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Im Beitrag wird ein zweistufiges Verfahren für den Entwurf eines Störgrößenbeobachters für lineare, zeitinvariante Systeme vorgestellt. Hierbei wird davon ausgegangen, dass die Beobachterrückführung für den Beobachter ohne Störmodell bereits vorliegt. Es wird dargestellt, wie darauf basierend mit einfachen formelmäßigen Zusammenhängen die Rückführkoeffizienten für den Störgrößenbeobachter ermittelt werden können. Die beschriebene Methode erhöht die Übersichtlichkeit hinsichtlich des Einflusses des Störmodells auf die Beobachterrückführkoeffizienten und ist außerdem für Modelle mit geringer Systemordnung rechenzeitsparender.
Erweiterung der Ackermann-Formel für Mehrgrößensysteme um Freiheitsgrade zur Führungsentkopplung
(2019)
Der Beitrag zeigt bisher nicht genutzte Freiheitsgrade beim Entwurf eines linearen, zeitinvarianten Zustandsreglers für steuerbare Mehrgrößensysteme auf, wenn dieser auf der Basis der Ackermann´schen Formel durchgeführt wird. Darüber hinaus wird dargelegt, wie diese Freiheitsgrade zur Führungsentkopplung gezielt eingesetzt werden können. Damit dies gelingt, wird wie in der einschlägigen Literatur eine Transformation der Zustandsgleichungen in eine teilsystemorientierte Struktur vorgenommen. Jedoch werden modifizierte Transformationsbeziehungen verwendet, die die benötigten Freiheitsgrade hervorbringen. Der Beitrag konzentriert sich hierbei auf zeitdiskrete Systeme, wenngleich die geschilderte Vorgehensweise grundsätzlich auch bei zeitkontinuierlichen Systemen anwendbar ist. Angesichts der gewählten Methodik, die Regelungseigenwerte vorzugeben und die verbleibenden Freiheitsgrade zur Erfüllung weiterer Forderungen an den Regler heranzuziehen, ist das vorgestellte Verfahren eine unmittelbare Alternative zu anderen Polvorgabeverfahren wie z. B. zur Vollständigen Modalen Synthese. Im Fall einer nicht realisierbaren vollständigen Führungsentkopplung bietet die vorgestellte Methode die Möglichkeit einer Lösungsfindung, bei der die verbleibenden Verkopplungen im Sinne eines quadratischen Gütemaßes minimiert werden.
Im Beitrag wird für lineare, zeitinvariante, zeitdiskrete und stabile Regelstrecken beschrieben, wie zwei bekannte Zustandsraumverfahren zur Windup-Vermeidung so miteinander kombiniert werden können, dass dadurch für sämtliche PI-Zustandsregler Strecken- und Regler-Windup verhindert wird, sofern diese Regler im unbegrenzten Fall stabil sind. Zurückgegriffen wird hierbei auf das „Additional Dynamic Element“ (ADE) von Hippe zur Vermeidung von Strecken-Windup [Hippe, P.: Windup in control – Its effects and their prevention, 2006; at – Automatisierungstechnik, 2007], dessen Übertragung auf zeitdiskrete Systeme im Beitrag kurz skizziert wird, sowie auf das Verfahren der Führungsgrößenkorrektur [Nuß, U.: at – Automatisierungstechnik, 2017] zur Vermeidung von Regler-Windup. Das vorgestellte Kombinationsverfahren setzt für die jeweilige Regelstrecke lediglich die Einbeziehung eines bereits existierenden P-Zustandsreglers voraus, der Strecken-Windup vermeidet. Die Bereitstellung eines möglichst einfachen und dennoch nicht allzu einschränkenden Kriteriums zur Überprüfung, ob ein P-Zustandsregler diese Eigenschaft besitzt, ist ebenfalls ein Anliegen des Beitrags. Diesbezüglich wird auf der Basis einer geeigneten Ljapunow-Funktion ein hinreichendes Kriterium angegeben, das umfassender ist als das in [Nuß, U.: at – Automatisierungstechnik, 2017] verwendete. Ein Beispiel aus der elektrischen Antriebstechnik demonstriert die Leistungsfähigkeit der vorgestellten Methode.
Das vorliegende Buch behandelt lineare zeitdiskrete Regelverfahren und gliedert sich in zwei Teile mit ganz unterschiedlichen thematischen Schwerpunkten. In den ersten sechs Kapiteln steht die Analyse und Synthese von zeitdiskreten Regelungen im Bildbereich im Vordergrund. Im zweiten Teil des Buchs werden im Zeitbereich angesiedelte zeitdiskrete Reglerentwurfsverfahren behandelt. Dort dominieren Zustandsraumverfahren die Erläuterungen.
We consider the local group of agents for exchanging the time-series data value and computing the approximation of the mean value of all agents. An agent represented by a node knows all local neighbor nodes in the same group. The node has the contact information of other nodes in other groups. The nodes interact with each other in synchronous rounds to exchange the updated time-series data value using the random call communication model. The amount of data exchanged between agent-based sensors in the local group network affects the accuracy of the aggregation function results. At each time step, the agent-based sensor can update the input data value and send the updated data value to the group head node. The group head node sends the updated data value to all group members in the same group. Grouping nodes in peer-to-peer networks show an improvement in Mean Squared Error (MSE).
Enabling ultra-low latency is one of the major drivers for the development of future cellular networks to support delay sensitive applications including factory automation, autonomous vehicles and tactile internet. Narrowband Internet of Things (NB-IoT) is a 3 rd Generation Partnership Project (3GPP) Release 13 standardized cellular network currently optimized for massive Machine Type Communication (mMTC). To reduce the latency in cellular networks, 3GPP has proposed some latency reduction techniques that include Semi Persistent Scheduling (SPS) and short Transmission Time Interval (sTTI). In this paper, we investigate the potential of adopting both techniques in NB-IoT networks and provide a comprehensive performance evaluation. We firstly analyze these techniques and then implement them in an open-source network simulator (NS3). Simulations are performed with a focus on Cat-NB1 User Equipment (UE) category to evaluate the uplink user-plane latency. Our results show that SPS and sTTI have the potential to greatly reduce the latency in NB-IoT systems. We believe that both techniques can be integrated into NB-IoT systems to position NB-IoT as a preferred technology for low data rate Ultra-Reliable Low-Latency Communication (URLLC) applications before 5G has been fully rolled out.
Low latency communication is essential to enable mission-critical machine-type communication (mMTC) use cases in cellular networks. Factory and process automation are major areas that require such low latency communication. In this paper, we investigate the potential of adopting the semi-persistent scheduling (SPS) latency reduction technique in narrowband LTE (NB-LTE) networks and provide a comprehensive performance evaluation. First, we investigate and implement SPS in an open-source network simulator (NS3). We perform simulations with a focus on LTE-M and Narrowband IoT (NB-IoT) systems and evaluate the impact of the SPS technique on the uplink latency of these narrowband systems in real industrial automation scenarios. The performance gain of adopting SPS is analyzed and the results is compared with the legacy dynamic scheduling. Our results show that SPS has the potential to reduce the latency of cellular Internet of Things (cIoT) networks. We believe that SPS can be integrated into LTE-M and NB-IoT systems to support low-latency industrial applications.
Time Sensitive Networking (TSN) provides mechanisms to enable deterministic and real-time networking in industrial networks. Configuration of these mechanisms is key to fully deploy and integrate TSN in the networks. The IEEE 802.1 Qcc standard has proposed different configuration models to implement a TSN configuration. Up until now, TSN and its configuration have been explored mostly for Ethernet-based industrial networks. However, they are still considered “work-in-progress” for wireless networks. This work focuses on the fully centralized model and describes a generic concept to enable the configuration of TSN mechanisms in wireless industrial networks. To this end, a configuration entity is implemented to conFigure the wireless end stations to satisfy their requirements. The proposed solution is then validated with the Digital Enhanced Cordless Telecommunication ultra-low energy (DECT ULE) wireless communication protocol.
We have developed a methodology for the systematic generation of a large image dataset of macerated wood references, which we used to generate image data for nine hardwood genera. This is the basis for a substantial approach to automate, for the first time, the identification of hardwood species in microscopic images of fibrous materials by deep learning. Our methodology includes a flexible pipeline for easy annotation of vessel elements. We compare the performance of different neural network architectures and hyperparameters. Our proposed method performs similarly well to human experts. In the future, this will improve controls on global wood fiber product flows to protect forests.
An international study summarizes the threat situation in the OT environment under the heading "Growing security threats" [1]. According to this study, attacks on automation systems are likely to increase in the future. Accordingly, an automation system must be able to protect the integrity of the transmitted information in the future. This requirement is motivated, among other things, by the fact that the network-side isolation of industrial communication systems is no longer considered sufficient as the sole protective measure. This paper uses the example of PROFINET to show how the future requirements for a real-time communication protocol can be met and how they can be derived from the IEC 62443 standard.
Printed systems spark immense interest in industry, and for several parts such as solar cells or radio frequency identification antennas, printed products are already available on the market. This has led to intense research; however, printed field-effect transistors (FETs) and logics derived thereof still have not been sufficiently developed to be adapted by industry. Among others, one of the reasons for this is the lack of control of the threshold voltage during production. In this work, we show an approach to adjust the threshold voltage (Vth) in printed electrolyte-gated FETs (EGFETs) with high accuracy by doping indium-oxide semiconducting channels with chromium. Despite high doping concentrations achieved by a wet chemical process during precursor ink preparation, good on/off-ratios of more than five orders of magnitude could be demonstrated. The synthesis process is simple, inexpensive, and easily scalable and leads to depletion-mode EGFETs, which are fully functional at operation potentials below 2 V and allows us to increase Vth by approximately 0.5 V.
In this report, we have studied field-effect transistors (FETs) using low-density alumina for electrolytic gating. Device layers have been prepared starting from the structured ITO glasses by printing the In 2 O 3 channels, low-temperature atomic layer deposition (ALD) of alumina (Al 2 O 3 ), and printing graphene top gates. The transistor performance could be deliberately changed by alternating the ambient humidity; furthermore, ID,ON/ID,OFF-ratios of up to seven orders of magnitude and threshold voltages between 0.66 and 0.43 V, decreasing with an increasing relative humidity between 40% and 90%, could be achieved. In contrast to the common usage of Al 2 O 3 as the dielectric in the FETs, our devices show electrolyte-typegating behavior. This is a result from the formation of protons on the Al 2 O 3 surfaces at higher humidities. Due to the very high local capacitances of the Helmholtz double layers at the channel surfaces, the operation voltage can be as low as 1 V. At low humidities (≤30%), the solid electrolyte dries out and the performance breaks down; however, it can fully reversibly be regained upon a humidity increase. Using ALD-derived alumina as solid electrolyte gating material, thus, allows low-voltage operation and provides a chemically stable gating material while maintaining low process temperatures. However, it has proven to be highly humidity-dependent in its performance.
Die Arbeit beinhaltet die Konzeption und den Aufbau eines Prüfstandes für den Elektromotor sowie den Antriebsstrang des Hocheffizienzfahrzeugs "Schluckspecht S6" der Hochschule Offenburg. Neben Beschreiben des Vorgehens bei dem Entwerfen von benötigten CAD-Modellen wird auch auf die Auswahl und Implementierung elektronischer Komponenten sowie die Programmierung des verwendeten Mikrocontrollers eingegangen. Die Ergebnisse eines ersten Tests des Prüfstandes werden außerdem aufgezeigt und diskutiert.
Microservice- und andere service-basierte Architekturen wurden im Laufe der Jahre immer beliebter und große Unternehmen steigen zunehmend auf solche Architekturen um. Einige Unternehmen scheitern aber an der Entwicklung und Umsetzung dieser Architekturen, da zu wenig Zeit investiert wird.
Das Ziel dieser Thesis ist es, ein Konzept zur Umsetzung einer Microservice Architektur für ein Ticketsystem mit .Net Core zu entwickeln. Dabei liegt der Fokus auf der Konzeption der Architektur des Ticketsystems anhand der im Unternehmen herrschenden Rahmenbedingungen. Damit soll gezeigt werden, wie eine solche Architektur umgesetzt werden kann und welche Kompromisse gegebenenfalls eingegangen werden müssen.
Um herauszufinden welche Architektur geeignet ist, wurde zunächst eine Analyse der Microservice Architektur und der service-orientierten Architektur (SOA) durchgeführt und die Ergebnisse gegenübergestellt. Dabei stellte sich schnell heraus, dass im Fall des Unternehmens eine Microservice Architektur besser geeignet ist, aber gewisse Eigenschaften nicht so umgesetzt werden konnten, wie sie im Idealfall umgesetzt werden sollten. Durch einige Anpassungen konnte ein Konzept für eine Microservice Architektur entwickelt werden, welches über einen Prototyp auf Umsetzbarkeit geprüft wurde.
Auf dieser Grundlage ist es empfehlenswert, vor der Umsetzung einer neuen Architektur,ein Konzept zu erstellen und verschiedene Optionen abzuwägen. Eine Microservice Architektur ist dabei für web-basierte Anwendungen geeignet, bei denen die einzelnen Services klein gehalten werden können. Außerdem ist die Verwendung einer Microservice Architektur in Kombination mit Montainertechnologien empfehlenswert, um die einzelnen Services besser voneinander zu trennen.
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.
TSN, or Time Sensitive Networking, is becoming an essential technology for integrated networks, enabling deterministic and best effort traffic to coexist on the same infrastructure. In order to properly configure, run and secure such TSN, monitoring functionality is a must. The TSN standard already has some preparations to provide such functionality and there are different methods to choose from. We implemented different methods to measure the time synchronisation accuracy between devices as a C library and compared the measurement results. Furthermore, the library has been integrated into the ControlTSN engineering framework.
Background: Pulmonary vein isolation (PVI) using cryoballoon catheters are a recognized method for the treatment of atrial fibrillation (AF). This method offers shorter treatment duration in contrast to the classical therapy with high-frequency (HF) ablation.
Purpose: The aim of this study was to integrate different cryoballoon catheters and a HF catheter into a heart rhythm model and to compare them by means of static and dynamic electromagnetic and thermal simulation in use under AF.
Methods: The cryoballoon catheters from Medtronic and the HF ablation catheter from Osypka were modelled virtually with the aid of manufacturer specifications and the CST (Computer Simulation Technology, Darmstadt) simulation program. The cryoballoon catheter was located in the lower left pulmonary vein of the virtual heart rhythm model for the realization of pulmonary vein isolation (PVI) by cryoenergy. The simulated temperature at the balloon surface was -50°C during the simulation.
Results: During a simulated 20 second application of a cryoballoon catheter at -50°C, a temperature of -24°C was measured at a depth of 0.5 mm in the myocardium. At a depth of 1 mm the temperature was -3°C, at 2 mm depth 18°C and at 3 mm depth 29°C. Under the 15 second application of a RF catheter with a 8 mm electrode and a power of 5 W at 420 kHz, the temperature at the tip of the electrode was 110°C. At a depth of 0.5 mm in the myocardium, the temperature was 75°C, at a depth of 1 mm 58°C, at 2 mm depth 45°C and at 3 mm depth 38°C.
Conclusions: The simulation of temperature profiles during the virtual application of several catheter models in the heart rhythm model allows the static and dynamic simulation of PVI by cryoballoon ablation and RF ablation. The three-dimensional simulation can be used to improve ablation applications by creating a model in personalized cardiac rhythm therapy from MRI or CT data of a heart and finding a favourable position for ablation of AF.
Hintergrund: Die Pulmonalvenenisolation (PVI) mit Hilfe von Kryoballonkathetern ist eine anerkannte Methode zur Behandlung von Vorhofflimmern (AF). Diese Methode bietet eine kürzere Behandlungsdauer als die klassische Therapie durch die Hochfrequenzablation (HF). Ziel dieser Studie war es, verschiedene Kryoballonkatheter, HF-Katheter und Ösophaguskatheter in ein Herzrhythmusmodell zu integrieren und mittels statischer und dynamischer Simulation elektrische und thermische Felder bei PVI unter Vorhofflimmern zu untersuchen.
Methodik: Die Modellierung und Simulation erfolgte mit der elektromagnetischen und thermischen Simulationssoftware CST (CST Darmstadt). Zwei Kryoballons, ein HF-Ablationskatheter und ein Ösophaguskatheter wurden auf der Grundlage der technischen Handbücher der Hersteller Medtronic und Osypka modelliert. Der 23 mm Kryoballon und ein kreisförmiger Mappingkatheter wurden in das Offenburger Herzrhythmusmodell integriert, insbesondere die left inferior pulmonary vein (LIPV) zur Simulation der thermischen Feldausbreitung während einer PVI. Die Simulation einer PVI mit HF-Energie wurde mit dem integrierten HF-Ablationskatheter in der Nähe der LIPV durchgeführt. Der im Herzrhythmusmodell platzierte TO8 Ösophaguskatheter ermöglichte die Ableitung linksatrialer elektrischer Felder bei AF und die Analyse thermischer Felder während PVI.
Ergebnisse: Elektrische Felder konnten bei Sinusrhythmus und AF mit einem AF-Fokus in der LIVP statisch und dynamisch im Herzen und Ösophagus simuliert werden. Bei einer simulierten 20 Sekunden Applikation eines Kryoballon-Katheters bei -50°C wurde eine Temperatur von -24°C in einer Tiefe von 0,5 mm im Myokard gemessen. In einer Tiefe von 1 mm betrug die Temperatur -3°C, bei 2 mm Tiefe 18°C und bei 3 mm Tiefe 29°C. Unter der 15 sekündigen Anwendung eines HF-Katheters mit einer 8-mm-Elektrode und einer Leistung von 5 W bei 420 kHz betrug die Temperatur an der Spitze der Elektrode 110°C. In einer Tiefe von 0,5 mm im Myokard betrug die Temperatur 75°C, in einer Tiefe von 1 mm 58°C, in einer Tiefe von 2 mm 45°C und in einer Tiefe von 3 mm 38°C. Im Ösophagus konnte bei den meisten Simulationen eine konstante Temperatur von 37°C gemessen und die Gefahr einer Ösophagus-Fistel ausgeschlossen werden. Bei Kryoablation der LIPV wurde eine Abkühlung des Ösophagus auf 30°C gemessen.
Schlussfolgerungen: Die Herzrhythmussimulation elektrischer und thermaler Felder ermöglichen mit Anwendung unterschiedlicher Herzkatheter eine statische und dynamische Simulation von PVI durch Kryoablation, HF-Ablation und Temperaturanalyse im Ösophagus. Unter Einbeziehung von MRT- oder CT-Daten können elektrische und thermale Simulationen möglicherweise zur Optimierung von PVIs genutzt werden.
Die Pulmonalvenenisolation (PVI) mithilfe von Kryoballonkathetern ist eine anerkannte Methode zur Behandlung von Vorhofflimmern (AF). Diese Methode bietet eine kürzere Behandlungsdauer als die klassische Therapie durch die Hochfrequenz- (HF) Ablation. Ziel dieser Studie war es, verschie-dene Kryoballonkatheter, HF-Ablationskatheter und Ösophaguskatheter in ein Herzrhythmusmodell zu integrieren und mit statischer und dynamischer Simulation elektrische und thermische Felder bei PVI unter Vorhofflimmern zu untersuchen.
Modellprädiktive Regelung findet zunehmend Anwendung im industriellen Umfeld. Durch schnellere Computer und optimierte Programmierung ist es heute möglich, rechenintensive Regelalgorithmen in Echtzeit auf Mikrocontrollern zu berechnen. Eine besondere Herausforderung besteht jedoch darin, diese Technologie in der Realität einzusetzen. Weil exakte Kenntnisse über das reale System vorliegen müssen, können geringfügige Modellierungsfehler bei der Prädiktion für lange Prädiktionshorizonte schwerwiegende Folgen haben. Das ist insbesondere der Fall, wenn Systeme instabil sind und zu chaotischem Verhalten neigen.
Diese Arbeit behandelt ein breites Spektrum systemtheoretischer Inhalte und zielt darauf ab, ein reales Furuta-Pendel durch modellprädiktive Regelung in der instabilen Ruhelage zu stabilisieren. Hierfür wird ein mathematisches Modell als Prädiktionsmodell hergeleitet, welches durch verschiedene Systemidentifikationsmethoden spezifiziert und validiert wird. Es werden verschiedene Filter-Techniken wie das Kalman-Filter zur Zustandsschätzung oder das Exponential Moving Average (EMA)-Filter zur Filterung von Sensordaten eingesetzt.
Das Furuta-Pendel ist ein komplexes mechatronisches System. Die Aufgaben dieser Arbeit beschränken sich daher nicht nur auf theoretische Aspekte. Neben der Auslegung elektrischer Bauelemente und Schaltungen werden zusätzliche Sensoren zu einem bestehenden System hinzugefügt und mechanische Anpassungen vorgenommen. Darüber hinaus werden Entscheidungen zur Softwarearchitektur getroffen sowie die gesamte Implementierung auf einem Mikrocontroller durchgeführt.
Trotz intensiver Bemühungen konnte kein Modell gefunden werden, welches die gemessenen Ein- und Ausgangsdaten vergleichbar simulieren kann, sodass es den Anforderungen der modellprädiktiven Regelung entspricht. Stattdessen gelang es während der Systemidentifikationsphase einen Linear Quadratic Regulator (LQR) mit unterlagertem Proportional–Integral (PI) Stromregler als Kaskade zu entwerfen, der sowohl simulativ als auch in der Realität das Pendel stabilisieren kann.
Apache Hadoop is a well-known open-source framework for storing and processing huge amounts of data. This paper shows the usage of the framework within a project of the university in cooperation with a semiconductor company. The goal of this project was to supplement the existing data landscape by the facilities of storing and analyzing the data on a new Apache Hadoop based platform.
In automotive parking scenario, where the curb shall be detected and classified to be traversable or not, radars play an important role. There are different approaches already proposed in other works to estimate the target height. This paper assesses and compares two methods. The first is based on Angle of Arrival (AoA) estimation of input signals of multiple antennas using the Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) principle. The second method uses the geometry in multipath propagation of the radar echo signal for one antenna input. In this work a modified method of calculation of the curb height based on the second method is proposed. The theory of approach is mathematically proved and effectiveness is demonstrated by evaluation of measurements with a 77 GHz Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar. In order to evaluate the performance of the introduced method the mean square error (MSE) is used in the proposed scenario. This method, using only one antenna input, produced up to 3.4 times better results for curb height detection in comparison with former methods.
Investigation of the Angle Dependency of Self-Calibration in Multiple-Input-Multiple-Output Radars
(2021)
Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) is a key technology in improving the angular resolution (spatial resolution) of radars. In MIMO radars the amplitude and phase errors in antenna elements lead to increase in the sidelobe level and a misalignment of the mainlobe. As the result the performance of the antenna channels will be affected. Firstly, this paper presents analysis of effect of the amplitude and phase errors on angular spectrum using Monte-Carlo simulations. Then, the results are compared with performed measurements. Finally, the error correction with a self-calibration method is proposed and its angle dependency is evaluated. It is shown that the values of the errors change with an incident angle, which leads to a required angle-dependent calibration.
In dieser Arbeit wurde ein Getriebesteuergerät für ein Zweigang-Schaltgetriebe entwickelt. Dieses soll sowohl im manuellen als auch im autonomen Fahrbetriebe des Schluckspecht 5 einen Gangwechsel mittels eines Elektromotors ermöglichen. Da für den autonomen Fahrbetrieb eine rechnergestützte Ansteuerung der Drosselklappe erforderlich ist, wurde auch der Anschluss eines dafür gedachten Servomotors vorgesehen und die Auswertung des Motordrehzahlsensors realisiert. Für die eigentliche Getriebesteuerung wurden ein Raddrehzahlsensor, ein Getriebeeingangsdrehzahlsensor, Endlagensensoren für die beweglichen Teile sowie ein Stromsensor zum Schutz des Elektromotors und des Motortreibers vor thermischer Überlastung an den ausgewählten Mikrocontroller angeschlossen und der notwendige Source-Code zur Auswertung bzw. Ansteuerung geschrieben. Darüber hinaus wurden Zustandsautomaten für die Elektromotor- und die Getriebesteuerung vorbereitet.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde das elektrisch / elektronische System des Hocheffizienzfahrzeugs „Schluckspecht 6“ hinsichtlich seiner Übersichtlichkeit und Modularität optimiert. Essenziell war die Vernetzung der durch verschiedene Projektgruppen erstellten Teilsysteme mittels des neu integrierten CAN-Bus. Im Zuge der Überarbeitung des E/E-Systems wurde auch ein neuer Gesamtfahrzeugschaltplan angefertigt.
Im Rahmen der Optimierung des E-Antriebsstrangs wurde eine neue Motorsteuerung entwickelt, die aufgrund des verbauten Vierquadrantenstellers neben einem zuverlässigen Antrieb des Schluckspecht 6 zukünftig auch die Steuerung und Regelung von Lastmaschinen in – für den Schluckspecht 6 neu entwickelten – Testständen erlaubt. Für die Messdatenerfassung, während Test- und Rennläufen sowie in den Testständen, wurden diverse Messsysteme realisiert. Dazu gehören die Messung des Motorstroms, der Zwischenkreisspannung und der Motordrehzahl. Basierend auf der Motorstrommessung und Zwischenkreisspannungsmessung wurde eine Stromregelung implementiert, um die Bedienfreundlichkeit und Effizienz des S6 im Rennbetrieb zu erhöhen.
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.
Kleinstlebewesen vorgestellt, das Vitalparameter erfasst und diese in einem FRAM-Speicher bis zum Auslesen abspeichert. Durch eine drahtlose RFID-/NFC-Ausleseschnittstelle kann die erfasste Körpertemperatur und der Puls der letzten Wochen ausgelesen werden. Alle Einstellungen des Messsystems können durch einen geeigneten RFID-Reader für Laptops oder durch Smartphones über die NFC-Schnittstelle geändert werden. Das vollständige Aufladen des nur 3 g leichten und 15 mm x 25 mm großen Messsystems erfolgt durch eine selbstgedruckte RFID-Reader-Antenne in Verbindung mit einem RFID-Reader und benötigt hierzu weniger als 21 Stunden. Bei vollständig aufgeladenem Energiespeicher ist ein Betrieb von 47 Tagen möglich. Dies wird durch ein speziell für das Messsystem konzipiertes Lade- und Powermanagement erreicht. Neben der Auswahl von energiesparenden Komponenten für die Hardware und deren bestmöglichen Nutzung, wurde die Software so optimiert, dass das Programm schnell und stromsparend abgearbeitet wird. Die Erweiterbarkeit und Anpassung wird durch das modulare Konzept auch in anderen Bereichen gewährleistet.
Im Rahmen dieser Masterthesis wird ein quasi energieautarkes, nicht-invasives Messsystem für Kleinstlebewesen entwickelt, das Vitalparameter erfasst und diese in einem FRAM-Speicher bis zum Auslesen abspeichert. Durch eine drahtlose RFID-/NFC-Ausleseschnittstelle kann die erfasste Körpertemperatur und der Puls der letzten Wochen ausgelesen werden. Alle Einstellungen des Messsystems können durch einen geeigneten RFID-Reader für Laptops mit eigens entwickelter grafischer Nutzeroberfläche geändert werden. Das vollständige Aufladen des nur 3,3 g leichten und 15 mm x 25 mm großen Messsystems erfolgt durch eine selbstgedruckte RFID-Reader-Antenne in Verbindung mit einem RFID-Reader und benötigt hierzu weniger als 29 Stunden. Bei vollständig aufgeladenem Energiespeicher ist ein Betrieb von 47 Tagen möglich. Dies wird durch ein speziell für das Messsystem konzipiertes Lade- und Powermanagement erreicht. Neben der Auswahl von energiesparenden Komponenten für die Hardware und deren bestmöglichen Nutzung, wurde die Software so optimiert, dass das Programm schnell und stromsparend abgearbeitet wird. Die Erweiterbarkeit und Anpassung wird durch das modulare Konzept auch in anderen Bereichen gewährleistet.
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.
IoT networks are increasingly used as entry points for cyberattacks, as often they offer low-security levels, as they may allow the control of physical systems and as they potentially also open the access to other IT networks and infrastructures. Existing intrusion detection systems (IDS) and intrusion prevention systems (IPS) mostly concentrate on legacy IT networks. Nowadays, they come with a high degree of complexity and adaptivity, including the use of artificial intelligence. It is only recently that these techniques are also applied to IoT networks. In this paper, we present a survey of machine learning and deep learning methods for intrusion detection, and we investigate how previous works used federated learning for IoT cybersecurity. For this, we present an overview of IoT protocols and potential security risks. We also report the techniques and the datasets used in the studied works, discuss the challenges of using ML, DL and FL for IoT cybersecurity and provide future insights.
Harnessing the overall benefits of the latest advancements in artificial intelligence (AI) requires the extensive collaboration of academia and industry. These collaborations promote innovation and growth while enforcing the practical usefulness of newer technologies in real life. The purpose of this article is to outline the challenges faced during cross-collaboration between academia and industry. These challenges are also inspected with the help of an ongoing project titled “Quality Assurance of Machine Learning Applications” (Q-AMeLiA), in which three universities cooperate with five industry partners to make the product risk of AI-based products visible. Further, we discuss the hurdles and the key challenges in machine learning (ML) technology transformation from academia to industry based on robustness, simplicity, and safety. These challenges are an outcome of the lack of common standards, metrics, and missing regulatory considerations when state-of-the-art (SOTA) technology is developed in academia. The use of biased datasets involves ethical concerns that might lead to unfair outcomes when the ML model is deployed in production. The advancement of AI in small and medium sized enterprises (SMEs) requires more in terms of common tandardization of concepts rather than algorithm breakthroughs. In this paper, in addition to the general challenges, we also discuss domain specific barriers for five different domains i.e., object detection, hardware benchmarking, continual learning, action recognition, and industrial process automation, and highlight the steps necessary for successfully managing the cross-sectoral collaborations between academia and industry.
Hochspannungs-Mischstrom-Übertragung (HMÜ) - Eine Ergänzung zu bestehenden Übertragungstechnologien?
(2019)
Bei der Mischstromübertragung wird einem Wechselstrom direkt ein Gleichstrom überlagert. Wechselstrom und Gleichstrom werden also auf dem gleichen Seil geführt.
Dadurch könnten die bereits bestehenden Drehstrom-Übertragungs-Strecken des Übertragungsnetzes genutzt werden.
Durch eine Aufschaltung des Gleichstromes auf vorhandene Freileitungen kann theoretisch bei kurzen Leitungen (<150km) bis zu 50% mehr Wirkleistung und bei großen Übertragungsstrecken (>300km) in etwa eine Verdopplung der übertragbaren Wirkleistung erwartet werden.
Theoretisch betrachtet ist die Mischstrom-Übertragung eine geometrische Addition aller Strom- und Spannungskomponenten, was zu einer Erhöhung der Leiter-Erde-Spannung führt, ohne dabei Einfluss auf die verkettete Spannung zu nehmen.
Außerdem wird die Übertragung von Blindströmen unnötig, da ein natürlicher Betrieb von Leitungen des HDÜ-Netzes empfehlenswert ist.
Die theoretischen Betrachtungen konnten mathematisch bewiesen und die technische Umsetzung mit einem 1:1000-Modellsystem demonstriert und bestätigt werden.
Die vorliegende Arbeit gibt einen Überblick über das Verhältnis zwischen Nutzen und Einschränkungen eines frühneuzeitlichen Riefelharnisches auf die Biomechanik des Menschen. Zu den zentralen Ergebnissen gehört, dass die Rüstung eine gewisse Einschränkung der Beweglichkeit bringt, jedoch durch verschiedene mechanische Konzepte versucht wurde, diese größtmöglich zu minimieren. Besonders das sogenannte Geschübe stellt hierbei einen Kompromiss zwischen Beweglichkeit und Schutzfunktion dar und findet vor allem im Bereich der Gelenke Anwendung. Steife Strukturen werden an Stellen eingesetzt, die kaum Bewegungsfreiheit fordern. Zu diesen Bereichen gehören beispielsweise der Brustkorb oder obere Teile des Rückens. Der Vorteil der steiferen Teile der Rüstung ist ihre erhöhte Schutzfunktion, die ein geringeres Verletzungsrisiko mit sich bringt.
Sustainable chemical processes should be designed to combine the technological advantages and progress with lower safety risks and minimization of environmental impact such as, for example, reduction of raw materials, energy and water consumption, and avoidance of hazardous waste and pollution with toxic chemical agents. A number of novel eco-friendly chemical technologies have been developed in the recent decades with the help of the eco-innovations approaches and methods such as Life Cycle Analysis, Green Process Engineering, Process Intensification, Process Design for Sustainability, and others. An emerging approach to the sustainable process design in process engineering builds on the innovative solutions inspired from nature. However, the implementation of the eco-friendly technologies often faces secondary ecological problems. The study postulates that the eco-inventive principles identified in natural systems allow to avoid secondary eco-problems and proposes to apply these principles for sustainable design in chemical process engineering. The research work critically examines how this approach differs from the biomimetics, as it is commonly used for copying natural systems. The application of nature-inspired eco-design principles is illustrated with an example of a sustainable technology for extraction of nickel from pyrophyllite.
Amongst all the major hazard aspects for the health of people in big conglomerates is the increase of the particulate matter concentration. Traditional systems for particulate matter (PM) monitoring have a great number of drawbacks but the main issues are economical and are related to the installation costs and never ending periodical maintenance expenses. After all there are installations of such systems but their number is limited and having in mind the growth of population, cities and industry areas, there is even a bigger need for more information on air quality because PM changes non-linearly, has a wide range and different sources. In this paper, we propose an approach, based on low-cost sensor nodes, for real-time measuring and obtaining information about the PM concentration. The adoption of that approach allows for a detailed study of the intensities of pollution and its sources. The system power supply is powered by a PV module. The power supply unit is designed using a model-based design that is a new approach to prototyping power-operated electronic devices with guaranteed performance.
High-performance Ag–Se-based n-type printed thermoelectric (TE) materials suitable for room-temperature applications have been developed through a new and facile synthesis approach. A high magnitude of the Seebeck coefficient up to 220 μV K–1 and a TE power factor larger than 500 μW m–1 K–2 for an n-type printed film are achieved. A high figure-of-merit ZT ∼0.6 for a printed material has been found in the film with a low in-plane thermal conductivity κF of ∼0.30 W m–1 K–1. Using this material for n-type legs, a flexible folded TE generator (flexTEG) of 13 thermocouples has been fabricated. The open-circuit voltage of the flexTEG for temperature differences of ΔT = 30 and 110 K is found to be 71.1 and 181.4 mV, respectively. Consequently, very high maximum output power densities pmax of 6.6 and 321 μW cm–2 are estimated for the temperature difference of ΔT = 30 K and ΔT = 110 K, respectively. The flexTEG has been demonstrated by wearing it on the lower wrist, which resulted in an output voltage of ∼72.2 mV for ΔT ≈ 30 K. Our results pave the way for widespread use in wearable devices.
Smart Home-/Smart-Building-Anwendungen sind ein stetig wachsender Markt. Smart Gardening ist ein Beispiel dafür, Nutzern mehr Komfort und eine bessere Lebensqualität zu Hause oder in Bürogebäuden zu ermöglichen. Im Rahmen dieses Beitrags wird die Entwicklung eines Indoor-Smart-Gardening-Systems mit dem Fokus auf energieautarkes Arbeiten vorgestellt. Herzstück des Systems ist ein 3D-gedruckter Blumentopf für einzelne Pflanzen mit integrierter Elektronik zum Monitoring der wichtigsten Pflanzenparameter und einem integrierten Wasserreservoir mit Tauchpumpe für das automatisierte Bewässern der Pflanze. Energy Harvesting per Solarzellen ermöglicht ein energieautarkes Arbeiten des Blumentopfes. Eine selbstentwickelte Low-Power-Funkschnittstelle im Blumentopf und ein externes Gateway ermöglichen die drahtlose Vernetzung mehrerer Pflanzen. Das Gateway dient zur Auswertung der Pflanzenparameter, der Ansteuerung der im Netzwerk vorhandenen Blumentöpfe und als Benutzerinterface.
Smart Home or Smart Building applications are a growing market. An increasing challenge is to design energy efficient Smart Home applications to achieve sustainable and green homes. Using the example of the development of an Indoor Smart Gardening system with wireless monitoring and automated watering this paper is discussing in particular the design issue of energy autonomous working sensors and actuators for home automation. Most important part of the presented Smart Gardening system is a 3D printed smart flower pot for single plants. The smart flower pot has integrated a water reservoir for automated plant irrigation and an electronic for monitoring important plant parameters and the water level of the water reservoir. Energy harvesting with solar cells enables energy autonomous working of the flower pot. A low-power wireless interface also integrated in the flowerpot and an external gateway based on a Raspberry Pi 3 enables wireless networking of multiple of those flower pots. The gateway is used for evaluating the plant parameters and as a user interface. Particularly the architecture of the energy autonomous wireless flower pot will be considered, because fully energy autonomous sensors and actuators for home automation could not be implemented without special concepts for the energy supply and the overall electronic.
Aus Ideen werden Produkte
(2020)
Neural networks tend to overfit the training distribution and perform poorly on out-ofdistribution data. A conceptually simple solution lies in adversarial training, which introduces worst-case perturbations into the training data and thus improves model generalization to some extent. However, it is only one ingredient towards generally more robust models and requires knowledge about the potential attacks or inference time data corruptions during model training. This paper focuses on the native robustness of models that can learn robust behavior directly from conventional training data without out-of-distribution examples. To this end, we study the frequencies in learned convolution filters. Clean-trained models often prioritize high-frequency information, whereas adversarial training enforces models to shift the focus to low-frequency details during training. By mimicking this behavior through frequency regularization in learned convolution weights, we achieve improved native robustness to adversarial attacks, common corruptions, and other out-of-distribution tests. Additionally, this method leads to more favorable shifts in decision-making towards low-frequency information, such as shapes, which inherently aligns more closely with human vision.
Recently, RobustBench (Croce et al. 2020) has become a widely recognized benchmark for the adversarial robustness of image
classification networks. In it’s most commonly reported sub-task, RobustBench evaluates and ranks the adversarial robustness of trained neural networks on CIFAR10 under AutoAttack (Croce and Hein 2020b) with l∞ perturbations limited to ϵ = 8/255. With leading scores of the currently best performing models of around 60% of the baseline, it is fair to characterize this benchmark to be quite challenging. Despite it’s general acceptance in recent literature, we aim to foster discussion about the suitability of RobustBench as a key indicator for robustness which could be generalized to practical applications. Our line of argumentation against this is two-fold and supported by excessive experiments presented in this paper: We argue that I) the alternation of data by AutoAttack with l∞, ϵ = 8/255 is unrealistically strong, resulting in close to perfect detection rates of adversarial samples even by simple detection algorithms and human observers.
We also show that other attack methods are much harder to detect while achieving similar success rates. II) That results on low resolution data sets like CIFAR10 do not generalize well to higher resolution images as gradient based attacks appear to become even more detectable with increasing resolutions.
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 m argin and reach almost perfect results in terms of F1-score for several networks and datasets. Sources available at: https://github.com/adverML/multiLID
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
Recently, adversarial attacks on image classification networks by the AutoAttack (Croce and Hein, 2020b) framework have drawn a lot of attention. While AutoAttack has shown a very high attack success rate, most defense approaches are focusing on network hardening and robustness enhancements, like adversarial training. This way, the currently best-reported method can withstand about 66% of adversarial examples on CIFAR10. In this paper, we investigate the spatial and frequency domain properties of AutoAttack and propose an alternative defense. Instead of hardening a network, we detect adversarial attacks during inference, rejecting manipulated inputs. Based on a rather simple and fast analysis in the frequency domain, we introduce two different detection algorithms. First, a black box detector that only operates on the input images and achieves a detection accuracy of 100% on the AutoAttack CIFAR10 benchmark and 99.3% on ImageNet, for epsilon = 8/255 in both cases. Second, a whitebox detector using an analysis of CNN feature maps, leading to a detection rate of also 100% and 98.7% on the same benchmarks.
Detecting Images Generated by Deep Diffusion Models using their Local Intrinsic Dimensionality
(2023)
Diffusion models recently have been successfully applied for the visual synthesis of strikingly realistic appearing images. This raises strong concerns about their potential for malicious purposes. In this paper, we propose using the lightweight multi Local Intrinsic Dimensionality (multiLID), which has been originally developed in context of the detection of adversarial examples, for the automatic detection of synthetic images and the identification of the according generator networks. In contrast to many existing detection approaches, which often only work for GAN-generated images, the proposed method provides close to perfect detection results in many realistic use cases. Extensive experiments on known and newly created datasets demonstrate that the proposed multiLID approach exhibits superiority in diffusion detection and model identification.Since the empirical evaluations of recent publications on the detection of generated images are often mainly focused on the "LSUN-Bedroom" dataset, we further establish a comprehensive benchmark for the detection of diffusion-generated images, including samples from several diffusion models with different image sizes.The code for our experiments is provided at https://github.com/deepfake-study/deepfake-multiLID.
The proposed method includes identification and documentation of the elementary TRIZ inventive principles from the TRIZ body of knowledge, extension and enhancement of inventive principles by patents and technologies analysis, avoiding overlapping and redundant principles, classification and adaptation of principles to at least following categories such as working medium, target object, useful action, harmful effect, environment, information, field, substance, time, and space, assignment of the elementary inventive principles to the at least following underlying engineering domains such as universal, design, mechanical, acoustic, thermal, chemical, electromagnetic, intermolecular, biological, and data processing. The method includes classification of abstraction level of the elementary principles, definition of the statistical ranking of principles for different problem types, and specific engineering or non-technical domains, definition of strategies for selection of principles sets with high solution potential for predefined problems, automated semantic transformation of the elementary inventive principles into solution ideas, evaluation of automatically generated ideas and transformation of ideas to innovation or inventive concepts.
Das Softwareunternehmen HRworks implementiert eine Personalverwaltungssoftware unter Verwendung der Programmiersprache Smalltalk und des Model-View-Controller (MVC) Musters. Innerhalb des Unternehmens erfordert jede Model-Klasse des Patterns das Vorhandensein einer korrespondierenden Controllerklasse. Controller verfügen über ein wiederkehrendes Grundgerüst, das bei jeder neuen Implementierung umgesetzt werden muss. Die Unterscheidungen innerhalb dieses Grundgerüsts ergeben sich lediglich aus dem Namen und der spezifischen Struktur der korrespondierenden Model-Klasse. Die vorliegende Arbeit adressiert die Herausforderung der automatischen Generierung dieses Controllergrundgerüsts, wobei die Besonderheiten jeder Model-Klasse berücksichtigt wird. Dies wird durch den gezielten Einsatz von Metaprogrammierung in der Programmiersprache Smalltalk realisiert und durch eine Benutzeroberfläche in der Entwicklungsumgebung unterstützt. Zusätzlich wird der Controller um eine Datentypprüfung erweitert, wofür ein spezialisierter Parser implementiert wurde. Dieser extrahiert aus einem definierten Getter der Model-Klasse den entsprechenden Datentyp des Attributes. Im Ergebnis liefert die Arbeit eine Methodik zur automatisierten Generierung und Anpassung von Controllergrundgerüsten sowie dazugehörigen Teststrukturen basierend auf der jeweiligen Model-Klasse. Zusätzlich wird die Funktionalität der Controller durch eine integrierte Datentypprüfung erweitert.
Disturbances of the cardiac conduction system causing reentry mechanisms above the atrioventricular (AV) node are induced by at least one accessory pathway with different conducting properties and refractory periods. This work aims to further develop the already existing and continuously expanding Offenburg heart rhythm model to visualise the most common supraventricular reentry tachycardias to provide a better understanding of the cause of the respective reentry mechanism.