Technische Universität Dresden: Qucosa
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Autonomous Navigation with Deep Reinforcement Learning in CARLA Simulator
No full textAutonomous navigation is a critical component in the development of self-driving vehicles. This thesis explores the application of deep reinforcement learning (DRL) for
autonomous navigation within the CARLA simulator, an open-source simulation plat form designed for autonomous driving research. The work focuses on training agents to
make optimal driving decisions in dynamic urban environments without human inter vention. Deep learning models were combined with reinforcement learning techniques
so the vehicle could perceive its surroundings, predict outcomes, and take appropriate actions to navigate safely. The study evaluates the performance of a state-of-the-art DRL algorithm, Proxi mal policy optimization (PPO), while actively addressing and overcoming challenges like sparse rewards, training stability, and generalization to unseen scenarios. A cus tom reward function was crafted to prioritize collision avoidance, lane-keeping, smooth acceleration, and steering, ensuring the agent adheres to realistic driving behavior. Experimental results demonstrated that the DRL-based agent achieved promising per formance in various simulated driving tasks, including maintaining speed, following traffic signals, lane-following, and intersection handling. Furthermore, the agent ex hibited commendable performance in novel environments, highlighting its capacity to generalize and adapt efficiently. This thesis contributes to the understanding of integrating DRL for autonomous navigation in simulation-based environments and highlights the CARLA simulator’s role as a robust testing ground. The findings lay the groundwork for further ad vancements in sim-to-real transfer and scalable training methods for autonomous vehicles.:1 Introduction
1.1 Problem Statement 5
1.2 Thesis Structure 6
2 Background
2.1 Machine Learning 7
2.2 Deep Learning 8
2.2.1 Feed-Forward Network 9
2.3 Reinforcement Learning 10
2.3.1 Markov Decision Process 10
2.3.2 Bellman Equation 11
2.3.3 Reward Function 13
2.3.4 Action Spaces 13
2.4 Deep Reinforcement Learning 15
2.4.1 Policy-Based Approaches 15
2.4.2 Proximal Policy Optimization 17
3 Experiment Setup
3.1 CARLA Simulator 21
3.1.1 Vehicle Control 22
3.1.2 Maps 23
3.1.3 Waypoints and Routes 24
3.2 Environment Setup 25
3.3 Deep Reinforcement Learning Setup 26
3.3.1 State Space 26
3.3.2 Action Space 29
3.3.3 Reward Function 30
3.4 Network Architecture 33
3.5 Model Training 34
4 Evaluation
4.1 Evaluating Agent on New Maps 38
5 Conclusio
Beitrag zum Unterbrechungsverhalten von Photovoltaik-Sicherungen bei Überströmen
No full textIn der vorliegenden Arbeit wurde das Unterbrechungs- und Langzeitverhalten von Schmelzleitern aus Silber mit Lot aus Zinn in Sicherungen für die Anwendung in Photovoltaik-Anlagen untersucht. Ziel war es, Sicherungen so zu gestalten, dass sie langzeitstabil betrieben werden können und bei unzulässigen Überströmen möglichst kurze Unterbrechungszeiten aufweisen. Hierfür wurden Schmelzleiter mit unterschiedlichen Geometrien untersucht, bei denen sich durch den Überstrom unterschiedliche Temperaturen und –verteilungen entlang des Lots einstellten. Die Geometrien der Schmelzleiter wurden so gewählt, dass entweder die Temperaturen oder die Temperaturverteilungen entlang des Lots vergleichbar waren. Bildete sich durch den Überstrom ein Temperaturgradient über dem Lot des Schmelzleiters, veränderte dies den Vorgang beim Unterbrechen von Überströmen maßgeblich.
An modellhaften Schmelzleitern mit nur einer Engstelle wurden bei Belastung mit Überströmen die Temperaturen ermittelt, welche zum Unterbrechen des Schmelzleiters führen. Die sich am Lot des Schmelzleiters bildende Temperatur und -verteilung ist von der Geometrie des Schmelzleiters und der Stromstärke des Überstroms abhängig. Bei einer Belastung mit Überströmen beginnt der Schmelzleiterwerkstoff aus Silber ab der Grenztemperatur ϑGrenz = 218 °C in den Lotwerkstoff zu diffundieren. Das bedeutet, dass der Querschnitt des Schmelzleiters sich verringert, welcher direkt den Widerstand des Schmelzleiters in diesem Bereich veränderte (vgl. Kapitel 4.1). Der Widerstand wurde zeitsynchron zur Temperatur gemessen, um die Grenztemperatur zu ermitteln. Jedoch unterbrachen die Schmelzleiter den Überstrom bei der Grenztemperatur noch nicht zuverlässig. Schmelzleiter, bei denen sich jedoch eine Temperatur oberhalb der Liquidustemperatur des Zinns ϑLiq = 232 °C am Lot und ein Temperaturgradient Δϑ > 0 K über dem Lot einstellte, unterbrachen den Strom innerhalb der konventionellen Prüfdauer von tk = 2 h. Mit diesen Kriterien zur Temperatur und -verteilung am Lot konnten Typen von Schmelzleitern mit der FEM Berechnung ausgewählt werden, welche den Strom zuverlässig beim großen Prüfstrom If = 1,35 In unterbrachen. Außerdem konnten die Typen der Schmelzleiter so gewählt werden, dass sie den kleinen Prüfstrom Inf = 1,13 In mindestens für die konventionelle Prüfdauer tk zuverlässig übertrugen.
Die Geschwindigkeit, in welcher sich der Querschnitt des Schmelzleiters vollständig im Zinnlot löste, war oberhalb der Liquidustemperatur des Zinns abhängig von der sich bildenden Temperaturverteilung über dem Lot (vgl. Kapitel 4.2). Bildete sich ein Temperaturgradient über dem Lot des Schmelzleiters, diffundierten die Silberatome vorwiegend an der wärmeren Seite in das Lot. Durch den Temperaturgradienten bildete sich innerhalb des Lots eine thermokapillare Konvektion aus, welche die im Zinn gelösten Silberatome von der warmen zur kalten Seite des Lots transportierte. An der kälteren Seite des Lots teilte sich die Schmelze aufgrund der kälteren Temperatur in die feste silberhaltige ε Phase und reines flüssiges Zinn auf. Dadurch war der Konzentrationsgradient zwischen dem Lot und dem Schmelzleiter an der warmen Seite stets hoch. Bei einem hohen Konzentrationsgradienten diffundierte der Schmelzleiterwerkstoff schneller in den Lotwerkstoff, wodurch die Zeit zum Unterbrechen der Überströme gering war.
Beim Überstrom If kann die Unterbrechungszeit tu in die Heizzeit tHeiz und die Flüssigzeit tLiq unterteilt werden. In der Heizzeit hatte das Lot einen festen Aggregatszustand. Innerhalb der konventionellen Prüfzeit war der Diffusionsstrom zwischen Feststoffen vernachlässigbar. In der Heizzeit trat also keine Alterung des Schmelzleiters durch Interdiffusion auf. Mit der FEM konnten stationäre Temperaturen am Lot berechnet werden, welche die Diffusionsprozesse zwischen Schmelzleiter- und Lotwerkstoff vernachlässigten. Je höher die berechneten stationären Temperaturen am Lot waren, desto kürzer war die Heizzeit tHeiz des Schmelzleiters bei Belastung mit dem Überstrom If (Bild 79). Die Flüssigzeit tLiq, in der der Schmelzleiterwerkstoff in den Lotwerkstoff diffundierte, war kürzer, je größer der Temperaturgradient über dem Lot war. Abhängig vom Typ des Schmelzleiters entstanden beim Überstrom If unterschiedliche Temperaturgradienten über dem Lot des Schmelzleiters. In der Flüssigzeit ist der Diffusionsprozess deutlich stärker ausgeprägt als in der Heizzeit, wodurch sich der Querschnitt der Schmelzleiter in diesem Bereich verringert und die Schmelzleiter altern. Innerhalb der Unterbrechungszeit tu sollte daher die Heizzeit deutlich länger als die Flüssigzeit tHeiz >> tLiq sein. Dadurch wären Schmelzleiter robuster bei einer Belastung mit volatilen Überströmen, wie sie in Photovoltaik-Anlagen auftreten können. Länger andauernde Überströme würden dennoch zuverlässig und zügig unterbrochen.
Bei den Unterbrechungsversuchen wurden die unterschiedlichen Typen der Schmelzleiter so gewählt, dass sich beim Überstrom If ähnliche Temperaturen und -gradienten am Lot bildeten. Dadurch konnten folgende Zusammenhänge gezogen werden. Engstellen direkt neben dem Lot verringerten die Heizzeit im Vergleich zu Schmelzleitern ohne angrenzende Engstelle am Lot (vgl. Kapitel 4.3). Je größer das Volumen des Lots und je dünner der Schmelzleiter war, desto schneller konnte der gesamte Querschnitt des Schmelzleiterwerkstoffs im Zinnlot gelöst werden. Dadurch verringerte sich die Flüssigzeit. Je größer das Volumen des Lots war, desto größer war jedoch die Temperatur ϑf beim Unterbrechen. Auch waren die Temperaturen beim Unterbrechen ϑf größer, wenn sich eine Engstelle neben dem Lot befand, verglichen zu Schmelzleitern ohne Engstelle neben dem Lot. Je größer der Temperaturgradient über dem Lot war, desto geringer war die Temperatur beim Unterbrechen ϑf, bei welcher der Lichtbogen einsetzen würde. Außerdem war die Streuung der Unterbrechungszeiten Δtu bei Schmelzleiteitern mit großem Temperaturgradienten geringer als bei Schmelzleiten mit geringem Temperaturgradienten über dem Lot.
Bild 79: Einflüsse für ein zuverlässiges und robustes Betriebs- und Unterbrechungsverhalten
In den Langzeitversuchen von bis zu 4000 h, die deutlich länger als die konventionelle Prüfzeit von 2 h waren, wuchsen bei hohen Temperaturen intermetallische Phasen (IMP) zwischen dem Lot und dem Schmelzleiter. Deren Wachstum war direkt von der Temperatur und Dauer der Belastung abhängig, wie dies das parabolische Zeitgesetz beschreibt. Schmelzleiter, die mit Gleichstrom oder im Wärmeschrank bis zu einer konstanten Temperatur von ϑLot ≤ 200 °C für 4000 h gealtert wurden, wiesen trotz der gebildeten IMP ein zuverlässiges Langzeit- und Unterbrechungsverhalten auf. Bei konstanten Temperaturen von ϑLot = 220 °C im Wärmeschrank diffundierte das Lot bereits nach einer Belastungsdauer von t = 380 h entlang der Oberfläche des Schmelzleiters. Bei anschließenden Unterbrechungsversuchen mit diesen Schmelzleitern verringert sich die Unterbrechungszeit teilweise deutlich. Wurden Schmelzleiter für 4000 h mit 6000 Zyklen bei Temperaturen von bis zu ϑLot ≤ 200 °C am Lot belastet, riss das Volumen des Lots auf. Dies war unabhängig davon, ob die Schmelzleiter zyklisch mit Gleichstrom oder in einem verfahrbaren Ofen gelagert wurden. Auch Schmelzleiter, die in Atmosphäre aus Stickstoff in einem verfahrbaren Ofen gelagert wurden, wiesen diese Risse auf. Bei ϑLot ≤ 185 °C waren die Risse im Lot deutlich weniger stark durch die zyklische Beanspruchung ausgeprägt. Schmelzleiter, die bei zyklischer Wechsellast gealtert wurden, wiesen geringfügig längere Unterbrechungszeiten bei Überströmen auf als neue Schmelzleiter. Schmelzleiter sollten daher so ausgelegt sein, dass sich beim Nennstrom Temperaturen am Lot einstellen, die kleiner als ϑLot ≤ 200 °C sind.:1 Einleitung 1
2 Aufbau, Funktion und Auslegung von Sicherungen 4
2.1 Aufbau und Funktion von Sicherungen 4
2.2 Betriebsverhalten von Sicherungen 6
2.2.1 Normalbetrieb 7
2.2.2 Abschalten von Kurzschlussströmen 7
2.2.3 Abschalten von Überströmen 8
2.3 Physik des Unterbrechungsvorgangs bei Überströmen 10
2.3.1 Lösen des Schmelzleiterwerkstoffs im flüssigen Lotwerkstoff 11
2.3.2 Konvektive Strömungen im flüssigen Zinn auf dem Schmelzleiter 13
2.4 Konstruktive Auslegung von Schmelzleitern zum Unterbrechen von Überströmen 16
2.4.1 Temperatur am Lot 17
2.4.2 Ort des Lots 18
2.4.3 Lotvolumen 20
2.5 Langzeitverhalten des Schmelzleiters im Bereich des Lots 21
2.5.1 Langzeitverhalten abhängig von Interdiffusion 22
2.5.2 Kurzzeitige Alterung durch Diffusion bei flüssigem Zinn 25
2.5.3 Weitere Alterungsmechanismen 25
3 Präzisierung der Aufgabenstellung 29
4 Verhalten von Schmelzleitern beim Unterbrechen von Überströmen 31
4.1 Temperatur am Lot als Kriterium zum Unterbrechen 33
4.1.1 Methodik zum Analysieren der Einflussparameter 35
4.1.2 Grenzeinsatztemperatur des Unterbrechens 40
4.1.3 Temperatur für zuverlässiges Unterbrechen von Überströmen 44
4.1.4 Einfluss der Abmessungen der Engstelle auf das Unterbrechungsverhalten 46
4.2 Temperaturgradient und Dauer des Unterbrechens 48
4.2.1 Temperaturverteilung an Schmelzleitern aus Silber mit Lot aus Zinn 49
4.2.2 Metallographische Analyse 52
4.2.3 Einfluss der Einbaulage auf die Unterbrechungszeit 58
4.2.4 Untersuchungen mit rein thermischer Belastung 61
4.2.5 Diskussion des Temperaturgradienten über dem Lot beim Unterbrechen von Überströmen 67
4.3 Einfluss der Konstruktion des Schmelzleiters auf das Unterbrechen von Überströmen 70
4.3.1 Einfluss der Temperaturverteilung am Schmelzleiter auf die Unterbrechungszeit 71
4.3.2 Unterbrechungszeit abhängig vom Volumen des Lots 74
4.3.3 Einfluss der Dicke des Schmelzleiters auf die Unterbrechungszeit 78
4.4 Zusammenfassung der konstruktiven Einflussgrößen auf das Unterbrechungsverhalten 80
5 Untersuchungen zum Langzeitverhalten von Schmelzleitern 83
5.1 Versuchsaufbau und -durchführung der Langzeitversuche 84
5.1.1 Konstante und zyklische stromlose Langzeitbelastung 85
5.1.2 Konstante und zyklische Langzeitversuche bei Gleichstrom 87
5.1.3 Vergleich von Temperaturprofilen der stromlosen und stromdurchflossenen Versuche 88
5.2 Ergebnisse der Langzeitversuche 89
5.2.1 Visuelle Analyse der definiert gealterten Schmelzleiter 90
5.2.2 Analyse der Schliffbilder gealterter Schmelzleiter 92
5.2.3 Elektrischer Widerstand der Schmelzleiter während der Alterung 95
5.3 Einfluss der Alterung auf das Unterbrechungsverhalten 97
5.3.1 Unterbrechungsverhalten von Schmelzleitern nach konstanter thermischer Belastung im Wärme-, Tiefkühlschrank oder mit Gleichstrom 97
5.3.2 Unterbrechungsverhalten nach zyklischer Belastung im Wärmeschrank oder bei Gleichstrom 102
5.3.3 Voralterung durch kurzzeitig zulässige Überströme 103
5.4 Diskussion zum Langzeitverhalten 105
6 Zusammenfassung 107
7 Ausblick 111
8 Literaturverzeichnis 113
Anhang 12
Hier bin ich Kind, hier darf ich warten: Die aktivierende Gestaltung von Wartebereichen in SPZs für Kinder mit Hemiparese
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Controlling Magnetic Anisotropy in Amplitude Expansion of Phase Field Crystal Model
No full textThe amplitude expansion for a magnetic phase-field-crystal (magnetic APFC) model enables a convenient coarse-grained description of crystalline structures under the influence of magnetic fields. Considering higher-order magnetic coupling terms, the possibility of tuning the magnetic anisotropy in these models is demonstrated. This allows reproducing the easy and hard directions of magnetization. Such a result can be achieved without increasing the computational cost, enabling simulations of the manipulation of dislocation networks and microstructures in ferromagnetic materials. As a demonstration, the simulation of the shrinkage of a spherical grain with the magnetic anisotropy of Fe is reported
Instructional load induces functional connectivity changes linked to task automaticity and mnemonic preference
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Impact of LNG imports and shale gas on a European natural gas diversification strategy
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