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Zentrum für Technomathematik

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Dr.-Ing. Francesca Jung

Wissenschaftliche Mitarbeiterin der AG Optimierung und Optimale Steuerung

Raum: Unicom2 4.3150
E-Mail: fjung@math.uni-bremen.de
Telefon: (0421) 218-59890
ORCID iD:  0000-0002-0165-4845

Projekte

  1. TOPA³S - Transferzentrum für Optimierte, Assistierte, hoch-Automatisierte und Autonome Systeme (01.06.2019 - 30.06.2021)
  2. SmartDrive (01.11.2018 - 30.04.2020)
  3. SmartFarm (01.01.2016 - 31.03.2019)
  4. Blindleistungsregelung in Smart-Grids (seit 01.07.2014)
  5. Dynamische Identifikation temperaturbedingter Effekte der Hochdruck-Einspritzung (01.04.2014 - 31.12.2014)

Leitung von Projekten

  1. SmartFarm2 (01.02.2021 - 31.01.2024)

Veranstaltungen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Übungen Mathematik 1b für Produktionstechniker und Wirtschaftsingenieure (Sommersemester 2015)
  2. Übungen Mathematik 1 für Produktionstechniker und Wirtschaftsingenieure (Wintersemester 2014/2015)

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

  1. Vorhersage des Gesundheitszustandes einer Batteriezelle mithilfe datenbasierter Modellierung (Madita Janßen)
  2. Vergleich verschiedener Normen bei der datenbasierten Modellierung eines Photovoltaikanlage mit WORHP (Markus Weber)
  3. Modellierung einer Photovoltaik-Anlage mithilfe künstlicher neuronaler Netze (Marek Wiesner)

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

  1. E. Dierkes, F. Jung, C. Büskens.
    Data-based models of drive technology for automation in automotive production.
    PAMM.
    Proceedings in Applied Mathematics and Mechanics, 20(1):e202000286, 2021.

    DOI: 10.1002/pamm.202000286
    online unter: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/pamm.202000286

  2. M. Lachmann, J. Maldonado, W. Bergmann, F. Jung, M. Weber, C. Büskens.
    Self-Learning Data-Based Models as Basis of a Universally Applicable Energy Management System.
    Energies 2020, 13(8), 2084, 2020.

    DOI: 10.3390/en13082084

  3. M. Lachmann, F. Jung, C. Büskens.
    Computationally efficient identification of databased models applied to a milk cooling system.
    Conference of Computational Interdisciplinary Science, CCIS, 19.03.-22.03.2019, Atlanta, USA.
    Campinas: Galoa, 2020.

    online unter: https://proceedings.science/ccis-2019/papers/computationally-efficient-identification-of-databased-models-applied-to-a-milk-cooling-system

  4. F. Jung.
    Entwicklung robuster Prognosen für ein Energiemanagementsystem anhand datenbasierter Modellierungsverfahren unter Berücksichtigung von Unsicherheiten.
    Dissertationsschrift, Universität Bremen, 2018.

    online unter: Elektronische Bibliothek der Universität Bremen

  5. F. Jung, C. Büskens.
    Probabilistic Data-Based Models for a Reliable Energy Management.
    2018 IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2018 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe), 12.06-15.06.2018, Palermo, Italien.
    Conference Proceedings, S. 1-6, 2018.

    DOI: 10.1109/EEEIC.2018.8494364