Refine
Document Type
- Conference Proceeding (213)
- Article (reviewed) (128)
- Bachelor Thesis (64)
- Master's Thesis (34)
- Article (unreviewed) (27)
- Patent (23)
- Letter to Editor (16)
- Book (12)
- Contribution to a Periodical (12)
- Doctoral Thesis (12)
Conference Type
- Konferenzartikel (183)
- Konferenz-Abstract (21)
- Sonstiges (5)
- Konferenz-Poster (2)
- Konferenzband (2)
Language
- English (373)
- German (189)
- Other language (1)
- Multiple languages (1)
- Russian (1)
Keywords
- Machine Learning (15)
- RoboCup (13)
- Deep Leaning (11)
- Götz von Berlichingen (11)
- neuroprosthetics (8)
- Deep learning (7)
- Medizintechnik (7)
- Blockchain (6)
- Internet of Things (6)
- Regelungstechnik (6)
Institute
- Fakultät Elektrotechnik, Medizintechnik und Informatik (EMI) (ab 04/2019) (565) (remove)
Open Access
- Open Access (251)
- Closed Access (181)
- Closed (121)
- Bronze (54)
- Diamond (31)
- Gold (29)
- Grün (3)
- Hybrid (3)
Team description papers of magmaOffenburg are incremental in the sense that each year we address a different topic of our team and the tools around our team. In this year’s team description paper we focus on the architecture of the software. It is a main factor for being able to keep the code maintainable even after 15 years of development. We also describe how we make sure that the code follows this architecture.
In many application areas, Deep Reinforcement Learning (DRL) has led to breakthroughs. In Curriculum Learning, the Machine Learning algorithm is not randomly presented with examples, but in a meaningful order of increasing difficulty. This has been used in many application areas to further improve the results of learning systems or to reduce their learning time. Such approaches range from learning plans created manually by domain experts to those created automatically. The automated creation of learning plans is one of the biggest challenges.In this work, we investigate an approach in which a trainer learns in parallel and analogously to the student to automatically create a learning plan for the student during this Double Deep Reinforcement Learning (DDRL). Three Reward functions, Friendly, Adversarial, and Dynamic based on the learner’s reward are compared. The domain for evaluation is kicking with variable distance, direction and relative ball position in the SimSpark simulated soccer environment.As a result, Statistic Curriculum Learning (SCL) performs better than a random curriculum with respect to training time and result quality. DDRL reaches a comparable quality as the baseline and outperforms it significantly in shorter trainings in the distance-direction subdomain reducing the number of required training cycles by almost 50%.
In this paper, the performance of different continuous-time and discrete-time models of the electrical subsystem of induction machines and permanent-magnet synchronous machines as well as methods based on them for decoupling the direct and
quadrature axis components of the stator current are investigated and compared. The focus here is on inverter-fed, pulse width modulated drives when operated with a relatively large product of stator frequency and sampling time, where significant
differences between the models and decoupling methods used come to light. Recommendations for a discrete-time model to be used uniformly in the future are made, as well as statements on whether feedforward or feedback decoupling structures are better suited and whether state controllers improve decoupling measures for very steep speed ramps. Simulation studies and measurement results support the statements made above.
This research presents a comprehensive exploration of hydroponic systems and their practical applications, with a focus on innovative solutions for managing environmental and analytical sensors in hydroponic setups. Hydroponic systems, which enable soilless cultivation, have gained increasing importance in modern agriculture due to their resource-efficient and high-yield nature.
The study delves into the development and deployment of the SensVert system, an adaptable solution tailored for hydroponic environments. SensVert offers adaptability and accessibility to farmers across various agricultural domains, addressing contemporary challenges in supervising and managing environmental and analytical sensors within hydroponic setups. Leveraging LoRa technology for seamless wireless data transmission, SensVert empowers users with a feature-rich dashboard for real-time monitoring and control. The study showcases the practical implementation of SensVert through a single sensor node, seamlessly integrating temperature, humidity, pressure, light, and pH sensors. The system automates pH regulation, employing the Henderson-Hasselbalch equation, and precisely controls liquid dosing using a PID controller. At the core of SensVert lies an architecture comprising The Things Stack as the network server, Node-Red as the application server, and Grafana as the user interface. These components synergize within a local network hosted on a Raspberry Pi; effectively mitigating challenges associated with data packet transmission in areas with limited internet connectivity.
As part of ongoing research, this work also paves the way for future advancements. These include the establishment of a wireless sensor network (WSN) utilizing LoRa technology, enabling seamless over-the-air sensor node updates for maintenance or replacement scenarios. These enhancements promise to further elevate the system's reliability and functionality within hydroponic cultivation, fostering sustainable agricultural practices.
Hintergrund:
Die Versorgung von Patienten mit Cochleaimplantaten erfordert im Rahmen der Rehabilitation nicht nur Hörtrainings, sondern auch regelmäßige Erfassungen des Hörvermögens. Diese Tests konzentrieren sich hierbei meist auf das Vertehen von Sprache. Hierbei müssen Patienten Wörter oder Zahlen unter Vorhandensein von Störgeräuschen verstehen. Diese Störgeräusche sind in der Regel künstlicher Natur wie Rauschen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, diese künstlichen Störgeräusche durch realistischere zu ersetzen und zusätzlich einen Raumklang sowohl für die Störgeräusche als auch für die zu verstehenden Wörter oder Zahlen zu implementieren. Um die Erfassung der multimodalen Sprachwahrnehmung zu verbessern, wird nicht nur eine virtuelle auditive Umgebung geschaffen, sondern auch eine visuelle Komponente integriert, die auf einem Head-Mounted Display (HMD) wiedergegeben werden kann. Das Ziel ist es, eine audiovisuelle virtuelle Realität zu schaffen, die alltagsrelevante Kommunikationssituationen widerspiegelt und somit die Validität und Relevanz von Hörtests erhöht.
Umsetzung:
Für die Umsetzung wurden Werkzeuge zur Simulation von Raumakustik und eine hochwertige visuelle Darstellung auf einem HMD benötigt. An der Technischen Universität München wurde das Tool "real-time Simulated Open Field Environment" (rtSOFE) entwickelt, das durch die Berechnung von Raumimpulsantworten Raumakustik simuliert und die direkte Wiedergabe von Schallquellen in virtuellen Klangfeldern ermöglicht. Für die visuelle Umgebung wurde die Unreal Engine 5 gewählt, die sehr realistische Darstellungen virtueller Räume ermöglicht und hauptsächlich in der Videospielindustrie verwendet wird.
Ergebnisse:
Mit den Tools rtSOFE und Unreal Engine wurden drei realistische Umgebungen geschaffen: Ein Pub, ein Wohnzimmer und eine U-Bahn-Station. Diese Umgebungen enthalten realitätsnahe Störgeräusche, die zur jeweiligen Umgebung passen. Probanden können sich dank des HMD in diesen Umgebungen frei bewegen. Zudem wurde ein Testsetup unter Verwendung von Sätzen aus dem Oldenburger Satztest innerhalb dieser audiovisuellen Umgebung umgesetzt.
Fazit:
Das entwickelte Testsetup in der audiovisuellen Umgebung ermöglicht eine realistischere und alltagsnähere Erfassung des Hörvermögens im Vergleich zu herkömmlichen Hörtests. Die visuelle Komponente trägt zur Steigerung der Realitätsnähe bei. Allerdings fehlt im aktuellen Setup die Synchronisation zwischen der auditiven und visuellen Umgebung, insbesondere in Form von Lippenbewegungen (Lip Syncing), um eine umfassende Erfassung der multimodalen Sprachwahrnehmung zu ermöglichen.
Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) hat einen festen Platz im deutschen Bildungssystem gefunden. BNE setzt sich die Ziele, Lernende zu informierten und verantwortungsbewussten Konsumenten zu befähigen sowie sie darauf vorzubereiten und das eigene Verhalten sowie das Verhalten anderer kritisch zu reflektieren. Der Nachhaltigkeitsbegriff von BNE orientiert sich hierbei an den drei Perspektiven, Soziales, Ökonomisches und Ökologisches, und an deren Wechselwirkungen untereinander.
Um Lernenden Nachhaltigkeitsthemen nach der Definition von BNE zu vermitteln, bieten sich Photovoltaik-Systeme (PV), vor allem in Off-Grid-Ausführungen, an, da sie aufgrund ihrer Eigenschaften als erneuerbare Energieerzeuger einen rücksichtsvolleren Umgang mit den vorhandenen Ressourcen fordern, Reflexion des eigenen Verhaltens anregen und sich in verschiedenen Situationen unter den drei Perspektiven der Nachhaltigkeit betrachten lassen.
Für eine Projektarbeit an allgemeinbildenden sowie beruflichen Schulen wurde außerhalb dieser Arbeit ein Off-Grid-PV-System entworfen, anhand dessen Lernende Fragestellungen der elektrischen Energieerzeugung aus Sonneneinstrahlung sowie allgemeine Nachhaltigkeitsthemen erforschen. Das didaktische Konzept zur Begleitung des PV-Systems wurde anhand von den Anforderungen der BNE entwickelt und gliedert sich in die Bereiche einleitende Workshops, Lern- und Arbeitsmaterial, weiterführendes Material sowie einen abschließenden Workshop zur Reflexion des erlernten. Die getroffenen Entscheidungen im Bereich der Technik sowie des Lehr-Lern-Materials werden jeweils didaktisch begründet.
AI-based Ground Penetrating Radar Signal Processing for Thickness Estimation of Subsurface Layers
(2023)
This thesis focuses on the estimation of subsurface layer thickness using Ground Penetrating Radar (GPR) A-scan and B-scan data through the application of neural networks. The objective is to develop accurate models capable of estimating the thickness of up to two subsurface layers.
Two different approaches are explored for processing the A-scan data. In the first approach, A-scans are compressed using Principal Component Analysis (PCA), and a regression feedforward neural network is employed to estimate the layers’ thicknesses. The second approach utilizes a regression one-dimensional Convolutional Neural Network (1-D CNN) for the same purpose. Comparative analysis reveals that the second approach yields superior results in terms of accuracy.
Subsequently, the proposed 1-D CNN architecture is adapted and evaluated for Step Frequency Continuous Wave (SFCW) radar, expanding its applicability to this type of radar system. The effectiveness of the proposed network in estimating subsurface layer thickness for SFCW radar is demonstrated.
Furthermore, the thesis investigates the utilization of GPR B-scan images as input data for subsurface layer thickness estimation. A regression CNN is employed for this purpose, although the results achieved are not as promising as those obtained with the 1-D CNN using A-scan data. This disparity is attributed to the limited availability of B-scan data, as B-scan generation is a resource-intensive process.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, eine Schnittstelle zu erstellen, die es erlaubt, dem vom Unternehmen produzierten modulbasierten ERP-System Module zu integrieren, die
mit der aktuellen Version der Programmiersprache Delphi erstellt wurden.
Die Schwierigkeit hierbei ist, dass die momentane Implementation des Systems auf
einer Jahrzehnte alten Version der Sprache basiert, die in mehreren Bereichen keine
Kompatibilität mit der neuen Version besitzt.
Um dieses Ziel zu erreichen wurden zunächst die konkreten Anforderungen an die
Lösung formuliert und daraufhin verschiedene Lösungsansätze für eine Schnittstelle
konzipiert.
Durch Testen an einer prototypisch vereinfachten Version des ERP-Systems konnte
festgestellt werden, dass eine Lösung über eine auf Datenbanktransaktionen basierende Schnittstelle für das Projekt am ehesten geeignet war.
Nach weiterer Planung des exakten Aufbaus wurden die nötigen Funktionalitäten dann
umgesetzt, wobei zuerst in groben Zügen die essentiellen Aspekte realisiert wurden,
welche dann in weiteren Durchläufen auf die exakten Spezifikationen verfeinert und
auf Fehler geprüft wurden.
Nachdem dieser Lösungsansatz einen ausreichenden Vervollständigungsgrad erreicht
hatte, wurde das Projekt zu Testzwecken in firmeninternem Umfeld in Betrieb genommen.
Durch anschließendes weiteres Beheben von noch ausstehenden Fehlern wurde das
Projekt dann in einen Zustand gebracht, in dem es allgemein in Verwendung genommen werden kann und somit die gewünschten Vorgaben erfüllt.
Go ist eine 2009 veröffentlichte Programmiersprache mit einem statischen Typsystem. Seit Version 1.18 sind auch Generics ein Teil der Sprache. Deren Übersetzung wurde im de facto Standard-Compiler mittels Monomorphisierung umgesetzt. Diese bringt neben einigen Vorteilen auch Nachteile mit sich. Aus diesem Grund beschäftigt sich diese Arbeit mit einer alternativen Übersetzungsstrategie für Generics in Go und implementiert diese in einem neuen Compiler für Featherweight Generic Go, einem Subset von Go. Zum Schluss steht damit ein nahezu funktionierender Compiler, welcher schließlich Racket-Code ausgibt. Eine Evaluierung der Performanz der Übersetzungsstrategie ist allerdings noch ausstehend.
Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit ist es, eine automatisierte Bildausschnittkontrolle für die Low Code Plattform Intrexx zu implementieren. Diese soll mit Hilfe eines geeigneten Künstliche Intelligenz Frameworks Gesichter in Bildern erkennen und diese anschließend ausschneiden. Die Benutzer*innen sollen die Ausschnitte außerdem noch manuell anpassen können. Die Implementierung erfolgt mittels Typescript innerhalb einer Webkomponente, um eine Verwendung innerhalb von Intrexx zu ermöglichen. Nach einem Vergleich verschiedener technologischer Ansätze hat sich Tensorflow als geeignetes KI-Framework herausgestellt. Im Rahmen einer Performance-Analyse wurden außerdem verschiedene Tensorflow-Modelle miteinander verglichen.
The current thesis conducts the study on the integration of digitalization techniques aimed at improving energy supply efficiency in off-grid energy systems. The primary objective is to fortify the security of energy supply in remote areas, particularly in instances of adverse weather conditions, unanticipated changes in load and fluctuations in the performance of renewable energy systems. This objective is to be achieved through the implementation of a smart load management strategy in stand-alone photovoltaic systems (SAPVS). This strategy involves deployment of forecasting algorithms on an edge device that operates with limited processing resources in an environment characterized for the lack of internet connection. The edge device is designed to interact with a smart home gateway that prioritizes, and schedules smart appliances based on the forecasted state of charge (SOC) in the 36-hours ahead of the SAPVS operation (the implementation of the loads schedule deployed on the Home Assistant device is out of the scope of the tasks implemented for this project).
The edge device, developed using a Raspberry Pi 3B+, was specifically intended for being implemented along with a SAPVS, in remote areas such as health stations in Africa and tropical islands, providing communities with a reliable source of electrical energy. The deployment of the strategy was carried out in four phases. The first phase involved the implementation of an Extraction-Transformation-Load (ETL) pipeline, where data was gathered from various heterogeneous hardware sources of an implemented test system that served as the enabler and testbench of this research, this test stand is composed of power electronics components such as an inverter, a MPPT solar charge controller, a smart meter, and a BOS LiFePo4 battery prototype. In the transformation stage, a data model was developed to identify the most critical parameters of the energy system, and to eliminate outliers and null values. In the load stage, a local SQL database was established for saving and structuring the data gathered and to ensure high-quality data with defined units and casting.
The second phase involved data analysis to identify the relevant features and potential exogenous variables for the forecasting model to implement. In the third phase, an Auto Regressive Moving Average (ARMA) model with two selected exogenous variables was implemented to forecast the AC load consumption profile for the 36- hours ahead of the off-grid system operation. The final phase involved the information exchange with the Home Assistant device, by transferring to it from the edge device the battery SOC present value and the predicted 36-hour ahead AC load profile information for prioritization and scheduling of loads; this through an MQTT interface.
The outcome of the experiment was a successful deployment of a data engineering and data forecasting approach that enabled data quality strategy implementation, local database storage, and forecasting algorithms on a processing and internet-constrained edge device. The interface with a home assistant implementation resulted in the successful execution of smart load management endeavors in an off-grid system, thereby enhancing the energy security of supply and contributing to the advancement of data-driven strategies in the rural electrification sector.
This thesis emphasizes the significance of digitalization strategies in smart SAPVS and highlights the potential of edge computing solutions in achieving seamless energy management in smart homes.
Conceptualization and implementation of automated optimization methods for private 5G networks
(2023)
Today’s companies are adjusting to the new connectivity realities. New applications require more bandwidth, lower latency, and higher reliability as industries become more distributed and autonomous. Private 5th Generation (5G) networks known as 5G Non-Public Networks (5G-NPN), is a novel 3rd Generation Partnership Project (3GPP)- based 5G network that can deliver seamless and dedicated wireless access for a particular industrial use case by providing the mentioned application’s requirements. To meet these requirements, several radio-related aspects and network parameters should be considered. In many cases, the behavior of the link connection may vary based on wireless conditions, available network resources, and User Equipment (UE) requirements. Furthermore, Optimizing these networks can be a complex task due to the large number of network parameters and KPIs that need to be considered. For these reasons, traditional solutions and static network configuration are not affordable or simply impossible. Despite the existence of papers in the literature that address several optimization methods for cellular networks in industrial scenarios, more insight into these existing but complex or unknown methods is needed.
In this thesis, a series of optimization methods were implemented to deliver an optimal configuration solution for a 5G private network. To facilitate this implementation, a testing system was implemented. This system enables remote control over the UE and 5G network, establishment of a test environment, extraction of relevant KPI reports from both UE and network sides, assessment of test results and KPIs, and effective utilization of the optimization and sampling techniques.
The research highlights the advantageous aspects of automated testing by using OFAT, Simulated Annealing, and Random Forest Regressor methods. With OFAT, as a common sampling method, a sensitivity analysis and an impact of each single parameter variation on the performance of the network were revealed. With Simulated Annealing, an optimal solution with MSE of roughly 10 was revealed. And, in the Random Forest Regressor, it was seen that this method presented a significant advantage over the simulated annealing method by providing substantial benefits in time efficiency due to its machine- learning capability. Additionally, it was seen that by providing a larger dataset or using some other machine-learning techniques, the solution might be more accurate.
Unterschiedliche Stimulationszeitpunkte bei bimodaler Versorgung mit Hörgerät und Cochleaimplantat
(2023)
Die bimodale Versorgung von Patienten mit Hörgerät (HG) ipsilateral und Cochleaimplantat (CI) kontralateral bei asymmetrischem Hörverlust ist aufgrund vieler inhärenter Variablen die komplizierteste Versorgungsart im Kontext der Versorgung mit CI. Im vorliegenden Übersichtsartikel werden alle systematischen interauralen Unterschiede zwischen elektrischer und akustischer Stimulation dargestellt, die bei dieser Versorgungsart auftreten können. Darüber hinaus werden Methoden zur Quantifizierung des interauralen Latenzoffsets, also des Zeitunterschieds zwischen der akustischen und elektrischen Stimulation des Hörnervs, mittels Registrierung auditorisch evozierter Potenziale – erzeugt durch akustische bzw. elektrische Stimulation – und Messungen an den Sprachprozessoren und Hörgeräten vorgestellt. Die technische Kompensation des interauralen Latenzoffsets und ihre positive Auswirkung auf die Schalllokalisationsfähigkeit bimodal mit CI und HG versorgter Patienten wird ebenfalls beschrieben. Zuletzt werden neueste Erkenntnisse diskutiert, die Gründe dafür aufzeigen, warum die Kompensation des interauralen Latenzoffsets das Sprachverstehen im Störgeräusch bei bimodal versorgten CI-/HG-Trägern nicht verbessert.
MINT-College TIEFE
(2021)
Das Projekt MINT-College TIEFE konnte in der zweiten Förderperiode die verschiedenen Maßnahmen der vorangegangenen Förderperiode weiter ausbauen und verstetigen. Die Angebote im Rahmen des Projekts MINT-College TIEFE begleiteten die Studierenden über den Student-Life-Cycle hinweg über das komplette Studium der technischen Studiengänge, beginnend in der Schule und endend beim Übergang in den Beruf. Um die Qualität der Lehre an der Hochschule Offenburg zu verbessern, wurden darüber hinaus verschiedene digital unterstützte Lehrformate weiterentwickelt und ausgebaut. Zentrale Angebote des MINT-College, das 2019 zentrale Einrichtung der Hochschule Offenburg wurde, sind die für die Studieneingangsphase entwickelten Angebote der Einführungstage, des Mentorenprogramms, der Brückenkurse, des Lernzentrums und Angebote für den Übergang in den Beruf, wie das Gründerbüro. Die mediendidaktischen Unterstützungsangebote für Lehrende unterstützten den Lernkulturwandel an der Hochschule. Es wurden systematisch nachhaltige Strukturen aufgebaut, um Innovationen für das Lehren und das Lernen auch künftig entwickeln, erproben und etablieren zu können.
Complex tourism products with intangible service components are difficult to explain to potential customers. This research elaborates the use of virtual reality (VR) in the field of shore excursions. A theoretical research model based on the technology acceptance model was developed, and hypotheses were proposed. Cruise passengers were invited to test 360° excursion images on a landing page. Data was collected using an online questionnaire. Finally, data was analyzed using the PLS-SEM method. The results provide theoretical implications on technology acceptance model (TAM) research in the field of cruise tourism. Furthermore, the results and implications indicate the potential of virtual 360° shore excursion presentations for the cruise industry.
Eine reine Passwortauthentifizierung, wie sie im Hochschulumfeld eingesetzt wird, bringt Sicherheitsrisiken mit sich. Ziel dieser Arbeit ist es zu analysieren, wie die Sicherheit in der Praxis mittels einer Zwei-Faktor-Authentifizierung erhöht werden kann und in welcher Weise die Einführung eines Single-Sign-On Konzept zum Erreichen dieses Ziels beiträgt. Es konnte gezeigt werden, dass eine Shibboleth IdP Installation als zentraler Zugangspunkt für Single-Sign-On sowie eine daran angebundene privacyIDEA-Instanz die Umsetzung der Zwei-Faktor-Authentifizierung für einige aber nicht alle Dienste ermöglicht.
Im Rahmen dieser Abschlussarbeit wurde ein automatisertes Test-Framework für eine Datenanalyse-Software namens MARS entwickelt. Der Zweck der Entwicklung dieses Frameworks ist es, die von der Software, zurückgegebenen Ergebnisse zu testen und zu vergleichen. In Zukunft soll dieses Framework verwendet werden, um den Start von Tests bei jeder neuen Version von MARS zu automatisieren.
Darüber hinaus ist dieses Framework in zwei Versionen erhältlich. Die erste ist eine grafische Version, um bestimmte Tests gezielt auszuführen und zu evaluieren. Die zweite Version ist eine Kommandozeilenversion, die es ermöglicht, schnell mehrere Tests zu generieren. Diese Version kann bspw. von einem Jenkins-Server aus gestartet werden.
Das Test-Framework wurde mit der Programmiersprache Python erstellt und mit dem Qt-Framework grafisch unterstützt. Die Vielzahl an Modulen und die große Anzahl an Nutzern machen Python zu einer beliebten Sprache für diese Art von Anwendungen. Die hohe Modularität von Qt für Python und die einfache Handhabung machen es zu einem reichhaltigen Werkzeug für die Erstellung von grafischen Benutzeroberflächen.
Extensible Authentication Protocol (EAP) bietet eine flexible Möglichkeit zur Authentifizierung von Endgeräten und kann in Kombination mit TLS für eine zertifikatsbasierte Authentifizierung verwendet werden. Motiviert wird diese Arbeit von einer potenziellen Erweiterung für PROFINET, die diese Protokolle einsetzen soll.
Dabei soll eine sicherer EAP-TLS-Protokollstacks für eingebettete Systeme in der Programmiersprache Rust entwickelt werden. Durch das Ownership-System von Rust können Speicherfehler eliminiert werden, ohne dabei auf die positiven Eigenschaften von nativen Sprachen zu verzichten. Es wird ein besonderes Augenmerk auf wie die Verwendung klassischer Rust-Bibliotheken im Umfeld von eingebetteten Systemen, den Einfluss des Speichermodells auf das Design, sowie die Integration von C-Bibliotheken für automatisierte Interoperabilitätstests gelegt.
Das Ziel dieser Arbeit ist die technische Konstruktion eines Prototyps für einen Kopf-und Rumpfsimulator aus dem 3D-Druck mit integriertem Zwei-Kanal-System zur Freifeldmessung akustischer Signale. Die akustischen Eigenschaften sind abhängig von der anatomischen Geometrie eines menschlichen Schädels und des Gehörs, somit soll die Konstruktion des Prototyps möglichst realitätsgetreu nachgeahmt werden. Der Prototyp soll technische Anforderungen wie den Ein- und Ausbau von unterschiedlichen Mikrofonen und Pinna-Modellen gewährleisten.
In dieser Arbeit wird der Bildbearbeitungsprozess von Dokumenten mithilfe von einem schlicht gehaltenem Neuronalen Netzwerk und Bearbeitungsoperationen optimiert. Ziel ist es, abfotografierte Dokumente zum Drucken aufzubereiten, sodass die Schrift gut lesbar, gerade und nicht verzerrt ist und Störfaktoren herausgefiltert werden. Als API zur Verfügung gestellt, können Bilder von Dokumenten beliebiger Größe und Schriftgröße bearbeitet werden. Während ein unter schlechten Bedingungen schräg aufgenommenes Bild nach Tesseract keine Buchstaben enthält, wird mit dem bearbeiteten Bild davon eine Buchstabenfehlerrate von 0,9% erreicht.
Die Komplexität von Softwareprojekten hat in den letzten Jahren stetig zugenommen. Um den gleichzeitig steigenden Anforderungen an die Codequalität gerecht zu werden, setzen auch ursprünglich dynamisch typisierte Programmiersprachen zuhnemend auf statische Typisierung. Dies kann in Form von externen Werkzeugen geschehen, die zusätzlich zum eigentlichen Compiler den Code auf Typsicherheit überprüfen, oder alternativ durch Erweiterung der Compiler selbst, um die Unterstützung für statische Typisierung direkt in der Sprache zu verankern. Ziel des etylizer-Projekts ist es, für die Programmiersprache Erlang zunächst ein solches externes Tool bereitzustellen und langfristig Teil der Compiler-Toolchain zu werden.In dieser Arbeit wird der Typchecker um die Fähigkeit erweitert, Erlang-Projekte vollständig zu verifizieren. Dafür wird zunächst die interne Symboltabelle erweitert, die etylizer nutzt, um Verweise auf Funktionen und Typen aus anderen Modulen aufzulösen. Die Implementierung der Symboltabelle wird so angepasst,dass sie zur Laufzeit um alle für das aktuell geprüfte Modul benötigten Symbole erweitert wird. Um die Laufzeit im Rahmen zu halten, wird ein Algorithmus entwickelt, der die Abhängigkeiten zwischen den Source-Code Dateien des Erlang-Projekts erkennt und anhand dieser entscheidet, welche Dateien sich seit dem letzten Durchlauf geändert haben und deshalb erneut überprüft werden müssen.
Das Ziel der Arbeit ist zu erforschen, ob die Erstellung eines Digital Twin des Hamburger Hafens durch Open Source Lösungen realisierbar ist. Die Grundlagen führen in die Themen Digital Twin und Smart City ein. Es wird darauf eingegangen, welche Vorteile durch die Verwendung eines Digital Twins gewonnen werden können und wie sich die verschiedenen Digital Twin-Typen unterscheiden. Es werden verschiedene Architekturen anhand eines Smart City Index weltweit evaluiert, um ein geeignetes Digital Twin-Framework zu finden. FIWARE hat sich als geeignetes Frame- work erwiesen und wird im Anschluss analysiert. Anhand der Evaluierung wird ebenfalls das 3D-Visualisierungs Framework CesiumJS als Open Source Lösung ermit- telt. Das Unternehmen Hamburg Port Authority wird vorgestellt und die interne IT- Infrastruktur betrachtet. Anhand der Architekturdokumentation arc42 werden die Anforderungen und die erforderliche Architektur in Zusammenarbeit mit der Hamburg Port Authority ermittelt. Im Anschluss wird der Architekturentwurf anhand eines Prototyps implementiert. Probleme oder Anforderungen, die nicht erfüllt werden können, werden beschrieben. Abschließend werden die Ergebnisse und das Fazit der Hamburg Port Authority zusammengefasst.
eLetter zum Artikel "Condiciones neuropsi-quiátricas y probable causa de muerte de Maurice Ravel" von Gómez-Carvajal AM, Botero-Meneses JS, Palacios-Espinosa X und Palacios-Sánchez L., veröffentlicht in Iatreia 35(3), Seite 341-8 (DOI: https://doi.org/10.17533/udea.iatreia.154).
Evaluierung von Kalman Filter Konfigurationen zur Roboterlokaliserung mittels Sensordatenfusion
(2023)
In dieser Arbeit werden drei verschiedene Konfigurationen der von Tom Moore, für das Robot Operating System, entwickelte Kalman-Filter vorgestellt. Diese bilden die Grundlage für eine Lokalisierung mittels Sensorfusion in dem verwendeten ROS-Framework. Ziel dieser Arbeit ist der Aufbau und die Verifikation einer Lokalisierung für ein mobiles Robotersystem Husky A200 der Firma Clearpath Robotics. Hierzu wurden die Möglichkeiten des bestehenden Systems untersucht und mehrere Versionen von Lokalisierungsfiltern konfiguriert. Am an Ende, wird eine Verifikation der Ergebnisse in verschiedenen Szenarien gegeneinandergestellt. Hierzu werden die Ergebnisse einer Variante des Extended Kalman-Filters in 2D (EKF2D), eine Variante des Unscented Kalman-Filter in 2D (UKF2D) und eine Variante des Extended Kalman-Filters in 3D (EKF3D) verifiziert und verglichen. Die Untersuchungen ergaben das der EKF2D die besten und robustesten Ergebnisse für eine Lokalisierung erbringt, trotz, im Vergleich zu der UKF2D Variante, 17,3 % höhere Endpositionsabweichung aufweist. Die in diesem Projekt gewählte EKF3D Konfigurationsvariante eignet sich, wegen seinen starken Ungenauigkeiten in der Höhenbestimmung nicht für eine aussagekräftige Positionsbestimmung.
Die Positionierung mobiler Systeme mit hoher Genauigkeit ist eine Voraussetzung für intelligentes autonomes Verhalten, sowohl in der Feldrobotik als auch in industriellen Umgebungen. Dieser Beitrag beschreibt den Aufbau einer Roboterplattform und ihre Verwendung für den Test und die Bewertung von Kalman-Filter-Konfigurationen. Der Aufbau wurde mit einem mobilen Roboter Husky A200 und einem LiDAR-Sensor (Light Detection and Ranging) realisiert. Zur Verifizierung des vorgeschlagenen Aufbaus wurden fünf verschiedene Szenarien ausgearbeitet. Mit denen wurden die Filter auf ihre Leistungsfähigkeit hinsichtlich der Genauigkeit der Positionsbestimmung getestet.
Device and method for monitoring and optimising a temporal trigger stability (WO2023094554A1)
(2023)
The present invention relates to devices for monitoring and optimising a temporal trigger stability of an extracorporeal circulatory support means, and to open-loop and closed-loop control units for the extracorporeal circulatory support means comprising such a device, and to corresponding methods. A device (10) for monitoring a temporal trigger stability of an extracorporeal circulatory support means is accordingly proposed, which device is designed to receive a first dataset (14) of a measurement of an ECG signal of a supported patient over a predefined period of time. The device (10) comprises an evaluation unit (16), which is designed to determine or identify a plurality of R triggers (26) from the first dataset (14), wherein the evaluation unit (16) is also designed to receive or provide a second dataset (20) having evaluated ECG signals and a plurality of R triggers (28) and to selectively map the second dataset (20) on the first dataset (14). The device is also designed to emit a signal (22) that characterises a temporal gap between successive R triggers (26) from the first dataset (14) and successive R triggers (28) from the second dataset (20) which are mapped on the first dataset.
Die vorliegende Erfindung betrifft Vorrichtungen zum Überwachen und Optimieren einer zeitlichen Triggerstabilität einer extrakorporalen Kreislaufunterstützung sowie Steuer- und Regeleinheiten zur extrakorporalen Kreislaufunterstützung, umfassend eine solche Vorrichtung und entsprechende Verfahren. Entsprechend wird eine Vorrichtung (10) zum Überwachen einer zeitlichen Triggerstabilität einer extrakorporalen Kreislaufunterstützung vorgeschlagen, welche dazu eingerichtet ist, einen ersten Datensatz (14) einer Messung eines EKG-Signals eines unterstützten Patienten über einen vorgegebenen Zeitraum zu empfangen. Die Vorrichtung (10) umfasst eine Auswerteeinheit (16), welche dazu eingerichtet ist, mehrere R-Trigger (26) aus dem ersten Datensatz (14) zu bestimmen oder zu identifizieren, wobei die Auswerteeinheit (16) weiterhin dazu eingerichtet ist, einen zweiten Datensatz (20) mit ausgewerteten EKG-Signalen und mehreren R-Triggern (28) zu empfangen oder bereitzustellen und den zweiten Datensatz (20) selektiv auf dem ersten Datensatz (14) abzubilden. Die Vorrichtung ist weiterhin dazu eingerichtet, ein Signal (22) auszugeben, welches kennzeichnend für einen zeitlichen Abstand sukzessiver R-Trigger (26) aus dem ersten Datensatz (14) und darauf abgebildeten sukzessiven R-Trigger (28) aus dem zweiten Datensatz (20) ist.
A balcony photovoltaic (PV) system, also known as a micro-PV system, is a small PV system consisting of one or two solar modules with an output of 100–600 Wp and a corresponding inverter that uses standard plugs to feed the renewable energy into the house grid. In the present study we demonstrate the integration of a commercial lithium-ion battery into a commercial micro-PV system. We firstly show simulations over one year with one second time resolution which we use to assess the influence of battery and PV size on self-consumption, self-sufficiency and the annual cost savings. We then develop and operate experimental setups using two different architectures for integrating the battery into the micro-PV system. In the passive hybrid architecture, the battery is in parallel electrical connection to the PV module. In the active hybrid architecture, an additional DC-DC converter is used. Both architectures include measures to avoid maximum power point tracking of the battery by the module inverter. Resulting PV/battery/inverter systems with 300 Wp PV and 555 Wh battery were tested in continuous operation over three days under real solar irradiance conditions. Both architectures were able to maintain stable operation and demonstrate the shift of PV energy from the day into the night. System efficiencies were observed comparable to a reference system without battery. This study therefore demonstrates the feasibility of both active and passive coupling architectures.
The nonlinear behavior of inverters is largely impacted by the interlocking and switching times. A method for online identifying the switching times of semiconductors in inverters is presented in the following work. By being able to identify these times, it is possible to compensate for the nonlinear behavior, reduce interlocking time, and use the information for diagnostic purposes. The method is first theoretically derived by examining different inverter switching cases and determining potential identification possibilities. It is then modified to consider the entire module for more robust identification. The methodology, including limitations and boundary conditions, is investigated and a comparison of two methods of measurement acquisition is provided. Subsequently the developed hardware is described and the implementation in an FPGA is carried out. Finally, the results are presented, discussed, and potential challenges are encountered.
The present work describes an extension of current slope estimation for parameter estimation of permanent magnet synchronous machines operated at inverters. The area of operation for current slope estimation in the individual switching states of the inverter is limited due to measurement noise, bandwidth limitation of the current sensors and the commutation processes of the inverter's switching operations. Therefore, a minimum duration of each switching state is necessary, limiting the final area of operation of a robust current slope estimation. This paper presents an extension of existing current slope estimation algorithms resulting in a greater area of operation and a more robust estimation result.
Das Ziel des Projekts PRYSTINE war es, eine fehlertolerante 360°-Rundumwahrnehmung für das hochautomatisierte Fahren in städtischen und ländlichen Umgebungen, auf Basis einer robusten Radar- und Lidar-Sensorfusion sowie Kontrollfunktionen, zu realisieren.
Im Teilvorhaben "Entwurf der Systemarchitektur von Radarsensoren auf Grundlage identifizierter Szenarien" stand die Entwicklung eines zukunftsfähigen RF-CMOS basierten Radarsystems im Fokus, das sich durch eine hohe Robustheit und Fehlertoleranz bei gleichzeitiger Reduktion der Kosten, Chipfläche und Leistungsaufnahme auszeichnet.
Darin war die Hochschule Offenburg sowohl an der Spezifizierung und am Entwurf einer Systemarchitektur für einen neuartigen RF-CMOS basierten Radarchip als auch an der anschließenden Untersuchung und Validierung des im Projekt realisierten hochauflösenden Radarsensors beteiligt.
The goal of this thesis is to thoroughly investigate the concepts of stand-alone and decarbonization of optical fiber networks. Because of their dependability, fast speed, and capacity, optical fiber networks are vital inmodern telecommunications. Their considerable energy consumption and carbon emissions, on the other hand, constitute a danger to global sustainability objectives and must be addressed.
The first section of the thesis presents a summary of the current state of optical fiber networks, their
components, and the energy consumption connected with them. This part also goes over the difficulties of lowering energy usage and carbon emissions while preserving network performance and dependability.
The second section of the thesis focuses on the stand-alone idea, which entails powering the optical fiber network with renewable energy sources and energy-efficient technology. This section investigates and explores the possibilities of renewable energy sources like solar and wind power to power the network. It also investigates energy-efficient technologies like virtualization and cloud computing, as well as their potential to minimize network energy usage.
The third section of the thesis focuses on the notion of decarbonization, which entails lowering carbon emissions linked with the optical fiber network. This section looks at various carbon-reduction measures, such as employing low-carbon energy sources and improving energy efficiency. It also covers the relevance of carbon offsets and the difficulties associated with adopting decarbonization measures in the context of optical fiber networks.
The fourth section of the thesis compares the ideas of stand-alone and decarbonization. It investigates the advantages and disadvantages of each strategy, as well as their potential to minimize energy consumption and carbon emissions in optical fiber networks. It also explores the difficulties in applying these notions as well as potential hurdles to their wider adoption.
Finally, the need of addressing the energy consumption and carbon emissions connected with optical fiber networks is emphasized in this thesis.
It outlines important obstacles and potential impediments to adopting these initiatives and gives insights into potential ways for decreasing them.
It also makes suggestions for further study in this area.
In dieser Arbeit sollte eine mögliche Lösung für die Stimulation im Rahmen der auditiven Hirnstammmessung geprüft werden. Mit einer Sequenz, die rechts, links und binaural periodisch stimuliert, wird überprüft, ob somit eine verkürzte Messzeit erzielt werden kann. In Kapitel 3 ist das Vorgehen diesbezüglich genauer beschrieben. Dieses Vorgehen zieht die Generierung einer Stimuli-Sequenz, sowie die beiden verwendeten Messgeräte mit ein. Zum einen wurden Messungen mit der Eclipse und zum anderen mit dem Sentiero durchgeführt. Die MATLAB-Skripte zur Ansteuerung und die Auswertung der evozierten Potenziale sind im darauffolgenden Kapitel 4 zu finden. Die Datenanalyse in Kapitel 5 beinhaltet einerseits die Messergebnisse der Eclipse. Dabei konnte mit der Sequenz erfolgreich eine ABR-Messung durchgeführt werden. Allerdings entstanden bei der Umsetzung in eine Live-Aufzeichnung der BIC Schwierigkeiten, die ebenfalls beschrieben wurden. Des Weiteren werden in Kapitel 5 die beiden Stimulus-Arten(Toneburst und Click) verglichen. Dabei konnten Messergebnisse gesammelt werden, welche die Aussage bestätigen, dass mit dem Click-Reiz höhere Amplituden der FAEP erzielt werden können. Dafür wurde von fünf Probanden die Einzelstimulation gegenübergestellt. Zudem wurde in der Analyse mit Hilfe einer Kreuzkorrelation geprüft, ob eine Verschiebung der Amplituden der rechten und linken Stimulation eine stärkere Ausprägung der DN1 zur Folge hat. Die Ergebnisse zeigten dabei jedoch keine bedeutenden Unterschiede der Amplituden, wobei auf eine Verschiebung verzichtet werden konnte. Ein weiterer Vergleich, der gezogen werden konnte, ist die Gegenüberstellung der Einzelstimulation mit der Sequenz. Für den Vergleich wurden zwei Probanden ausgewählt, die jeweils sowohl eine hohe Reproduzierbarkeit, als auch ähnliche Wellenkomplexe aufzeigten. Der Vergleich beinhaltete das zeitliche Eintreffen der evozierten Potenziale sowie die Ausprägungen der Amplituden. Die Betrachtung beschränkte sich durchweg auf die Amplituden der Welle lll und der Welle V. Bei den Ergebnissen entstand eine Befürwortung für die Verwendung der Einzelstimulationen, da diese eine verkürzte Latenzzeit der Potenziale und höhere Amplitudenausschläge zur Folge hatten. Allerdings konnte unter der Verwendung der Sequenz-Stimulation dennoch bei manchen Probanden eine deutlichere Ausprägung des DN1-Potenzials gezeigt werden.
Ob durch Stimulation mit einer Sequenz eine zeiteffizientere ABR-Messung durchgeführt werden kann, konnte während der Arbeit nicht validiert werden. Um diesbezüglich eine genauere Aussage treffen zu können, werden weitere Messdaten benötigt.
The new input method was developed for research acoustic localization, including real and virtual sound sources. For these types of research, the input method plays an important role in the investigation of the auditory localization of sound sources in the collection of valid and meaningful data. The input method using LED array is based on the localization test, which is already used in the acoustics laboratory of the Peter-Osypka-Institute. The current input method via tablet with continuous input surface generates a high inaccuracy and error variance compared to the usual discontinuous input. To minimize this type of error for future measurements, an alternative method will be implemented as part of this bachelor thesis. The methodology of the alternative input method is based on the use of a controllable LED array with rotary encoder and push button. For this, an angular range from -90° to 90° with a 1° angular resolution shall be realized. The LED-array enables a visual representation while localizing sound sources.
Die Thesis beschäftigt sich mit dem Kommunikationsprotokoll Lightweight Machine to Machine, welches für das Internet of Things entwickelt wurde. Es soll untersucht werden, wie das Protokoll funktioniert und wie es eingesetzt werden kann. Ebenfalls soll die Thesis zeigen, wie und ob Lightweight Machine to Machine über Long Term Evolution for Machines für Anwendungen mit begrenzten Ressourcen geeignet ist. Um diese Fragestellung zu beantworten, wurde das Protokoll auf Grund seiner Spezifikation und seinen Softwareimplementationen untersucht. Daraufhin wurde ein Versuchssystem entworfen und dieses anschließend auf sein Laufzeitverhalten und auf sein Energieverbrauch getestet. Die Evaluation des Protokolls ergab, dass es viele sinnvolle Funktionen zugeschnitten auf Geräte im Internet of Things besitzt und diese Funktionen kompakt und verständlich umsetzt. Da das Protokoll noch relativ jung ist, stellt es an verschiedenen Punkten eine Herausforderung dar. Die Tests des Versuchssystems ergaben, dass Lightweight Machine to Machine sich unter bestimmten Bedingungen für ressourcenbegrenzte Anwendungen eignet.
Mit zunehmender Komplexität von Softwaresystemen wird es immer schwieriger Performance Auswirkungen durch Änderungen an der Software zu erkennen. Meist werden Performance-Probleme zu spät erkannt und die Ursachensuche stellt dann eine große Hearusforderung dar, da es viele Einflussfaktoren gibt und oft nicht bekannt ist, wie lange das Problem schon besteht. Hier setzt das kontinuierliche Performance Monitoring an, denn damit wird die Performance fortlaufend zu jeder Softwareversion gemessen und der Verlauf der Performance über die Zeit erfasst.
In dieser Arbeit wird ein Konzept zu diesem Monitoring entwickelt. Konkret wird dabei die Performance eines 2D Laserscanners untersucht, der mit der Zynq Ultrascale+ MPSoc Plattform realisiert wurde. Eine wichtige Komponente des Systems stellt das verwendetete Embedded Realtime Linux dar. Deshalb wird dessen Performance, anhand definierter Parameter aus der Literatur, gemessen. Dafür werden vorhandene Tools zum Auslesen dieser Parameter untersucht und schließlich eingesetzt, um diese auf dem System zu erfassen. Eine weitere wichtige Performancekenngröße stellen die Durchlaufzeiten von Daten durch das System dar. Diese Laufzeiten werden an bestimmten Punkten im C++ Programmcode gemessen und anschließend mit einer Python Anwendung ausgewertet.
Für jede neue Softwareversion wird automatisch eine Messung der Linux Performance, sowie der Durchlaufzeiten durchgeführt. Die dabei gewonnenen Daten werden mit einem Datei basierten Ansatz in Artifactory abgelegt, aus welchen schlussendlich Auswertungen, in Form von HTML Dateien, erstellt werden. Diese enthalten verschiedene Visualisierungen der Messergebnisse einer Messung, sowie den Verlauf der Durchschnittswerte je Softwareversion. Das Ausführen der Messungen auf dem Gerät, sowie die Auswertung der Messergebnisse führt ein dafür entwickeltes Python Programm aus.
When a patient with hearing aids needs to partake in audiometry procedures they need to visit a specialist which costs both time and money. Ideally, the patient should be able to conduct these tests alone, during their own time, and without additional costs. With this idea comes the question of if whether this is possible or not, and, if it is, how.
This thesis explores the throughput of Bluetooth Low Energy and if it is configurable to have a high enough data rate to send high quality audio data with a lossless audio codec while communicating with a low end device. Additionally, this thesis will show that using Rust to develop embedded software is possible and how using it can make the process of doing so easier.
Subjects utilizing a cochlear implant (CI) in one ear and a hearing aid (HA) on the contralateral ear suffer from mismatches in stimulation timing due to different processing latencies of both devices. This device delay mismatch leads to a temporal mismatch in auditory nerve stimulation. Compensating for this auditory nerve stimulation mismatch by compensating for the device delay mismatch can significantly improve sound source localization accuracy. One CI manufacturer has already implemented the possibility of mismatch compensation in its current fitting software. This study investigated if this fitting parameter can be readily used in clinical settings and determined the effects of familiarization to a compensated device delay mismatch over a period of 3–4 weeks. Sound localization accuracy and speech understanding in noise were measured in eleven bimodal CI/HA users, with and without a compensation of the device delay mismatch. The results showed that sound localization bias improved to 0°, implying that the localization bias towards the CI was eliminated when the device delay mismatch was compensated. The RMS error was improved by 18% with this improvement not reaching statistical significance. The effects were acute and did not further improve after 3 weeks of familiarization. For the speech tests, spatial release from masking did not improve with a compensated mismatch. The results show that this fitting parameter can be readily used by clinicians to improve sound localization ability in bimodal users. Further, our findings suggest that subjects with poor sound localization ability benefit the most from the device delay mismatch compensation.
Licht war für die Menschheit schon immer ein Hilfsmittel zur Orientierung. Das Zusammenspiel zwischen hellen und schattierten Oberflächen macht eine räumliche Wahrnehmung erst möglich. Die Lokalisierung von Lichtquellen bietet darüber hinaus für zahlreiche Anwendungsfelder, wie beispielsweise Augmented Reality, ein großes Potential.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, ein neuronales Netzwerk zu entwickeln, welches mit Hilfe eines selbst generierten, synthetischen Datensatzes eine Lichtsetzung parametrisiert. Dafür wurden State-of-the-Art Netzwerke aus der digitalen Bildverarbeitung eingesetzt.
Zu Beginn der Arbeit mussten die Eigenschaften der Lichtsetzung extrahiert werden. Eine weitere fundamentale Anforderung war die Aufbereitung des Wissens von Deep Learning.
Für die Generierung des synthetischen Datensatzes wurde eigens ein Framework entwickelt, welches auf der Blender Engine basiert.
Anschließend wurden die generierten Bilder und Metadaten in einem abgewandelten VGG16- und ResNet50-Netz trainiert, validiert und evaluiert.
Eine gewonnene Erkenntnis ist, dass sich künstlich generierte Daten eignen um ein neuronales Netz zu trainieren. Des Weiteren konnte gezeigt werden, dass sich mit Hilfe von Deep Learning Lichtsetzungsparameter extrahieren lassen.
Eine weiterführende Forschungsaufgabe könnte mit dem vorgeschlagenen Ansatzdie Lichtinszenierung von Augmented Reality Anwendungen verbessern.
Der verstärkte Einsatz von Wärmepumpen bei der Realisierung einer klimaneutralen Wärmeversorgung führt zu einer signifikanten Zunahme und Änderung der elektrischen Lasten in den Verteilnetzen. Daher gilt es, Wärmepumpen so zu steuern, dass sie Verteilnetze wenig belasten oder sogar unterstützen.
Inhalt des Projekts „PV²WP - PV Vorhersage für die netzdienliche Steuerung von Wärmepumpen“ (Projektlaufzeit 1.07.2018 – 30.06.2021) war die Demonstration eines neuen Ansatzes zur Steuerung von Heizungssystemen, die auf Wärmepumpen und thermischen Speichern basieren und in Kombination mit einer Photovoltaikanlage betrieben werden. Das übergeordnete Ziel war dabei die Verbesserung der Netzintegration und Smart-Grid-Tauglichkeit entsprechender Heizungssysteme durch eine kostengünstige Technologie bei gleichzeitiger Erhöhung der Wirtschaftlichkeit.
Dabei wurden drei zukunftsweisende Technologien in Kombination genutzt und demonstriert: wolkenkamerabasierte Kurzfristprognosen, prädiktive Steuerung und Regelung sowie machinelearning-basierte Systemmodellierung als Basis für die Optimierung. Als Demonstrationsumgebung diente mit dem Projekthaus Ulm ein real bewohntes Einfamilienhaus.Umweltforschung
Mit dem Klimaschutzgesetz 2021 wurden von der Bundesregierung die Klimaschutzvorgaben verschärft und die Treibhausgasneutralität bis 2045 als Ziel verankert. Zur Erreichung dieses ambitionierten Ziels ist es notwendig, im Bereich der Mobilität weitgehend von Verbrennungsmotoren mit fossilen Kraftstoffen auf Elektromobilität mit regenerativ erzeugtem Strom umzusteigen. Dabei ist die zügige Bereitstellung einer ausreichenden Ladeinfrastruktur für die Elektrofahrzeuge eine große Herausforderung. Neben der Installation einer ausreichend großen Zahl von Ladepunkten selbst besteht die Herausforderung darin, diese in das bestehende Verteilungsnetz zu integrieren bzw. das Verteilungsnetz so auszubauen, dass weiter ein sicherer Netzbetrieb gewährleistet werden kann. Dabei sind insbesondere Lösungen gefragt, bei denen der Ausbau der Ladeinfrastruktur und der Netzbetriebsmittel durch intelligentes Management des Ladens so gering wie möglich gehalten wird, indem vorhandene oder neu zu installierender Hardware möglichst effizient genutzt wird.
Hier setzte das Projekt „Intelligente Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge auf dem Parkplatz der Hochschule Offenburg (INTLOG)“ (Projektlaufzeit 15.11.2020 – 30.09.2022) an. Inhalt des Projekts war es, einen Ladepark für den Parkplatz der Hochschule Offenburg mit 20 Ladepunkten à 11 kW und somit einer Gesamtladeleistung von 220 kW an einen vorhandenen Ortsnetztransformator mit 200 kW Nennleistung anzuschließen, der aber bereits von anderen Verbrauchern genutzt wurde. Das übergeordnete Ziel war es also, eine Ladeinfrastruktur von maßgeblichem Umfang in die bestehende Netzinfrastruktur ohne zusätzlichen Ausbau zu integrieren.
Dabei wurden zukunftsweisende Technologien genutzt und weiterentwickelt sowie teilweise in Praxis, im Labor und in der Computersimulation demonstriert.
Organizations striving to achieve success in the long term must have a positive brand image which will have direct implications on the business. In the face of the rising cyber threats and intense competition, maintaining a threat-free domain is an important aspect of preserving that image in today's internet world. Domain names are often near-synonyms for brand names for numerous companies. There are likely thousands of domains that try to impersonate the big companies in a bid to trap unsuspecting users, usually falling prey to attacks such as phishing or watering hole. Because domain names are important for organizations for running their business online, they are also particularly vulnerable to misuse by malicious actors. So, how can you ensure that your domain name is protected while still protecting your brand identity? Brand Monitoring, for example, may assist. The term "Brand Monitoring" applies only to keep tabs on an organization's brand performance, reception, and overall online presence through various online channels and platforms [1]. There has been a rise in the need of maintaining one's domain clear of any linkages to malicious activities as the threat environment has expanded. Since attackers are targeting domain names of organizations and luring unsuspecting users to visit malicious websites, domain monitoring becomes an important aspect. Another important aspect of brand abuse is how attackers leverage brand logos in creating fake and phishing web pages. In this Master Thesis, we try to solve the problem of classification of impersonated domains using rule-based and machine learning algorithms and automation of domain monitoring. We first use a rule-based classifier and Machine Learning algorithms to classify the domains gathered into two buckets – "Parked" and "Non-Parked". In the project's second phase, we will deploy object detection models (Scale Invariant Feature Transform - SIFT and Multi-Template Matching – MTM) to detect brand logos from the domains of interest.
Eine neue Programmiersprache zu erlernen kann für Anfänger:innen manchmal schwer sein, selbst für Programmiersprachen wie Python, die bekannt dafür sind Einsteigerfreundlich zu sein. Denn selbst wenn die Syntax eines Python Programms schnell verstanden wird, ist oft nicht direkt erkenntlich wie der Code hinter dem Programm funktioniert. Anfänger:innen können dabei auch auf ihre Grenzen stoßen, den Ablauf eines Programmes nur alleine durch den Programmcode zu verstehen. Denn der Text der den Code ausmacht, kann auch nur bis zu einem gewissen Grad vermitteln wie oder was genau abläuft. Um den Ablauf eines Programms besser vermitteln zu können, wird der Code oft z.B. mit Diagrammen visualisiert. Visuelle Elemente können ebenfalls zusätzlich zum Code mehr Unterstützung leisten. Das Thema dieser Arbeit beschäftigt sich mit der Visualisierung von Python Programmen in der Entwicklungsumgebung Visual Studio Code, um Programmieranfänger:innen und Student:innen beim Erlernen der Programmiersprache Python zu unterstützen. Die Entwicklung der Visualisierung beinhaltet, das Erstellen einer Erweiterung in Visual Studio Code, die unter anderem das Debug Adapter Protocol einsetzt um mit dem Python Debugger zu kommunizieren.
Electrolyte-gated transistors (EGTs) represent an interesting alternative to conventional dielectric-gating to reduce the required high supply voltage for printed electronic applications. Here, a type of ink-jet printable ion-gel is introduced and optimized to fabricate a chemically crosslinked ion-gel by self-assembled gelation, without additional crosslinking processes, e.g., UV-curing. For the self-assembled gelation, poly(vinyl alcohol) and poly(ethylene-alt-maleic anhydride) are used as the polymer backbone and chemical crosslinker, respectively, and 1-ethyl-3-methylimidazolium trifluoromethanesulfonate ([EMIM][OTf]) is utilized as an ionic species to ensure ionic conductivity. The as-synthesized ion-gel exhibits an ionic conductivity of ≈5 mS cm−1 and an effective capacitance of 5.4 µF cm−2 at 1 Hz. The ion-gel is successfully employed in EGTs with an indium oxide (In2O3) channel, which shows on/off-ratios of up to 1.3 × 106 and a subthreshold swing of 80.62 mV dec−1.
Server Side Rendering (SSR), Single Page Application (SPA), and Static Site Generation (SSG) are the three most popular ways of making modern Web applications today. If we go deep into these processes, this can be helpful for the developers and clients. Developers benefit since they do not need to learn other programming languages and can instead utilize their own experience to build different kinds of Web applications; for example, a developer can use only JavaScript in the three approaches. On the other hand, clients can give their users a better experience.
This Master Thesis’s purpose was to compare these processes with a demo application for each and give users a solid understanding of which process they should follow. We discussed the step-by-step process of making three applications in the above mentioned categories. Then we compared those based on criteria such as performance, security, Search Engine Optimization, developer preference, learning curve, content and purpose of the Web, user interface, and user experience. It also talked about the technologies such as JavaScript, React, Node.js, and Next.js, and why and where to use them. The goals we specified before the program creation were fulfilled and can be validated by comparing the solutions we gave for user problems, which was the application’s primary purpose.
In der vorliegenden Arbeit wird die Auswirkung der biomechanischen Stimulation (BMS) der Beinmuskulatur auf die Herzfrequenzvariabilität (HRV) untersucht. Die HRV charakterisiert die Variabilität der Intervalle aufeinanderfolgender Herzaktionen (beeinflusst durch das vegetative Nervensystem) und liefert Aussagen über die Qualität der Herz-Kreislaufregulation. Eine erhöhte körperliche Aktivität führt zu einer höheren HRV und einem besseren Gesundheitszustand. Die BMS ermöglicht das Hervorrufen einer natürlichen Muskelarbeit, die viel effektiver als ein konventionelles Training ist. Bei 8 Probanden im Alter zwischen 21 und 32 Jahren und mit Sinusrhythmus wurde der Einfluss der BMS (durchgeführt mit 12 Hz oder 16 Hz) auf die HRV analysiert. In der Arbeit werden 16 verschiedene HRV-Parameter (zeitbezogen, frequenzbezogen und nicht linear) auf Veränderungen hin untersucht.
Bei der Auswertung ergab sich eine signifikante Reduktion der mittleren Herzfrequenz nach der Stimulation bei 7 von 8 Testpersonen (p: 0,00687 < 0,5) und zeigte somit eine positive hämodynamische Wirksamkeit der BMS. Die LF-Power (Spektralleistung im niederfrequenten Bereich) mittels FFT reduzierte sich bei 7 von 8 Probanden (p: 0,3181 < 0,5), mittels AR sogar bei 8 von 8 Testpersonen (p: 0,03082 < 0,5). Anhand beider Parameter konnte somit eine Reduktion der sympathischen und parasympathischen Aktivität beobachtet werden. Eine Erhöhung der Tätigkeit des Parasympathikus konnte bei dem VLF% (prozentualer Anteil des sehr niederfrequenten Bereichs bezogen auf das Gesamtspektrum) beider Berechnungsmethoden nachgewiesen werden. Dort hat sich der Wert in beiden Fällen bei 7 von 8 Personen vergrößert. Der SD1-Wert (Standardabweichung der Punktabstände im Poincaré Plot - Querdurchmesser) hat sich bei 2 von 8 Testpersonen erhöht und dementsprechend auch die parasympathische Aktivität (p: 0,1292 < 0,5).
Die Impedanzkardiografie ist ein nicht-invasives Verfahren zur Messung der Funktion des Herzens, welche wiederum auf der Erfassung von elektrischen Impedanzänderungen im Thorax basiert. Die Verbindung der Impedanzkardiografie mit der biomechanischen Stimulation der Beinmuskulatur hat das Potenzial, die kardiale Ausgangsleistung zu verbessern und somit die körperliche Leistungsfähigkeit zu steigern. In dieser Bachelorarbeit wurden die Auswirkungen der biomechanischen Stimulation der Beinmuskulatur und der Stimulationsfrequenz auf die Impedanzkardiografie untersucht. Zu diesem Zweck wurden Messungen an überwiegend gesunden Probanden durchgeführt, bei denen die Impedanzkardiografie in Ruhe vor und in Ruhe nach der biomechanischen Stimulation der Wade, der Fußsohlen, der Taille und des Gesäßes durchgeführt wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass die biomechanische Stimulation der Beinmuskulatur vor allem die Arbeitsparameter und somit die Leistungsfähigkeit verbessert hat. Der mittlere arterielle Blutdruck zeigt einen signifikanten Unterschied, mit Werten von 94,53 ± 6,52 mmHg vor der Stimulation bis 86,46 ± 6,98mmHg nach der Stimulation. Die mittlere linksventrikuläre Arbeitszeit zeigt ebenfalls einen großen Unterschied von 7,95 ± 1,06 kg*m vor der Stimulation zu 7,17 ± 1,04 kg*m nach der Stimulation. Diese Ergebnisse können in der zukünftigen Forschung zur Entwicklung von Trainingsprogrammen zur Leistungssteigerung genutzt werden. Darüber hinaus könnten diese Ergebnisse bei der Schmerzbehandlung eingesetzt werden, da es Hinweise darauf gibt, dass die biomechanische Stimulation die Mikrozirkulation fördert.
Many different methods, such as screen printing, gravure, flexography, inkjet etc., have been employed to print electronic devices. Depending on the type and performance of the devices, processing is done at low or high temperature using precursor- or particle-based inks. As a result of the processing details, devices can be fabricated on flexible or non-flexible substrates, depending on their temperature stability. Furthermore, in order to reduce the operating voltage, printed devices rely on high-capacitance electrolytes rather than on dielectrics. The printing resolution and speed are two of the major challenging parameters for printed electronics. High-resolution printing produces small-size printed devices and high-integration densities with minimum materials consumption. However, most printing methods have resolutions between 20 and 50 μm. Printing resolutions close to 1 μm have also been achieved with optimized process conditions and better printing technology.
The final physical dimensions of the devices pose severe limitations on their performance. For example, the channel lengths being of this dimension affect the operating frequency of the thin-film transistors (TFTs), which is inversely proportional to the square of channel length. Consequently, short channels are favorable not only for high-frequency applications but also for high-density integration. The need to reduce this dimension to substantially smaller sizes than those possible with today’s printers can be fulfilled either by developing alternative printing or stamping techniques, or alternative transistor geometries. The development of a polymer pen lithography technique allows scaling up parallel printing of a large number of devices in one step, including the successive printing of different materials. The introduction of an alternative transistor geometry, namely the vertical Field Effect Transistor (vFET), is based on the idea to use the film thickness as the channel length, instead of the lateral dimensions of the printed structure, thus reducing the channel length by orders of magnitude. The improvements in printing technologies and the possibilities offered by nanotechnological approaches can result in unprecedented opportunities for the Internet of Things (IoT) and many other applications. The vision of printing functional materials, and not only colors as in conventional paper printing, is attractive to many researchers and industries because of the added opportunities when using flexible substrates such as polymers and textiles. Additionally, the reduction of costs opens new markets. The range of processing techniques covers laterally-structured and large-area printing technologies, thermal, laser and UV-annealing, as well as bonding techniques, etc. Materials, such as conducting, semiconducting, dielectric and sensing materials, rigid and flexible substrates, protective coating, organic, inorganic and polymeric substances, energy conversion and energy storage materials constitute an enormous challenge in their integration into complex devices.
In modernen Industrieautomatisierungssysteme kann die IT-Sicherheit nicht mehr ignoriert werden. Um dem Datenverkehr Schutz zu bieten, sind kryptografische Schutzmaßnahmen notwendig. Eine gängige Schutzmaßnahme ist die Verwendung von digitalen Zertifikaten zur Autorisierung und Authentifizierung. Um Zertifikate sicher und geregelt auf Endgeräte zu bringen, ist jedoch eine Public-Key-Infrastructure notwendig. Solche PKIs sind bisher wenig im Umfeld der Industrieautomatisierung untersucht. Das Institut für verlässliche Embedded-Systems der Hochschule Offenburg bietet hierfür eine mögliche Lösung, welche auf einer zentralen Einheit, genannt Credentialing Entity, basiert. Ein Demonstrator dieses Konzepts wurde bereits in den weit verbreiteten Systemprogrammier-sprachen C und C++ implementiert.
Im Rahmen dieser Arbeit wird die Verwendung der modernen speichersicheren Programmiersprache Rust in der Systemprogrammierung als Alternative zu den Domänenführern C/C++ am Beispiel der Implementierung der Credentialing-Entity untersucht. Hierbei werden Aspekte wie die Vorzüge Rusts, dessen Ökosystem und Interoperabilität mit den Marktführern C/C++ untersucht.
Sweaty has already participated several times in RoboCup soccer competitions (Adult Size). Now the work is focused coordinating the play of two robots. Moreover, we are working on stabilizing the gait by adding additional sensor information. An ongoing work is the optimization of the control strategy by balancing between impedance and position control. By minimizing the jerk, gait and overall gameplay should improve significantly.
Sweaty has already participated several times in RoboCup soccer competitions (Adult Size). Now the work is focused on stabilizing the gait. Moreover, we would like to overcome the constraints of a ZMP-algorithm that has a horizontal footplate as precondition for the simplification of the equations. In addition we would like to switch between impedance and position control with a fuzzy-like algorithm that might help to minimize jerks when Sweaty’s feet touch the ground.
Sweaty has already participated four times in RoboCup soccer competitions (Adult Size) and came second three times. While 2016 Sweaty needed a lot of luck to be finalist, 2017 Sweaty was a serious adversary in the preliminary rounds. In 2018 Sweaty showed up in the final with some lack of experience and room for improvements, but not without any chance. This paper describes the intended improvements of the humanoid adult size robot Sweaty in order to qualify for the RoboCup 2019 adult size competition.
Diese Bachelorthesis befasst sich mit der Testung eines an der TU München entwickelten Biosignalverstärkers zur Registrierung von auditorisch evozierten Potentialen. Ziel dieses Projekts ist die Charakterisierung dieses Verstärkers. Dabei soll geprüft werden, ob der Verstärker AEPs registrieren und um verstellbare Faktoren verstärken kann. Dafür wurde eine MATLAB – Software implementiert, die es erlaubt über eine Soundkarte akustische Signale mittels Kopfhörer auszugeben und zeitgleich die vom Verstärker registrierten Potentiale einzulesen, zu Mitteln und sie grafisch darzustellen.
Erste Versuche wurden mit der Loop Back Box von Interacoustics, einem Schwingkreis, der einen künstlichen Patienten simuliert, durchgeführt. Diese Versuchsreihen zeigten, dass reale Signale gemessen werden. Anschließend konnten Probandenmessungen mit dem Verstärker und Referenzmessungen mit der Eclipse von Interacoustics durchgeführt werden. Bei sämtlichen Messreihen zeigte sich im Vergleich der beiden Systeme hohe Ähnlichkeit der Kurvenverläufe. Insbesondere das zeitliche Auftreten der Jewett V, der größten gemessenen Amplitude, war nahezu identisch. Allerdings stimmen die Amplitudenwerte nicht überein. Während die Amplitude der Jewett V bei Messungen mit der Eclipse um die 1µV erreichte, war die Amplitude beim Verstärker nur ein bis zwei Nanovolt groß. Damit ist die Verstärkung um ein tausendfaches geringer als bei der Eclipse.
Anhand der gewonnenen Erkenntnisse konnten Hardware technische Optimierungen evaluiert und diskutiert werden.
Deep learning approaches are becoming increasingly important for the estimation of the Remaining Useful Life (RUL) of mechanical elements such as bearings. This paper proposes and evaluates a novel transfer learning-based approach for RUL estimations of different bearing types with small datasets and low sampling rates. The approach is based on an intermediate domain that abstracts features of the bearings based on their fault frequencies. The features are processed by convolutional layers. Finally, the RUL estimation is performed using a Long Short-Term Memory (LSTM) network. The transfer learning relies on a fixed-feature extraction. This novel deep learning approach successfully uses data of a low-frequency range, which is a precondition to use low-cost sensors. It is validated against the IEEE PHM 2012 Data Challenge, where it outperforms the winning approach. The results show its suitability for low-frequency sensor data and for efficient and effective transfer learning between different bearing types.
Diese Arbeit befasst sich mit agilen Methodiken zur Konzeption einer Softwarearchitektur. Es wurden Vorgehensweisen der Anforderungserhebung basierend auf themenspezifischer Literatur recherchiert und angewandt. Passend zu den Anforderungen wurden Architektur- und Dokumentationsmittel gewählt, welche die Konzeption der Architektur sowie die Implementierung der geforderten Software zum Erstellen und Ausführen von Lasttests auf softwarebasierten Langzeitarchivsystemen erleichtern sollen. Ein bestehendes Softwaresystem, welches bisher diese Aufgabe übernommen hat, wurde als Grundlage einer Neuentwicklung in Betracht gezogen. Es wurde dahingehend analysiert, aber begründet verworfen. In der Konzeptionsphase wurde eine Lösungsstrategie ermittelt sowie die Struktur der Architektur geplant und dokumentiert. Anhand eines beispielhaften Datenflusses wurde die Realisierbarkeit des Modells nachgewiesen. Auf Basis einer frei zugänglichen Architekturdokumentationsvorlage wurde eine Dokumentation des Konzeptes erstellt, welche einen schnellen Start in die agile Entwicklungsphase ermöglichen soll.
To deal with frequent power outages in developing countries, people turn to solutions like uninterruptible power supply (UPS), which stores electric energy during normal operating hours and use it to meet energy needs during rolling blackout intervals. Locally produced UPSs of poorer power quality are widely accessible in the marketplaces, and they have a negative impact on power quality. The charging and discharging of the batteries in these UPSs generate significant amount of power losses in weak grid environments. The Smart-UPS is our proposed smart energy metering (SEM) solution for low voltage consumers that is provided by the distribution company. It does not require batteries, therefore there is no power loss or harmonic distortion due to corresponding charging and discharging. Through load flow and harmonic analysis of both traditional UPS and Smart-UPS systems on ETAP, this paper examines their impact on the harmonics and stability of the distribution grid. The simulation results demonstrate that Smart-UPS can assist fixing power quality issues in a developing country like Pakistan by providing cleaner energy than the battery-operated traditional UPSs.
Convolutional neural networks (CNN) define the state-of-the-art solution on many perceptual tasks. However, current CNN approaches largely remain vulnerable against adversarial perturbations of the input that have been crafted specifically to fool the system while being quasi-imperceptible to the human eye. In recent years, various approaches have been proposed to defend CNNs against such attacks, for example by model hardening or by adding explicit defence mechanisms. Thereby, a small “detector” is included in the network and trained on the binary classification task of distinguishing genuine data from data containing adversarial perturbations. In this work, we propose a simple and light-weight detector, which leverages recent findings on the relation between networks’ local intrinsic dimensionality (LID) and adversarial attacks. Based on a re-interpretation of the LID measure and several simple adaptations, we surpass the state-of-the-art on adversarial detection by a significant margin and reach almost perfect results in terms of F1-score for several networks and datasets. Sources available at: https://github.com/adverML/multiLID
Die Erfindung betrifft eine Schaltungsanordnung (10) für ein Kraftfahrzeug, mit einer Hochvolt-Batterie (12) zum Speichern von elektrischer Energie, mit wenigstens einer elektrischen Maschine (14) zum Antreiben des Kraftfahrzeugs, mit einem Stromrichter (16), mittels welchem von der Hochvolt-Batterie (12) bereitstellbare Hochvolt-Gleichspannung in Hochvolt-Wechselspannung zum Betreiben der elektrischen Maschine (14) umwandelbar ist, und mit einem Ladeanschluss (20) zum Bereitstellen von elektrischer Energie zum Laden der Hochvolt-Batterie (12), wobei der Stromrichter (16) als ein Drei-Stufen-Stromrichter ausgebildet ist und wenigstens eine einer Phase (u) der elektrischen Maschine (14) zugeordnete Schaltereinheit (46) aufweist, welche zwei in Reihe geschaltete Schaltergruppen (52, 54) umfasst, die jeweils zwei in Reihe geschaltete IGBTs (T11, T12, T13, T14) aufweisen, wobei zwischen den IGBTs (T11, T12) einer der Schaltergruppen (52, 54) ein Anschluss (64) angeordnet ist, welcher direkt mit einer Leitung (34) des Ladeanschlusses (20) elektrisch verbunden ist.
A circuit arrangement of a motor vehicle includes a high-voltage battery for storing electrical energy, an electric machine for driving the motor vehicle, a converter via which high-voltage direct current voltage provided by the high-voltage battery is convertible into high-voltage alternating current voltage for operating the electric machine, and a charging connection for providing electrical energy for charging the high-voltage battery. The converter is a three-stage converter having a first switch unit which is assigned to a first phase of the electric machine. The first switch unit has two switch groups connected in series which each have two insulated-gate bipolar transistors (IGBTs) connected in series, where a connection is disposed between the IGBTs of one of the two switch groups, which connection is electrically connected directly to a line of the charging connection.
Featherweight Generic Go (FGG) is a minimal core calculus modeling the essential features of the programming language Go. It includes support for overloaded methods, interface types, structural subtyping and generics. The most straightforward semantic description of the dynamic behavior of FGG programs is to resolve method calls based on runtime type information of the receiver.
This article shows a different approach by defining a type-directed translation from FGG to an untyped lambda-calculus. The translation of an FGG program provides evidence for the availability of methods as additional dictionary parameters, similar to the dictionary-passing approach known from Haskell type classes. Then, method calls can be resolved by a simple lookup of the method definition in the dictionary.
Every program in the image of the translation has the same dynamic semantics as its source FGG program. The proof of this result is based on a syntactic, step-indexed logical relation. The step-index ensures a well-founded definition of the relation in the presence of recursive interface types and recursive methods.
Modelbasierte Zustandsschätzung elektrischer Betriebsmittel der Mittel- und Niederspannungsebenen
(2022)
Im Projekt MOBCOM wird ein neues Verfahren zur Zustandsüberwachung von elektrischen Betriebsmitteln in Niederspannungsnetzen und Anlagen entwickelt. Mittels PLC (power line communication) Technologie werden hochfrequente transiente Vorgänge auf dem Stromkanal und dessen Übertragungseigenschaften erfasst und bewertet.
In dem Abschlussbericht wird ein Prototyp für Powerline-Kommunikation zur Netzüberwachung beschrieben. Der Prototyp basiert auf einem PLC-Empfänger, welcher den Kanal misst, um so Informationen über den PLC-Kanal und den aktuellen Zustand des Stromnetzes zu erhaltet. Der PLC-Empfänger verwendet das Kommunikationssignal, um eine genaue Schätzung des Stromkanals zu erhalten und liefert Informationen zur Erkennung von Teilentladungen und anderen Anomalien im Netz. Diese Überwachung des Stromnetzes macht sich die bestehende PLC-Infrastruktur zunutze und verwendet die ohnehin übertragenen Datensignale, um eine Echtzeitmessung der Kanalübertragungsfunktion und des empfangenen Rauschsignals zu erhalten. Da dieses Signal im Vergleich zu einfacheren Messsensoren mit einer hohen Abtastrate abgetastet wird, enthält es wertvolle Informationen über mögliche Beeinträchtigungen im Netz, die behoben werden müssen. Während die Kanalmessungen auf einem empfangenen PLC-Signal beruhen, können Informationen über Teilentladungen oder andere Störquellen allein durch einen PLC-Empfänger gesammelt werden, d. h. ohne eine PLC-Übertragung. Es wurde ein Prototyp auf Basis von Software Defined Radio entwickelt, der die gleichzeitige Kommunikation und Erfassung für ein Stromnetz implementiert.
The importance of machine learning has been increasing dramatically for years. From assistance systems to production optimisation to support the health sector, almost every area of daily life and industry comes into contact with machine learning. Besides all the benefits that ML brings, the lack of transparency and the difficulty in creating traceability pose major risks. While there are solutions that make the training of machine learning models more transparent, traceability is still a major challenge. Ensuring the identity of a model is another challenge. Unnoticed modification of a model is also a danger when using ML. One solution is to create an ML birth certificate and an ML family tree secured by blockchain technology. Important information about training and changes to the model through retraining can be stored in a blockchain and accessed by any user to create more security and traceability about an ML model.
Narrowband Internet-of-Things (NB-IoT) is a 3rd generation partnership project (3GPP) standardized cellular technology, adopted for 5G and optimized for massive Machine Type Communication (mMTC). Applications are anticipated around infrastructure monitoring, asset management, smart city and smart energy applications. In this paper, we evaluate the suitability of NB-IoT for private (campus) networks in industrial environments, including complex cloud-based applications around process automation. An end-to-end system has been developed, comprising of a sensor unit connected to a NB-IoT modem, a base station (gNodeB) equipped with a beamforming array and a local (private) network architecture comprising a sensor management system in the edge cloud. The experimental study includes field tests in realistic industrial environments with latency, reliability and coverage measurements. The results show a good suitability of NB-IoT for process automation with high scalability, low-power requirements and moderate latency requirements.
Im Kern dieser Arbeit geht es um das Begreifen von Kognition. Der Kognitionsbegriff wird zur Schlüsselkategorie in den basalen Gedanken- bzw. Modellgebäuden und den daraus entwickelten Algorithmen. Es ist eine Arbeit, die unter anderem die philosophischen Positionen des Reduktionismus, Funktionalismus und Konstruktivismus mit einer kognitiven Theorie so in Verbindung bringt, um diese erkenntnistheoretischen Ismen mit den Erkenntnissen einer technologisierten Kognitionswissenschaft zu synchronisieren und als algorithmisierte Theorie im Rahmen eines Entwicklungsprojekt als artifizielle Kognition zu realisieren. Die Arbeit ist somit theoretisch fundiert und praktisch orientiert.
Due to the Covid-19 pandemic, the RoboCup WorldCup 2021 was held completely remotely. For this competition the Webots simulator (https://cyberbotics.com/) was used, so all teams needed to transfer their robot to the simulation. This paper describes our experiences during this process as well as a genetic learning approach to improve our walk engine to allow a more stable and faster movement in the simulation. Therefore we used a docker setup to scale easily. The resulting movement was one of the outstanding features that finally led to the championship title.
Gas Analysis and Optimization of Debinding and Sintering Processes for Metallic Binder-Based AM*
(2022)
Binder-based additive manufacturing processes for metallic
AM components in a wide range of applications usually use
organic binders and process-related additives that must be
thermally removed before sintering. Debinding processes are
typically parameterized empirically and thus far from the optimum.
Since debinding based on thermal decomposition processes
of organic components and the subsequent thermochemical
reactions between process atmosphere and metal
powder materials make uncomplicated parameterization difficult,
in-situ instrumentation was introduced at Fraunhofer
IFAM. This measurement method relies on infrared spectroscopy
and mass spectrometry in various furnace concepts to
understand the gas processes of decomposition of organic
components and the subsequent thermochemical reactions
between the carrier gas atmosphere and the metal part, as well
as their kinetics. This method enables an efficient optimization
of the temperature-time profiles and the required atmosphere
composition to realize dense AM components with low contamination.
In the paper, the optimization strategy is presented,
and the achievable properties are illustrated using a fused
filament fabrication (FFF) component example made of 316L
stainless steel.
Die Optimierung der Auftragsterminierung und Einsteuerungsreihenfolge hat großen Einfluss auf die Produktivität von Fertigungssystemen. Genetische Algorithmen und Simulation sind verbreitete Werkzeuge zur Optimierung. Dieser Beitrag beschreibt einen neuen Ansatz zur Optimierung durch einen genetischen Algorithmus und der Simulation in dynamischen Modellen. Eine illustrative Fallstudie validiert den Ansatz und zeigt das Potenzial zur ganzheitlichen Verbesserung von Fertigungssystemen auf.
Virtual Reality ist ein allgegenwärtiges Thema und wird aktuell in zahlreichen Medien als sehr erfolgversprechende zukunftsorientierte Technologie mit großem Potenzial diskutiert. In diesem Beitrag werden, nach einer Definition und einem Überblick der zentralen Einsatzfelder, Use Cases aus der betriebswirtschaftlichen Praxis vorgestellt. Diese Anwendungsbeispiele sollen dem Leser das Potenzial und die Vielfältigkeit von Virtual Reality für Organisationen verdeutlichen.
Es wird ein System zur Vorlesungsnachverfolgung (engl. Lecture Tracking) vorgestellt, das eine Kamera automatisch in Richtung des Vortragenden ausrichtet. Die kontinuierliche Positionsbestimmung der Kamera als auch die des Vortragenden erfolgt dabei durch Smartphones. Die Kamera und ein Smartphone sind an einen Roboter montiert, der als Schwenkeinheit dient. Das andere Smartphone trägt der Vortragende. Beide Smartphones können ihre Position im Raum bestimmen, sodass der erforderliche Drehwinkel berechnet und an den Roboter gesendet werden kann. Dieser führt dann die entsprechende Rotation durch, sodass der Vortragende immer in der Bildmitte zu sehen ist.
Inadequate mechanical compliance of orthopedic implants can result in excessive strain of the bone interface, and ultimately, aseptic loosening. It is hypothesized that a fiber-based biometal with adjustable anisotropic mechanical properties can reduce interface strain, facilitate continuous remodeling, and improve implant survival under complex loads. The biometal is based on strategically layered sintered titanium fibers. Six different topologies are manufactured. Specimens are tested under compression in three orthogonal axes under 3-point bending and torsion until failure. Biocompatibility testing involves murine osteoblasts. Osseointegration is investigated by micro-computed tomography and histomorphometry after implantation in a metaphyseal trepanation model in sheep. The material demonstrates compressive yield strengths of up to 50 MPa and anisotropy correlating closely with fiber layout. Samples with 75% porosity are both stronger and stiffer than those with 85% porosity. The highest bending modulus is found in samples with parallel fiber orientation, while the highest shear modulus is found in cross-ply layouts. Cell metabolism and morphology indicate uncompromised biocompatibility. Implants demonstrate robust circumferential osseointegration in vivo after 8 weeks. The biometal introduced in this study demonstrates anisotropic mechanical properties similar to bone, and excellent osteoconductivity and feasibility as an orthopedic implant material.
Biodegradable metals have entered the implant market in recent years, but still do not show fully satisfactory degradation behaviour and mechanical properties. In contrast, it has been shown that pure molybdenum has an excellent combination of the required properties in this respect. We report on PM based screen printing of thin-walled molybdenum tubes as a processing step for medical stent manufacture. We also present data on the in vivo degradation and biocompatibility of molybdenum. The degradation of molybdenum wires implanted in the aorta of rats was evaluated by SEM and EDX. Biocompatibility was assessed by histological investigation of organs and analysis of molybdenum levels in tissue extracts and body fluids. Degradation rates of up to 13.5 μm/y were observed after 12 months. No histological changes or elevated molybdenum levels in organ tissues were observed. In summary, the results further underline that molybdenum is a highly promising biodegradable metallic material.
Titanium and stainless steel are commonly known as osteosynthesis materials with high strength and good biocompatibility. However, they have the big disadvantage that a second operation for hardware removal is necessary. Although resorbable systems made of polymers or magnesium are increasingly used, they show some severe adverse foreign body reactions or unsatisfying degradation behavior. Therefore, we started to investigate molybdenum as a potential new biodegradable material for osteosynthesis in craniomaxillofacial surgery. To characterize molybdenum as a biocompatible material, we performed in vitro assays in accordance with ISO Norm 10993-5. In four different experimental setups, we showed that pure molybdenum and molybdenum rhenium alloys do not lead to cytotoxicity in human and mouse fibroblasts. We also examined the degradation behavior of molybdenum by carrying out long-term immersion tests (up to 6 months) with molybdenum sheet metal. We showed that molybdenum has sufficient mechanical stability over at least 6 months for implants on the one hand and is subject to very uniform degradation on the other. The results of our experiments are very promising for the development of new resorbable osteosynthesis materials for craniomaxillofacial surgery based on molybdenum.
Digital transformation strengthens the interconnection of companies in order to develop optimized and better customized, cross-company business models. These models require secure, reliable, and traceable evidence and monitoring of contractually agreed information to gain trust between stakeholders. Blockchain technology using smart contracts allows the industry to establish trust and automate cross-company business processes without the risk of losing data control. A typical cross-company industry use case is equipment maintenance. Machine manufacturers and service providers offer maintenance for their machines and tools in order to achieve high availability at low costs. The aim of this chapter is to demonstrate how maintenance use cases are attempted by utilizing hyperledger fabric for building a chain of trust by hardened evidence logging of the maintenance process to achieve legal certainty. Contracts are digitized into smart contracts automating business that increase the security and mitigate the error-proneness of the business processes.
Blockchain-IIoT integration into industrial processes promises greater security, transparency, and traceability. However, this advancement faces significant storage and scalability issues with existing blockchain technologies. Each peer in the blockchain network maintains a full copy of the ledger which is updated through consensus. This full replication approach places a burden on the storage space of the peers and would quickly outstrip the storage capacity of resource-constrained IIoT devices. Various solutions utilizing compression, summarization or different storage schemes have been proposed in literature. The use of cloud resources for blockchain storage has been extensively studied in recent years. Nonetheless, block selection remains a substantial challenge associated with cloud resources and blockchain integration. This paper proposes a deep reinforcement learning (DRL) approach as an alternative to solving the block selection problem, which involves identifying the blocks to be transferred to the cloud. We propose a DRL approach to solve our problem by converting the multi-objective optimization of block selection into a Markov decision process (MDP). We design a simulated blockchain environment for training and testing our proposed DRL approach. We utilize two DRL algorithms, Advantage Actor-Critic (A2C), and Proximal Policy Optimization (PPO) to solve the block selection problem and analyze their performance gains. PPO and A2C achieve 47.8% and 42.9% storage reduction on the blockchain peer compared to the full replication approach of conventional blockchain systems. The slowest DRL algorithm, A2C, achieves a run-time 7.2 times shorter than the benchmark evolutionary algorithms used in earlier works, which validates the gains introduced by the DRL algorithms. The simulation results further show that our DRL algorithms provide an adaptive and dynamic solution to the time-sensitive blockchain-IIoT environment.
Sequenzielle Schaltungen
(2022)
Taschenbuch Digitaltechnik
(2022)
Die Digitaltechnik bestimmt in zunehmendem Maß unser Lebensumfeld. Mit der Darstellung aller Größen ausschließlich durch die diskreten Werte 0 und 1 bietet sie eine ideale Basis sowohl für Speicherung, Verarbeitung und Übertragung von Informationen als auch für die Massenproduktion kostengünstiger und leistungsfähiger Schaltkreise.
Die Digitaltechnik – als komplexes und sehr breites Wissensgebiet – findet ihre Wurzeln in der Mathematik, speziell der Booleschen Algebra. Technisch nutzbar wurde sie in dem heute bekannten Maße durch die Einführung integrierter mikroelektronischer Schaltkreise, sodass eine komplette Darstellung beide Aspekte einbeziehen muss. Viele Anwendungsgebiete der Digitaltechnik, wie z. B. die digitale Signalverarbeitung oder die digitale Kommunikationstechnik, sind mittlerweile so eigenständig, dass kaum noch Gesamtdarstellungen zu finden sind. Die verteilte Darstellung erschwert jedoch in der Regel den Zugang zu einem hochkomplexen Fachgebiet wie der Digitaltechnik.
Das Taschenbuch Digitaltechnik erleichtert diesen Zugang und informiert in kompakter und zugleich fachübergreifender Form. Es wendet sich an Student:innen von Hochschulen und Universitäten, an Lehrer:innen und Schüler:innen von Berufs- und Technikerschulen, an Ingenieur:innen und Techniker:innen in der Praxis und an alle, die ein kompaktes Nachschlagewerk zur Digitaltechnik benötigen.
Für die vierte Auflage wurde das Taschenbuch umfassend aktualisiert und um neue Hardware-Architekturen ergänzt.
Komplexe E-Commerce-Systeme müssen heutzutage immer schneller am Markt sein und sich an diesen anpassen. Dies wird durch SaaS-Services möglich, wodurch sich die Best-of-Breed-Lösungen einsetzen lassen. Der monolithische Ansatz der meisten E-Commerce-Systeme ist für diese Anwendungen nicht mehr geeignet. Abhilfe soll der Composable-Commerce-Ansatz schaffen. Für den Ansatz wird eine Integrationslösung benötigt. Ziel dieser Thesis ist es, Integrationslösungen zu evaluieren und mithilfe von Integration-Layer-Prototypen gegenüberzustellen. Es werden zwei Integrationslösungen ausgewählt, die als Prototyp implementiert werden. Für den ersten Prototypen wird Apache Camel in einem Spring-Boot-Server verwendet. Der zweite Prototyp setzt die AWS-eigenen Services für die Integration ein. Zum Schluss werden diese durch einen Last-Test auf ihre Performance geprüft.
The desire to connect more and more devices and to make them more intelligent and more reliable, is driving the needs for the Internet of Things more than ever. Such IoT edge systems require sound security measures against cyber-attacks, since they are interconnected, spatially distributed, and operational for an extended period of time. One of the most important requirements for the security in many industrial IoT applications is the authentication of the devices. In this paper, we present a mutual authentication protocol based on Physical Unclonable Functions, where challenge-response pairs are used for both device and server authentication. Moreover, a session key can be derived by the protocol in order to secure the communication channel. We show that our protocol is secure against machine learning, replay, man-in-the-middle, cloning, and physical attacks. Moreover, it is shown that the protocol benefits from a smaller computational, communication, storage, and hardware overhead, compared to similar works.
In recent years, Physical Unclonable Functions (PUFs) have gained significant attraction in the Internet of Things (IoT) for security applications such as cryptographic key generation and entity authentication. PUFs extract the uncontrollable production characteristics of physical devices to generate unique fingerprints for security applications. One common approach for designing PUFs is exploiting the intrinsic features of sensors and actuators such as MEMS elements, which typically exist in IoT devices. This work presents the Cantilever-PUF, a PUF based on a specific MEMS device – Aluminum Nitride (AlN) piezoelectric cantilever. We show the variations of electrical parameters of AlN cantilevers such as resonance frequency, electrical conductivity, and quality factor, as a result of uncontrollable manufacturing process variations. These variations, along with high thermal and chemical stability, and compatibility with silicon technology, makes AlN cantilever a decent candidate for PUF design. We present a cantilever design, which magnifies the effect of manufacturing process variations on electrical parameters. In order to verify our findings, the simulation results of the Monte Carlo method are provided. The results verify the eligibility of AlN cantilever to be used as a basic PUF device for security applications. We present an architecture, in which the designed Cantilever-PUF is used as a security anchor for PUF-enabled device authentication as well as communication encryption.
Spatially Distributed Wireless Networks (SDWN) are one of the basic technologies for the Internet of Things (IoT) and (Industrial) Internet of Things (IIoT) applications. These SDWN for many of these applications has strict requirements such as low cost, simple installation and operations, and high potential flexibility and mobility. Among the different Narrowband Wireless Wide Area Networking (NBWWAN) technologies, which are introduced to address these categories of wireless networking requirements, Narrowband Internet of Things (NB-IoT) is getting more traction due to attractive system parameters, energy-saving mode of operation with low data rates and bandwidth, and its applicability in 5G use cases. Since several technologies are available and because the underlying use cases come with various requirements, it is essential to perform a systematic comparative analysis of competing technologies to choose the right technology. It is also important to perform testing during different phases of the system development life cycle. This paper describes the systematic test environment for automated testing of radio communication and systematic measurements of the performance of NB-IoT.
The visual-inertial mapping and localization system maplab is analyzed by its implementation and subsequent evaluation. The mapping or localization is based on environmental feature detection. In addition to creating maps, there is also the option of fusion of several maps and thus mapping extensive areas and using them for further analysis of data. In this way, various software tools can be used to optimize the existing data sets.
Two sensor components are needed: an inertial measuring unit (IMU) and a monochrome camera, which are combined by a hardware rig and put into operation for the analysis of the visual-inertial system. System calibration is crucial for precision and system functioning and is based on nonlinear dynamic state estimation. This ensures the best possible estimate of the position of the environmental feature and the map. Maplab is particularly suitable for mapping rooms or small building complexes as the implementation and evaluation of the results in different application scenarios show. Special emphasis is laid on the evaluation of larger scenarios, in which is shown, that the system is struggling to keep up geometric consistencies and thus provide an accurate map.
In this paper, we study the runtime performance of symmetric cryptographic algorithms on an embedded ARM Cortex-M4 platform. Symmetric cryptographic algorithms can serve to protect the integrity and optionally, if supported by the algorithm, the confidentiality of data. A broad range of well-established algorithms exists, where the different algorithms typically have different properties and come with different computational complexity. On deeply embedded systems, the overhead imposed by cryptographic operations may be significant. We execute the algorithms AES-GCM, ChaCha20-Poly1305, HMAC-SHA256, KMAC, and SipHash on an STM32 embedded microcontroller and benchmark the execution times of the algorithms as a function of the input lengths.
In recent years, the topic of embedded machine learning has become very popular in AI research. With the help of various compression techniques such as pruning, quantization and others compression techniques, it became possible to run neural networks on embedded devices. These techniques have opened up a whole new application area for machine learning. They range from smart products such as voice assistants to smart sensors that are needed in robotics. Despite the achievements in embedded machine learning, efficient algorithms for training neural networks in constrained domains are still lacking. Training on embedded devices will open up further fields of applications. Efficient training algorithms would enable federated learning on embedded devices, in which the data remains where it was collected, or retraining of neural networks in different domains. In this paper, we summarize techniques that make training on embedded devices possible. We first describe the need and requirements for such algorithms. Then we examine existing techniques that address training in resource-constrained environments as well as techniques that are also suitable for training on embedded devices, such as incremental learning. At the end, we also discuss which problems and open questions still need to be solved in these areas.
The EREMI project is a 2-year project funded under the ERASMUS+ framework programme and its team has developed and will validate an advanced higher education program, including life-long learning, on the interdisciplinary topic of resource efficiency in manufacturing industries and the overall system optimization of low or not digitized physical infrastructure. All of these will be achieved by applying IoT technologies towards efficient industrial systems, and by utilizing a high-level educated human capital on these economically, politically, and technically crucial and highly relevant topics for the rapidly developing industries and economies of intensively economically and industrially transforming countries - Bulgaria, North Macedonia, and Romania. Efficiency will be attained by utilizing the experience and expertise of the involved German partner organisation.
The integration of Internet of Things devices onto the Blockchain implies an increase in the transactions that occur on the Blockchain, thus increasing the storage requirements.
A solution approach is to leverage cloud resources for storing blocks within the chain. The paper, therefore, proposes two solutions to this problem. The first being an improved hybrid architecture design which uses containerization to create a side chain on a fog node for the devices connected to it and an Advanced Time‑variant Multi‑objective Particle Swarm Optimization Algorithm (AT‑MOPSO) for determining the optimal number of blocks that should be transferred to the cloud for storage. This algorithm uses time‑variant weights for the velocity of the particle swarm optimization and the non‑dominated sorting and mutation schemes from NSGA‑III. The proposed algorithm was compared with results from the original MOPSO algorithm, the Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA‑II), and the Pareto Envelope‑based Selection Algorithm with region‑based selection (PESA‑II), and NSGA‑III. The proposed AT‑MOPSO showed better results than the aforementioned MOPSO algorithms in cloud storage cost and query probability optimization. Importantly, AT‑MOPSO achieved 52% energy efficiency compared to NSGA‑III.
To show how this algorithm can be applied to a real‑world Blockchain system, the BISS industrial Blockchain architecture was adapted and modified to show how the AT‑MOPSO can be used with existing Blockchain systems and the benefits it provides.
Recent work has investigated the distributions of learned convolution filters through a large-scale study containing hundreds of heterogeneous image models. Surprisingly, on average, the distributions only show minor drifts in comparisons of various studied dimensions including the learned task, image domain, or dataset. However, among the studied image domains, medical imaging models appeared to show significant outliers through "spikey" distributions, and, therefore, learn clusters of highly specific filters different from other domains. Following this observation, we study the collected medical imaging models in more detail. We show that instead of fundamental differences, the outliers are due to specific processing in some architectures. Quite the contrary, for standardized architectures, we find that models trained on medical data do not significantly differ in their filter distributions from similar architectures trained on data from other domains. Our conclusions reinforce previous hypotheses stating that pre-training of imaging models can be done with any kind of diverse image data.