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Duplex steels are used for applications that require high strength and ductility combined with good corrosion resistance. An economical welding technology to handle these steels is achieved by combining the MIG and TIG arc processes. The aim is to improve welding speed and quality by utilizing a TIG-MIG hybrid welding process to join 1.4462 duplex steel with a thickness of 2 mm. The interaction between the two arcs, caused by the blowing effect, is an enormous challenge that can be counteracted with a defined torch position and current modulation. For this purpose, a variation of the MIG (pulsed and AC pulsed arc) and TIG process (AC and pulsed DC) took place. The influence of electrical parameters on process stability and material transfer was investigated. For analysis, an evaluation of high-speed recordings (5000 frames per second) and synchronized measured current/voltage curves (200 kHz) is carried out. Based on a number of selected specimens, a welding procedure test according to ISO 15614-1 is performed to determine the welding seam quality. The test includes the characterization by tensile and hardness testing and macroscopic and microscopic examination. Additionally, the specimens are examined according to ISO 5817.
Model predictive control (MPC) is a promising approach to the lateral and longitudinal control of autonomous vehicles. However, the parameterization of the MPC with respect to high-level requirements such as passenger comfort, as well as lateral and longitudinal tracking, is challenging. Numerous tuning parameters and conflicting requirements need to be considered. In this paper, we formulate the MPC tuning task as a multi-objective optimization problem. Its solution is demanding for two reasons: First, MPC-parameterizations are evaluated in a computationally expensive simulation environment. As a result, the optimization algorithm needs to be as sample-efficient as possible. Second, for some poor parameterizations, the simulation cannot be completed; therefore, useful objective function values are not available (for instance, learning with crash constraints). In this work, we compare the sample efficiency of multi-objective particle swarm optimization (MOPSO), a genetic algorithm (NSGA-II), and multiple versions of Bayesian optimization (BO). We extend BO by introducing an adaptive batch size to limit the computational overhead. In addition, we devise a method to deal with crash constraints. The results show that BO works best for a small budget, NSGA-II is best for medium budgets, and none of the evaluated optimizers are superior to random search for large budgets. Both proposed BO extensions are, therefore, shown to be beneficial.
Dynamically loaded structures made of thermoplastic polymers have been extensively exploited in several demanding industries. Due to the viscoelastic and thermal properties of thermoplastic polymers, self-heating is generally inevitable, especially during dynamic deformations at high frequencies. Therefore, the thermoplastic polyether ether ketone (PEEK), with its high temperature resistance and high specific strength, is a particularly ideal candidate for dynamically loaded applications. Using scanning laser Doppler vibrometry and infrared thermography, an experimental study of the vibration characteristics and the vibration-induced heating of flat-sheet PEEK specimens was carried out. The specimens were base-excited by means of a piezoelectric actuator at high frequencies in the range between 1 and 16 kHz. As a result, a maximum temperature rise of approximately 6.4 K was detected for the highest investigated excitation. A high correlation between the spatial distribution of the velocity along the beam’s axial direction and the resulting temperature increase was measured. To summarize, the occurring self-heating of PEEK due to the dissipation of vibrational energy has to be critically considered for dynamically loaded structural applications, especially areas with high displacement amplitudes, such as antinodes, which yield the highest temperature increase.
Diese Arbeit befasst sich mit der Darstellung und Vorplanung verschiedener technischer Lösungen für die Wärmeversorgung der Friedenskirche Zwickau. Das Hauptanliegen ist die Entwicklung und Bewertung eines Heizkonzepts, mit dem Ziel, den Energieverbrauch zu senken und das Raumklima im Kirchensaal zu verbessern.
Es wird die Möglichkeit untersucht, das Alter von Schäden an metallischen Karosserieteilen des Exterieurs zu bestimmen. Dazu werden Korrosionsprozesse und die Unterwanderung der Korrosionsschutzschichten näher untersucht. Darüber hinaus wird ein Feldversuch an realen Fahrzeugen konzipiert, welcher der verbesserten Einschätzung von Korrosionsraten um Beschädigungen dienen soll und Einflussfaktoren untersucht.
This master's thesis focuses on developing a robust framework for co-simulating microscopic traffic scenarios and vehicle dynamics, leveraging the capabilities of SUMO and CARLA. The essence of this research lies in its meticulous analysis of existing simulation tools, leading to identifying the most effective co-simulation strategies and intercommunication methods. A comparative study elucidates the strengths and limitations of these methodologies, guiding the selection of an optimal approach.
Central to the methodology is a thorough understanding and application of SUMO and CARLA, enhanced by the strategic implementation of intercommunication methods. The detailed integration of these tools and the introduction of test automation significantly boost simulation efficacy. The framework's reliability and accuracy are rigorously validated through well-defined procedures and metrics, ensuring fidelity in simulation results.
Key to this research is the design of experimental scenarios that reflect real-world traffic conditions underpinned by carefully chosen simulation parameters. These scenarios are pivotal in validating the co-simulation framework's performance, supplemented by a performance cost analysis focusing on processing efficiency. The thesis culminates with a critical discussion of the findings, addressing the research objectives and posing solutions to identified challenges. Potential areas for future enhancements are explored, highlighting the framework's limitations.
In conclusion, this thesis contributes significantly to the field of traffic simulation for autonomous driving technologies. It presents a comprehensive co-simulation framework, offering researchers and engineers a sophisticated tool for advanced testing and validation. The insights and recommendations provided are instrumental for ongoing research and development in this rapidly evolving domain.
Diese Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung eines integrierbaren Niederdruckspülkreises im Hochdruckprüfkreis zur initialen Spülung von Axialkolbeneinheiten auf einem Pumpenprüfstand. Der Fokus liegt dabei auf der allgemeinen Thematik der Spülkreise, wobei
besondere Aufmerksamkeit den spezifischen Anforderungen bei der Auslegung dieser Kreise gewidmet wird. Ein zentraler Aspekt dieser Arbeit betrifft die Hydraulikfilter, die als entscheidende Komponenten in einem Spülkreis betrachtet werden. Daher nehmen die
Hydraulikfilter einen umfassenden Teil dieser Forschungsarbeit ein.
Um die Integration in den Hochdruckprüfkreis zu ermöglichen, wurde intensiv an der Konstruktion von Hydrauliksteuerblöcken gearbeitet, wobei auch die Verschaltung und Integration von Logik-Elementen thematisiert wurde. Im Verlauf dieser Arbeit wurde durch Spülversuche zudem eine auf die Nenngröße einer Axialkolbeneinheit bezogene Mindestspüldauer ermittelt. Eine Wirtschaftlichkeitsprüfung wurde ebenfalls durchgeführt, um die entstehende Prüfzeitverlängerung durch den Spülprozess mit den bisherigen, durch Verschmutzung bedingten Stillstandszeiten zu vergleichen.
In dieser Arbeit wurden ausgewählte EES-Methoden auf ihre üblichen Anwendungsbereiche und Grenzen untersucht und diese mit den EES-Werten der GIDAS-Datenbank verglichen. Es wurde deutlich, dass die ausgewählten EES-Methoden über modellspezifische oder anwendungsspezifische Grenzen verfügen. Um die Grenzen der EES-Methoden und die dadurch entstehenden Unsicherheiten gering zu halten, wurden stets zwei EES-Methoden miteinander kombiniert. In einer vom Verfasser entwickelten Qualitätsbetrachtung wurden die Ergebnisse der EES-Methoden zueinander bewertet. Weiterhin wurde der EES-Wert der GIDAS in den Qualitätssicherungsprozess einbezogen und bewertet. Für diese Qualitätsbetrachtung wurde die Realunfalldatenbank der GIDAS zum Stand Juni 2022 bereitgestellt. Die Datenbank hatte zum benannten Zeitpunkt einen Umfang von 55955 Datenbankeinträgen. Diese wurde nach unterschiedlichen Kriterien untersucht, wie beispielsweise nach häufigen Fahrzeugtypen, Anstoßbereich und angegebenen EES-Wert. Nach erfolgter Datensichtung wurden vier Fahrzeugtypen der Kompaktklasse und vier Fahrzeugtypen der Kleinwagenklasse ausgewählt. Aus diesen zwei Fahrzeugklassen wurden insgesamt 40 GIDAS-Fälle für die Qualitätssicherung ausgewählt.
In dem Qualitätssicherungsprozess wurden vier übliche, praktikable und reproduzierbare EES-Methoden verwendet. Dabei handelt es sich um Methoden mit unterschiedlichen Lösungsansätzen. Durch die Kombination von visuellen Methoden wie der Expertenschätzung und dem visuellen Vergleich mit mathematischen Methoden wie dem 3D-EES-Modell und der Crash3-Methode können objektive Ergebnisse erzielt werden. Andere Methoden wie die FE-Methode, die Energieraster-Methode und die Faustformel konnten nicht in den Qualitätssicherungsprozess einbezogen werden. Grund dafür sind teilweise veraltete und unzureichende Modellannahmen. Weiterhin wurden ausschließlich Methoden genutzt, die zugänglich und öffentlich publiziert wurden. Das fördert die Objektivität und Nachvollziehbarkeit.
Es wurde überprüft, ob der EES-Wert mit den ausgewählten EES-Methoden dieser 40 GIDAS-Fälle ermittelt werden konnte. Die Expertenschätzung konnte in 39 von 40 aus-gewählten GIDAS-Fällen durgeführt werden. Grundsätzlich ist eine EES-Bewertung mit der Expertenschätzung immer dann möglich, wenn der Untersuchungsfall über ausreichende Fotodokumentationen und Fahrzeugdaten, wie Masse und Fahrzeugtyp verfügt. Die Expertenschätzung wurde auf der Plattform ReconData durchgeführt. Auf dieser Grundlage wurde die Differenz zwischen dem EES-Wert der GIDAS-Datenbank und dem Ergebnis der Expertenschätzung ausgewertet. Die Differenz lag im Mittel bei 23,59 %. Weiterhin wurden Betrachtungen zur Entwicklung des Energieverhältnisses und der Anzahl der schätzenden Experten durchgeführt.
Mit der Crash3-Methode konnten 13 GIDAS-Untersuchungsfälle bewertet werden. Da-bei wurden auch die Differenzen zwischen dem EES-Wert der GIDAS-Datenbank und dem berechneten EES-Wert mit dem Crash3-Modul dargestellt. Die Abweichung lag bei 25,24 %. Innerhalb dieser Arbeit wurden ausschließlich Crashtests verwendet, die hinsichtlich des Fahrzeugherstellers, Fahrzeugtyps und des Baujahres übertragbar gewesen sind. Aufgrund modularer und herstellerübergreifender Bauweisen können auch Crashtests anderer baugleicher Fahrzeuge zufriedenstellende Berechnungsergebnisse liefern. Dies sollte jedoch in weiteren Arbeiten untersucht werden.
Die EES-Berechnung der ausgewählten GIDAS-Datensätze mit dem 3D-EES-Modell konnte in 37 Fällen durchgeführt werden. Dabei ergab sich eine Abweichung zwischen dem EES-Wert der GIDAS-Datenbank mit dem berechneten EES-Wert des 3D-EES-Modells von 38 %.
Der visuelle Vergleich konnte mit einem Untersuchungsfall der GIDAS-Datenbank durchgeführt werden. Die Differenz zwischen dem EES-Wert der GIDAS-Datenbank mit dem berechneten EES-Wert mit dem visuellen Vergleich beträgt 53,9 %.
Weiterhin wurde bei 39 Untersuchungsfällen auch die EES-Bewertung mit dem EES-CNN-Modul durchgeführt. Grund für die Auswertung mit dem EES-CNN-Modul ist, dass es plausible Ergebnisse liefern kann und durch die Einbindung in das Simulationsprogramm PC-Crash den meisten Nutzern dieses Simulationsprogramms zur Verfügung steht. Weiterhin könnte die Verwendung des EES-CNN-Moduls zur EES-Bewertung eine gute Alternative gegenüber den bisherigen EES-Methoden darstellen. Bei der Auswertung der Methode wurde der ausgegebene EES-Bereich des EES-CNN-Moduls mit dem EES-Wert der GIDAS-Datenbank verglichen. Dieser stimmte in 11 Fällen überein. Dabei war jedoch auffallend, dass der detektierte Schadenbereich mit dem EES-CNN-Modul teilweise stark vom tatsächlichen Schadenbereich abweicht. Dies war unabhängig vom ausgegebenen EES-Bereich. Mit dem EES-CNN-Modul konnte in 11 GIDAS-Untersuchungsfällen der Schadenbereich gut erfasst werden.
Die Qualitätssicherung der 40 ausgewählten GIDAS-Untersuchungsfälle erfolgte, indem die ermittelten EES-Werte mit den ausgewählten EES-Methoden zueinander in einer Qualitätsformel betrachtet wurden. Dazu wurden zwei Methoden für die Qualitätsbewertung ausgewählt und die entsprechende Differenz bewertet. Im Qualitätsprozess konnte in 92,5 % der Untersuchungsfälle die Expertenschätzung verwendet werden, in 72,5 % das 3D-EES-Modell, in 22,5 % die Crash3-Methode und in 2,5 % der visuelle Vergleich. 22 der 40 ausgewählten GIDAS-Untersuchungsfälle konnten das vorgegebene Qualitätsintervall einhalten oder unterschreiten. Der vorgegebene EES-Wert der GIDAS-Untersuchungsfälle wurde nun in einem zweiten Schritt mit den Ergebnissen der EES-Methoden bewertet. Dazu wurde der Mittelwert aus den ausgewählten EES-Methoden eines Untersuchungsfalls gebildet und mit dem EES-Wert der GIDAS-Datenbank verglichen. Auch diese Werte sollten einem vorgegebenen Qualitätsintervall entsprechen. Wenn dieses Qualitätsintervall eingehalten werden konnte, dann kann der entsprechende Untersuchungsfall als qualitätsgesichert betrachtet werden. Dieses Qualitätsintervall konnte in 14 GIDAS-Untersuchungsfällen eingehalten werden. Das entspricht einem prozentualen Anteil von 35 %. Diese stellen aufgrund ihrer guten Dokumentationslage und Nachvollziehbarkeit eine gute Basis für die EES-Bewertung von anderen Schadenfällen dar und können dem Sachverständigen als Referenzfall dienen. Um diese Nachvollziehbarkeit und Objektivität gewährleisten zu können, ist es maßgeblich, dass die qualitätsgesicherten Untersuchungsfälle der GIDAS, die Vorgehensweise der Qualitätssicherung und die entsprechenden Berechnungsergebnisse sowie relevante Fahrzeugdaten protokolliert und dem Nutzer bereitgestellt werden. Wenn diese qualitätsgesicherten GIDAS-Untersuchungsfälle zur EES-Ermittlung anderer Schadenfälle dienen, dann ist es notwendig, diese trotz erfolgter Qualitätssicherung mit hinreichendem Sachverstand zu bewerten.
Diese ermittelte Qualitätssicherungsmethode stellt ein beispielhaftes Verfahren dar, welche die EES-Werte der GIDAS-Datenbank mit ausgewählten EES-Methoden vergleicht und ein Bewertungsschema für ein wahrscheinliches Ergebnis vorgibt. Dabei ist es momentan nicht möglich numerische Sicherheiten auszugeben. Innerhalb dieser Arbeit wurde ein Verfahren entwickelt, welches die geforderte Nachweispflicht der DIN EN ISO 9000 für Validierung erfüllt und ein mögliches Qualitätssicherungsverfahren bereitstellt. Möglicherweise ergeben sich im Laufe der Zeit weitere Erkenntnisse, um dieses Verfahren fortzuführen oder zu verbessern.