Christoph Klie

M.Sc.
Research Assistant

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Christoph Klie, M.Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Research Project

SuSy
Sustainable DC-Systems – DC-Power Systems on Ships

SuSy

Sustainable DC-Systems – DC-Power Systems on Ships

Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action (BMWK); Duration: 2021 to 2024

Publications

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

Courses

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Computer Aided Design and Computation (GÜ)
Untertitel:
This course is part of the module: Computer Aided Design and Computation
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Übung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv527_w23
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Claus Emmelmann, Prof. Dr. Dieter Krause, Markus Christian Berschik, M. Sc, M. Sc Mohammad Karim Asami, Dr.-Ing. Konrad Schneider, Prof. Dr. Benedikt Kriegesmann
Beschreibung:

Part 1: Computer aided design (Prof. Dr.-Ing. D. Krause)

  • Introduction to integrated product development
  • 3D-CAD-systems and CAD-interfaces
  • Introduction to PDM-systems
  • Additional computer aided engineering/simulation tools (FEA, DMU, VR)

Part 2: Introduction to the Finite Element Method (Dr.-Ing. S. Lippert)

  • General overview on the finite element method
  • Displacement method
  • Isoparametric elements
  • Numerical integration
  • Applications
  • Programming of elements (Matlab, hands-on sessions)

Part 3: Structural Optimization Methods (Prof. Dr.-Ing. C. Emmelmann)

  • Introduction to structural optimization theory
  • Fields of application for structural optimization and commercial software tools

This module relies heavily on the interconnection of theory and the application of commercial software systems via live demonstrations as well as hands-on sessions in a PC-pool.

Leistungsnachweis:
660 - Computer Aided Design and Computation<ul><li>660 - Computer Aided Design and Computation: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Strukturmechanik im Leichtbau (M-24)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 67

Supervised Theses

ongoing

2023

  • Erxleben, J. (2023). Entwicklung eines Algorithmus zur Identifikation und Klassifizierung relevanter Arbeitspunkte eines elektrischen Systems aus Momentanwert-Datensätzen.

completed

2023

  • Engemann, T. (2023). Entwicklung einer Methodik zur automatischen Identifizierung, Klassifizierung und Modellierung betriebsrelevanter Arbeitspunkte eines elektrischen Netzes aus Echtzeitmesswerten.

  • Herzberg, M. (2023). Entwicklung eines echtzeitfähigen Photovoltaiksimulators auf Basis historischer Strahlungsdaten für einen Power Hardware-in-the-Loop Aufbau mit einem PV-Wechselrichter.

  • Heunda, J.E.W. (2023). Entwicklung, Optimierung und Vergleich von Methoden zur Erzeugung passiver Ersatzschaltbilder aus Messwerten einer Impedanzspektroskopie.

2022

  • Becker, H. C. (2022). Entwicklung, Implementierung und Verifizierung einer Schnittstellensynchronisation für die Kopplung von in Echtzeit simulierten Anlagen und Komponenten an einen PHiL Laboraufbau.

  • Hinzke, M. (2022). Untersuchung der Stabilität eines Power Hardware-in-the-Loop Teststandes unter der Verwendung eines Synchrongenerators als Schnittstelle zwischen Simulation und Hardware.

  • Landenfeld, Jakob (2022). Implementierung und Validierung einer Methode zur Stabilisierung von Power Hardware-in-the-Loop Simulationen mittels einer online-Impedanzmessung auf einem FPGA.

  • Landenfeld, Jakob (2022). Bestimmung der Stabilitätskriterien eines DC Power Hardware-in-the-Loop Aufbaus zur Untersuchung von Rippelstrom in Gleichstromsystemen.

  • Müller, E. (2022). Evaluation of different modelling approaches for battery aging to predict capacity fade for optimization of battery operation.

  • von Krosigk, J. (2022). Analyse und Bewertung einer Einsatzoptimierung für erneuerbare Energieanlagen in Kombination mit Batteriespeichersystemen im Multi-Use Betrieb.

2021

  • Erxleben, J. (2021). Untersuchung der Performance eines Pools aus Erneuerbaren Energien für die Erbringung von frequenzstützenden Maßnahmen.

  • von Krosigk, J. (2021). Untersuchung eines neuartigen Ansatzes zur kurz- und mittelfristigen Vorhersage der Netzfrequenz unter der Verwendung künstlicher neuronaler Netze.