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This research aims to model soil temperature (ST) using machine learning models of multilayer perceptron (MLP) algorithm and support vector machine (SVM) in hybrid form with the Firefly optimization algorithm, i.e. MLP-FFA and SVM-FFA. In the current study, measured ST and meteorological parameters of Tabriz and Ahar weather stations in a period of 2013–2015 are used for training and testing of the studied models with one and two days as a delay. To ascertain conclusive results for validation of the proposed hybrid models, the error metrics are benchmarked in an independent testing period. Moreover, Taylor diagrams utilized for that purpose. Obtained results showed that, in a case of one day delay, except in predicting ST at 5 cm below the soil surface (ST5cm) at Tabriz station, MLP-FFA produced superior results compared with MLP, SVM, and SVM-FFA models. However, for two days delay, MLP-FFA indicated increased accuracy in predicting ST5cm and ST 20cm of Tabriz station and ST10cm of Ahar station in comparison with SVM-FFA. Additionally, for all of the prescribed models, the performance of the MLP-FFA and SVM-FFA hybrid models in the testing phase was found to be meaningfully superior to the classical MLP and SVM models.
Das Hauptziel der vorliegenden Arbeit war es, eine stetige Kopplung zwischen der ananlytischen und numerischen Lösung von Randwertaufgaben mit Singularitäten zu realisieren. Durch die inter-polationsbasierte gekoppelte Methode kann eine globale C0 Stetigkeit erzielt werden. Für diesen Zweck wird ein spezielle finite Element (Kopplungselement) verwendet, das die Stetigkeit der Lösung sowohl mit dem analytischen Element als auch mit den normalen CST Elementen gewährleistet.
Die interpolationsbasierte gekoppelte Methode ist zwar für beliebige Knotenanzahl auf dem Interface ΓAD anwendbar, aber es konnte durch die Untersuchung von der Interpolationsmatrix und numerische Simulationen festgestellt werden, dass sie schlecht konditioniert ist. Um das Problem mit den numerischen Instabilitäten zu bewältigen, wurde eine approximationsbasierte Kopplungsmethode entwickelt und untersucht. Die Stabilität dieser Methode wurde anschließend anhand der Untersuchung von der Gramschen Matrix des verwendeten Basissystems auf zwei Intervallen [−π,π] und [−2π,2π] beurteilt. Die Gramsche Matrix auf dem Intervall [−2π,2π] hat einen günstigeren Konditionszahl in der Abhängigkeit von der Anzahl der Kopplungsknoten auf dem Interface aufgewiesen. Um die dazu gehörigen numerischen Instabilitäten ausschließen zu können wird das Basissystem mit Hilfe vom Gram-Schmidtschen Orthogonalisierungsverfahren auf beiden Intervallen orthogonalisiert. Das orthogonale Basissystem lässt sich auf dem Intervall [−2π,2π] mit expliziten Formeln schreiben. Die Methode des konsistentes Sampling, die häufig in der Nachrichtentechnik verwendet wird, wurde zur Realisierung von der approximationsbasierten Kopplung herangezogen. Eine Beschränkung dieser Methode ist es, dass die Anzahl der Sampling-Basisfunktionen muss gleich der Anzahl der Wiederherstellungsbasisfunktionen sein. Das hat dazu geführt, dass das eingeführt Basissys-tem (mit 2 n Basisfunktionen) nur mit n Basisfunktion verwendet werden kann.
Zur Lösung diese Problems wurde ein alternatives Basissystems (Variante 2) vorgestellt. Für die Verwendung dieses Basissystems ist aber eine Transformationsmatrix M nötig und bei der Orthogonalisierung des Basissystems auf dem Intervall [−π,π] kann die Herleitung von dieser Matrix kompliziert und aufwendig sein. Die Formfunktionen wurden anschließend für die beiden Varianten hergeleitet und grafisch (für n = 5) dargestellt und wurde gezeigt, dass diese Funktionen die Anforderungen an den Formfunktionen erfüllen und können somit für die FE- Approximation verwendet werden.
Anhand numerischer Simulationen, die mit der Variante 1 (mit Orthogonalisierung auf dem Intervall [−2π,2π]) durchgeführt wurden, wurden die grundlegenden Fragen (Beispielsweise: Stetigkeit der Verformungen auf dem Interface ΓAD, Spannungen auf dem analytischen Gebiet) über-
prüft.
Why isn't Google welcome in Kreuzberg? Social movement and the effects of Internet on urban space
(2020)
Advances in information and communication technologies such as the Internet have driven a great transformation in the interactions between individuals and the urban environment. As the use of the Internet in cities becomes more intense and diverse, there is also a restructuring of urban space, which is experienced by groups in society in various ways, according to the specificity of each context. Accordingly, large Internet companies have emerged as new players in the processes of urbanization, either through partnerships with the public administration or through various services offered directly to urban residents. Once these corporations are key actors in the digitalization of urban services, their operations can affect the patterns of urban inequality and generate a series of new struggles over the production of space. Interested in analyzing this phenomena from the perspective of civil society, the present Master Thesis examined a social movement that prevented Google to settle a new startup campus in the district of Kreuzberg, in Berlin. By asking why Google was not welcome in that context, this study also sought to understand how internet, as well as its main operators, has affected everyday life in the city. Thus, besides analyzing the movement, I investigated the particularities of the urban context where it arose and the elements that distinguish the mobilization’s opponent. In pursuit of an interdisciplinary approach, I analyzed and discussed the results of empirical research in dialogue with critical theories in the fields of urban studies and the Internet, with emphasis on Castells' definitions of urban social movements and network society (1983, 2009, 2015), Couldry's and Mejias' (2019) idea of data colonialism, Lefèbvre's (1991, 1996) concepts of abstract space and the right to the city, as well as Zuboff's (2019) theory of surveillance capitalism. The case at hand has exposed that Google plays a prominent role in the way the Internet has been developed and deployed in cities. From the perspective accessed, the current appropriation of Internet technologies has been detrimental to individual autonomy and has contributed to intensifying existing inequalities in the city. The alternative vision to this relies mainly on the promotion of decentralized solidarity networks.
Wind effects can be critical for the design of lifelines such as long-span bridges. The existence of a significant number of aerodynamic force models, used to assess the performance of bridges, poses an important question regarding their comparison and validation. This study utilizes a unified set of metrics for a quantitative comparison of time-histories in bridge aerodynamics with a host of characteristics. Accordingly, nine comparison metrics are included to quantify the discrepancies in local and global signal features such as phase, time-varying frequency and magnitude content, probability density, nonstationarity and nonlinearity. Among these, seven metrics available in the literature are introduced after recasting them for time-histories associated with bridge aerodynamics. Two additional metrics are established to overcome the shortcomings of the existing metrics. The performance of the comparison metrics is first assessed using generic signals with prescribed signal features. Subsequently, the metrics are applied to a practical example from bridge aerodynamics to quantify the discrepancies in the aerodynamic forces and response based on numerical and semi-analytical aerodynamic models. In this context, it is demonstrated how a discussion based on the set of comparison metrics presented here can aid a model evaluation by offering deeper insight. The outcome of the study is intended to provide a framework for quantitative comparison and validation of aerodynamic models based on the underlying physics of fluid-structure interaction. Immediate further applications are expected for the comparison of time-histories that are simulated by data-driven approaches.
Coronary Artery Disease Diagnosis: Ranking the Significant Features Using a Random Trees Model
(2020)
Heart disease is one of the most common diseases in middle-aged citizens. Among the vast number of heart diseases, coronary artery disease (CAD) is considered as a common cardiovascular disease with a high death rate. The most popular tool for diagnosing CAD is the use of medical imaging, e.g., angiography. However, angiography is known for being costly and also associated with a number of side effects. Hence, the purpose of this study is to increase the accuracy of coronary heart disease diagnosis through selecting significant predictive features in order of their ranking. In this study, we propose an integrated method using machine learning. The machine learning methods of random trees (RTs), decision tree of C5.0, support vector machine (SVM), and decision tree of Chi-squared automatic interaction detection (CHAID) are used in this study. The proposed method shows promising results and the study confirms that the RTs model outperforms other models.
Städte ohne Wachstum - eine bislang kaum vorstellbare Vision. Doch Klimawandel, Ressourcenverschwendung, wachsende soziale Ungleichheiten und viele andere Zukunftsgefahren stellen das bisherige Allheilmittel Wachstum grundsätzlich infrage. Wie wollen wir heute und morgen zusammenleben? Wie gestalten wir ein gutes Leben für alle in der Stadt? Während in einzelnen Nischen diese Fragen bereits ansatzweise beantwortet werden, fehlt es noch immer an umfassenden Entwürfen und Transformationsansätzen, die eine fundamental andere, solidarische Stadt konturieren. Diesen Versuch wagt das Projekt Postwachstumsstadt.
In diesem Buch werden konzeptionelle und pragmatische Aspekte aus verschiedenen Bereichen der Stadtpolitik zusammengebracht, die neue Pfade aufzeigen und verknüpfen. Die Beiträge diskutieren städtische Wachstumskrisen, transformative Planung und Konflikte um Gestaltungsmacht. Nicht zuletzt wird dabei auch die Frage nach der Rolle von Stadtutopien neu gestellt. Dadurch soll eine längst fällige Debatte darüber angestoßen werden, wie sich notwendige städtische Wenden durch eine sozialökologische Neuorientierung vor Ort verwirklichen lassen.
Die Ruine der Barfüßerkirche in Erfurt stellt eine der letzten Erinnerungen an die Zerstörungen der Stadt im Zweiten Weltkrieg dar. Sie wird bis heute temporär und saisonal kulturell genutzt. Im Rahmen eines Studienprojektes im Sommersemester 2019 wurden an der Bauhaus-Universität Weimar, betreut durch die Professur Denkmalpflege und Baugeschichte und unterstützt vom Initiativkreis Barfüßerkirche, Nutzungskonzepte für ein Museum für Mittelalterkunst und für einen Tagungsort untersucht. Der vorliegende Band dokumentiert die 14 studentischen Entwürfe, die für ein Weiterbauen an der Barfüßerkirche entstanden sind.
Das vorliegende Gutachten befasst sich mit der Innovationslandschaft des deutschen Journalismus. Innovation wird als eine essenzielle Voraussetzung verstanden, um tragfähige Lösungsansätze für die gegenwärtigen Probleme des Journa-lismus zu entwickeln. Im Mittelpunkt des Gutachtens steht die Frage, wie Innovationspolitik im Journalismus – d. h. die Unterstützung von Innovation durch die öffentliche Hand – funktionstüchtig ausgestaltet werden kann. Dabei wird dem Innovationssysteme-Ansatz gefolgt, welcher Probleme, Barrieren und Hemmnisse identifiziert, die der Innovationsfähigkeit des Journalismus in Deutschland grundlegend im Wege stehen.
Common Ground
(2020)
Die im Jahr 2020 in Deutschland praktizierte Siedlungs- und Wohnungspolitik erhält in Anbetracht ihrer Auswirkungen auf die soziale und ökologische Lage einen bitteren Beigeschmack. Arm und Reich triften weiter auseinander und einer zielgerichteten ökologischen Transformation der Art und Weise, wie Stadtentwicklung und Wohnungspolitik gestaltet werden,stehen noch immer historisch und systemisch bedingte Pfadabhängigkeiten im Weg. Diese werden nur durch eine integrierte Betrachtung sozialer und ökonomischer Aspekte sichtbar und deuten auf eine der ursprünglichen Fragen linker Gesellschaftsforschung hin: Die Auseinandersetzung mit dem Verhältnis von Eigentum und Gerechtigkeit.
Im Ergebnis stehen drei wesentliche Befunde: Der Diskurs zum Schutz des Klimas und der Biodiversität berührt direkt die Parameter Dichte, Nutzungsmischung und Flächeninanspruchnahme; zweitens steigt letztere relativ mit erhöhtem, individuell verfügbaren Kapital und insbesondere im selbstgenutztem Eigentum gegenüber Mietwohnungen; und drittens wächst der Eigentumsanteil mit fortschreitender Finanzialisierung des Wohnungsmarktes, sodass das Risiko sozialer und ökologischer Krisen sich verschärft.
The longitudinal dispersion coefficient (LDC) plays an important role in modeling the transport of pollutants and sediment in natural rivers. As a result of transportation processes, the concentration of pollutants changes along the river. Various studies have been conducted to provide simple equations for estimating LDC. In this study, machine learning methods, namely support vector regression, Gaussian process regression, M5 model tree (M5P) and random forest, and multiple linear regression were examined in predicting the LDC in natural streams. Data sets from 60 rivers around the world with different hydraulic and geometric features were gathered to develop models for LDC estimation. Statistical criteria, including correlation coefficient (CC), root mean squared error (RMSE) and mean absolute error (MAE), were used to scrutinize the models. The LDC values estimated by these models were compared with the corresponding results of common empirical models. The Taylor chart was used to evaluate the models and the results showed that among the machine learning models, M5P had superior performance, with CC of 0.823, RMSE of 454.9 and MAE of 380.9. The model of Sahay and Dutta, with CC of 0.795, RMSE of 460.7 and MAE of 306.1, gave more precise results than the other empirical models. The main advantage of M5P models is their ability to provide practical formulae. In conclusion, the results proved that the developed M5P model with simple formulations was superior to other machine learning models and empirical models; therefore, it can be used as a proper tool for estimating the LDC in rivers.
Temporary changes in precipitation may lead to sustained and severe drought or massive floods in different parts of the world. Knowing the variation in precipitation can effectively help the water resources decision-makers in water resources management. Large-scale circulation drivers have a considerable impact on precipitation in different parts of the world. In this research, the impact of El Niño-Southern Oscillation (ENSO), Pacific Decadal Oscillation (PDO), and North Atlantic Oscillation (NAO) on seasonal precipitation over Iran was investigated. For this purpose, 103 synoptic stations with at least 30 years of data were utilized. The Spearman correlation coefficient between the indices in the previous 12 months with seasonal precipitation was calculated, and the meaningful correlations were extracted. Then, the month in which each of these indices has the highest correlation with seasonal precipitation was determined. Finally, the overall amount of increase or decrease in seasonal precipitation due to each of these indices was calculated. Results indicate the Southern Oscillation Index (SOI), NAO, and PDO have the most impact on seasonal precipitation, respectively. Additionally, these indices have the highest impact on the precipitation in winter, autumn, spring, and summer, respectively. SOI has a diverse impact on winter precipitation compared to the PDO and NAO, while in the other seasons, each index has its special impact on seasonal precipitation. Generally, all indices in different phases may decrease the seasonal precipitation up to 100%. However, the seasonal precipitation may increase more than 100% in different seasons due to the impact of these indices. The results of this study can be used effectively in water resources management and especially in dam operation.
Energy‐Efficient Method for Wireless Sensor Networks Low‐Power Radio Operation in Internet of Things
(2020)
The radio operation in wireless sensor networks (WSN) in Internet of Things (IoT)applications is the most common source for power consumption. Consequently, recognizing and controlling the factors affecting radio operation can be valuable for managing the node power consumption. Among essential factors affecting radio operation, the time spent for checking the radio is of utmost importance for monitoring power consumption. It can lead to false WakeUp or idle listening in radio duty cycles and ContikiMAC. ContikiMAC is a low‐power radio duty‐cycle protocol in Contiki OS used in WakeUp mode, as a clear channel assessment (CCA) for checking radio status periodically. This paper presents a detailed analysis of radio WakeUp time factors of ContikiMAC. Furthermore, we propose a lightweight CCA (LW‐CCA) as an extension to ContikiMAC to reduce the Radio Duty‐Cycles in false WakeUps and idle listening though using dynamic received signal strength indicator (RSSI) status check time. The simulation results in the Cooja simulator show that LW‐CCA reduces about 8% energy consumption in nodes while maintaining up to 99% of the packet delivery rate (PDR).
Vor dem Hintergrund einer stetig wachsenden Nachfrage an Beton wie auch ambitionierter Reduktionsziele beim in der Zementproduktion anfallenden CO2 gelten calcinierte Tone als derzeit aussichtsreichste technische Neuerung im Bereich nachhaltiger Bindemittelkonzepte. Unter Ausnutzung ihrer Puzzolanität soll ein erheblicher Teil der Klinkerkomponente im Zement ersetzt werden, wobei der zu ihrer Aktivierung notwendige Energiebedarf vergleichsweise niedrig ist. Wesentliche Vorteile der Tone sind ihre weltweit nahezu unbegrenzte Verfügbarkeit sowie der äußerst geringe rohstoffbedingte CO2-Ausstoß während der Calcinierung. Schwierigkeiten auf dem Weg der Umsetzung bestehen allerdings in der Vielseitigkeit des Systems, welches durch eine hohe Varietät der Rohtone und des daraus folgenden thermischen Verhaltens gekennzeichnet ist. Entsprechend schwierig ist die Übertragbarkeit von Erfahrungen mit bereits etablierten calcinierten Tonen wie dem Metakaolin, der sich durch hohe Reinheit, einen aufwendigen Aufbereitungsprozess und eine entsprechend hohe Reaktivität auszeichnet. Ziel der Arbeit ist es daher, den bereits erlangten Kenntnisstand auf andere, wirtschaftlich relevante Tone zu erweitern und deren Eignung für die Anwendung im Beton herauszuarbeiten.
In einem mehrstufigen Arbeitsprogramm wurde untersucht, inwieweit großtechnisch nutzbare Tone aktivierbar sind und welche Eigenschaften sich daraus für Zement und Beton ergeben. Die dabei festgestellte Reihenfolge Kaolinit > Montmorillonit > Illit beschreibt sowohl die Reaktivität der Brennprodukte als auch umgekehrt die Höhe der optimalen Calciniertemperatur. Auch wandelt sich der Charakter der entstandenen Metaphasen in dieser Abfolge von röntgenamorph und hochreaktiv zu glasig und reaktionsträge. Trotz dieser Einordnung konnte selbst mit dem Illit eine mit Steinkohlenflugasche vergleichbare Puzzolanität festgestellt werden. Dies bestätigte sich anschließend in Parameterversuchen, bei denen die Einflüsse von Rohstoffqualität, Calcinierung, Aufbereitung und Zement hinsichtlich der Reaktivitätsausbeute bewertet wurden. Die Bandbreite der erzielbaren Qualitäten ist dabei immens und gipfelt nicht zuletzt in stark unterschiedlichen Wirkungen auf die Festbetoneigenschaften. Hier machte sich vor allem die für Puzzolane typische Porenverfeinerung bemerkbar, sodass viele von Transportvorgängen abhängige Schadmechanismen unterdrückt wurden. Andere Schadex-positionen wie der Frostangriff ließen sich durch Zusatzmaßnahmen wie dem Eintrag von Luftporen beherrschen. Zu bemängeln sind vor allem die schlechte Verarbeitbarkeit kaolinitischer Metatone wie auch die für Puzzolane stark ausgeprägte Carbonatisierungsneigung.
Wesentliches Ergebnis der Arbeit ist, dass auch Tone, die bisher als geringwertig bezüglich des Aktivierungspotentials galten, nutzbare puzzolanische Eigenschaften entwickeln können. So kann selbst ein stark verunreinigter Illit-Ton die Qualität von Flugasche erreichen. Mit stei-gendem Tonmineralgehalt sowie bei Präsens thermisch instabilerer Tonminerale wie Mont-morillonit und Kaolinit erweitert sich das Spektrum nutzbarer Puzzolanitäten bis hin zur hochreaktiven Metakaolin-Qualität. Damit lassen sich gute bis sehr gute Betoneigenschaften erzielen, sodass die Leistungsfähigkeit etablierter Kompositmaterialien erreicht wird. Somit sind die Voraussetzungen für eine umfangreiche Nutzung der erheblichen Tonmengen im Zement und Beton gegeben. Entsprechend können Tone einen effektiven Beitrag zu einer gesteigerten Nachhaltigkeit in der Baustoffproduktion weltweit leisten.
Wiederkehrende Belastungen, wie sie beispielsweise an Brücken oder Windenergieanlagen auftreten, können innerhalb der Nutzungsdauer solcher Bauwerke bis zu 1.000.000.000 Lastwechsel erreichen. Um das dadurch eintretende Ermüdungsverhalten von Beton zu untersuchen, werden diese zyklischen Beanspruchungen in mechanischen Versuchen mit Prüfzylindern nachgestellt. Damit Versuche mit solch hohen Lastwechselzahlen in akzeptablen Zeitdauern durchgeführt werden können, wird die Belastungsfrequenz erhöht. Als Folge dieser erhöhten Belas-tungsfrequenz erwärmen sich allerdings die Betonprobekörper, was zu einem früheren, unrealistischen Versagenszeitpunkt führen kann, weshalb die Erwärmung begrenzt werden muss. Um die Wärmefreisetzung in der Probe zu untersuchen, wurden Versuche und Simulationen durchgeführt. Im Beitrag wird die analytische und messtechnische Analyse des Wärmeübergangs an erwärmten Betonzylindern vorgestellt. Resultierend daraus wird eine Möglichkeit zur Reduktion der Erwärmung an zyklisch beanspruchten Betonzylindern vorgestellt.
Die Mahlung als Zerkleinerungsprozess stellt seit den Anfängen der Menschheit eine der wichtigsten Verarbeitungsformen von Materialien aller Art dar - von der Getreidemahlung, über das Aufschließen von Heilkräutern in Mörsern bis hin zur Herstellung von Tonern für Drucker und Kopierer. Besonders die Zementmahlung ist in modernen Gesellschaften sowohl ein wirtschaftlicher als auch ein ökologischer Faktor. Mehr als zwei Drittel der elektrischen Energie der Zementproduktion werden für Rohmehl- und Klinker- bzw. Kompositmaterialmahlung verbraucht. Dies ist nur ein Grund, warum der Mahlprozess zunehmend in den Fokus vieler Forschungs- und Entwicklungsvorhaben rückt. Die Komplexität der Zementmahlung steigt im zunehmenden Maße an. Die simple „Mahlung auf Zementfeinheit“ ist seit langem obsolet. Zemente werden maßgeschneidert, mit verschiedensten Kombinationsprodukten, getrennt oder gemeinsam, in unterschiedlichen Mahlaggregaten oder mit ganz neuen Ansätzen gefertigt. Darüber hinaus gewinnt auch der Sektor des Baustoffrecyclings, mit allen damit verbundenen Herausforderungen, immer mehr an Bedeutung. Bei der Fragestellung, wie der Mahlprozess einerseits leistungsfähige Produkte erzeugen kann und andererseits die zunehmenden Anforderungen an Nachhaltigkeit erfüllt, steht das Mahlaggregat im Mittelpunkt der Betrachtungen. Dementsprechend gliedert sich, neben einer eingehenden Literaturrecherche zum Wissensstand, die vorliegende Arbeit in zwei übergeordnete Teile:
Im ersten Teil werden Untersuchungen an konventionellen Mahlaggregaten mit in der Zementindustrie verwendeten Kernprodukten wie Portlandzementklinker, Kalkstein, Flugasche und Hüttensand angestellt. Um eine möglichst effektive Mahlung von Zement und Kompositmaterialien zu gewährleisten, ist es wichtig, die Auswirkung von Mühlenparametern zu kennen. Hierfür wurde eine umfangreiche Versuchsmatrix aufgestellt und
abgearbeitet. Das Spektrum der Analysemethoden war ebenfalls umfangreich und wurde sowohl auf die gemahlenen Materialien als auch auf die daraus hergestellten Zemente und Betone angewendet. Es konnte gezeigt werden, dass vor allem die Unterscheidung zwischen Mahlkörpermühlen und mahlkörperlosen Mühlen entscheidenden Einfluss auf die Granulometrie und somit auch auf die Zementperformance hat. Besonders stark wurden die Verarbeitungseigenschaften, insbesondere der Wasseranspruch und damit auch das Porengefüge und schließlich Druckfestigkeiten sowie Dauerhaftigkeitseigenschaften der aus diesen Zementen hergestellten Betone, beeinflusst. Bei Untersuchungen zur gemeinsamen Mahlung von Kalkstein und Klinker führten ungünstige Anreicherungseffekte des gut mahlbaren Kalksteins sowie tonigen Nebenbestandteilen zu einer schlechteren Performance in allen Zementprüfungen.
Der zweite Teil widmet sich der Hochenergiemahlung. Die dahinterstehende Technik wird seit Jahrzehnten in anderen Wirtschaftsbranchen, wie der Pharmazie, Biologie oder auch Lebensmittelindustrie angewendet und ist seit einiger Zeit auch in der Zementforschung anzutreffen. Beispielhaft seien hier die Planeten- und Rührwerkskugelmühle als Vertreter genannt. Neben grundlegenden Untersuchungen an Zementklinker
und konventionellen Kompositmaterialien wie Hüttensand und Kalkstein wurde auch die Haupt-Zementklinkerphase Alit untersucht. Die Hochenergiemahlung von konventionellen Kompositmaterialien generierte zusätzliche Reaktivität bei gleicher Granulometrie gegenüber der herkömmlichen Mahlung. Dies wurde vor allem bei per se reaktivem Zementklinker als auch bei latent-hydraulischem Hüttensand beobachtet. Gemahlene Flugaschen konnten nur im geringen Maße weiter aktiviert werden. Der generelle Einfluss von Oberflächenvergrößerung, Strukturdefekten und Relaxationseffekten eines Mahlproduktes wurden eingehend untersucht und gewichtet. Die Ergebnisse bei der Hochenergiemahlung von Alit zeigten, dass die durch Mahlung eingebrachten Strukturdefekte eine Erhöhung der Reaktivität zur Folge haben. Hierbei konnte festgestellt werden, das maßgeblich Oberflächendefekte, strukturelle (Volumen-)defekte und als Konterpart Selbstheilungseffekte die reaktivitätsbestimmenden Faktoren sind. Weiterhin wurden Versuche zur Mahlung von Altbetonbrechsand durchgeführt. Im Speziellen wurde untersucht, inwieweit eine Rückführung von Altbetonbrechsand, als unverwertbarer Teil des Betonbruchs, in Form eines Zement-Kompositmaterials in den Baustoffkreislauf möglich ist. Die hierfür verwendete Mahltechnik umfasst sowohl konventionelle Mühlen als auch Hochenergiemühlen. Es wurden Kompositzemente mit variiertem Recyclingmaterialanteil hergestellt und auf grundlegende Eigenschaften untersucht. Zur Bewertung der Produktqualität wurde der sogenannte „Aktivierungskoeffizient“ eingeführt. Es stellte sich heraus, dass die Rückführung von Altbetonbrechsand als potentielles Kompositmaterial wesentlich vom Anteil des Zementsteins abhängt. So konnte beispielsweise reiner Zementstein als aufgemahlenes Kompositmaterial eine bessere Performance gegenüber dem mit Gesteinskörnung beaufschlagtem Altbetonbrechsand ausweisen. Bezogen auf die gemessenen Hydratationswärmen und Druckfestigkeiten nahm der Aktivierungskoeffzient mit fallendem Abstraktionsgrad ab. Ebenfalls sank der Aktivierungskoeffizient mit steigendem Substitutionsgrad. Als Vergleich wurden dieselben Materialien in konventionellen Mühlen aufbereitet. Die hier erzielten Ergebnisse können teilweise der Hochenergiemahlung als gleichwertig beurteilt werden. Folglich ist bei der Aktivierung von Recyclingmaterialien weniger die Mahltechnik als der Anteil an aktivierbarem Zementstein ausschlaggebend.
Rechargeable lithium ion batteries (LIBs) play a very significant role in power supply and storage. In recent decades, LIBs have caught tremendous attention in mobile communication, portable electronics, and electric vehicles. Furthermore, global warming has become a worldwide issue due to the ongoing production of greenhouse gases. It motivates solutions such as renewable sources of energy. Solar and wind energies are the most important ones in renewable energy sources. By technology progress, they will definitely require batteries to store the produced power to make a balance between power generation and consumption. Nowadays,rechargeable batteries such as LIBs are considered as one of the best solutions. They provide high specific energy and high rate performance while their rate of self-discharge is low.
Performance of LIBs can be improved through the modification of battery characteristics. The size of solid particles in electrodes can impact the specific energy and the cyclability of batteries. It can improve the amount of lithium content in the electrode which is a vital parameter in capacity and capability of a battery. There exist diferent sources of heat generation in LIBs such as heat produced during electrochemical reactions, internal resistance in battery. The size of electrode's electroactive particles can directly affect the produced heat in battery. It will be shown that the smaller size of solid particle enhance the thermal characteristics of LIBs.
Thermal issues such as overheating, temperature maldistribution in the battery, and thermal runaway have confined applications of LIBs. Such thermal challenges reduce the Life cycle of LIBs. As well, they may lead to dangerous conditions such as fire or even explosion in batteries. However, recent advances in fabrication of advanced materials such as graphene and carbon nanotubes with extraordinary thermal conductivity and electrical properties propose new opportunities to enhance their performance. Since experimental works are expensive, our objective is to use computational methods to investigate the thermal issues in LIBS. Dissipation of the heat produced in the battery can improve the cyclability and specific capacity of LIBs. In real applications, packs of LIB consist several battery cells that are used as the power source. Therefore, it is worth to investigate thermal characteristic of battery packs under their cycles of charging/discharging operations at different applied current rates. To remove the produced heat in batteries, they can be surrounded by materials with high thermal conductivity. Parafin wax absorbs high energy since it has a high latent heat. Absorption high amounts of energy occurs at constant temperature without phase change. As well, thermal conductivity of parafin can be magnified with nano-materials such as graphene, CNT, and fullerene to form a nano-composite medium. Improving the thermal conductivity of LIBs increase the heat dissipation from batteries which is a vital issue in systems of battery thermal management. The application of two-dimensional (2D) materials has been on the rise since exfoliation the graphene from bulk graphite. 2D materials are single-layered in an order of nanosizes which show superior thermal, mechanical, and optoelectronic properties. They are potential candidates for energy storage and supply, particularly in lithium ion batteries as electrode material. The high thermal conductivity of graphene and graphene-like materials can play a significant role in thermal management of batteries. However, defects always exist in nano-materials since there is no ideal fabrication process. One of the most important defects in materials are nano-crack which can dramatically weaken the mechanical properties of the materials. Newly synthesized crystalline carbon nitride with the stoichiometry of C3N have attracted many attentions due to its extraordinary mechanical and thermal properties. The other nano-material is phagraphene which shows anisotropic mechanical characteristics which is ideal in production of nanocomposite.
It shows ductile fracture behavior when subjected under uniaxial loadings. It is worth to investigate their thermo-mechanical properties in its pristine and defective states. We hope that the findings of our work not only be useful for both experimental and theoretical researches but also help to design advanced electrodes for LIBs.
A new large‐field, high‐sensitivity, single‐mirror coincident schlieren optical instrument has been installed at the Bauhaus‐Universität Weimar for the purpose of indoor air research. Its performance is assessed by the non‐intrusive measurement of the thermal plume of a heated manikin. The schlieren system produces excellent qualitative images of the manikin's thermal plume and also quantitative data, especially schlieren velocimetry of the plume's velocity field that is derived from the digital cross‐correlation analysis of a large time sequence of schlieren images. The quantitative results are compared with thermistor and hot‐wire anemometer data obtained at discrete points in the plume. Good agreement is obtained, once the differences between path‐averaged schlieren data and planar anemometry data are reconciled.
Due to the importance of identifying crop cultivars, the advancement of accurate assessment of cultivars is considered essential. The existing methods for identifying rice cultivars are mainly time-consuming, costly, and destructive. Therefore, the development of novel methods is highly beneficial. The aim of the present research is to classify common rice cultivars in Iran based on color, morphologic, and texture properties using artificial intelligence (AI) methods. In doing so, digital images of 13 rice cultivars in Iran in three forms of paddy, brown, and white are analyzed through pre-processing and segmentation of using MATLAB. Ninety-two specificities, including 60 color, 14 morphologic, and 18 texture properties, were identified for each rice cultivar. In the next step, the normal distribution of data was evaluated, and the possibility of observing a significant difference between all specificities of cultivars was studied using variance analysis. In addition, the least significant difference (LSD) test was performed to obtain a more accurate comparison between cultivars. To reduce data dimensions and focus on the most effective components, principal component analysis (PCA) was employed. Accordingly, the accuracy of rice cultivar separations was calculated for paddy, brown rice, and white rice using discriminant analysis (DA), which was 89.2%, 87.7%, and 83.1%, respectively. To identify and classify the desired cultivars, a multilayered perceptron neural network was implemented based on the most effective components. The results showed 100% accuracy of the network in identifying and classifying all mentioned rice cultivars. Hence, it is concluded that the integrated method of image processing and pattern recognition methods, such as statistical classification and artificial neural networks, can be used for identifying and classification of rice cultivars.
The performance of ductless personalized ventilation (DPV) was compared to the performance of a typical desk fan since they are both stand-alone systems that allow the users to personalize their indoor environment. The two systems were evaluated using a validated computational fluid dynamics (CFD) model of an office room occupied by two users. To investigate the impact of DPV and the fan on the inhaled air quality, two types of contamination sources were modelled in the domain: an active source and a passive source. Additionally, the influence of the compared systems on thermal comfort was assessed using the coupling of CFD with the comfort model developed by the University of California, Berkeley (UCB model). Results indicated that DPV performed generally better than the desk fan. It provided better thermal comfort and showed a superior performance in removing the exhaled contaminants. However, the desk fan performed better in removing the contaminants emitted from a passive source near the floor level. This indicates that the performance of DPV and desk fans depends highly on the location of the contamination source. Moreover, the simulations showed that both systems increased the spread of exhaled contamination when used by the source occupant.
Self-healing materials have recently become more popular due to their capability to autonomously and autogenously repair the damage in cementitious materials. The concept of self-healing gives the damaged material the ability to recover its stiffness. This gives a difference in comparing with a material that is not subjected to healing. Once this material is damaged, it cannot sustain loading due to the stiffness degradation. Numerical modeling of self-healing materials is still in its infancy. Multiple experimental researches were conducted in literature to describe the behavior of self-healing of cementitious materials. However, few numerical investigations were undertaken.
The thesis presents an analytical framework of self-healing and super healing materials based on continuum damage-healing mechanics. Through this framework, we aim to describe the recovery and strengthening of material stiffness and strength. A simple damage healing law is proposed and applied on concrete material. The proposed damage-healing law is based on a new time-dependent healing variable. The damage-healing model is applied on isotropic concrete material at the macroscale under tensile load. Both autonomous and autogenous self-healing mechanisms are simulated under different loading conditions. These two mechanisms are denoted in the present work by coupled and uncoupled self-healing mechanisms, respectively. We assume in the coupled self-healing that the healing occurs at the same time with damage evolution, while we assume in the uncoupled self-healing that the healing occurs when the material is deformed and subjected to a rest period (damage is constant). In order to describe both coupled and uncoupled healing mechanisms, a one-dimensional element is subjected to different types of loading history.
In the same context, derivation of nonlinear self-healing theory is given, and comparison of linear and nonlinear damage-healing models is carried out using both coupled and uncoupled self-healing mechanisms. The nonlinear healing theory includes generalized nonlinear and quadratic healing models. The healing efficiency is studied by varying the values of the healing rest period and the parameter describing the material characteristics. In addition, theoretical formulation of different self-healing variables is presented for both isotropic and anisotropic maerials. The healing variables are defined based on the recovery in elastic modulus, shear modulus, Poisson's ratio, and bulk modulus. The evolution of the healing variable calculated based on cross-section as function of the healing variable calculated based on elastic stiffness is presented in both hypotheses of elastic strain equivalence and elastic energy equivalence. The components of the fourth-rank healing tensor are also obtained in the case of isotropic elasticity, plane stress and plane strain.
Recent research revealed that self-healing presents a crucial solution also for the strengthening of the materials. This new concept has been termed ``Super Healing``. Once the stiffness of the material is recovered, further healing can result as a strengthening material. In the present thesis, new theory of super healing materials is defined in isotropic and anisotropic cases using sound mathematical and mechanical principles which are applied in linear and nonlinear super healing theories. Additionally, the link of the proposed theory with the theory of undamageable materials is outlined. In order to describe the super healing efficiency in linear and nonlinear theories, the ratio of effective stress to nominal stress is calculated as function of the super healing variable. In addition, the hypotheses of elastic strain and elastic energy equivalence are applied. In the same context, new super healing matrix in plane strain is proposed based on continuum damage-healing mechanics.
In the present work, we also focus on numerical modeling of impact behavior of reinforced concrete slabs using the commercial finite element package Abaqus/Explicit. Plain and reinforced concrete slabs of unconfined compressive strength 41 MPa are simulated under impact of ogive-nosed hard projectile. The constitutive material modeling of the concrete and steel reinforcement bars is performed using the Johnson-Holmquist-2 damage and the Johnson-Cook plasticity material models, respectively. Damage diameters and residual velocities obtained by the numerical model are compared with the experimental results and effect of steel reinforcement and projectile diameter is studied.