Verortungen orten. Geteilte Bedeutungen entdecken - Reis, Oliver; Kruse, Iris; Rohlfing, Katharina; Schröer, Franz (Inklusion verstehen. Szenen aus dem Unterricht in interdisziplinärer Reflexion)

Inklusion verstehen. Szenen aus dem Unterricht in interdisziplinärer Reflexion

Religionsdidaktische Konsequenzen von Vorstellungsanalysen: Desiderate und Möglichkeiten - Reis, Oliver (Religiöse Vorstellungen von SchülerInnen erforschen. Grundlagen - Forschungsprojekte - Perspektiven.)

Wenn alle Kinder gottgeliebte Kunstschaffende sind!? Exklusive Inklusion in den Einstellungskonzepten von Lehramtsstudierenden der Theologie und Kunst - Reis, Oliver; Schmidt, Rebekka; Uppenkamp, Vera; Saß, Katharina (All inclusive? Kunstpädagogik im Spiegel der Inklusion)

Digitale Technologien als eigensinnige Akteure der Transformation von und im Unterricht - Reis, Oliver; Proske , Matthias; Rabenstein, Kerstin (ZISU - Zeitschrift für interpretative Schul- und Unterrichtsforschung 13)

Lesartenbündel zur Vignette `Dann musst du mal über Strategien nachdenken!´ - Reis, Oliver (Inklusion verstehen. Szenen aus dem Unterricht in interdisziplinärer Reflexion)

Eine praxistheoretische Lesart gegen den inklusionspädagogischen Strich - Reis, Oliver (Inklusion verstehen. Szenen aus dem Unterricht in interdisziplinärer Reflexion)

Eine praxistheoretische Lesart zu Expertinnen- und Expertenrollen - Reis, Oliver (Inklusion verstehen. Szenen aus dem Unterricht in interdisziplinärer Reflexion)

Eine praxistheoretische Lesart zur Rolle der Schulbegleitung - Reis, Oliver (Inklusion verstehen. Szenen aus dem Unterricht in interdisziplinärer Reflexion)

Eine praxistheoretische Lesart zum Erkunden - Reis, Oliver (Inklusion verstehen. Szenen aus dem Unterricht in interdisziplinärer Reflexion)

Religion und Freiheit - Süßmann, Johannes

Gabriel, der Gesandte Gottes – Überlegungen über Surat at-takwīr (Koransure 81) - Abdelrahem, Mohammed

Zentrale Regulierungs- und Aufsichtsnormen für Bankrisiken - Uhde, André (Bankpolitik - Eine marktorientierte Einführung)

Bankpolitik - Eine marktorientierte Einführung

Plurikulturelle digitale DaF-Lehrkompetenzen im Fokus - Prikoszovits, Matthias (KONTEXTE: Internationales Journal zur Professionalisierung in Deutsch als Fremdsprache)

Symplectic Methods in Deep Learning - Maslovskaya, Sofya; Ober-Blöbaum, Sina (IFAC-PapersOnLine)

Inverse optimal control problem in the non autonomous linear-quadratic case - Jean, Frédéric; Maslovskaya, Sofya

ICILS 2023 #NRW. Computer- und informationsbezogene Kompetenzen und Kompetenzen im Bereich Computational Thinking von Schüler*innen in Nordrhein-Westfalen im internationalen Vergleich - Drossel, Kerstin; Eickelmann, Birgit; Niemann, Jan; Niggemeier, Johannes Bernd

Siebter Oktober Dreiundzwanzig. Antizionismus und Identitätspolitik

An approach for a metamodel-based consideration of a process chain when mechanically joining sheet metal components - Neumann, Jonas; Kappis, Lukas; Lontsi, Seraphin Tsi-Nda; Ludwig, Jean-Patrick; Ramaiya, Umang Bharatkumar; Scharr, Christian; Vallaster, Eva; Flügge, Wilko; Meschut, Gerson; Merklein, Marion (15th Forming Technology Forum)
Batch and process fluctuations during the fabrication of sheet metal components result in discrepancies in the resulting component properties, affecting subsequent process steps and potentially leading to production rejects. Consequently, the identification of deviations and knowledge of the effects of fluctuations are crucial for achieving consistently high product quality, reducing waste and thus increasing resource efficiency of production processes through countermeasures derived from this. The approach presented to address this is the use of data-driven metamodeling to map entire process chains and predict process parameters in order to compensate for process and batch fluctuation. The investigated process chain consists of the sub-processes deep drawing, clamping and clinching. For each process step, relevant input and output variables are identified, numerical simulation models are created, and subsequently validated. Variant simulations of the sub-processes are conducted and evaluated to generate a database for the metamodeling of the individual process steps. Machine learning techniques are utilized for the automated selection and optimization of learning methods to create models that depict the relationships between input and output variables. Finally, the models for the sub-processes are linked together to form a superordinate metamodel for the entire process chain, with the aim to make inline-process adaptations possible.<br