Refine
Document Type
- Conference Proceeding (232) (remove)
Year of publication
Keywords
- Blockchain (43)
- Rapid Prototyping <Fertigung> (9)
- Bitcoin (7)
- Internet der Dinge (7)
- Selektives Laserschmelzen (6)
- Smart contract (6)
- Supply Chain Management (6)
- Ultrakurzpulslaser (6)
- Ethereum (5)
- Talsperrenüberwachung (5)
Institute
- Sonstige (26)
Mathematics behind the Zcash
(2020)
Among all the new developed cryptocurrencies, Zcash comes out to be the strongest cryptocurrency providing both transparency and anonymity to the transactions and its users by deploying the strong mathematics of zk-SNARKs. We discussed the zero knowledge proofs as a building block for providing the functionality to zk-SNARKs. It offers schnorr protocol which is further used in Zcash transactions where the validation of sent transaction is proved by cryptographic proof. Further, we deploy zk-SNARKs following common reference string that allows sender to prove that she knows a secret such that the proof is succinct, can be verified and does not leak the secret. Non-malleability, small proofs and effective verification make zk-SNARKs a classic tool in Zcash. We deal with NP problems therefore we have considered the elliptic curve cryptography to provide the security. Lastly, we explain Zcash transaction, the corresponding transaction completely hides the sender, receiver and amount of transaction using zero knowledge proof.
Reducing costs is an important part in todays business. Therefore manufacturers try to reduce unnecessary work processes and storage costs. Machine maintenance is a big, complex, regular process. In addition, the spare parts required for this must be kept in stock until a machine fails. In order to avoid a production breakdown in the event of an unexpected failure, more and more manufacturers rely on predictive maintenance for their machines. This enables more precise planning of necessary maintenance and repair work, as well as a precise ordering of the spare parts required for this. A large amount of past as well as current information is required to create such a predictive forecast about machines. With the classification of motors based on vibration, this paper deals with the implementation of predictive maintenance for thermal systems. There is an overview of suitable sensors and data processing methods, as well as various classification algorithms. In the end, the best sensor-algorithm combinations are shown.
IoT Lösungen mit LoRaWAN lassen sich in vielfältiger Art und Weise für Aufgaben zur Übermittlung von Parametern und Messwerten im breiten Feld der Talsperren- / Damm- und Stauanlagen-Überwachung einsetzen. Der nachfolgende Beitrag gibt Orientierung welche Möglichkeiten bestehen und wie diese für die Talsperrenanwendung umgesetzt werden.
We demonstrate a thulium-based fiber amplifier delivering pulses tunable between <120fs and 2ps duration at up to 228 μJ of pulse energy at a center wavelength of 1940 nm and 500-kHz repetition rate. Due to the excellent long-term stability, this system proves the ability of this technology to be integrated into ultra-fast material processing machines.
Augmented Reality bietet Chancen zur lernwirksamen Nutzung in Lernprozessen der dualen Ausbildung. Die Virtualisierung von simulierten Fehlerfolgen aus Handlungsfehlern erweitert betriebliche Arbeitsprozesse der Kunststofftechnik um eine augmentierte Dimension. Üblicherweise durch Ausbildungspersonal verhinderte Fehlerkonsequenzen lassen sich damit in Lernprozessen nutzen. Der Beitrag zeigt, wie Zielkonflikte didaktischer Leitideen z.B. der Nachhaltigkeit auf Grundlage von Arbeitsanalysen einer Füllstudie beim Spritzgießen für die Ableitung von Zielstellungen und Gestaltung eines betrieblichen Ausbildungsprozesses genutzt werden.
Beispielhaft werden die Zielkonflikte anhand der Kühlzeit im Produktionsprozess beschrieben. Darauf aufbauend wird eine konkrete Zielstellung des Lernprozesses diskutiert. Das didaktische Konzept eignet sich sehr gut zur Förderung reflektierte Handlungskompetenz. Es eignet sich zur Fehlerdarstellung in Augmented Reality in betrieblichen Lernprozessen. Ein Transfer auf andere technische Ausbildungsbereiche mit deren Zielkonflikten ist möglich.
Die Oberflächenrauheit beeinflusst wesentlich die Eigenschaften und Funktionalität von Werkstücken. Außerdem hat die Rauheit einen entscheidenden Einfluss auf die visuelle Erscheinung von Oberflächen. Deshalb wurde das Laserglätten von Edelstahl X5CrNi18/10 (1.4301) untersucht. Durch die Kombination eines 10 kW – Monomode Faserlasers mit einer ultraschnellen Strahlablenkung mittels Polygonscanner können sehr hohe Geschwindigkeiten und damit sehr hohe Flächenraten umgesetzt werden. Damit konnten industrierelevante Prozesszeiten erreicht werden. Durch die Oberflächenbehandlung wurde die Ausgangsrauheit von Sa = 0,22 μm auf ~0,10 μm um ~ 55% reduziert. Es wurde eine Flächenrate von bis zu 14.190 cm²/min erreicht.
Die Nachfrage und Innovation bei der Batterieherstellung steigt zunehmend mit dem wachsenden Bedarf an e-Mobilität. Da mechanische Verfahren bei der Produktion von Batteriezellen oft an ihre Grenzen stoßen, kann der Laser als präzises kontaktloses Werkzeug viele Vorteile bieten gegenüber klassischen mechanischen Bearbeitungsverfahren.
Die Wahl der passenden Laser-Technologie gestaltet sich jedoch aufgrund der Komplexität der Folienmaterialien und Elektrodenzusammensetzungen als herausfordernd. Während das Schneiden mit kontinuierlichen Lasern oft zu großen Wärmeeinflusszonen führt, insbesondere bei beschichteten Folien, sind gepulste Laser in der Lage, in der Regel eine bessere Qualität beim Schneiden zu erzielen. Der Beitrag gibt einen Überblick über die Herausforderungen des Laser-Schneidens von Batteriefolien und untersucht die Vor- und Nachteile von Nanosekunden- und Pikosekunden-Lasern für eine Vielzahl von verschiedenen Materialien.