ms/ressourcen/bilder/forschung/modellierung/Bild1.png/@@images/28af6f32-85dc-43e9-8c04-b25130dbe3ae.png)
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.
![Bild2.png](https://tu-dresden.de/ing/elektrotechnik/ihm/ms/ressourcen/bilder/forschung/modellierung/Bild2.png/@@images/8984bae4-8527-4154-808e-629002928e31.png)
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).
![Bild3.png](https://tu-dresden.de/ing/elektrotechnik/ihm/ms/ressourcen/bilder/forschung/modellierung/Bild3.png/@@images/a25f7e0d-8e84-4cc1-8ee1-3b7e73beabf0.png)
Bild 3: Neues qualitatives LTSPICE-Model eines autonomen chemischen Oszillators.
![Bild4.png](https://tu-dresden.de/ing/elektrotechnik/ihm/ms/ressourcen/bilder/forschung/modellierung/Bild4.png/@@images/11c6ca0d-6c86-4663-8f45-28a3c45cb417.png)
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
![Bild5.png](https://tu-dresden.de/ing/elektrotechnik/ihm/ms/ressourcen/bilder/forschung/modellierung/Bild5.png/@@images/80130fba-8f57-45c9-b0f1-d7b2ec5404c5.png)
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.
![Bild6.png](https://tu-dresden.de/ing/elektrotechnik/ihm/ms/ressourcen/bilder/forschung/modellierung/Bild6.png/@@images/0dda79ca-0e2d-420d-8b74-b26d24d6deec.png)
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.
![Bild7.png](https://tu-dresden.de/ing/elektrotechnik/ihm/ms/ressourcen/bilder/forschung/modellierung/Bild7.png/@@images/6cbc2fd0-1b39-4f00-83ea-6f43da08f2e7.png)
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
![Bild8.png](https://tu-dresden.de/ing/elektrotechnik/ihm/ms/ressourcen/bilder/forschung/modellierung/Bild8.png/@@images/a23a2d3a-dc01-4498-85ca-3570af0658cc.png)
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
![Bild9.png](https://tu-dresden.de/ing/elektrotechnik/ihm/ms/ressourcen/bilder/forschung/modellierung/Bild9.png/@@images/86792d89-a67d-4f66-a8ba-9d9e7a1d068b.png)
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.
![Bild10.png](https://tu-dresden.de/ing/elektrotechnik/ihm/ms/ressourcen/bilder/forschung/modellierung/Bild10.png/@@images/9d1d326a-9fa5-4a15-85ca-30ad07d33f91.png)
Bild 10: Anwendungsmöglichkeiten der Kombinierten Simulation (Dissertation Eric Starke).
![Bild11.png](https://tu-dresden.de/ing/elektrotechnik/ihm/ms/ressourcen/bilder/forschung/modellierung/Bild11.png/@@images/4221145c-cf2c-460e-8e1e-baeb9fcd363f.png)
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 wants to replace your visual perception of the world with a fully virtual 3D environment. It makes the boundaries between physical and virtual world disappear. Such a physical-digital reality makes technology limitless. Reality 2.0 may seem like a distant future, but it is not. Together with scientists from other disciplines, including psychologists, we want to understand the specific requirements of such systems, possible system architectures, their basic parts and possible technical solutions. Our research includes:
contact person: Prof. Andreas Richter
Imagine that digital systems can materialize virtual objects so you can touch them with your bare hands. They would drastically change the teleoperation, the adventure and games area and much more. We are researching such a technology with an interdisciplinary team.
Reality 2.0 requires haptic and tactile displays with features that are not available today. Our research focuses on two approaches. We develop high-resolution tactile displays that can faithfully display a variety of surfaces and haptic displays that correspond to the natural interaction of humans with objects in their environment.
Topics for student support (SHK/WHK, project work, Studienarbeit, master and Diploma thesis) are listed here.
Life Science
Medical technology, bioanalytics and diagnostic system technology have a long and successful tradition at the Chair of Microsystems in both applied and basic research. Together with industry partners, we develop practical medical technology systems, but we also deal with fundamentally new approaches to solving major challenges in analysis, diagnostics and therapy. Our main research areas are:
contact person: Prof. Andreas Richter
We develop multifunctional implants with integrated intelligence. So-called theranostic implants combine diagnostic and therapeutic functions and make life much easier for patients and doctors. Joint prostheses, for example, automatically detect the risk of loosening by self-adjustment and prevent pain and surgery. These implants are highly sophisticated microsystems that combine actuators, sensors, communication, a minicomputer for signal processing and power supply. Our expertise lies in the design of these systems as well as in signal evaluation.
Wearable multifunctional and intelligent medical devices can dramatically improve health and well-being of patients in everyday life and provide physicians with new, more efficient and faster diagnostic options. Mostly together with partners, we develop novel, innovative systems and leverage our expertise in the areas of actuator and sensor microsystems, wired and wireless communications, signal processing, and heterogeneous system design.
The Lab on a Chip concept aims to place and automate the processes of entire laboratories on a single microfluidic circuit. Central challenges of LoC technology so far are that their use requires specially trained personnel and that the functionality of the Labs on a Chip is too low. These are exactly the challenges that we address in our research in the areas of point-of-care, point-of-need, high-throughput analysis and cell platforms such as Organ on a chip. In addition to state-of-the-art manufacturing technology, we have several powerful conventional platforms including multi-channel micro-pneumatics, electrowetting, and electrokinetics, as well as unconcentional paper-based microfluidics, gel platforms, and, of course, logical microfluidics.
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.
Topics for student support (SHK/WHK, project work, Studienarbeit, master and Diploma thesis) are listed here.
Cyber-Physical Systems
Cyber-physical systems are the basis for the great trends of the Internet of Things, Smart Systems, Industry 4.0, etc. They are created through "things" embedded systems connected by wired or wireless communication networks to sometimes huge systems. In our research, we focus on small systems that are integrated in everyday objects, in production systems or even in aircraft or parts of building constructions. We have special expertise in:
contact person: Prof. Andreas Richter
in Bearbeitung
in Bearbeitung
in Bearbeitung
Topics for student support (SHK/WHK, project work, Studienarbeit, master and Diploma thesis) are listed here.