small_TUM_Logo_extern_mt_EN_RGB_j_fb10dc76fe.jpg

Technische Universität München

Presse und Medien

small_BMFTR_de_Web_RGB_gef_durch.jpg

Bundesministerium für Bildung und Forschung

Referat 512: Elektronik und autonomes Fahren; Supercomputing

small_BMFTR_de_v1__Web_farbig.png

Referat T12: Mikroelektronik, Supercomputing, Robotik

Bundesministerium für­ Forschung, Technologie und Raumfahrt Referat T12: Mikroelektronik, Supercomputing, Robotik

Bundesministerium für­ Forschung, Technologie und Raumfahrt

thumbnail_Logo_TU9_emobility_smaller_v7.png

Logo_TU9_emobility_smaller_v7.png

Mechanismen der Interkalationsprozesse in Anoden- und Kathodenmaterialien von Batterien

Unter Federführung der Allianz der neun führenden Technischen Universitäten in Deutschland (TU9) wurde gemeinsam mit vier bedeutenden chinesischen Partneruniversitäten ein Forschungsnetzwerk konzipiert. Die Wissenschaftsministerien Deutschlands und Chinas unterstützen mehrere Projekte, mit denen im Rahmen der interdisziplinären Zusammenarbeit der Natur- und Ingenieurswissenschaften die Elektromobilität systematisch erforscht und langfristig in der Gesellschaft etabliert werden soll. Auch ist ein intensiver Austausch von Studierenden und Wissenschaftlern zwischen den beiden Ländern geplant.
Dabei werden fünf Forschungsprojekte zur Energieumwandlung und –speicherung, zu Antriebskonzepten sowie zu Kommunikation und Infrastruktur mit rund 3,5 Mio. Euro auf deutscher Seite durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) unterstützt.

In den Projekten arbeiten die TU München, das Karlsruher Institut für Technologie und die TU Berlin gemeinsam mit den chinesischen Partnern, der Tongji University (Shanghai), der Tsinghua University (Peking), der Huazhong University of Science and Technology (HUST, Wuhan) und dem Beijing Institute of Technology (BIT, Peking) an neuen Technologien für Elektroautos. Die Leitung auf deutscher Seite liegt bei Prof. Ulrich Stimming von der TU München.

China und Deutschland verbindet das Ziel, die Elektromobilität zu einem wesentlichen Bestandteil künftiger Mobilitätskonzepte zu machen. So ist in den kommenden Jahren insbesondere in China ein steigendes Bedürfnis für Mobilität und industrielles Wachstum zu erwarten. Angesichts abnehmender Ressourcen und des bevorstehenden Klimawandels ist somit eine weitgehende Umstellung auf Energieträger aus erneuerbaren Quellen zwingend erforderlich. In Europa wurde als ehrgeiziges Ziel die Reduktion des Verbrauchs fossiler Energieträger um 80 Prozent bis zum Jahr 2050 formuliert. Für den Transportsektor bedingt dies eine zügige Umstellung auf Elektromobilität. Diese Umstellung erfordert nicht nur verbesserte Batterietechnologien, sondern eine Anpassung des Fahrzeugdesigns auf allen Ebenen. Auf diesem Gebiet ist die Zusammenarbeit mit China von großem Interesse, da in dem Land eine komplementäre Expertise zu deutschem Know-how vorhanden ist.

Quelle: https://www.tu9.de/presse/presse_5183.php (jüngster Zugriff: 23.05.2016)

Netzwerk TU9/CN Elektromobilität

small_TU_BERLIN_Logo_Lang_RGB_rot_Web.png

Fachgebiet Technische Chemie

Herr Prof. Dr. Reinhard Schomäcker

Prof. Dr.

Technische Universität Berlin Institut für Chemie Fachgebiet Technische Chemie

Technische Universität Berlin

Institut für Chemie

Data Analytics and Machine Learning

Technische Universität München Institut für Informatik Data Analytics and Machine Learning

Institut für Informatik

small_VDIVDE-IT-Logo_scharf.png

Arbeitseinheit TZ-MST

Projektträger: VDI/VDE Innovation + Technik Arbeitseinheit TZ-MST

Projektträger: VDI/VDE Innovation + Technik

VDIVDE-IT-Logo_scharf.png

[verbundprojekt]

[Verbundprojekt]

Automobile Standards lassen sich nicht vollständig auf elektrische Antriebe übertragen. Die Volumenproduktion leistungsstarker Elektroantriebe stellt ein neues Feld dar. Das Teilvorhaben identifiziert Berechnungs-, Konstruktions- und Optimierungsalgorithmen sowie deren Umsetzung in die automatisierte Produktion für elektrische Antriebe, führt diese zu einer Toolkette zusammen und validiert sie exemplarisch. Der identifizierte Prozess soll auf Basis der verschiedenen Märkte bezüglich Flexibilität und Skalierbarkeit verbessert werden. Sowohl Referenzprozesse als auch ein gemeinsamer Demonstrator in China dienen der Validierung durch Analysen, Bewertungen und Optimierungen. Auf Basis der Ergebnisse entsteht ein Handlungsleitfaden. Im ganzheitlichen interdisziplinären Ansatz der Institute wird TUB-EA wird das Teilthema elektrische Komponenten übernehmen, um durch komponentenorientierte Betrachtungsweise sowohl eine höchstmögliche Systemperformance als auch eine weitestgehende Durchgängigkeit und Automation der erarbeiteten Werkzeuge zu erzielen. Der aus der Elektroindustrie bekannte hauptsächlich informelle Austausch im Design- und Produktionsprozess soll strukturiert und in eine automotive-gerechte und anforderungsorientierte automatisierte Toolkette zur Auslegung der elektrischen Komponenten mit dem Ziel der Energieverbrauchs-Optimierung im Fahrzyklus umgesetzt werden. Mehrmonatige Forschungsaufenthalte stellen den Austausch von Forschern und Studierenden sicher.

Quelle: http://www.kooperation-international.de/detail/info/netzwerk-tu9cn-elektromobilitaet-teilvorhaben-methoden-und-prozesse-zur-bewertung-validierung.html (jüngster Zugriff: 02.06.2016)

Stabsstelle Kommunikation

Methoden und Prozesse zur Bewertung, Validierung, und Optimierung elektrischer Komponenten für elektrische Antriebssysteme unter Berücksichtigung des Fahrbetriebs

Fachgebiet Elektrische Antriebstechnik

Technische Universität Berlin Institut für Energie- und Automatisierungstechnik Fachgebiet Elektrische Antriebstechnik

Duration	01/11/2011 - 31/07/2015
Executing unit	TUM • Informatik • DAML
City	Garching b. München
Amount of funding	717.235,00 €
Total budget	717.235,00 €
Sponsor	BMFTR

Project

TU9/CN

Netzwerk TU9/CN Elektromobilität

Project management as

Data Analytics and Machine Learning

Technische Universität München

Funding

This project is part of the joint project

TU9/CN

Other sub-projects of the joint project

Sub-project 3

Duration:

Funding code:

Fachgebiet Elektrische Antriebstechnik

Sub-project lead

Data Analytics and Machine Learning

Sub-project manager

Press contact

Joint-project management

Fachgebiet Technische Chemie

Joint-project coordinator

Press contact

Links

Final reports and other publications at the TIB - Leibniz Information Centre for Science and Technology and University Library