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Mit dieser Arbeit sollen unterschiedliche Einflussfaktoren und deren Auswirkung auf die Zuverlassigkeit
der mechanischen und elektrischen Bauteile eines Bohrmoduls aufgezeigt und miteinander verglichen werden.
Dazu werden zwei Zuverlassigkeitsanalysen mit je zwei verschiedenen Szenarien durchgeführt und
ausgewertet.
Das Szenario basiert auf der von der National Aeronautics and Space Administration (NASA) geplanten
Mission die Mondoberfläche und ihre oberen Gesteinsschichten zu analysieren. Zur Bewältigung dieser
Aufgabe soll ein mobiler Roboter mit einem Bohrmodul ausgestattet werden, um an unterschiedlichen Orten
auf der Mondoberfläche Bodenproben zu analysieren. Es sollen die Bohrungen bis zu einem Meter Tiefe durchgeführt werden. Ziel der Mission soll sein, die Geologie des Mondes zu erforschen [1].
Dieses Szenario dient als Grundlage die Zuverlässigkeit des Bohrmoduls unter extremen Bedingungen
zu ermitteln. Dabei stellt sich die Frage danach, welchen Einfluss verschiedene Temperaturen und
weitere Faktoren auf die Zuverlässigkeit des Bohrmoduls haben.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Durchfuhrung einer Zuverlässigkeitsanalyse eines Bohrmoduls unter Hinzunahme
zwei verschiedener Standards unterschiedlicher Herangehensweisen. Dabei gibt jeder Standard eine
andere Art der Durchführung vor. Dabei ist das NSWC-10 stark abhängig von den konstruktiven Eigenschaften,
der FIDES von den vorherrschenden Umweltgegebenheiten. Die Analysen der Zuverlässigkeit
des Bohrmoduls werden sowohl für ein Erdszenario als auch für ein Mondszenario mit ihren jeweiligen
unterschiedlichen Gegebenheiten durchgeführt. Während der Analysen werden weitere Einflussfaktoren in
den Berechnungen berücksichtigt, die in den Standards als solche nicht aufgeführt werden. Zu diesen zählen
unter anderen die Temperaturschwankung auf dem Mond und das dort vorherrschende Vakuum. Diese
finden Berücksichtigung, um die extremen Bedingungen des Mondszenarios besser repräsentieren zu können.
Letztlich werden die beiden Standards hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit auf jene Szenarien bewertet,
die ermittelten Ausfallraten erläutert und die Einflussfaktoren miteinander verglichen.
Zur Ermittlung der Zuverlässigkeit des Moduls werden vorab die Szenarien definiert und die konstruktiven
Eigenschaften der Bauteile ermittelt. Anschliesend wird die erste Zuverlässigkeitsanalyse mit
Hilfe des NSWC-10 durchgeführt. Dazu werden die einzelnen Ausfallraten der Bauteile bestimmt und verglichen.
Neben den vorgegeben Einflussfaktoren werden, falls möglich, spezifische Gegebenheiten des
Szenarios auf dem Mond einbezogen und diskutiert. Die zweite Zuverlässigkeitsanalyse erfolgt auf der
Grundlage des FIDES. Vorab werden dazu die einzelnen Betriebszustände eines Tages definiert, welche
als Grundlage für die weiteren Berechnungen dienen. Es wird versucht, den Tagesablauf des Roboters so
präzise wie möglich zu simulieren. Anschliesend kann die Ausfallrate des Bohrmoduls in Abhängigkeit
der vom FIDES vorgegebenen Einflussfaktoren ermittelt werden. Letztlich werden die ermittelten Werte
6 1 Einleitung
der beiden Standards miteinander verglichen, sowie mögliche Grenzen und Problematiken der Standards
aufgezeigt.
Der Konsum von Secondhand-Kleidung in Deutschland gewinnt stetig an Beliebtheit. Dabei verlagert sich der Trend mit dem Handel von gebrauchter Bekleidung immer weiter ins Internet, weshalb immer mehr Unternehmen in den florierenden Online-Markt eintreten und so den Konkurrenzdruck unter den Reseller-Plattformen erhöhen. Daher ist es notwendig zu verstehen, wie sich Unternehmen dieser Branche eine langfristige Wettbewerbsfähigkeit in einem stark umkämpften Markt aufbauen können.
Das Ziel der Forschung dieser Arbeit richtet sich dazu auf die Analyse der entscheidenden Faktoren aus, welche Kunden beim Kaufvorgang von gebrauchter Bekleidung beeinflussen. Aus den anschließenden Ergebnissen werden Handlungsempfehlungen für die Praxis abgeleitet. Dazu wird folgende Forschungsfrage gestellt: Welche Faktoren beein-flussen deutsche Kunden, Secondhand-Bekleidung auf Onlineplattformen einzukaufen?
Um die Forschungsfrage zu beatworten, wird ein Hypothesenmodell aufgestellt, welches mittels quantitativer Forschung überprüft wird. Mit Hilfe eines Fragebogens durch eine Onlineumfrage, werden konkrete Fragen über das Kaufverhalten, die Intentionen und Einflüsse beim Onlineshopping von Secondhand-Kleidung von ca. 300 Probanden erhoben und danach ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen auf, dass die Hauptzielgruppe zwischen 20 und 31 Jahre alt ist und in einem Abstand von drei bis zwölf Monaten regelmäßig online gebrauchte Kleidung kauft. Dabei ergibt die Studie zum Teil sehr überraschende Ergebnisse der Einflussfaktoren. So haben die wahrgenommene Nützlichkeit, die hedonistische Motivation und die äußeren sozialen Einflüsse von Kunden einen starken bis mittleren Effekt auf die Kaufabsicht, während die Faktoren Nachhaltigkeit (ökologische Motivation), die wahrgenommene Einfachheit der Nutzung von Onlineplattformen und die ökonomische Motivation, keinen Einfluss auf die Kaufabsicht ausüben. In der Praxis sollten Unternehmen daher darauf achten die Vorteile des Onlineshoppings wie z.B. den Kauf unabhängig von Öffnungszeiten und eine vielfältige Produktauswahl gezielt auszuspielen. Um sich die Vorteile der sozialen Beeinflussung von Käufern zu Nutzen zu machen, werden Influencer Kooperationen oder Aktionen, bei denen Kunden ihre Freunde werben, empfohlen. Eine weiterführende Forschung in dem Bereich, kann durch die Erweiterung des Modells mit weiteren Einflussfaktoren wie z.B. dem Vertrauen erfolgen. Des Weiteren kann eine differenzierte Prüfung von Einflussfaktoren verschiedener Re-Commerce Konzepte erfolgen, um Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu erarbeiten und somit noch spezifischere Hand-lungsempfehlungen für Stakeholder zu erarbeiten.
Die folgende Bachelorarbeit analysiert und wertet die Messdaten eines Niederschlagsensors aus, der auf dem induktiven Wirbelstromprinzip aufbaut. Der Sensor wird an der Hochschule Ruhr West im Institut für Mess- und Sensortechnik entwickelt. Er soll nach erfolgreicher Konfiguration die Niederschlagsintensität und die Tropfengröße über die Resonanzfrequenz der Spule ausgeben können. Um dieses Ziel zu erreichen, gibt die Bachelorarbeit eine Einschätzung, inwieweit das System für eine Niederschlagserfassung geeignet ist und welche Verbesserungen vorgenommen werden können. Dazu wurden die Messdaten in einer Regenkammer der Firma Lambrecht meteo GmbH erfasst. Für die Versuche wurden zwei Flachspulen mit Resonanzfrequenzen von 1,7 MHz und 8 MHz nacheinander ausgewertet. Die resultierenden Messdaten werden sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich auf Verhaltensmuster und Kennwerte untersucht. Aus den Ergebnissen geht hervor, dass der Sensor aufgrund von äußeren Einflüssen und inneren Verhaltensweisen keine signifikante Antwort auf den Niederschlag ausgibt, um die Niederschlagsintensität und die Tropfengröße zu ermitteln. Dennoch zeigt sich, dass die Resonanzfrequenz der Spulen gegensätzliche Reaktionen hervorruft. Die Spule mit der Resonanzfrequenz von 1,7 MHz reagiert deutlich unempfindlicher auf äußere Einflüsse wie parasitäre Kapazitäten. Allerdings werden nur Regentropfeneinschläge bei hohen Niederschlagsmengen deutlich erkannt. Die Spule mit der Resonanzfrequenz von 8 MHz hingegen zeigt ein empfindlicheres Verhalten auf äußere Einflüsse. Zur Optimierung des Niederschlagssensors, muss dieser konfiguriert werden, damit er äußeren Einflüssen robust entgegenwirkt und den Niederschlag sensibel genug detektiert. Zudem müssen Ausreißer, die in der Frequenzanalyse entdeckt wurden und von den inneren Verhaltensweisen stammen, entfernt werden.
Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist die Optimierung der Soft- und Hardware eines induktiven Niederschlagssensors im Rahmen des Verbundforschungsprojektes KIWaSuS (KI-basiertes Warnsystem vor Starkregen und urbanen Sturzfluten). Auf Grundlage von Testergebnissen in einem Testlabor für Niederschläge ergeben sich Optimierungsansätze zur softwareseitigen Behebung von fehlerhaften Daten, eine hardwareseitige Steigerung der Qualität und der Empfindlichkeit des verwendeten induktiven Wirbelstromsensors und der Verbesserung des Wasserablaufes auf der Oberfläche des Sensorgehäuses. Zur Durchführung der Optimierung wurde empirisch das Ausführen des zugrunde liegenden Programmes auf mögliche Konflikte analysiert und angepasst, die Hardware des Sensors modifiziert und auf seine Empfindlichkeit überprüft sowie die Neigung und das Abdichtungskonzept des Gehäuses verändert und bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass kapazitive Anpassungen der Spule zu einer starken Stabilität des Sensors führen und eine hohe Resonanzfrequenz eine Steigerung der Empfindlichkeit hervorruft. Zusätzlich verhindert die Ausführung des Programmes auf zwei getrennten Mikrocontrollern das Auftreten fälschlicher Daten. Anpassungen des Sensorgehäuses durch die Erhöhung der Neigung und die Verwendung eines randlosen Abdichtungskonzeptes führen zu einem höheren Abfluss, aber zu keiner Eliminierung der Frequenzänderung aufgrund der Masse des aufliegenden Wassers. Die Ergebnisse zeigen, dass vor allem die Anpassungen der Software und der Spulenkonfiguration die Stabilität und Empfindlichkeit des Messsystems steigert.
Analyse von Unsicherheiten künstlicher neuronaler Netze und Integration in die Objektverfolgung
(2022)
Over the last few years, the development of assistance systems for motor vehicles has shifted from comfort functions to control tasks. Increasingly, these control tasks are also being transferred to semi-autonomous systems. One safety-critical aspect is the correct and reliable observation of the immediate environment by the vehicle. These observations can be used, among other things, to set up models for tracking objects. Due to recent research, topics such as uncertainties for object detections and the calibration of artificial neural networks are now emerging.
The goal of this work is to investigate the possibility of processing positional uncertainties of a detector in a multiple object tracking approach and the eects on the tracking of objects. Additionally, the calibration of the used detector will be evaluated and corrected if necessary. The eects of the calibration on the tracking results will also be investigated in this context. After an investigation of the procedure used to generate the position uncertainties of the detector, a connection to the multiple object tracking was made and an approach to process the uncertainties based on a Kalman filter was developed. The confidence of the detections was also remodeled. For this purpose, the confidence was interpreted as the existence probability and processed using a Bayes Filter to reflect the existence of the tracks. In addition, appropriate calibration methods for the position uncertainties and confidence were selected and incorporated into the tracking procedure. The validation of the presented approaches was performed on a data set for driving situations.
The evaluation of the results showed that a processing of the position uncertainties generated by a detector is feasible in the presented tracking approach. The interpretation of the confidence as existence probability leads to good results. Calibration of the confidence further improves the results. However, the calibration of the position uncertainties led to worse results. Further inves-tigation of other calibration methods for the position uncertainties is needed.
Keywords: Multiple Object Tracking, Kalman Filter, Neural Network Calibration
In dieser Arbeit wurde eine Motorsteuerung für mikrofluidische Peristaltikpumpen in Lab-on-a-Chip Systemen entwickelt. Neben der dafür notwendigen elektrischen Schaltung wurde viel Wert auf die softwareseitige Umsetzung gelegt. Zusätzlich zu der reinen Vorgabe von essentiellen Größen, wie beispielsweise der Drehzahl und dem damit geförderten Volumen, wird ein vielseitiges und zuverlässiges Steuerungssystem vorgestellt, das versucht Schwankungen im geförderten Flüssigkeitsstrom zu reduzieren. Um schon vor dem ersten Betrieb, des parallel zu dieser Arbeit gefertigten mechanischen Aufbau, die Leistung sowie Ausmaße der Schwankungen abzuschätzen, wurde der zu erwartende Volumenstrom auf Basis der geometrischen Ausmaße modelliert. Dadurch können Algorithmen zur Glättung des Flusses bereits in einer frühen Phase der Softwareentwicklung berücksichtigt werden. Für eine bessere Charakterisierung des mechanischen Aufbaus und Überwachung des Betriebs wurde das System um eine sensorlose Erkennung von Bewegungen des Motors ergänzt. Somit kann unter anderem die Zuverlässigkeit und Dimensionierung der verwendeten Motoren überprüft werden. Zusätzlich wurde der Prozess zum Verschweißen von thermoplastischer Elastomer Folie mit dem mikrofluidischen Chip optimiert.