Aktuelle Förderprojekte
Auf dieser Seite werden die öffentlich geförderten Verbundprojekte des Arbeitsgebiets Bordsysteme vorgestellt.
Daneben führen wir auch regelmäßig Projekte direkt mit einzelnen Industriepartnern durch.
KI4BoardNet
Projektlaufzeit: 01.12.2022 - 30.11.2025
Das vom BMBF geförderte Projekt MANNHEIM-KI4BoardNet wurde am 26.01.2023 mit einem Kick-Off-Meeting in Ingolstadt gestartet.
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In einem starken Konsortium aus Industrie und Forschung entwickeln das Arbeitsgebiet Bordsysteme zusammen mit dem Arbeitsgebiet Datentechnik der Fakultät innovative Bordnetze für zukünftige Fahrzeuge.
Sicherheit, Zuverlässigkeit sowie Komplexitäts- und Gewichtsreduktion sind wichtige Ziele des Projekts. Insbesondere sollen KI-basierte Entwicklungsverfahren und Betriebsstrategien für die Energieversorgungs- und Datenübertragungssysteme in Elektrofahrzeugen entwickelt werden.
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
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VE4
Projektlaufzeit: 01.11.2022 - 31.10.2025
Das BMBF-Projekt VE4, Vertrauenswürdige Entstörung von Energienetzen mittels echtzeitfähiger Edge-Komponenten, wurde gestartet.
Zusammen mit Partnern aus Industrie und Wirtschaft entwickelt das Arbeitsgebiet Bordsysteme Einrichtungen zur synchronen Erfassung der Netz- und Komponentenbelastung in Industrienetzen. KI-gestützte Kompensationsalgorithmen sollen realisiert werden, die in Kombination mit aktiven Filtern zur anlagenübergreifenden Verbesserung der Netzqualität beitragen.
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Power2EMC
Projektlaufzeit: 01.07.2023 - 31.06.2026
Das BMWK-Projekt Power2EMC: "Intelligent, EMC-Compliant and Energy Efficient Control of power Electronic Systems" wurde gestartet.
In Zusammenarbeit mit Partnern aus Industrie und Wirtschaft forscht das Arbeitsgebiet Bordsysteme an aktiven EMV-Filtern für leistungselektronische Systeme in Elektrofahrzeugen. Schwere und große passive Filterkomponenten sollen durch aktive bzw. hybride Filter mit intelligenten Entstörungseigenschaften ersetzt werden.
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