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Die Langlebigkeit medizinischer Produkte wie Implantate zu beweisen ist notwendig und ein Teil von zahlreichen Nachweisen. Diese müssen erbracht werden, um die Sicherheit des Produkts versichern zu können und um eine Zulassung zu erhalten. Diese Zulassung wird benötigt, um das medizinische Produkt letztendlich verkaufen zu dürfen. Da es ein kosten- und zeitintensiver Prozess ist, die Langlebigkeit nachzuweisen, streben Unternehmen wie Straumann Group an, die dafür nötigen mechanischen Tests zukünftig durch Simulationen ersetzen zu können. Um jedoch mechanische Test durch Simulation ersetzten zu können, muss zuvor deren Glaubwürdigkeit nachgewiesen werden. Dies gelingt anhand einer ordnungsgemäßen Validierung der Finite-Elemente-Analyse durch experimentelle Tests.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist, anhand der dreidimensionalen digitalen Bildkorrelation (3D-DIC) Methode, Simulationen von Zahnimplantat-Systemen zu validieren und diese Methode zu bewerten.
3D-DIC ist eine direkte Messmethode, die es ermöglicht kleinste Verformungen von Oberflächen zu messen und diese anschließend mit den Ergebnissen der Simulationen der FEA zu vergleichen, um deren Glaubwürdigkeit zu überprüfen. Hierzu wurden Verifizierungs- und Validierungs- (V&V) Aktivitäten durchgeführt, die sich an den Standard der amerikanischen Gesellschaft der mechanischen Ingenieure (ASME) orientieren. Zur Validierung der Simulationen anhand der ASME V&V 40-2018 Standards, wurden zwei Implantat Systeme (BLX und BLT), welche unterschiedlich modifiziert wurden, experimentell getestet. Das BLX Modell und die unterschiedlichen Ausführungen wurde als Case A1, Case A2 und A3 bezeichnet. Charakterisiert sind diese durch die Wandstärken 0,2mm, 0,3 mm und 0,4 mm. Das BLT Modell und die unterschiedlichen Ausführungen wurden als Case B1, Case B2 und B3 bezeichnet mit den Wandstärken 0,2mm, 0,25 mm und 0,3 mm. Für die experimentelle Messung mit dem 3D-DIC Kamerasystem wurden die Implantat-Dummys weiß grundiert um anschließend mit schwarzer Farbe eine einzigartige Musterung zu erzeugen. Aufgetragen wurde die schwarz-weiße Musterung mit einer hochwertigen Airbrush Pistole. Um die Verformungen messen zu können, wurden unterschiedliche Nuten nahe der oberen Kante des Implantats angebracht. Pro Implantat Linie wurde die Verformungen von drei unterschiedlichen Ausführungen mit je 15 Fällen gemessen.
Die Schraubenvorspannung wurde jedoch nur an zwei der drei Ausführungen verifiziert, weshalb jeweils nur zwei Ausführungen genutzt wurden, um die passenden Simulationen zu validieren. Da die unterschiedlichen Fälle durch die Tiefe der Nut charakterisiert wurden, dienten die 45 Messungen lediglich als Validierung des Trends, das mit abnehmender Wandstärke die Verformungen größer werden. Zunächst wurde die Schraubenvorspannungen durch experimentelle Testungen verifiziert und anschließend die unterschiedlichen Modelle experimentell getestet. Die gemessenen Verformungen innerhalb der Nut wurden durch die Aufbringung eines Drehmoments (35 Ncm) erzeugt. Anschließend wurden diese mit den Werten der Simulationen verglichen. Die gemessenen Unterschiede waren alle signifikant. Die mit der 3D-DIC Methode gemessenen Verformungen waren alle signifikant höher als die der Voraussagungen der Simulationen.
Die signifikanten Unterschiede zwischen den Simulationen und den experimentellen Tests können auf nicht berücksichtigte Modelannahmen der Simulationen zurückzuführen sein, wie beispielsweise anisotrope Materialeigenschaften und das Fehlen einer Sensitivitätsanalyse. Nichtsdestotrotz war ein Trend von höherer Dehnung bei geringer werdender Wandstärke zu erkennen und auch die Lokalisation der Maximalwerte, der 3D-DIC-Messungen mit dem FEA-Simulationsergebnissen, stimmten überein. Somit lässt sich sagen, dass sich die 3D-DIC Methode für die Validierung von FEA-Simulationen eignet, es jedoch Empfehlungen zu Verbesserungen der angewandten Methode gibt welche abschliessend diskutiert werden. Schlussendlich werden noch Empfehlungen für weiter Forschungen ausgesprochen, welche anhand der ermittelten Ergebnisse sinnvoll sein könnten.
In dieser Bachelorarbeit wird eine Testanwendung entwickelt, die den Einsatz von Spracherkennungssystemen zur Bestimmung der Lesekompetenz von Kindern im Kontext der Silbenmethode untersucht. Ziel ist es, die Effektivität dieser Methode zur automatischen Bewertung des Leseverhaltens zu ermitteln. Die Anwendung simuliert reale Lernszenarien, um die Leistungsfähigkeit der Systeme in Bezug auf die Bewertung der Lesefähigkeit zu testen. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen als Grundlage für eine zukünftige Erweiterung einer Online-Lernplattform dienen, die Lesetexte dynamisch an die Lesekompetenz der Kinder anpasst. Dieser Ansatz kombiniert künstliche Intelligenz und moderne Webtechnologien, um das traditionelle Lesenlernen zu unterstützen und zu verbessern.
Encapsulant-free N.I.C.E. modules have strong ecological advantages compared to conventional laminated modules but suffer generally from lower electrical performance. Via long-term outdoor monitoring of fullsize industrial modules of both types with identical solar cells, we investigated if the performance difference remains constant over time and which parameters influence its value. After assessing about a full year’s data, two obvious levers for N.I.C.E. optimization are identified: The usage of textured glass and transparent adhesives on the module rear side. Also, the performance loss could be alleviated using tracking systems due to lower AOI values. Our measurements show additionally that N.I.C.E. module surfaces are in average about 2.5°C cooler compared to laminated modules. With these findings, we lay out a roadmap to reduce today’s LIV gap of about 5%rel by different optimizations.
GaIN - Gewinnbringende Partizipation der mittelständischen Industrie am Energiemarkt der Zukunft
(2024)
Der vorliegende Bericht dokumentiert die Arbeiten und Ergebnisse des Forschungsprojekts GaIN – Gewinnbringende Partizipation der mittelständischen Industrie am Energiemarkt der Zukunft (Laufzeit 01.12.2019 bis 30.11.2022), das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz „BMWK“ unter den Kennzeichen 03EI6019E gefördert wurde.
Das Ziel des Projektes bestand darin, durch die Digitalisierung der (mittelständischen) Industrie die Unternehmen zu befähigen aktiv gewinnbringend am volatilen Energiemarkt der Zukunft zu partizipieren.