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This paper proposes a new artificial neural network-based maximum power point tracker for photovoltaic application. This tracker significantly improves efficiency of the photovoltaic system with series-connection of photovoltaic modules in non-uniform irradiance on photovoltaic array surfaces. The artificial neural network uses irradiance and temperature sensors to generate the maximum power point reference voltage and employ a classical perturb and observe searching algorithm. The structure of the artificial neural network was obtained by numerical modelling using Matlab/Simulink. The artificial neural network was trained using Bayesian regularisation back-propagation algorithms and demonstrated a good prediction of the maximum power point. Relative number of Vmpp prediction errors in range of ±0.2V is 0.05% based on validation data.
The paper presents a new control strategy of management of transport companies operating in completive transport environment. It is aimed to optimise the headway of transport companies to provide the balance between costs and benefits of operation under competition. The model of transport system build using AnyLogic comprises agent-based and discrete-event techniques. The model combined two transport companies was investigated under condition of the competition between them. It was demonstrated that the control strategy can ensure the balance of interests of transport companies trying to find compromise between cost of operation and quality of service.
In der vorliegenden Arbeit wird ein neuartiges Verfahren zur Echtzeitüberwachung von Laserbohrprozessen vorgestellt. Die Untersuchungen werden an unterschiedlichen Materialien unter Einsatz eines passiv-gütegeschalteten Nd:YAG Lasers durchgeführt. Prozessbegleitend findet eine Aufzeichnung der akustischen Emissionen mit anschließender Analyse durch schnelle Fourier-Transformation statt. Hierdurch lassen sich der Durchbruch beim Bohren durch ein Material sowie der Materialübergang mehrschichtiger Systeme detektieren. Die akustischen Messungen werden durchAuswertung der Pulsfolge des Lasers mittels einer Fotodiode gestützt. Hierbei zeigt sich eine gute Übereinstimmung der im akustischen Spektrum dominanten Frequenz mit der jeweils im Laserburstauftretenden Pulsfrequenz. Das vorgestellte Verfahren ermöglicht eine Echtzeitüberwachung beim Laserbohren mittels kostengünstiger und einfacher Hardware. Zudem zeichnet es sich im Gegensatz zu bestehenden Verfahren durch eine hohe Robustheit gegen äußere Störeinflüsse aus, da eine frequenzbasierte Auswertung stattfindet.
Unkonventionelle Spreng- und Brandvorrichtungen sind Bedrohungen in den weltweiten Konfliktherden und werden bei terroristischen Aktivitäten verwendet. Der Schutz von Menschen und Material erfordert daher effektive Gegenmaßnahmen. Dazu gehört auch die Anforderung an Sicherheitskräfte oder militärisches Personal, unbekannte Substanzfunde mit geringem zeitlichem und logistischem Aufwand vor Ort als gefährdend oder unkritisch einzustufen. Um Explosivstoffe von nicht-explosiven Materialien zu unterscheiden, kann die bei Explosivstoffen initiierbare, stark exotherme Reaktion genutzt werden. Diese resultiert in Strahlungsemissionen sowie in lokaler Druck- und Temperaturerhöhung. Die Messung dieser Reaktionseffekte und die Anforderung an eine mobile, einfach zu bedienende und robuste Analytik werden durch ein System ermöglicht, das Proben im einstelligen mg-Bereich durch schnelles Erhitzen auf mikrostrukturierten Heizern zum chemischen Umsatz anregt. Die emittierte Strahlung wird mit Photodioden im Bereich des sichtbaren und nah-infraroten Lichts aufgenommen, ein Sensor registriert die Druckerhöhung in einer geschlossenen Versuchskammer. In einem zweiten Aufbau werden die gasförmigen Reaktionsprodukte über ein Sensorarray von vier kommerziellen Gassensoren geleitet und die Signalantworten der Halbleitergassensoren mittels Hauptkomponentenanalyse ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass die schnelle thermische Aktivierung für die untersuchten primären Explosivstoffe, Treibladungspulver, sowie Trinitrotoluol (TNT) reproduzierbar erfolgt. Nicht-Explosivstoffe werden dabei im untersuchten Umfang sicher als unkritisch erkannt. Die Auswertung der Gassensorsignale liefert eine Unterscheidung von Nitrat- und Peroxid-basierten Sprengstoffen sowie von nicht-explosiven Substanzen.
Durch Dotierung eines nematischen Flüssigkristalles mit einer chiralen Substanz wird eine helikal strukturierte Phase induziert, die in der Lage ist, einfallendes Licht wellenlängenselektiv zu reflektieren. Bei der Reaktion des Dotiermittels mit einem gasförmigen Analyten verändern sich die Ganghöhe dieser Struktur und damit die reflektierte Wellenlänge. Liegt diese im Bereich des sichtbaren Lichts, ist eine Farbänderung mit dem menschlichen Auge zu beobachten. Es ist dabei sinnvoll den Flüssigkristall z.B. in einem Polymer einzukapseln, um ihn vor mechanischen Einflüssen und Umwelteinflüssen zu schützen. Eine Möglichkeit zur Einkapselung ist das koaxiale Elektrospinnen. Vorteile sind unter anderem die Realisierung einer großen Oberfläche und einer sehr geringen Wanddicke der schützenden Schale, die die Diffusion von Gasen durch die Wand hindurch ermöglicht. Um die Funktionsfähigkeit eines solchen Sensors zu testen, wurde ein CO2-sensitiver Flüssigkristall verwendet. Dieser wurde in eine Schale aus Polyvinylpyrrolidon (PVP) versponnen und die Reaktion mit CO2 spektroskopisch analysiert.
In the fermentation process sugars are transformed into lactic acid. pH meters have traditionally been used for fermentation process monitoring based on acidity. More recently, near infrared (NIR) spectroscopy has proven to provide an accurate and non-invasive method to detect when the transformation of sugars into lactic acid is finished. The fermentation process when sugars are transformed into lactic acid. This research proposes the use of simplified NIR spectroscopy using multispectral optical sensors as a simpler and less expensive measure to end the fermentation process. The NIR spectrum of milk and yogurt is compared to find and extract features that can be used to design a simple sensor to monitor the yogurt fermentation process. Multispectral images in four selected wavebands within the NIR spectrum are captured and show different spectral remission characteristics for milk, yogurt and water, which support the selection of these wavebands for milk and yogurt classification.
Softwareentwickelnde kleine und mittlere Unternehmen (KMU) erkennen zunehmend, dass die nutzerzentrierte Gestaltung ein wichtiges, oft entscheidendes Kriterium für die Benutzerfreundlichkeit und damit den Erfolg ihrer Produkte ist. Stolpersteine auf dem Weg zum erfolgreichen Usability- und User Experience-Engineering sind dabei allerdings häufig die Unkenntnis der passenden Methoden bzw. die Befürchtung zu hohen Aufwands an Ressourcen und von Verzögerungen in der Produktentwicklung (vgl. Stade et al., 2013; Reckin & Brandenburg, 2013; Woywode et al., 2011).
Die Vorteile, Nutzer aktiv, früh und langfristig in ntwicklungsprozesse zu integrieren, um Fehlentwicklungen zu vermeiden und Nutzerbedürfnisse zu adressieren, sind nicht nur in der akademischen Forschung bekannt. Prozesse und Strukturen in Unternehmen der IKT-Branche sind bereits häufig agil implementiert. Dennoch schaffen es kleine und mittlere Unternehmen (KMU) oftmals nicht, die Potentiale einer Nutzerintegration konsequent auszuschöpfen. In Fallstudien wurden drei unterschiedliche KMU analysiert, wie sie die Stimme des Nutzers im Entwicklungsprozess berücksichtigen. Unterschiedliche Strategien der Nutzerintegration, die sich in Rollen und Werkzeugen, in Anforderungen und Problemen an das Nutzersample, Methoden und Datenaufbereitung widerspiegeln, werden beleuchtet. Unser Beitrag soll helfen, Herausforderungen und Probleme von KMU auf der Suche nach angemessenen und passgenauen Wegen der Nutzerintegration zu verstehen und Lösungen zu gestalten.
Das Konzept des Living Lab ist eine in der Wissenschaft anerkannte Innovations- und Forschungsmethodik. Im betrieblichen Kontext - insbesondere in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) – wird sie bislang jedoch kaum genutzt. Um die Nutzung im kommerziellen Kontext von Smart Home zu erforschen, wird im Forschungsprojekt SmartLive aktuell ein Living Lab zum Thema aufgebaut, bei dem Unternehmen, Forscher sowie ca. 30 teilnehmenden Haushalte die alltägliche Nutzung von kommerziellen, sowie experimentell entwickelten Lösungen untersuchen und neue Interaktionskonzepte gemeinsam erarbeiten. Ferner wurden mit den teilnehmenden Unternehmen Interviews zu deren Entwicklungsprozessen, deren Einstellung zu Usability und User Experience (UUX), sowie den Potenzialen und Möglichkeiten eines Living Labs für KMU geführt. Ziel der Interviews ist es, darauf aufbauend UUX-Dienstleistungen zu identifizieren, die rund um ein kommerziell betriebenes Living Lab angeboten werden können. Hierbei wurde zunächst das Kompetenz-Netzwerk als ein wichtiges Asset eines Living Lab hervorgehoben, da es eine projektförmige Kooperation fördert. Zudem wurde der Bedarf nach flexiblen Dienstleistungen ähnlich einem Baukastensystem deutlich, mit dessen Hilfe relativ kurzfristig als auch nachhaltige innovative Konzepte erprobt, Marketingstrategien entwickelt sowie prototypische Entwicklungen hinsichtlich UUX und technischer Qualität evaluiert werden können.
This paper proposes an Artificial Plasmodium Algorithm (APA) mimicked a contraction wave of a plasmodium of physarum polucephalum. Plasmodia can live using the contracion wave in their body to communicate to others and transport a nutriments. In the APA, each plasmodium has two information as the wave information: the direction and food index. We apply the APA to 4 types of mazes and confirm that the APA can solve the mazes.
Binary relations with certain properties such as biorders, equivalences or difunctional relations can be represented as particular matrices. In order for these properties to be identified usually a rearrangement of rows and columns is required in order to reshape it into a recognisable normal form. Most algorithms performing these transformations are working on binary matrix representations of the underlying relations. This paper presents an approach to use the RLE-compressed matrix representation as a data structure for storing relations to test whether they are biorders in a hopefully more efficient way.
Reducing energy consumption is one of the most pursued economic and ecologic challenges concerning societies as a whole, individuals and organizations alike. While politics start taking measures for energy turnaround and smart home energy monitors are becoming popular, few studies have touched on sustainability in office environments so far, though they account for almost every second workplace in modern economics. In this paper, we present findings of two parallel studies in an organizational context using behavioral change oriented strategies to raise energy awareness. Next to demonstrating potentials, it shows that energy feedback needs must fit to the local organizational context to succeed and should consider typical work patterns to foster accountability of consumption.
Reducing energy consumption is one of the most pursued economic and ecologic challenges concerning societies as a whole, individuals and organizations alike. While politics start taking measures for energy turnaround and smart home energy monitors are becoming popular, few studies have touched on sustainability in office environments so far, though they account for almost every second workplace in modern economics. In this paper, we present findings of two parallel studies in an organizational context using behavioral change oriented strategies to raise energy awareness. Next to demonstrating potentials, it shows that energy feedback needs must fit to the local organizational context to succeed and should consider typical work patterns to foster accountability of consumption.
So far, sustainable HCI has mainly focused on the domestic context, but there is a growing body of work looking at the organizational context. As in the domestic context, these works still rest on psychological theories for behaviour change used for the domestic context. We supplement this view with an organizational theory-informed approach that adopts organizational roles as a key element. We will show how a role-based analysis could be applied to uncover information needs and to give em-ployee’s eco-feedback, which is linked to their tasks at hand. We illustrate the approach on a qualitative case study that was part of a broader, ongoing action research conducted in a German production company.
The study of locomotion in virtual environments is a diverse and rewarding research area. Yet, creating effective and intuitive locomotion techniques is challenging, especially when users cannot move around freely. While using handheld input devices for navigation may often be good enough, it does not match our natural experience of motion in the real world. Frequently, there are strong arguments for supporting body-centered self-motion cues as they may improve orientation and spatial judgments, and reduce motion sickness. Yet, how these cues can be introduced while the user is not moving around physically is not well understood. Actuated solutions such as motion platforms can be an option, but they are expensive and difficult to maintain. Alternatively, within this article we focus on the effect of upper-body tilt while users are seated, as previous work has indicated positive effects on self-motion perception. We report on two studies that investigated the effects of static and dynamic upper body leaning on perceived distances traveled and self-motion perception (vection). Static leaning (i.e., keeping a constant forward torso inclination) had a positive effect on self-motion, while dynamic torso leaning showed mixed results. We discuss these results and identify further steps necessary to design improved embodied locomotion control techniques that do not require actuated motion platforms.
We propose a high-performance GPU implementation of Ray Histogram Fusion (RHF), a denoising method for stochastic global illumination rendering. Based on the CPU implementation of the original algorithm, we present a naive GPU implementation and the necessary optimization steps. Eventually, we show that our optimizations increase the performance of RHF by two orders of magnitude when compared to the original CPU implementation and one order of magnitude compared to the naive GPU implementation. We show how the quality for identical rendering times relates to unfiltered path tracing and how much time is needed to achieve identical quality when compared to an unfiltered path traced result. Finally, we summarize our work and describe possible future applications and research based on this.
This presentation gives an overview of current research in the area of high quality rendering and visualization at the Institute of Visual Computing (IVC). Our research facility has some unique software and hardware installations of which we will describe a large, ultra- high resolution (72 megapixel) video wall in this presentation.
A recent trend in interactive environments are large, ultra high resolution displays (LUHRDs). Compared to other large interactive installations, like the CAVE tm , LUHRDs are usually flat or (slightly) curved and have a significantly higher resolution, offering new research and application opportunities.
This tutorial provides information for researchers and engineers who plan to install and use a large ultra-high resolution display. We will give detailed information on the hardware and software of recently created and established installations and will show the variety of possible approaches. Also, we will talk about rendering software, rendering techniques and interaction for LUHRDs, as well as applications.
With the increasing average age of the population in many developed countries, afflictions like cardiovascular diseases have also increased. Exercising has a proven therapeutic effect on the cardiovascular system and can counteract this development. To avoid overstrain, determining an optimal training dose is crucial. In previous research, heart rate has been shown to be a good measure for cardiovascular behavior. Hence, prediction of the heart rate from work load information is an essential part in models used for training control. Most heart-rate-based models are described in the context of specific scenarios, and have been evaluated on unique datasets only. In this paper, we conduct a joint evaluation of existing approaches to model the cardiovascular system under a certain strain, and compare their predictive performance. For this purpose, we investigated some analytical models as well as some machine learning approaches in two scenarios: prediction over a certain time horizon into the future, and estimation of the relation between work load and heart rate over a whole training session.
Although much effort is made to prevent risks arising from food, food-borne diseases are an ever present-threat to the consumers’ health. The consumption of fresh food that is contaminated with pathogens like fungi, viruses or bacteria can cause food poisoning that leads to severe health damages or even death. The outbreak of Shiga Toxin-producing enterohemorrhagic E. coli (EHEC) in Germany and neighbouring countries in 2011 has shown this dramatically. Nearly 4.000 people were reported of being affected and more than 50 people died during the so called EHEC-crisis. As a result the consumers’ trust in the safety of fruits and vegetables decreased sharply.
Sustainable development needs sustainable production and sustainable consumption. During the last decades the encouragement of sustainable production has been the focus of research and policy makers under the implicit assumption that the observable increasing ‘green’ values of consumers would also entail a growing sustainable consumption. However, it has been found that the actual purchasing behaviour often deviates from ‘green’ attitudes. This phenomenon is called the attitude-behaviour gap. It is influenced by individual, social and situational factors. The main purchasing barriers for sustainable (organic) food are price, lack of immediate availability, sensory criteria, lack or overload of information as well as the low-involvement feature of food products in conjunction with well-established consumption routines, lack of transparency and trust towards labels and certifications.
Solar energy is one option to serve the rising global energy demand with low environmental impact.1 Building an energy system with a considerable share of solar power requires long-term investment and a careful investigation of potential sites. Therefore, understanding the impacts from varying regionally and locally determined meteorological conditions on solar energy production will influence energy yield projections. Clouds are moving on a short term timescale and have a high influence on the available solar radiation, as they absorb, reflect and scatter parts of the incoming light.2 However, the impact of cloudiness on photovoltaic power yields (PV) and cloud induced deviations from average yields might vary depending on the technology, location and time scale under consideration.
Solar energy is one option to serve the rising global energy demand with low environmental Impact [1]. Building an energy system with a considerable share of solar power requires long-term investment and a careful investigation of potential sites. Therefore, understanding the impacts from varying regionally and locally determined meteorological conditions on solar energy production will influence energy yield projections. Clouds are moving on a short term timescale and have a high influence on the available solar radiation, as they absorb, reflect and scatter parts of the incoming light [2]. However, modeling photovoltaic (PV) power yields with a spectral resolution and local cloud information gives new insights on the atmospheric impact on solar energy.