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For robots acting - and failing - in everyday environments, a predictable behaviour representation is important so that it can be utilised for failure analysis, recovery, and subsequent improvement. Learning from demonstration combined with dynamic motion primitives is one commonly used technique for creating models that are easy to analyse and interpret; however, mobile manipulators complicate such models since they need the ability to synchronise arm and base motions for performing purposeful tasks. In this paper, we analyse dynamic motion primitives in the context of a mobile manipulator - a Toyota Human Support Robot (HSR)- and introduce a small extension of dynamic motion primitives that makes it possible to perform whole body motion with a mobile manipulator. We then present an extensive set of experiments in which our robot was grasping various everyday objects in a domestic environment, where a sequence of object detection, pose estimation, and manipulation was required for successfully completing the task. Our experiments demonstrate the feasibility of the proposed whole body motion framework for everyday object manipulation, but also illustrate the necessity for highly adaptive manipulation strategies that make better use of a robot's perceptual capabilities.
2-methylacetoacetyl-coenzyme A thiolase (beta-ketothiolase) deficiency: one disease - two pathways
(2019)
Background: 2-methylacetoacetyl-coenzyme A thiolase deficiency (MATD; deficiency of mitochondrial acetoacetyl-coenzyme A thiolase T2/ “beta-ketothiolase”) is an autosomal recessive disorder of ketone body utilization and isoleucine degradation due to mutations in ACAT1.
Methods: We performed a systematic literature search for all available clinical descriptions of patients with MATD. 244 patients were identified and included in this analysis. Clinical course and biochemical data are presented and discussed.
Results: For 89.6 % of patients at least one acute metabolic decompensation was reported. Age at first symptoms ranged from 2 days to 8 years (median 12 months). More than 82% of patients presented in the first two years of life, while manifestation in the neonatal period was the exception (3.4%). 77.0% (157 of 204 patients) of patients showed normal psychomotor development without neurologic abnormalities.
Conclusion: This comprehensive data analysis provides a systematic overview on all cases with MATD identified in the literature. It demonstrates that MATD is a rather benign disorder with often favourable outcome, when compared with many other organic acidurias.
Background 3-hydroxy-3-methylglutaryl-coenzyme A lyase deficiency (HMGCLD) is an autosomal recessive disorder of ketogenesis and leucine degradation due to mutations in HMGCL .
Method We performed a systematic literature search to identify all published cases. 211 patients of whom relevant clinical data were available were included in this analysis. Clinical course, biochemical findings and mutation data are highlighted and discussed. An overview on all published HMGCL variants is provided.
Results More than 95% of patients presented with acute metabolic decompensation. Most patients manifested within the first year of life, 42.4% already neonatally. Very few individuals remained asymptomatic. The neurologic long-term outcome was favorable with 62.6% of patients showing normal development.
Conclusion This comprehensive data analysis provides a systematic overview on all published cases with HMGCLD including a list of all known HMGCL mutations.
In Sensor-based Fault Detection and Diagnosis (SFDD) methods, spatial and temporal dependencies among the sensor signals can be modeled to detect faults in the sensors, if the defined dependencies change over time. In this work, we model Granger causal relationships between pairs of sensor data streams to detect changes in their dependencies. We compare the method on simulated signals with the Pearson correlation, and show that the method elegantly handles noise and lags in the signals and provides appreciable dependency detection. We further evaluate the method using sensor data from a mobile robot by injecting both internal and external faults during operation of the robot. The results show that the method is able to detect changes in the system when faults are injected, but is also prone to detecting false positives. This suggests that this method can be used as a weak detection of faults, but other methods, such as the use of a structural model, are required to reliably detect and diagnose faults.
Herein we report an update to ACPYPE, a Python3 tool that now properly converts AMBER to GROMACS topologies for force fields that utilize nondefault and nonuniform 1–4 electrostatic and nonbonded scaling factors or negative dihedral force constants. Prior to this work, ACPYPE only converted AMBER topologies that used uniform, default 1–4 scaling factors and positive dihedral force constants. We demonstrate that the updated ACPYPE accurately transfers the GLYCAM06 force field from AMBER to GROMACS topology files, which employs non-uniform 1–4 scaling factors as well as negative dihedral force constants. Validation was performed using β-d-GlcNAc through gas-phase analysis of dihedral energy curves and probability density functions. The updated ACPYPE retains all of its original functionality, but now allows the simulation of complex glycomolecular systems in GROMACS using AMBER-originated force fields. ACPYPE is available for download at https://github.com/alanwilter/acpype.
Analytical pyrolysis
(2019)
Analytical pyrolysis deals with the structural identification and quantitation of pyrolysis products with the ultimate aim of establishing the identity of the original material and the mechanisms of its thermal decomposition. The pyrolytic process is carried out in a pyrolyzer interfaced with analytical instrumentation such as gas chromatography (GC), mass spectrometry (MS), gas chromatography coupled with mass spectrometry (GC/MS), or with Fourier-transform infrared spectroscopy (GC/FTIR). By measurement and identification of pyrolysis products, the molecular composition of the original sample can often be reconstructed.This book is the outcome of contributions by experts in the field of pyrolysis and includes applications of the analytical pyrolysis-GC/MS to characterize the structure of synthetic organic polymers and lignocellulosic materials as well as cellulosic pulps and isolated lignins, solid wood, waste particle board, and bio-oil. The thermal degradation of cellulose and biomass is examined by scanning electron micrography, FTIR spectroscopy, thermogravimetry (TG), differential thermal analysis, and TG/MS. The calorimetric determination of high heating values of different raw biomass, plastic waste, and biomass/plastic waste mixtures and their by-products resulting from pyrolysis is described.
Analytische Chemie I
(2019)
Are quality diversity algorithms better at generating stepping stones than objective-based search?
(2019)
The route to the solution of complex design problems often lies through intermediate "stepping stones" which bear little resemblance to the final solution. By greedily following the path of greatest fitness improvement, objective-based search overlooks and discards stepping stones which might be critical to solving the problem. Here, we hypothesize that Quality Diversity (QD) algorithms are a better way to generate stepping stones than objective-based search: by maintaining a large set of solutions which are of high-quality, but phenotypically different, these algorithms collect promising stepping stones while protecting them in their own "ecological niche". To demonstrate the capabilities of QD we revisit the challenge of recreating images produced by user-driven evolution, a classic challenge which spurred work in novelty search and illustrated the limits of objective-based search. We show that QD far outperforms objective-based search in matching user-evolved images. Further, our results suggest some intriguing possibilities for leveraging the diversity of solutions created by QD.
This work aims to create a natural language generation (NLG) base for further development of systems for automatic examination questions generation and automatic summarization in Hochschule Bonn-Rhein-Sieg and Fraunhofer IAIS, respectively. Nowadays both tasks are very relevant. The first can significantly simplify the university teachers' work and the second to be of assistance for a faster retrieval of knowledge from an excessively large amount of information that people often work with. We focus on the search for an efficient and robust approach to the controlled NLG problem. Therefore, though the initial idea of the project was the usage of the generative adversarial neural networks (GANs), we switched our attention to more robust and easily-controllable autoencoders. Thus, in this work we implement an autoencoder for unsupervised discovery of latent space representations of text, and show the ability of the system to generate new sentences based on this latent space. Apart from that, we apply Gaussian mixture techniques in order to obtain meaningful text clusters and thereby try to create a tool that would allow us to generate sentences relevant to the semantics of the Gaussian clusters, e.g. positive or negative reviews or examination questions on certain topic. The developed system is tested on several datasets and compared to GANs' performance.
This work addresses the issue of finding an optimal flight zone for a side-by-side tracking and following Unmanned Aerial Vehicle(UAV) adhering to space-restricting factors brought upon by a dynamic Vector Field Extraction (VFE) algorithm. The VFE algorithm demands a relatively perpendicular field of view of the UAV to the tracked vehicle, thereby enforcing the space-restricting factors which are distance, angle and altitude. The objective of the UAV is to perform side-by-side tracking and following of a lightweight ground vehicle while acquiring high quality video of tufts attached to the side of the tracked vehicle. The recorded video is supplied to the VFE algorithm that produces the positions and deformations of the tufts over time as they interact with the surrounding air, resulting in an airflow model of the tracked vehicle. The present limitations of wind tunnel tests and computational fluid dynamics simulation suggest the use of a UAV for real world evaluation of the aerodynamic properties of the vehicle’s exterior. The novelty of the proposed approach is alluded to defining the specific flight zone restricting factors while adhering to the VFE algorithm, where as a result we were capable of formalizing a locally-static and a globally-dynamic geofence attached to the tracked vehicle and enclosing the UAV.
Eine Organisationspflichtverletzung des Arbeitgebers, aus der keine gesundheitsschädigende Einwirkung beim Versicherten resultiert, sondern nur eine Nothilfemaßnahme für eine berufsunabhängige Gesundheitsstörung unterbleibt, erfüllt insoweit nicht die Voraussetzungen eines Arbeitsunfalls. Das Fehlen eines Defibrillators an der Betriebsstätte begründet schon kein Organisationsverschulden des Arbeitgebers, denn die Vorhaltung eines Defibrillators zur Anwendung durch Laien ist nicht verpflichtend gesetzlich geregelt.
BonaRes (Modul A): Überwindung der Bodenmüdigkeit mithilfe eines integrierten Ansatzes - ORDIAmur
(2019)
BWL-Klausuren für Dummies
(2019)
Chemie ist viel einfacher, als es häufig heißt. Dieses Buch soll dazu beitragen, ihr Interesse an diesem Fach zu wecken oder zu vertiefen. Alle grundlegenden Prinzipien der Chemie werden nachvollziehbar dargestellt. Querbezüge und Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Fachgebieten werden gezeigt. Sie werden keine Formel finden, deren Herleitung Sie nicht nachvollziehen können. Am Ende fast jeden Kapitels gibt es Übungsaufgaben. Ausführliche Lösungen gibt es natürlich auch. Das sollte nicht nur für die Prüfungen der ersten Semester reichen, sondern Ihnen auch ein sicheres Fundament für Ihr weiteres Studium bieten.
CSR-Erfolgssteuerung
(2019)
Das Lehrbuch behandelt den CSR-Reformprozess, der Unternehmen zur globalen Sorgfaltspflicht (Due Diligence) auffordert. Die CSR-Berichterstattungpflicht, die Vergaberechtsreform und die Aufforderung zur Implementierung von Risikomanagementsystemen treffen dabei nicht nur große, sondern insbesondere auch mittlere und kleine Unternehmen (KMU). Das Buch soll daher die CSR-Relevanz für Unternehmen aller Größen transparent machen und Umsetzungsblockaden und -hemmnisse abbauen.
Das Ende der Ausbeutung? Für einen besseren Sozialschutz in der Textilindustrie von Bangladesch
(2019)
Das YouTubiversum
(2019)
Mit YouTube hat sich im Internet eine Videoplattform etabliert, die einen eigenen subkulturellen Mikrokosmos darstellt und bei einigen, vor allem jüngeren Mediennutzergruppen eine starke Konkurrenz für das klassische Fernsehen darstellt. Neue Darstellungs- und Präsentationsformen, die Dialogisierung des Zuschauerkontakts und kreative Erlös- und Finanzierungsstrukturen haben YouTube zur Chiffre für Onlinevideo überhaupt gemacht. (Verlagsangaben)
Traffic sign recognition is an important component of many advanced driving assistance systems, and it is required for full autonomous driving. Computational performance is usually the bottleneck in using large scale neural networks for this purpose. SqueezeNet is a good candidate for efficient image classification of traffic signs, but in our experiments it does not reach high accuracy, and we believe this is due to lack of data, requiring data augmentation. Generative adversarial networks can learn the high dimensional distribution of empirical data, allowing the generation of new data points. In this paper we apply pix2pix GANs architecture to generate new traffic sign images and evaluate the use of these images in data augmentation. We were motivated to use pix2pix to translate symbolic sign images to real ones due to the mode collapse in Conditional GANs. Through our experiments we found that data augmentation using GAN can increase classification accuracy for circular traffic signs from 92.1% to 94.0%, and for triangular traffic signs from 93.8% to 95.3%, producing an overall improvement of 2%. However some traditional augmentation techniques can outperform GAN data augmentation, for example contrast variation in circular traffic signs (95.5%) and displacement on triangular traffic signs (96.7 %). Our negative results shows that while GANs can be naively used for data augmentation, they are not always the best choice, depending on the problem and variability in the data.
Data-Driven Robot Fault Detection and Diagnosis Using Generative Models: A Modified SFDD Algorithm
(2019)
This paper presents a modification of the data-driven sensor-based fault detection and diagnosis (SFDD) algorithm for online robot monitoring. Our version of the algorithm uses a collection of generative models, in particular restricted Boltzmann machines, each of which represents the distribution of sliding window correlations between a pair of correlated measurements. We use such models in a residual generation scheme, where high residuals generate conflict sets that are then used in a subsequent diagnosis step. As a proof of concept, the framework is evaluated on a mobile logistics robot for the problem of recognising disconnected wheels, such that the evaluation demonstrates the feasibility of the framework (on the faulty data set, the models obtained 88.6% precision and 75.6% recall rates), but also shows that the monitoring results are influenced by the choice of distribution model and the model parameters as a whole.
Datenmodellierung
(2019)
Andreas Gadatsch schließt mit dem vorliegenden essential eine Lücke in einführenden Werken zur Datenmodellierung. Diese Modelle gehören zum Basiswissen in Einführungsveranstaltungen zur Wirtschaftsinformatik für Betriebswirte. Die Literatur dazu ist für diese Zielgruppe häufig zu speziell, da sie sich eher an Informatiker richtet. Der Autor bietet hier nun einen kompakten Einstieg in die klassische CHEN-Notation anhand eines durchgängigen Fallbeispiels, auf der viele neue Modellierungsansätze aufbauen. Die zweite Auflage enthält einige formale Korrekturen und Ergänzungen (z. B. Rekursive Relationen).
Ziel: Diese Arbeit ermittelt die Einsatzszenarien der Design Thinking Methode in Informationseinrichtungen. Diesbezüglich wird der aktuelle Wandlungsprozess in Bibliotheken berücksichtig und danach gefragt, ob Divergenzen zwischen den ermittelten Handlungsfeldern und den aufgezeigten Anwendungsbeispielen bestehen. Darüber hinaus soll aufgezeigt werden, ob der Einsatz der Design Thinking Methode in Informationseinrichtungen zielführend ist. Der Gegenstand der Arbeit ist demnach die Evaluation des Methodeneinsatzes. Methode: Im Rahmen dieser Arbeit wurde die Methode des Systematic Review angewandt. Diese evidenzbasierte Methode findet erst seit wenigen Jahren verstärkten Einsatz im LIS-Bereich (Library and Information Science). Deshalb führt eine kurze historische Betrachtung in die Methodik ein, gefolgt von dem Bezug zu den Bibliotheks- und Informationswissenschaften. Vor dem Hintergrund der Forschungsfragen werden nach vordefinierten Ein- und Ausschlusskriterien die inkludierten Fachartikel ausgewertet. Die Ausführungen schließen mit der ausführlichen Recherchedokumentation. Ergebnisse: Über den Methodeneinsatz wurden zunächst 170 potenziell relevante Treffer ermittelt. Diese Treffermenge wurde in einem iterativen Suchprozess reduziert, um abschließend 30 dokumentierte Praxisanwendungen in die Auswertung aufzunehmen. Neben der Ermittlung der Einsatzszenarien wurden Abweichungen hinsichtlich der Inhalte des Innovationsportfolios aufgezeigt und diskutiert. Die Anwendungsvielfalt der Design Thinking Methode aufzuzeigen und in diesem Zusammenhang mögliche Herausforderungen aufzudecken, könnte zukünftige Entscheidungsprozesse, in Bezug auf die Methodenauswahl, evidenzbasiert unterstützen und bestenfalls motivierend wirken, der umgebenden Komplexität positiv entgegen zu blicken. Forschungsbeschränkungen: Die Auswahl der Dokumente begrenzte sich auf informationswissenschaftliche Fachartikel und Projektberichte. Die Praxisrelevanz stand im Vordergrund, und so wurde Literatur, die inhaltlich nur über die Design Thinking Methode berichtete, ausgeschlossen. Die Fachartikel wurden in englischer oder deutscher Sprache veröffentlicht und mussten ein Peer-Review-Verfahren durchlaufen haben.
Die Herausforderungen an die gesetzliche Rentenversicherung in Folge des Wandels in der Arbeitswelt
(2019)
Die Globalisierung führt zu immer komplexeren, für die Einzelnen kaum nachvollziehbaren Wertschöpfungsketten in der Lebensmittelindustrie. Zugleich eröffnet die Digitalisierung neue Möglichkeiten, Informationen entlang der Kette zu sammeln, und so mehr Transparenz und Vertrauen für den Verbraucherbeziehungsweise die Verbraucherin zu schaffen. Jedoch finden Verbraucherinformations-Apps wie fTRACE bisher nur eine geringe Verbreitung. Daher haben wir in einer qualitativen Studie mit 16 Teilnehmer/-innen Bedürfnisse und Nutzungshürden von Verbraucher/-innen im Zusammenhang mit Verbraucherinformations-Apps analysiert. Es zeigt sich, dass das Vertrauen in die Informationen, sowie der einfache Zugang dazu für Verbraucher/-innen zentral sind. Durch die gut sichtbare Bereitstellung der Informationen am Point-of-Sale, sowie der automatisierten Informationsversorgung z. B. mittels digitaler Kassenzettel in Kombination mit weiteren Verbraucher-Services kann die Bekanntheit und Akzeptanz von Rückverfolgbarkeitssystemen weiter gesteigert werden.
Die unterschiedlichen Facetten der digitalen Zukunft zu beleuchten – sei es die aktive Gestaltungsaufgabe der Politik, die ethischen und moralischen Anpassungen durch Digitalisierung in der Gesellschaft oder die technische und wirtschaftliche Verantwortung – und in Bezug zueinander zu setzen, ist Aufgabe und Ziel dieser Publikation. Im Zuge der digitalen Transformation ist zudem der Ruf nach einer neuen Kultur für Gesellschaft, Politik und Wirtschaft geboten.
Ein Prüf- und Zertifizierungsstandard zur gesellschaftlichen Verantwortung von Organisationen
(2019)
Nach einem breiten Konsens in Gesellschaft, Politik und Wissenschaft lässt sich die gegenwärtige Art zu wirtschaften so nicht fortsetzen. Ein weltweit gültiger Zertifizierungsstandard, der einen einheitlichen und politisch neutralen Ordnungsrahmen zur gesellschaftlichen Verantwortung von Organisationen gegenüber Mensch und Natur zum Ziel hat, kann helfen, die sich dynamisch verändernden und jeweils notwendigen Anforderungen zu messen, deren Einhaltung (auch komparativ) nachzuweisen und ggf. notwendige Korrekturen zu definieren. Die internationale Norm DIN EN ISO/IEC 26000:2010 bietet einen grundsätzlich geeigneten Orientierungsrahmen zu gesellschaftlich verantwortlichem Handeln für Organisationen.
Miscanthus bietet als nachwachsende Industrie- und Energiepflanze zahlreiche Vorteile, die neben den direkten landwirtschaftlichen Anwendungen wie Verbrennung und Tiereinstreu auch eine stoffliche Nutzung im chemischen Bereich zulassen. Als C4-Pflanze mit gesteigerter Photosynthese-Aktivität weist Miscanthus zudem eine hohe CO2-Fixierrate auf. Aufgrund des geringen Kultivierungsaufwandes sowie der hohen Erträge bietet sich Miscanthus als ausgesprochen attraktiver Rohstoff für die Produktion erneuerbarer Kraftstoffe und Chemikalien an, welche mittels thermo-chemischer Umwandlung gewonnen werden.
Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) führt viele Forschungen und Studien im Bereich der Luft- und Raumfahrt durch. Dabei spielen die Studien für die Gesundheit und Medizin auch eine sehr wichtige Rolle bei der DLR. Zu diesem Zweck führt die DLR die Artificial Gravity bed rest study (AGBRESA) im Auftrag der European Space Agency (esa) und in Kooperation der NASA durch. In dieser Studie werden die negativen Auswirkungen der Schwerelosigkeit auf dem Menschen im Weltall simuliert. Dabei werden Experimente durchgeführt, um die negative Auswirkungen entgegenzuwirken. Die Ergebnisse der Experimente werden in der DLR digital, aber auch auf Papier dokumentiert. In diesem Master-Projekt habe ich nun die Aufgabe, die Papierprotokolle für den Bereich der Blutabnahme und der Labordokumentation in eine digitale Form zu ersetzen.
In this thesis, unique administrative data, a relevant time of follow-up and advanced statistical measures to handle confounding have been utilized in order to provide new and informative evidence on the effects of vocational rehabilitation programs on work participation outcomes in Germany. While re-affirming the important role of micro-level determinants, the present study provides an extensive example of the individual and fiscal effects that are possible through meaningful vocational rehabilitation measures. The analysis showed that the principal objective, namely, to improve participation in employment, was generally achieved. Contrary to the common misconception that “off-the-job training” is relatively ineffective, this thesis has provided an empirical example of the positive impact of the programs.
The initially large number of variants is reduced by applying custom variant annotation and filtering procedures. This requires complex software toolchains to be set up and data sources to be integrated. Furthermore, increasing study sizes subsequently require higher efforts to manage datasets in a multi-user and multi-institution environment. It is common practice to expect numerous iterations of continuative respecification and refinement of filter strategies, when the cause for a disease or phenotype is unknown. Data analysis support during this phase is fundamental, because handling the large volume of data is not possible or inadequate for users with limited computer literacy. Constant feedback and communication is necessary when filter parameters are adjusted or the study grows with additional samples. Consequently, variant filtering and interpretation becomes time-consuming and hinders a dynamic and explorative data analysis by experts.
Energy Profiles of the Ring Puckering of Cyclopentane, Methylcyclopentane and Ethylcyclopentane
(2019)
Erfassung der N-Dynamik verschiedener Wirtschaftsdünger in Wintergerste und Senf im Dürrejahr 2018
(2019)
Estimating the impact of successful completion of vocational education on employment outcomes
(2019)
Die letzten zwei Jahrzehnte wurden durch das exponentielle Wachstum der zur Verfügung stehenden Daten geprägt. Täglich produzieren Menschen und Maschinen mehr und mehr Daten, die oftmals in verteilten Datenspeichern abgelegt werden. Anwendungsgebiete lassen sich beispielsweise in der Physik und Astronomie finden, wo immense Datenmengen von Teilchenbeschleunigern oder Satelliten erzeugt werden, die gespeichert und verarbeitet werden müssen. Aus diesen Datenmengen können weder vom Menschen direkt noch durch traditionelle Analysemethoden neue Erkenntnisse gewonnen werden. Zur Verarbeitung dieser Datenmassen sind parallele sowie verteilte Datenanalyseverfahren notwendig. [MTT18,NEKH+18]
Die Erfindung betrifft eine Filtervorrichtung zur Anreicherung gasförmiger und/oder partikelgebundener Stoffe. Erfindungsgemäß weist Filtervorrichtung eine wenigstens abschnittsweise luftdurchlässige Umhüllung (1, 3) und ein innerhalb der Umhüllung (1, 3) vorgesehenen Adsorbens (2) zur Anreicherung gasförmiger und/oder partikelgebundener Stoffe aus durch die Umhüllung (1, 3) hindurchgetretener Luft auf, zur nachfolgenden Überprüfung mittels eines lebenden olfaktorischen Detektors und/oder eines thermodesorptionsgekoppelten Analysegeräts auf Geruchsstoffe und/oder Zielanalyten, wobei ein Teil der Umhüllung (1, 3) einen in das Adsorbens (2) hineinführend, an nur einer Seite offenen Kanal (7) ausbildet, an dem offenen Ende des Kanals (7) eine Anschlusseinrichtung (8) zum Anschluss an ein Ansaugsystem angeordnet ist und die Umhüllung (1, 3) und das Adsorbens an Luft bis wenigstens 400 °C thermostabil sind. Auf diese Weise wird eine einfache und verlässliche Möglichkeit bereitgestellt, mit einer gemeinsamen Filtervorrichtung (9) sowohl eine Überprüfung mittels eines lebenden olfaktorischen Detektors sowie nachfolgend eine Überprüfung mittels eines thermodesorptionsgekoppelten Analysegeräts auf Geruchsstoffe und/oder Zielanalyten durchführen zu können.
During the dawn of chemistry when the temperature of the young Universe had fallen below ∼4000 K, the ions of the light elements produced in Big Bang nucleosynthesis recombined in reverse order of their ionization potential. With its higher ionization potentials, He++ (54.5 eV) and He+ (24.6 eV) combined first with free electrons to form the first neutral atom, prior to the recombination of hydrogen (13.6 eV). At that time, in this metal-free and low-density environment, neutral helium atoms formed the Universe's first molecular bond in the helium hydride ion HeH+, by radiative association with protons (He + H+ → HeH+ + hν). As recombination progressed, the destruction of HeH+ (HeH+ + H → He + H+2) created a first path to the formation of molecular hydrogen, marking the beginning of the Molecular Age. Despite its unquestioned importance for the evolution of the early Universe, the HeH+ molecule has so far escaped unequivocal detection in interstellar space. In the laboratory, the ion was discovered as long ago as 1925, but only in the late seventies was the possibility that HeH+ might exist in local astrophysical plasmas discussed. In particular, the conditions in planetary nebulae were shown to be suitable for the production of potentially detectable HeH+ column densities: the hard radiation field from the central hot white dwarf creates overlapping Strömgren spheres, where HeH+ is predicted to form, primarily by radiative association of He+ and H. With the GREAT spectrometer onboard SOFIA, the HeH+ rotational ground-state transition at λ149.1 μm is now accessible. We report here its detection towards the planetary nebula NGC7027.
Führung
(2019)