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The growing demand for active medical implantable devices requires data and or power links between the implant and the outside world. Every implant has to be encapsulated from the body by a specific housing and one of the most common materials used is titanium or titanium alloy. Titanium thas the necessary properties in terms of mechanical and chemical stability and biocompatibility. However, its electrical conductivity presents a challenge for the electromagnetic transmission of data and power. The proposed paper presents a fast and practical method to determine the necessary transmission parameters for titanium encapsulated implants. Therefore, the basic transformer-transmission-model is used with measured or calculated key values for the inductances. Those are then expanded with correction factors to determine the behavior with the encapsulation. The correction factors are extracted from finite element method simulations. These also enable the analysis of the magnetic field distribution inside of the housing. The simulated transmission properties are very close to the measured values. Additionally, based on lumped elements and magnetic field distribution, the influential parameters are discussed in the paper. The parameter discussion describes how to enhance the transmitted power, data-rate or distance, or to reduce the size of the necessary coils. Finally, an example application demonstrates the usage of the methods.
This paper describes the Sweaty II humanoid adult size robot trying to qualify for the RoboCup 2018 adult size humanoid competition. Sweaty came 2nd in RoboCup 2017 adult size league. The main characteristics of Sweaty are described in the Team Description Paper 2017. The improvements that have been made or are planned to be implemented for RoboCup 2018 are described in this paper.
MPC-Workshop Juli 2018
(2018)
Bei der Produktion von Solarzellen aus multikristallinem Silizium haben Defekte aus der Kristallisationsphase starken Einfluss auf die Materialqualität der Wafer und damit auf den Wirkungsgrad der späteren Solarzelle. Ein Verständnis des Kornwachstums in multikristallinem Silizium während des Kristallisationsprozesses kann zur Optimierung desselben beitragen. In dieser Arbeit werden Methoden untersucht, optische Flüsse zwischen Korngrenzenbildern multikristalliner Si-Wafer mittels neuronaler Netze zu berechnen. Hierfür wird die Architektur eines ausgereiften faltungsbasierten neuronalen Netzes zur optischen Fluss-Berechnung genutzt und durch angepasstes Training auf Waferstrukturen zugeschnitten. Dies umfasst die Synthese eigener, auf Waferbilder basierender Trainingsdaten und das Training mit einer angepassten Fehlerfunktion zur Bewertung der Zuordnungsgenauigkeit von Körnern zwischen Wafern durch den optischen Fluss. Beide Maßnahmen zusammen führen zu einer Reduktion des Zuordnungsfehlers von Körnern zwischen Waferbildern um 45 % gegenüber einem hochoptimierten, auf allgemeine optische Flüsse trainierten Modell basierend auf demselben Netzwerk. Die geschätzte Zuordnungsgenauigkeit des besten Modells beträgt 92,4 % der Pixel der Korngrenzenbilder eines Wafers. Weiteres Verbesserungspotenzial ist vorhanden.