Laborleitung

Prof. Dr. Sebastian Walter

 

  • Vorrichtung zur Tonusbestimmung der Unterschenkelmuskulatur über Resonanzanregung
  • Beispielhafte Ergebnisse

Im Fokus der Forschungs- und Entwicklungsarbeiten im Labor für Mechatronische Komponenten stehen Anwendungen der Messtechnik, Sensorik und Aktorik. Zu diesem Thema werden Lehrforschungsprojekte, öffentlich geförderte Forschungsprojekte und Aufgaben im Rahmen der Auftragsforschung bearbeitet.

Forschungsschwerpunkte

  • Mechatronische Systeme für Gesundheit und Bewegungsanalyse
  • Messdatenerfassung in abgelegenen Regionen

Forschungsfelder

  • Gesundheit

Aktuelle Forschungsprojekte

  • Entwicklung einer Vorrichtung zur Messung des Muskeltonus des Unterschenkel-streckers (2014, gefördert als Vorlaufforschungsprojekt der TH Nürnberg)

Auftragsforschungsprojekte aus der Industrie

  • Konzeption und prototypische Realisierung einer Vorrichtung zur Erzeugung von Wechselfeldern für die Magnetfeldtherapie (2014)
  • Konzeption und prototypische Entwicklung einer Vorrichtung zur automatisierten Anwendung der Tiefenoszillation im Bereich der Lendenwirbelsäule (2016)

Lehrforschung

Um Studierenden zu einem frühen Zeitpunkt am wissenschaftlich fundierten Arbeiten und der Teilnahme an konkreten Forschungs- und Entwicklungsprojekten (mit Kooperationspartnern)  teilhaben zu lassen, werden Projekte zur Lehrforschung organisiert. Diese Projekte  zielen auf wissenschaftliche Handlungskompetenz ab und betonen und verknüpfen die praktischen und  theoretischen Seiten des wissenschaftlichen Erkenntnisprozesses.

Beispiele:

  • Zeitaufgelöste Untersuchung der Sturzbelastung eines Bergsportkarabiners zur Verbesserung der Normprüfungen (2015, gefördert)
  • Lowcost Antarctic Sensor Network – Messdatenerfassung in abgelegenen Gletscherregionen (S. Fischer, 2015, Zusammenarbeit mit Prof. Dr. M. Braun, Institut für Geographie, FAU Erlangen)  
  • Satellitengestützte Messdatenerfassung in abgelegenen Regionen (WS16/17)
  • Tragbare Sensorik für Gesundheit und Bewegungsanalyse (WS16/17)