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Im Zuge des Klimawandels gewinnt die Erforschung von faseroptischen Messkonzepten zur Überwachung von Energieanlagen immer weiter an Bedeutung. Faseroptische Sensorik bietet den Vorteil, auch in Hochspannungsumgebungen verwendet werden zu können, wodurch die Temperatursensorik von z.B. Generatoren oder Hochspannungs-Gleichstrom-Übertragungsanlagen ermöglicht werden kann. Dies soll vor allem der Wirkungsgradmaximierung und Ausfallsvermeidung dienen, um bestehende Energiesysteme maximal auszunutzen. Oftmals stellen entsprechende Messkonzepte zur faseroptischen Sensorik jedoch keine wirtschaftliche Lösung zur allgemeinen Vermarktung dar, wodurch ein Bedarf an erschwinglichen, kommerziellen Systemen besteht.
Die vorliegende Arbeit widmete sich der Erforschung einer neuartigen Topologie der inkohärenten optischen Frequenzbereichsreflektometrie für faseroptische Sensorik mit Faser-Bragg Gittern. Im Gegensatz zu konventionellen iOFDR-Ansätzen besteht die Topologie dieser Arbeit aus einer verringerten Anzahl und vor allem kostengünstigeren Komponenten, wodurch sich das hier vorgestellte Konzept besonders durch seine Kosteneffizienz und Kompaktheit auszeichnet. So bewirkt die Nutzung eines Mach-Zehnder Modulators im Hin- und Rückpfad des Systems eine zweifache Amplitudenmodulation der Träger-Lichtwelle. Durch die erneute Modulation im Rückpfad kommt es zu einer optischen Demodulation, womit ein kompaktes und kostengünstiges Spektrometer zur Detektion des reflektierten Lichtes ausreichend ist. Dies ersetzt die elektrische Demodulation mit einer breitbandigen Photodiode und der Frequenzanalyse mittels eines teuren Netzwerkanalysators in konventionellen iOFDR-Systemen. Die Besonderheit des hier vorgestellten Konzepts ist außerdem die bidirektionale Nutzung des MZM, womit weiter Systemkosten gesenkt werden konnten. Ähnliche Konzepte wurden in der Literatur vorgestellt, welchen es häufig jedoch an (ausreichender) Wellenlängenauflösung mangelt. Das hier erarbeitete Konzept wurde um die Wellenlängenauflösung erweitert, welche zur Temperatursensorik mit FBG notwendig ist, da diese auf Temperaturänderungen in ihrer unmittelbaren Umgebung mit einer spektralen Verschiebung ihres Reflektivitätsprofils reagieren. Daraus bedingt sich die notwendige Wellenlängenauflösung des Gesamtsystems, um diese spektrale Verschiebung detektieren zu können und die Messgröße Temperatur daraus zu extrahieren.
Einen weiteren Aspekt stellte die Erarbeitung entsprechender Signalverarbeitungsalgorithmen dar, um die erhobenen Messdaten entweder in den Zeitbereich mittels inverser Fourier-Transformation (IFT) zu transformieren oder die FBG-Spektren direkt aus den Frequenzbereichsdaten zu rekonstruieren. Letzteres greift eine modellbasierte Auswertemethode, namentlich Transfer-Matrix Methode, aus der Literatur auf, welche für das iOFDR-Konzept angepasst wurde. Im Vergleich zur IFT zeichnet sich die TMM besonders durch ihre Fähigkeit zur Berücksichtigung von Crosstalk aus. Dies ist vor allem bei der Verwendung von vielgliedrigen FBG von Vorteil, um Verzerrungen der Bragg-Wellenlänge auszuschließen. Die IFT dagegen stellt eine einfache und rechenarme Auswertemethode dar.
Das Gesamtsystem aus Messwertaufnahme und Signalverarbeitung wurde mit verschiedenen FBG Ketten verifiziert. Daraus zeigte sich, dass aus den erhobenen Messdaten die gewünschte physikalische Messgröße wie Temperatur extrahiert werden kann. Die Funktionalität des Systems hinsichtlich Temperaturmessungen wurde mit einer FBG-Kette mit insgesamt 10 FBG untersucht, wobei Temperaturschritte von mindestens 1K aufgelöst werden konnten. Im Hinblick auf die Topografie auszulesender Sensoren weist das Gesamtsystem eine hohe Flexibilität auf, da verschiedenste Konfigurationen von FBG-Ketten im Zeit- und Wellenlängenmultiplex, sowie derer Kombination, untersucht werden können. Daraus ergeben sich Möglichkeiten zur Erhöhung der auslesbaren FBG, oftmals ohne Anpassung der Messparameter. Im Rahmen einer Analyse der Systemgrenzen des Gesamtsystems wurde eine Ortsauflösung von ca. 1,7 cm erreicht, während sich der Eindeutigkeitsbereich bis etwa 5,7 km erstreckt. Bezüglich der Anzahl der auslesbaren FBG konnten bislang insgesamt 501 FBG mit sehr niedrigen Reflektivitäten von <0,05% im Zeitmultiplex aufgelöst werden. Die Bestimmung der Präzision des Systems ergab Werte von minimal 2,3 pm, welche mit einer Temperaturempfindlichkeit von etwa 10 pm/K für Standard-Singlemodefasern weniger als 1 K Temperaturauflösung bedeuten.
Eine weitere Untersuchung im Rahmen dieser Arbeit stellte die optische Sensoridentifikation dar. In der Literatur ließ sich noch kein etabliertes Konzept zur optischen Identifikation speziell von FBG-Sensoren finden. Daher wurde ein Design für sogenannte Marker entwickelt, um Sensorfasern eindeutig identifizieren zu können. In Zuge dessen wurde ein Identifikations- bzw. Zuordnungsalgorithmus entwickelt, welcher zuverlässig Marker erkennt und die entsprechenden Sensorfaserparameter enthält.
Insgesamt wurde damit in dieser Arbeit ein Gesamtsystem entwickelt, welches sich für Temperatursensorik mit FBG eignet und eine Vielzahl von FBG auslesen kann. Die Einbettung von Sensoridentifikation legt einen ersten Grundstein zur Erhöhung der Messdatenqualität, indem die individuelle Historie von Sensoren bei der Auswertung miteinbezogen wird.
Eine Methodik zur Entwicklung eines detaillierten Anlagenmodells für die Trennung stark-adsorbierender Gasgemische wird präsentiert. Das Modell besteht aus einem kompressiblen, nichtisothermen Transport-Dispersions-Modell für den Adsorber und einem axial-dispersen, kompressiblen Modell für die peripheren Volumina. Die Methodik beschreibt die systematische Auswahl der Bedingungen von Adsorptionsgleichgewichtsmessungen, die zur korrekten Parametrisierung von Adsorptionsisothermenmodellen erforderlich ist. Dabei werden die Oberflächenheterogenität sowie die Abhängigkeit der isosteren Adsorptionswärme von Beladung und Temperatur mit dem Virial-Ansatz im Detail untersucht. Gleichermaßen werden zur Parametrisierung der Wärme- und Stoffübertragung Richtlinien zur Auslegung dynamischer Versuche in Form von Adsorptions-Desorptionszyklen mit möglichst hohem Informationsgehalt. In diesem Zusammenhang wird ein Kompetitivitätsgrad eingeführt, anhand dessen die Ausprägung nichtlinearer dynamischer Effekte in binären und pseudobinären Systemen untersucht werden kann. Eine erweiterte Korrelation des Wärmeübertragungskoeffizienten zwischen dem Adsorberbett und der Adsorberwand, die die lokalen Änderungen der Wärmeleitfähigkeit in der fluiden Phase mit einem pseudostatischen Beitrag berücksichtigt, wird vorgeschlagen. Die Methodik wird auf das Modellsystem H2/N2/CH4/CO2 auf einem Kohlenstoffmolekularsieb angewendet. Das entwickelte Modell kann mit hoher Genauigkeit Temperatur-, Zusammensetzungs- und Volumenstromverläufe binärer und pseudobinärer Adsorptions-Desorptionszyklen in einem breiten Bereich an Temperaturen, Zusammensetzungen, Drücken und Volumenströmen vorhersagen. Weiterhin kann das Modell ternäre und Einkomponentensysteme beschreiben. Durch Simulationsstudien wird die Relevanz der Kompetitivität, Adsorptionskinetik, Wärmeübertragung und Totvolumina evaluiert.
Die zentralen Themen des 21. Jahrhunderts, wie der Klimawandel und die Elektromobilität, sorgen in der Automobilindustrie für große Herausforderungen. Insbesondere das kontinuierlich steigende Fahrzeuggewicht, welches zu einem höheren Energieverbrauch führt, spielt hierbei eine entscheidende Rolle. Deshalb stellt eine der wichtigsten Stellschrauben zur Verbesserung der Ökobilanz und Vergrößerung der Reichweite moderner Fahrzeugkonzepte der Leichtbau dar. Die vermehrte Applikation von Leichtbauwerkstoffen wie beispielsweise Aluminium ist eine Möglichkeit zur Realisierung dieses Konzeptes. Dem vollumfänglichen Einsatz der Aluminiumlegierungen steht allerdings deren geringe Umformbarkeit im Vergleich zu weichen Stahlwerkstoffen im Weg. Im Rahmen dieser Arbeit soll deshalb auf Basis der bereits bekannten Technologie zur Herstellung maßgeschneidert wärmebehandelter Aluminiumblechhalbzeuge eine Methodik zur Erweiterung der Formgebungsgrenzen von Aluminiumstrangpresshohlprofilen im Biegeprozess entwickelt werden. Die Basis hierfür bildet der Aufbau eines grundlegenden Verständnisses für die Zusammenhänge zwischen laser-induzierter Temperaturverteilung, den dadurch lokal veränderten mechanischen Eigenschaften und deren Einfluss auf den Materialfluss im Biegeprozess. Diese Erkenntnisse werden abschließend dazu verwendet die Umformbarkeit und Bauteileigenschaften der Hohlprofile zu verbessern und somit deren mögliche Einsatzbereiche weiter auszubauen.
This thesis is a comprehensive study of piezoelectric energy harvesting circuits in response to human gait. The main goal of this work is to take advantage of ambient mechanical vibration to power a gait based wearable device integrated in a shoe.
Most wearable devices are battery operated,which is followed by unsustainable course of action as the battery life expires. To meet the growing demand of
wearable devices with environment friendly approaches, walking is one of
the ways. The stress generated from walking has the potential to convert mechanical energy into electrical energy via piezoelectric elements. In this work, the piezoelectric element is used not only as an energy harvester but also
as a sensor. We take advantage of the foot-strike to collect gait information
and obtain electrical energy simultaneously. This brings a paradigm shift from
wrist-based wearables to foot-based wearables.
There are several energy harvesting circuits discussed in this work to under
stand their response to a gait signal. The circuits studied were standard energy harvesting circuit (SEH), Self-powered Parallel Synchronous Switch Harvesting on Inductor (sp-p-SSHI), Self-powered Synchronous Electric
Charge Extraction (sp-SECE), Self-powered Optimized Synchronous Electric
Charge Extraction (sp-OSCE) and Full wave Voltage Doubler (VD), and then
implemented in the proposed shoe application. Their working principles are
assessed and rated against the used case of gait-excited piezoelectric elements.
The advantages and disadvantages of these circuit topologies incorporating
non-linear techniques are also discussed.
Thesystem based-investigation is presented discussing the power consumption of each stage from sensor data collection to data transmission. Athorough
analysis of the extent to which piezoelectric elements can contribute to the
application with and without battery is presented in this thesis. The role
of battery as back-up in simultaneous sensing and energy harvesting is also
investigated.
Background: Autonomous navigation of catheters and guidewires in endovascular interventional surgery can decrease operation times, improve decision-making during surgery, and reduce operator radiation exposure while increasing access to treatment.
Objective: To determine from recent literature, through a systematic review, the impact, challenges, and opportunities artificial intelligence (AI) has for the autonomous navigation of catheters and guidewires for endovascular interventions.
Methods: PubMed and IEEEXplore databases were searched to identify reports of AI applied to autonomous navigation methods in endovascular interventional surgery. Eligibility criteria included studies investigating the use of AI in enabling the autonomous navigation of catheters/guidewires in endovascular interventions. Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA), articles were assessed using Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2 (QUADAS-2). PROSPERO: CRD42023392259.
Results: Four hundred and sixty-two studies fulfilled the search criteria, of which 14 studies were included for analysis. Reinforcement learning (RL) (9/14, 64%) and learning from expert demonstration (7/14, 50%) were used as data-driven models for autonomous navigation. These studies evaluated models on physical phantoms (10/14, 71%) and in-silico (4/14, 29%) models. Experiments within or around the blood vessels of the heart were reported by the majority of studies (10/14, 71%), while non-anatomical vessel platforms “idealized” for simple navigation were used in three studies (3/14, 21%), and the porcine liver venous system in one study. We observed that risk of bias and poor generalizability were present across studies. No procedures were performed on patients in any of the studies reviewed. Moreover, all studies were limited due to the lack of patient selection criteria, reference standards, and reproducibility, which resulted in a low level of evidence for clinical translation.
Conclusion: Despite the potential benefits of AI applied to autonomous navigation of endovascular interventions, the field is in an experimental proof-of-concept stage, with a technology readiness level of 3. We highlight that reference standards with well-identified performance metrics are crucial to allow for comparisons of data-driven algorithms proposed in the years to come.
Systematic review registration: identifier: CRD42023392259.
Die zunehmende Vernetzung von Maschinen und Anlagen, steigende Heterogenität von Kommunikationsteilnehmern und die Konvergenz von IT- und OT-Applikationen im Zuge von Industrie 4.0 stellen Planende von industriellen Kommunikationsnetzwerken vor große Herausforderungen. Bisher lassen sich industrielle Kommunikationsnetzwerke erst nach Vollendung der Engineering-Phase hinreichend validieren. Dies führt zu hohen Kosten durch nicht entdeckte Fehler in der frühen Phase des Lebenszyklus einer automatisierten Produktionsanlage. Ziel dieser Arbeit ist es, eine Validierung des geplanten Kommunikationsnetzwerks bereits in der frühen Planungs- und Design-Phase einer automatisierten Produktionsanlage zu ermöglichen. Hierfür wird das Co-Simulationsframework PLANET eingeführt, welches auf Basis von applikationsbezogenen Kommunikationsanforderungen und einer Kombination aus Materialfluss- und Kommunikationssimulation das industrielle Kommunikationsnetzwerk validiert.
Dazu wird eine Strukturierung industrieller Applikationen hinsichtlich Kommunikationsanforderungen anhand eines Kommunikationstechnologie-Portfolios vorgenommen. Durch die Modellierung von applikationsbezogenen Kommunikationsanforderungen erfolgt die Definition einer Beschreibungssprache in der Verwaltungsschale zur Verwendung in Simulationen. Des Weiteren wird auch die Gesamtarchitektur der Co-Simulation vorgestellt, welche diese Informationen nutzt und anhand einer prototypischen Implementierung die Ergebnisse validiert.
Maßgeschneiderte Werkstoffcharakterisierung für die numerische Auslegung von Blechumformprozessen
(2023)
In zahlreichen Industriezweigen besteht ein Trend zur Reduktion des Gesamtgewichts des Erzeugnisses durch Leichtbauweise. Herausforderung in diesem Kontext ist das geringere Formänderungsvermögen dieser innovativen Materialien mit Leichtbaupotential. Gerade das Werkstoffverhalten bei ebener Dehnung ist von entscheidender Bedeutung, da hier das geringste Formänderungsvermögen vorliegt. Das primäre Ziel liegt daher in der grundlagenorientierten Untersuchung des Werkstoffverhaltens bei ebener Dehnung sowie des Einflusses auf die Abbildungsgenauigkeit des initial modellierten Fließorts im Kontext der ebenen Dehnung. Dafür werden neue Prüf- und Auswertemethoden erarbeitet. Die so ermittelten Kennwerte werden anschließend für eine verbesserte Modellierung herangezogen. Validiert wird der Ansatz über Fehlerindikatoren anhand eines Bespielprozesses. Ziel ist eine effiziente Werkstoffcharakterisierung und Identifikation der wesentlichen Modellparameter, um die Simulationsgüte zu steigern. Mit den gewonnenen Erkenntnissen ist es möglich, die Anzahl der notwendigen Tests und damit verbunden den finanziellen und zeitlichen Aufwand auf das notwendige Minimum zu reduzieren und gleichzeitig die Prozessauslegung effizienter zu gestalten.
Hintergrund und Ziele
Die optoakustische Bildgebung beschreibt die Methodik mittels Laser-gestützter Gewebeanregung Bildinformationen aus resultierenden Schall- bzw. Druckwellen zu erzeugen. Die Kombination aus „Licht und Schall“ ermöglicht eine vergleichsweise hohe Tiefeneindringung bei gleichzeitig hochauflösender und spezifischer Darstellung von Gewebestandteilen. Optoakustik kann nicht als einheitliches Verfahren verstanden werden, sondern ermöglicht Bildgebung über ein sehr breites Einsatzgebiet. Derzeit fehlen für diese Methode häufig noch dezidierte klinisch relevante Fragestellung als auch standardisierte Untersuchungsbedingungen. Ziel dieser Arbeit war zu zeigen, in welchen Einsatzgebieten, vom Tiermodell bis zum Menschen, sich diese neuartigen Bildgebungsinformation nutzen lassen und wie dies mit Veränderungen in den Zielgeweben als auch klinischen Merkmalen korreliert.
Methoden
Für die Versuche in Tiermodellen als auch die klinischen Studien im Rahmen dieser Arbeit wurde auf mehrere verschiedene optoakustische Technologien zurückgegriffen. Es erfolgte eine hochauflösende Darstellung von Gefäßen in einem Tiermodell für die chronische Nierenerkrankung. Hierfür wurde die Raster-scanning Optoaocustic Mesoscopy (RSOM) verwendet, um über die Detektion von Hämoglobin das Gefäßnetzwerk in den explanierten Mäusenieren sichtbar zu machen. Die Ergebnisse der Bildgebung wurden hierfür mit dem vorliegenden Genotyp und der Histologie bzw. Immunhistochemie verglichen.
Im nächsten Schritt erfolgte eine Studie an gesunden Probanden, um die Fehlanfälligkeit von Optoakustischer Bildgebung im klinischen Szenario genauer zu untersuchen. Unter der Nutzung eines tomographischen Verfahrens, der Multispektrale Optoakustische Tomographie (MSOT) wurden n=10 gesunde Probanden im Alter von 25.7+/-4.4 Jahren prospektiv untersucht und damit n=1920 Datensätze geniert. Die Fehlanfälligkeit und Messungenauigkeit wurden mittels semi-automatischer Analyse der Daten genauer bestimmt. Die erzielten Ergebnisse waren Grundlage um mittels optoakustischen Signalen die Krankheitslast bei einer seltenen kindlichen Muskelerkrankung darzustellen. Hierfür wurden n=10 Patienten mit einer spinalen Muskelatrophie (SMA) (Alter: 8.7+/-4.3) und n=10 gesunde Kontrollen (9.0+/-3.7) prospektiv untersucht.
Ergebnisse und Beobachtungen
Mittels RSOM-basierter Detektion gelang die Darstellung von Gefäßnetzwerk in den explanierten Mausnieren. Bei männlichen Tieren mit einer chronischen Nierenerkrankung waren die Nieren im Vergleich nicht betroffenen Mäusen kleiner und wiesen eine geringere absolute Vaskularisierung auf. Bei weiblichen Mäusen fanden sich keine Unterschiede. Die Ergebnisse deuten auf eine größere Nierenmasse bei männlichen Mäusen mit konsekutiv höherer absoluter Gefäßfläche hin. Immunhistochemischen Färbungen für Endomucin (Kappilaren) und SM-Actin (Arteriolen) bestätigten eine deutlich verminderte Gefäßdichte im genetisch veränderten Tier.
In der klinischen Anwendung bestätigte sich an gesunden Probanden durch die Ermittlung von 13 Einzelwellenlängen (single wavelength, SWL) zwischen 660-1210nm und 5 berechneten MSOT Parametern (deoxygeniertes/oxygeniertes/totales Hämoglobin, Kollagen und Lipid) eine exzellente Intrarater-Reproduzierbarkeit (Intraclass Correlation Coefficient, ICC, SWL: 0.82–0.92; MSOT-parameter: 0.72−0.92) und Interrater-Reproduzierbarkeit (SWL: 0.79−0.87; MSOT-parameter: 0.78−0.86) mit Ausnahme des Parameters Lipid (0.56). Zusätzlich konnte die Stabilität des Verfahrens auch über einen Zeitraum von 14 Tagen bestätigt werden.
Das MSOT Verfahren zeigte an Patienten mit SMA, dass insbesondere Veränderungen im 800nm Signal, dem isosbestischen Punkt für Hemoglobin, detektiert und klinisch genutzt werden konnten. Diese Signale entsprachen am ehesten der Strukltur einer degenertierten Muskelstruktur im Sinn einer „mottenfraas“-artigen Degeneration. Die quantitativen Signalinternsitäten korrelierten dabei mit standardisierten klinischen Testverfahren und dem klinischen Grad der Krankheitsausprägung.
Schlussfolgerungen und Diskussion
Die Arbeit zeigt, dass optoakustische Verfahren sehr präzise Gewebeinformationen gewinnen können. Einerseits ermöglichen diese im Tiermodell hochauflösende, feinstrukturelle Informationen, während sich im klinischen Einsatz Informationen aus relevanten Tiefen gewinnen lassen. Die Technologie liefert in der klinischen Applikation stabile und reproduzierbare Resultate, sodass diese auch klinisch relevante Prozesse wie das Ausmaß einer Muskeldegeneration in der SMA abbilden kann. Die vorliegenden Ergebnisse können als Ausgangspunkt für die weitere klinische Translation genutzt werden.
Common Mode Transient Immunity (CMTI) is one of the most important key characteristics of an isolator. CMTI is defined as the ability of an isolation barrier to tolerate fast common mode transients and thus to maintain the system integrity. Measuring CMTI requires creating very fast voltage changes between two isolated circuit reference grounds. Furthermore, the capability of the isolator to resist temporary high voltage, named isolation voltage, represents another main characteristic of isolators. Today’s state-of-the-art measurement methods require a high voltage pulse generator such as an ESD surge generator to generate fast high voltage pulses to measure CMTI. To test the isolation voltage, extra equipment is used for stressing the device with the specified voltage, which would increase the production testing cost. Moreover, working with high voltages in production environments needs higher safety requirements. That’s why, in this thesis, a new method was developed to test both CMTI and isolation voltage in the same environment together with other parameters.
In fact, this work investigates the methodology used for testing digital isolators. The emphasis of this thesis lies in the implementation of a new method to characterize the key parameters of an isolation barrier during the production testing. For the CMTI measurement, a signal with the corresponding slope is produced and fed into the Device Under Test (DUT). To verify the isolation voltage, the proposed concept utilizes a DC-DC converter to supply the device explicitly with 120% of the specified isolation voltage. This voltage is applied for 1 second during the production testing. The same voltage converter is used together with a high voltage switch and an appropriate regulation circuit using passive elements to generate transients with predefined levels and slopes. Additionally, the other characteristics of the digital isolator are tested with the same board and during the same test sequence.
The proposed method was tested successfully using a test board and an evaluation board. The CMTI measurements showed high accuracy in the slope. In addition, integrating the high voltage tests together with other characterizations into one single Printed Circuit Board (PCB), used to fully characterize the devices, reduces test time and thus cost. The results of the measurements demonstrate the good performance of the proposed concept.
In the realm of structural optimization, a key objective is the maximization of the service life of structures, while avoiding premature failure due to unexpected, brittle fracture.
Cracks, which can arise from manufacturing defects or stress concentrations, may propagate through the structure due to fatigue or corrosion.
The incorporation of tailored heterogeneous materials can enhance macroscopic fracture toughness by virtue of the interaction between cracks and the heterogeneities.
While optimization methods for structural compliance, which consider predefined stationary cracks with volume and/or stress constraints, are well-established, methods that account for propagating cracks are still in an early stage of development.
In this work, we propose three optimization frameworks incorporating crack propagation in heterogeneous materials under mode-I loading in a two-dimensional setting, where the shape/material parameters of the embedded elliptical heterogeneities are optimized.
The first is an adjoint sensitivity-based optimization framework that enhances interfacial fracture resistance quantified by external mechanical work with respect to orientations of the orthotropic material, considering a small number of potential crack paths.
This method is designed to optimize for the worst-case scenario among the defined crack paths.
In the second, we propose a novel derivative-free approach for use in a stochastic optimization setting to produce robust designs with respect to shape parameters under noise.
Here, an approximate gradient based on Monte Carlo estimation and nearest-neighbor interpolation of the available data is used to take the next optimization step.
The third framework employs a Bayesian optimization strategy with Gaussian processes to optimize resistance to bulk fracture, modeled using the phase-field method.
An interior-point monolithic solver is used, along with adaptive mesh refinement near the crack tip and subsequent coarsening along the tail of the crack to reduce the computational burden of the fracture simulation.
The goal is to maximize the peak J-integral value under surfing boundary conditions, while also considering the high sensitivity of the initial crack's location relative to the periodic microstructure.
The presented optimization experiments demonstrate significant improvements in the fracture resistance with justifiable computational cost.
Infections, whether bacterial, viral or fungal, are one of the most current and urgent topics in basic medical research and development. Sepsis or septic shock requires in particular attention in this research area. The severe and cost-intensive treatment of this disease, as well as the difficult diagnosis of the causative pathogens, are further significantly complicated by the increasingly frequent occurrence of antibiotic multi-resistance. Treatment regimens that were assumed to be safe often fail and pathogens appear, either new, or resistant to treatment. Although countries with high incomes and good health care systems fare better than developing countries, where many neonates, children and old people are affected, sepsis remains of great global importance. To address these problems, this work aims to develop an effective tool for targeted pathogen extraction by combining promising developments from the fields of nanotechnology and protein research. The goal is to extract pathogens from blood and thus decisively improves diagnostic performance and additionally opens up new therapeutic options for the therapy of infections. Hence, superparamagnetic iron oxide nanoparticles (SPIONs) functionalised with peptides from the saliva protein GP340 were developed. In addition to SPION-APTES (3-aminopropyltriethoxysilane-coated SPIONs), alternate SPION types with different coatings (for peptide attachment) were produced and investigated for their properties and separation efficiency. A comprehensive characterisation of the synthesis and functionalisation steps, as well as of the final particles, was carried out in order to obtain the optimal and suitable SPIONs. Of particular importance was the high magnetic clearance of SPIONs and the target toxins or intact microbes from different media. Extensive separation experiments of pathogens with and without the presents of blood cells showed a high efficiency explicitly with SPION-APTES-Pep which are functionalised with a peptide of a suitable sequence. Tests in human blood and with human cell lines in vitro showed good haemo- and biocompatibility. SPION-APTES-Pep showed an effective removal of bacterial lipopolysaccharide (LPS) which could also be confirmed in blood by reduced levels of cytokines since this effect directly depends on the availability of LPS. The particle synthesis and functionalisation itself are proven to be straight forward and reproducible. Their advantages are low costs and good magnetic properties. Furthermore, it was shown that using SPION-APTES functionalised with GP340 derived peptides it was possible to reculture pathogens extracted from blood and to concentrate them by reducing the dispersion medium after extraction, thus providing an opportunity to accelerate sensitivity and selectivity between hosts structures and pathogens. The findings suggest that SPION-APTES-Pep may enable rapid diagnosis, identification and treatment of sepsis-inducing pathogens. Such peptide functionalised SPIONs could be used in suitable separation systems, for example in the context of a haemoperfusion treatment.
Unbemannte Luftfahrzeuge bieten ein hohes Einsatzpotential für die automatisierte Durchführung von Inventur-, Inspektions- und Vermessungsprozessen und können Transportprozesse flexibilisieren. Der übergeordnete Forschungsgegenstand dieser Dissertationsschrift ist daher die Erforschung eines autonomen Flugrobotersystems (AFRS) für den Einsatz im Produktions- und Logistikumfeld.
Hierfür wird zunächst eine Gesamtsystemarchitektur für ein AFRS vorgestellt, welche den aus dem industriellen Anwendungsfeld entstehenden Anforderungen gerecht wird und die zur Realisierung eines vollautomatisierten Flugbetriebs notwendigen Systemkomponenten, Fähigkeiten und Schnittstellen bietet. Zusätzlich werden Methoden zur präzisen, aufgabenangepassten Lokalisierung der autonomen Flugroboter (AFR) erforscht und Redundanzanforderungen berücksichtigt.
Den zweiten Forschungsgegenstand bildet die Entwicklung eines geeigneten Luftraummanagement- und Routenplanungssystems. Unter Berücksichtigung des dreidimensionalen Arbeitsraums und der vorherrschenden Platzverhältnisse sollen dabei unter vorgegebenen Bedingungen optimale Flugpfade für die AFR bestimmt und gleichzeitig Kollisionen während des fehlerfreien Flugs zuverlässig ausgeschlossen werden.
Der dritte Teil der vorliegenden Arbeit umfasst die Erforschung und Umsetzung einer umfassenden Sicherheitsarchitektur für den Einsatz von AFR unter Berücksichtigung von Redundanz- und Sicherheitsanforderungen. Der Fokus liegt dabei auf der Entwicklung einer Methode zur Prädiktion, Erkennung und Maskierung von Systemfehlern. Weiterhin wird eine Methode vorgestellt, die es ermöglicht, während des Flugs Personen im Umfeld der AFR zu erkennen und das Flugverhalten der AFR in geeigneter Weise anzupassen.
Abschließend wird ein leistungsfähiges AFRS umgesetzt und dieses anhand von umfassenden Simulationen sowie von Flugversuchen im Laborumfeld und unter realen Anwendungsbedingungen evaluiert. Die Evaluationsergebnisse validieren die theoretischen Forschungsinhalte und demonstrieren die Leistungsfähigkeit des erforschten AFRS.
Single atom (SA) catalysis, over the last 10 years, has become a forefront in heterogeneous catalysis, electrocatalysis, and most recently also in photocatalysis. Pt SAs on titania have been reported to be a highly effective co-catalyst in photocatalytic H2 generation. Most recently, for the synthesis of SA loading on titania surfaces, some simple immersion techniques have been described. Here we introduce a so far unexplored but evidently very effective approach to enhance the effectivity of Pt SA co-catalysts on anodic TiO2 layers. For this, we first decorate TiO2 surfaces with a partial coverage of headgroups of silane self-assembled monolayers (SAMs) and then deposit Pt SAs on this SAM modified surface. We observe a significantly enhanced photocatalytic activity for H2 generation using this sensitization of the surface with a modified SAM.
Network theoretical measures such as geodesic edge betweenness centrality (GEBC) have been proposed as failure predictors in network models of load-driven materials failure. Edge betweenness centrality ranks which links are significant, based on the fraction of shortest paths that pass through the links between network nodes. We study GEBC as a failure predictor for two-dimensional fuse network models of load transmission in structurally disordered materials. We analyze the evolution of edge betweenness centrality in the run-up to failure and the correlation between GEBC and failure propensity for both hierarchical and non-hierarchical networks exhibiting various degrees of disorder. We observe a non trivial relationship between GEBC and failure propensity, which suggests that the idea of GEBC as a useful failure predictor needs to be strongly qualified.
Multi- and hyperspectral endoscopy are possibilities to improve the endoscopic detection of neoplastic lesions in the colon and rectum during colonoscopy. However, most studies in this context are performed on histological samples/biopsies or ex vivo. This leads to the question if previous results can be transferred to an in vivo setting. Therefore, the current study evaluated the usefulness of multispectral endoscopy in identifying neoplastic lesions in the colon. The data set consists of 25 mice with colonic neoplastic lesions and the data analysis is performed by machine learning. Another question addressed was whether adding additional spatial features based on Gauss–Laguerre polynomials leads to an improved detection rate. As a result, detection of neoplastic lesions was achieved with an MCC of 0.47. Therefore, the classification accuracy of multispectral colonoscopy is comparable with hyperspectral colonoscopy in the same spectral range when additional spatial features are used. Moreover, this paper strongly supports the current path towards the application of multi/hyperspectral endoscopy in clinical settings and shows that the challenges from transferring results from ex vivo to in vivo endoscopy can be solved.
After spilling coffee, a tell-tale stain is left by the drying droplet. This universal phenomenon, known as the coffee ring effect, is observed independent of the dispersed material. However, for many technological processes such as coating techniques and ink-jet printing a uniform particle deposition is required and the coffee ring effect is a major drawback. Here, we present a simple and versatile strategy to achieve homogeneous drying patterns using surface-modified particle dispersions. High-molecular weight surface-active polymers that physisorb onto the particle surfaces provide enhanced steric stabilization and prevent accumulation and pinning at the droplet edge. In addition, in the absence of free polymer in the dispersion, the surface modification strongly enhances the particle adsorption to the air/liquid interface, where they experience a thermal Marangoni backflow towards the apex of the drop, leading to uniform particle deposition after drying. The method is independent of particle shape and applicable to a variety of commercial pigment particles and different dispersion media, demonstrating the practicality of this work for everyday processes.
Covalent functionalisation can be a powerful lever to tune the properties and processability of graphene. After overcoming the low chemical reactivity of graphene, covalent functionalisation led to the generation of new hybrid materials, applicable in a broad variation of fields. Although the process of functionalising graphene is nowadays firmly established, fundamental aspects of the produced hybrid materials remain to be clarified. Especially the atomically resolved imaging is only scarcely explored. Here we show aberration corrected in situ high resolution TEM imaging of dodecyl functionalised monolayer graphene at atomic resolution after an effective mechanical filtering approach. The mechanical filtering allows to separate adsorbed contamination from the covalently bound functional molecules and thus opens the possibility for the observation of this hybrid material. The obtained data is validated by DFT calculations and by a novel image simulation approach based on molecular dynamics (MD) simulations at room temperature.
Surface acoustic wave (SAW) radio-frequency identification (RFID) has high potential for industrial applications, where automated identification and localization of assets represent the backbone of process controlling and logistics. However, in situations where multiple tags are simultaneously interrogated, the response patterns corresponding to the hard-coded reflectors are prone to overlap, preventing their association with the corresponding tags and, hence, the correct tag decoding. Identification and localization of multiple SAW RFID tags are addressed in this work under this challenging effect, known as collision, with a multi-antenna mobile robot-based synthetic aperture approach. Using the estimation of the spatial probability density functions of the SAW tag reflectors over a given interrogation aperture, the received impulse responses can be resolved in three dimensions and clustered with respect to their estimated locations. The performance of the proposed approach to associate and localize the signals from multiple tags was evaluated theoretically and experimentally.
We explore the role of molten nitrate interfaces on MgO surface treatment for improving the reversibility of thermochemical energy storage via sorption and desorption of water or CO2. Our molecular dynamics simulations focus on melts of LiNO3, NaNO3, KNO3, and the triple eutectic mixture Li0.38Na0.18K0.44NO3 on the surface of MgO to provide atomic scale details of adsorbed layers and to rationalize interface energies. On this basis, a thermodynamic model is elaborated to characterize the effect of nitrate melts on the dehydration of Mg(OH)2 and to quantitatively explain the difference in dehydration temperatures of intact and LiNO3-doped Mg(OH)2.
In this contribution, a system simulation method based on the finite element method (FEM) is applied to simulate a strongly coupled bimorph piezoelectric vibration-based energy harvester (PVEH) with various nonlinear, non-ideal and active circuits: The standard circuit, the synchronized switch harvesting on inductor circuit and the synchronized electric charge extraction circuit are considered. Furthermore, nonlinear elastic behavior of the piezoelectric material is taken into account and harmonic base excitations of different magnitudes at a fixed frequency are applied. The holistic FEM-based system simulation approach solves the complete set of piezoelectric equations together with the equation of the electric circuit such that all electromechanical coupling phenomena are taken into account. This fully coupled numerical analysis enables the detailed evaluation of the influences of the electric circuits on the vibrational behavior and the harvested energy of the PVEH with respect to the magnitude of base excitation. Results from literature on the efficiency of electric circuits are confirmed and interactions between mechanical and electrical nonlinearities of PVEHs are revealed.