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TaMiS ist ein webbasiertes Informationssystem, welches einen gesamtheitlichen Blick auf Stauanlagensysteme erlaubt und deren Berichtswesen und Datenfortführung unterstützt. Hierfür bündelt TaMiS entscheidungsrelevante aktuelle sowie historische Messdaten aus den fachspezifischen Softwareprodukten der Bereiche Bauwerksüberwachung,
Hydrologie, Limnologie und Meteorologie. TaMiS ist modular aufgebaut und erlaubt eine Erweiterung auf weitere Anlagen und fachliche Anwendungen. Um der Anforderung einer bestmöglichen Kompatibilität und Datentransparenz gerecht zu werden, basieren die Module soweit möglich auf offenen, standardisierten Webschnittstellen zur Datenübertragung.
TaMiS optimiert das Sicherheitsmonitoring von Stauanlagen durch die Zusammenführung aller relevanten Daten. Das Stauanlagenpersonal erhält mit diesem Informationssystem somit eine wertvolle Entscheidungsunterstützung zum sicheren Betreiben von Stauanlagen.
Global challenges like climate change, food security, and infectious diseases such as the COVID-19 pandemic are nearly impossible to tackle when established experts and upstart innovators work in silos. If research organizations, governments, universities, NGOs, and the private sector could collaborate on these challenges more easily, lasting solutions would certainly come more quickly. Aligned with the United Nations’ Sustainable Development Goals, SAIRA connects key players in different arenas: scientists and engineers at research and technology organizations (RTOs) looking to collaborate on sustainable development projects, companies seeking R&D support to tackle their most challenging problems, and startups with innovative ideas and a desire to scale. The platform is a blockchain-secured open innovation platform, anchored on Max Plank Digital Library's blockchain network bloxberg, that assures the authenticity and integrity of all user-generated content and collaboration processes.
Ende Dezember 2019 infizierte sich in der chinesischen Stadt Wuhan vermutlich zum ersten Mal ein Mensch mit dem SARS-CoV-2 Virus. Um möglichst schnell nach einer Infektion reagieren zu können sind schnelle Diagnosemöglichkeiten von größter Bedeutung, um frühzeitig medizinische Maßnahmen ergreifen zu können. Zu diesem Zweck wird ein Bildverarbeitungsalgorithmus vorgestellt, der anhand von Röntgen-Thorax-Aufnahmen ermitteln kann, ob eine Virusinfektion oder eine bakterielle Infektion der Lunge vorliegt. Dieser soll vor allem zu einer schnelleren Diagnose von SARS-CoV-2 Virus-Infektionen in medizinisch unterversorgten Gebieten beitragen.
Infolge der raschen Entwicklung in der Lasertechnik werden in modernen Laserbearbeitungsmaschinen immer öfter Ultrakurzpulslaser (UKPL) verwendet. Die vielseitigen Einsatzmöglichkeiten eröffnen industrielle Anwendungen
in den Bereichen der Oberflächenfunktionalisierung, Medizin und vielen mehr. Durch die Eigenschaften der UKPL-Strahlung können neben der Primärgefährdung durch die Laserstrahlung auch Sekundärgefährdungen wie die laser-induzierte Röntgenstrahlung entstehen. Um diese meist weiche Röntgenstrahlung abzuschirmen und die Reglementierung nach §17 StrlSchV einzuhalten, wird die Abschwächung der Röntgenstrahlung von verschiedenen Materialien berechnet, validiert und an spektralen Verteilungen aus der Literatur angewendet. Dadurch soll es ermöglicht werden, die Schutzfunktion der UKPL-Maschineneinhausung an verschiedene Szenarien anzupassen und zu optimieren.
Moderne Hochleistungslaser mit ultrakurzen Pulsdauern benötigen angepasste Prozessregime zum effizienten Umsatz der hohen bereitgestellten optischen Leistungen bei der Materialbearbeitung. Eine Möglichkeit ist die Aufteilung des Laserstrahles in mehrere Teilstrahlen zur simultanen Bearbeitung. Erste Ergebnisse in diesem Regime zeigten spezielle Anordnungen des sich wieder abgelagerten Materials auf der Materialoberfläche. Diese Anordnungen wurden bei verschiedenen geometrischen Pulsabständen, Pulsenergien und Pulsanzahlen reproduzierbar erzeugt. In Abhängigkeit der Parameter der Multispot-Ablation und der resultierenden unterschiedlichen Interaktionen konnten neben runden Debris-Anordnungen auch Materialjets aus agglomerierten Partikeln oder Anhäufungen des Debris zwischen den Laserspots erzeugt werden. Die Materialjets erreichen Ausdehnungen von bis zu mehrerer Hundert Mikrometer.
While blockchain technology is still in an early stage of its development, it is already of surging economic importance.
In the literature, blockchain is referred to as either being a disruptive, institutional, foundational, or general purpose technology. There is still no consensus about the economic theory that should apply for analyzing its economic effects. This article draws on use cases from the coffee supply chain to explore, which theories could potentially apply to an emerging blockchain economy.
Exzellentes Prozessverständnis und ständige Prozesskontrolle sind der Schlüssel zum Erfolg in der Lasermaterialbearbeitung.
Ein neues Konzept für das Offline- und Online-Fokustracking der PRIMES GmbH soll ständige Prozessüberwachung ermöglichen. Verbesserte Prozesskontrolle führt zu weniger Ausschuss, steigender Verfügbarkeit, macht Service planbar und reduziert unter dem Strich die Gesamtkosten der Produktion.
Wir verglichen die Reib- und Verschleißeigenschaften von verschieden beschichteten CoCrMo-Proben unter Belastungen, wie sie typischerweise im Knie auftreten. Es wurden verschiedene ta-C-Beschichtungen und die in der Medizin verbreiteten TiNbN-Beschichtungen verglichen. Dabei wurden die bei Ball-on-Disk-Tribometerversuchen an der Tribometerspitze entstehenden Kalotten ausgewertet. Wir konnten feststellen, dass unsere strukturierten ta-C-Oberflächen, gegenüber den üblichen Beschichtungen, weniger als 1/40 des Verschleißes zeigen, bei einer gleichzeitigen Reibwertreduzierung um bis zu 80%.
Ziel des Projektes war es, Implantate zu entwickeln, welche langlebiger als bisher übliche Knieimplantatslösungen sind, besonders in Bezug auf Verschleiß der artikulierenden Flächen. Hierfür sollten Verschleiß mindernde
Hartstoffschichten aus biokompatiblen Kohlenstoff (ta-C) und reibungsmindernde laserinduzierte Strukturen auf neuartigen CoCrMo-Implantaten aufgebracht werden. Wir konnten in angepassten tribologischen Untersuchungen zeigen, dass unsere Schicht-Struktur-Systeme, gegenüber TiNbN-Schichten auf gleichem Substrat, deutlich verbesserte mechanische Eigenschaften aufweisen. So zeigten diese einen auf 1/40 reduzierten Reibungsverschleiß bei gleichzeitiger Reibwertreduzierung ~1/5
In Zusammenarbeit mit dem Laserinstitut Hochschule Mittweida und gefördert im InnoTeam Programm der Sächsischen Aufbaubank wurde der Einfluss der Pulsdauer und des Burstmodus auf die Effizienz und Oberflächenqualität bei der Gravur von Werkzeugmaterialien mittels ultrakurzer Laserpulse erforscht und optimale Bearbeitungsregime gefunden. Die Kombination geeigneter Gravur- und Glättungsparameter sowie die Verwendung des Burstmodus im optimalen Fluenzbereich ermöglicht einen hochproduktiven Materialabtrag bei minimaler Anlagerung von Debris und minimaler Rauheit des Gravurbodens. Ebenfalls wurden Untersuchungen zu den bei der Ultrakurzpulslaserbearbeitung emittierten Röntgenstrahlung durchgeführt. Daraus resultiert eine gesteigerte Verantwortung für die Betreiber von Laseranlagen mit Ultrakurzpulslaser und den
Lasermaschinenbau.
We use machine learning for the selection and classification of single–molecule trajectories to replace commonly used user–dependent sorting algorithms. Measured fluorescence time series of labelled single molecules need to be sorted into ’good molecules’ and ’bad’ molecules before further kinetic and thermodynamic analysis.
Currently, processing, sorting and analysis of the data is mainly done with the help of laboratory specific programs.
Although there are freely available programs for processing smFRET data, they do not offer ’molecular sorting’ or it is purely empirical. Only recently, new approaches came up to solve this problem by means of machine learning. Here, we describe a sound terminology for molecular sorting of smFRET data and present an efficient workflow for manual annotation followed by the training of the ML algorithm. Descriptive statistics of our generated dataset are provided and will serve as the basis for supervised ML-based molecular sorting algorithms yet to be developed.
Um die Produktion bestmöglich auszulasten, sowie schnell und termintreu zu produzieren, muss die Produktionsplanung und -steuerung anstehende Arbeitsgänge zu Losen zusammenzufassen, wodurch sie die Anzahl der benötigten Rüstvorgänge und somit auch die kumulierte Rüstzeit reduziert. Während für zentral geplante und gesteuerte Produktionen bereits viele Heuristiken zur Losbildung existieren, gibt es für dezentral geplante und gesteuerte Produktionen noch keine zufriedenstellende Lösung zur Losbildung.
Wir stellen ein neues Verfahren zur dynamischen Losbildung für eine dezentral geplante und gesteuerte Produktion vor, dass unter Berücksichtigung der Durchlaufterminierung und des Kapazitätsangebotes Arbeitsgänge mit gleichem Rüstbedarf dynamisch zu Losen zusammenfasst. Das Verfahren ergänzt unsere sich selbst organisierenden Produktion um die Losbildung und zeigt in Simulationen seine Überlegenheit gegenüber gängigen Verfahren.
Durch die steigende Leistungsfähigkeit von Prozessoren und Datenübertragungstechniken hat die Entwicklung und Anwendung von künstlicher Intelligenz, exemplarisch das maschinelle Lernen (engl. Machine Learning – ML) und die Methode des Deep Learning, in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Hierbei stellt sich die Frage, wie diese Technologien in einem weiteren zukunftsträchtigen Entwicklungsfeld, zum Beispiel bei der Entwicklung moderner Mobilitätskonzepte und hochautomatisierter/autonomer Fahrzeuge, eingesetzt werden können. Potentielle Möglichkeiten der Anwendung von AI im Entwicklungsprozess eines hochautomatisierten Fahrzeugs werden vorgestellt, aber auch die entscheidenden Herausforderungen diskutiert. Darüber hinaus wird der Unterschied zwischen verschiedenen Ansätzen ausgeführt. Dazu werden sowohl Randbedingungen als auch Herausforderungen mit Hilfe eines einfachen Beispiels aus dem täglichen Verkehrsgeschehen veranschaulicht.
For monitoring laser beam welding processes and detecting or actively avoiding process defects, acoustic based measurements can be used in addition to optical measurement methods such as pyrometry. To reliably detect process events, it is essential to position the respective sensors in such a way that specific signal characteristics are reproducible and significant. However, there are only few investigations regarding the positioning for airborne sound sensors, especially for the detection of process emissions in the ultrasonic range. Therefore, in this research, the influence of the process distance as well as the angle and orientation of the microphone to a laser beam deep penetration welding process is investigated with respect to the detectability of process emissions in different frequency bands. It is shown that for a wide ultrasonic range a flat sensor angle with respect to the sample surface leads to an increased signal strength of the acoustic emissions compared to steep angles.
Im Bauwerks-Monitoring werden zur Ermittlung von Setzungen i. d. R. hydrostatische Nivellements sowie Beschleunigungssensoren oder Inklinometer zur Neigungsmessung verwendet. Bisherige Schlauchwaagen-Messinstrumente werden mechanisch, elektrisch, magnetisch oder automatisiert eingesetzt. Alle mechanisch bewegten Komponenten in den klassischen Setzungs- oder Neigungsinstrumenten unterliegen einem starken Verschleiß und müssen aufwendig instandgesetzt werden. Mit der Neuentwicklung der hydrostatischen, optisch-elektronischen Laser-Präzisionsschlauchwaage (LSW) ist es erstmalig möglich, die zwei Messaufgaben Setzung und Neigung in einem hochpräzisen Messinstrument zu kombinieren. Mit der LSW können Setzungen, Neigungen und Temperaturen in Echtzeit in diskreten Abständen von beispielsweise 1 s, 10 s oder 6 h automatisiert ermittelt werden. Die relativen Höhendifferenzen (Setzungen) werden mit einer Standardabweichung von 0,1 mm bis 0,2 mm im vertikalen Messbereich von ca. 200 mm bestimmt.
Die bei der Laserprozessierung freigesetzten Laserrauche bzw. Partikelemissionen zählen zu den Sekundärgefährdungen
durch Laserstrahlung und können für den Personenkreis im Laserarbeitsraum als auch für die Anlagentechnik im Umfeld ein Sicherheitsrisiko darstellen. Die dazu innerhalb eines Forschungsvorhabens an ausgewählten Werkstoffen durchgeführten Untersuchungen zeigten, dass Laserrauche größtenteils als alveolengängiger Ultrafeinstaub mit Partikelgrößen im Bereich 100 nm vorliegen. Mit einem neuartigen Abscheidesystem konnte ein hoher Abscheidegrad > 99,99 % erreicht und selbst große Mengen an Laserrauchen verlässlich erfasst und abgeschieden werden. So gelang es, die bzgl. Staubbelastung und Gefahrstoffe geltenden Arbeitsplatzgrenzwerte auch für großvolumige Laserablationsprozesse nachweislich einzuhalten. Die Überprüfung der laserinduzierten Partikelemissionen auf Zünd- und Explosionsfähigkeit ergab ein niedriges Gefahrenpotenzial für Aluminium; die untersuchten Stahlsorten wurden als nicht explosionsfähig eingestuft.
Standard assembly time is an important piece of data in product development that is used to compare different product variants or manufacturing variants. In the presented approach, standard time is created with the use of a decision tree regarding standard manual and machine-manual operations, taking into consideration product characteristics and typical tools, equipment and layout. The analysed features include, among others: information determined during product development, such as product structure, parts characteristics (e.g. weight, size), connection type, as well as the information determined during assembly planning: tools (e.g. hand screw driver, power screw driver, pliers), equipment (e.g. press, heater), workstation layout (e.g. distance, way of feeding). The object-attribute-value (OAV) framework was applied for the assembly characteristic. An example of the decision tree application to predict standard assembly time was presented for a mechanical subassembly. The case study was dedicated to standard time prediction for a bearing assembly. The presented approach is particularly important for the enterprises which offer customized products.
Cryptocurrencies are characterized by high volatility, both in the short and long term. Experienced traders exploit this to make profits from price fluctuations by swing trading. However, this requires closely observing and analyzing the prices and trading positions at the right time. Only a few specialists, who spend time focusing on this, or optimized trading bots are able to actually make continuously profits. The autradix protocol is a selfoptimizing and self-learning parametric trading algorithm that analyzes price actions in real-time and adaptively optimizes the algorithm’s parameters to realize the user’s investment objective. Embedded in an adaptive genetic algorithm, possible parameterizations are simulated and the optimal for the investigated trading pairs are calculated. The generic trading protocol API enables coupling with various crypto exchanges and decentralized protocols. A smart contract based decentralized, trustless, and tokenized fund, controlled by a DAO, enables users to invest, operate trading agents, and to participate in the profits generated according to their share.
To enable smart devices of the internet of things to be connected to a blockchain, a blockchain client needs to run on this hardware. With the Trustless Incentivized Remote Node Network, in short Incubed, it will be possible to establish a decentralized and secure network of remote nodes, which enables trustworthy and fast access to a blockchain for a large number of low-performance IoT devices. Currently, Incubed supports the verification of Ethereum data. To serve a wider audience and more applications this paper proposes the verification of Bitcoin data as well, which can be achieved due to the modularity of Incubed. This paper describes the proof data that is necessary for a client to prove the correctness of a node’s response and the process to verify the response by using this proof data as well. A proof-object which contains the proof data will be part of every response in addition to the actual result. We design, implement and evaluate Bitcoin verification for Incubed. Creation of the proof data for supported methods (on the server-side) and the verification process using this proof data (on the client-side) has been demonstrated. This enables the verification of Bitcoin in Incubed.
The cryptocurrency ecosystem has seen significant growth with Ethereum and Bitcoin as foundational pillars. Ethereum introduced smart contracts revolutionizing decentralized applications (dApps) across various domains. Scalability challenges led to alternative ecosystems like Binance Smart Chain and Polygon, maintaining compatibility through the Ethereum Virtual Machine (EVM). Bitcoin also faces scalability issues, leading to the Lightning Network's development—an off-chain solution with payment channels for scalable instant transactions. Interoperability is increasingly crucial as the cryptocurrency ecosystem continues to grow, enabling seamless interactions between assets and data across multiple blockchain platforms. EVM-compatible blockchains and the Lightning Network offer unique advantages in their respective use cases. This paper utilizes atomic swaps to create a secure, fast, and user-friendly trustless bridge between the Lightning Network and EVM-compatible blockchains, fostering the growth of both ecosystems and unlocking novel opportunities.
Humans started using the principles of insurance thousands of years ago when they lived in tribes in smaller villages. If one of the tribe members were injured, the others would take care of him and his family. The basic principle of insurance is several people covering each other against a particular risk. Today, most people in regions like Europe have access to insurance, while many people worldwide still have no access at all. The cost and accessibility may be improved with a blockchain-based parametric approach. The insurance process in a parametric approach is exclusively based on data, and decisions are made objectively. Blockchain is a necessary and integral part of the approach to create transparency and connect the customer’s and investor’s risk capital. The paper offers an overview of the opportunities and challenges of blockchain-based parametric insurance, a catalog of criteria for such insurance, a description of all components and their interaction for implementation on Ethereum, and a reference implementation of a train delay insurance in Germany.