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A Combined Method of Image Processing and Artificial Neural Network for the Identification of 13 Iranian Rice Cultivars
Get PDFDue 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
Experimente lernen, techniken tauschen, zur Einleitung
No full textExperimente lernen, Techniken tauschen
Ein spekulatives Handbuch
Das spekulative Handbuch bietet vielfältige Techniken für ein radikales Lernen und Vermitteln. Es umfasst konkrete Anleitungen, Erfahrungen und theoretische Überlegungen. Die Texte beteiligen sich an der Konzeption einer Vermittlung, die das gemeinsame Experimentieren (wieder) einführt.
Im Seminarraum, in Workshops, auf Festivals, in Fluren, Parks und der Stadt finden Lernen und Verlernen statt. Texte und Anleitungen u. a. zu: Filmessays, Collagen, Banküberfällen, der Universität der Toten, wildem Schreiben, konzeptuellem speed Dating, neurodiversem Lernen, Format-Denken, dem Theater der Sorge, dem Schreiblabor, dem Körperstreik
A Machine Learning Framework for Assessing Seismic Hazard Safety of Reinforced Concrete Buildings
No full textAlthough averting a seismic disturbance and its physical, social, and economic disruption is practically impossible, using the advancements in computational science and numerical modeling shall equip humanity to predict its severity, understand the outcomes, and equip for post-disaster management. Many buildings exist amidst the developed metropolitan areas, which are senile and still in service. These buildings were also designed before establishing national seismic codes or without the introduction of construction regulations. In that case, risk reduction is significant for developing alternatives and designing suitable models to enhance the existing structure’s performance. Such models will be able to classify risks and casualties related to possible earthquakes through emergency preparation. Thus, it is crucial to recognize structures that are susceptible to earthquake vibrations and need to be prioritized for retrofitting. However, each building’s behavior under seismic actions cannot be studied through performing structural analysis, as it might be unrealistic because of the rigorous computations, long period, and substantial expenditure. Therefore, it calls for a simple, reliable, and accurate process known as Rapid Visual Screening (RVS), which serves as a primary screening platform, including an optimum number of seismic parameters and predetermined performance damage conditions for structures. In this study, the damage classification technique was studied, and the efficacy of the Machine Learning (ML) method in damage prediction via a Support Vector Machine (SVM) model was explored. The ML model is trained and tested separately on damage data from four different earthquakes, namely Ecuador, Haiti, Nepal, and South Korea. Each dataset consists of varying numbers of input data and eight performance modifiers. Based on the study and the results, the ML model using SVM classifies the given input data into the belonging classes and accomplishes the performance on hazard safety evaluation of buildings
Entwicklung eines Toolboxmodells als Planungswerkzeug für ein transdisziplinäres Wasserressourcenmanagement am Beispiel der Stadt Darkhan, Mongolei
No full textIm Rahmen der Dissertation wurde ein Toolboxmodell für transdisziplinäres Wasserressourcenmanagement entwickelt. Das Modell liefert den methodischen Rahmen Wasserressourcen nachhaltig und transdisziplinär zu bewirtschaften.
Der Begriff der Nachhaltigkeit und eine Konkretisierung der nachhaltigen Bewirtschaftung globaler Wasserressourcen scheinen unüberschaubar und suggerieren die Forderung nach einer neuen Weltformel. Die globale Bedeutung der Wasserressourcen, die für Regionen spezifischen Besonderheiten des natürlichen Wasserhaushalts und der anthropogenen Nutzung, die Zeitskala und die Kontextualisierung in alle betroffenen und benachbarten Disziplinen deuten auf die Komplexität der Thematik hin. Es wird eine Systematisierung des Planungsprozesses von Wasserressourcen notwendig, anhand derer eine holistische Herangehensweise mit einer Strategieentwicklung für Regionen spezifischer Schwerpunktprobleme erfolgt. Ziel der Arbeit ist die Erarbeitung einer Strategie zur Systematisierung nach diesen Forderungen und die Bereitstellung eines Toolboxmodelles als Planungswerkzeug für das transdisziplinäre Wasserressourcenmanagement.
Das Toolboxmodell stellt den konzeptionellen Rahmen für die Bewirtschaftung von Wasserressourcen mit der Anwendung transdisziplinärer Forschungsmethoden bereit. Wesentliche Herausforderung bei der Anwendung der transdisziplinären Methode sind die Implementierung verschiedener Skalenbereiche, der Umgang mit der Komplexität von Daten, das Bewahren von Transparenz und Objektivität sowie die Ermöglichung eines auf andere Regionen übertragbaren Planungsprozesses.
Die theoretischen Grundlagen naturwissenschaftlicher Forschung zur Nachhaltigkeit haben ihren Ursprung in den biologischen und geographischen Disziplinen. Das Ineinandergreifen naturräumlicher Zusammenhänge und der Einfluss anthropogener Nutzung und technischer Innovationen auf den Naturhaushalt sind Kern der Kausalität übergreifenden Denkens und Verstehens. Mit dem Ansatz des integrierten Wasserressourcenmanagements (IWRM) erfolgt die Berücksichtigung wirtschaftlicher und sozioökonomischer Ziele in den Planungsprozess für ökologisch nachhaltige Wasserwirtschaft. Das Instrument der Wasserrahmenrichtlinie (EU-WRRL) ist auf eine Gewässerökologie ausgerichtete Richtlinie, welche die Integration verschiedener Interessenvertreter in den Planungsprozess vorsieht. Das Konzept der neuartigen Sanitärsysteme basiert auf Stoffflüssen zwischen konkurrierenden Handlungsbereichen, wie Abfall-, Ressourcen- und Landwirtschaft.
Den integrierten Ansätzen fehlt eine übergeordnete gemeinsame Zielstrategie – eine sogenannte Phase Null. Diese Phase Null – das Lernen aller 7 Zusammenfassung 157 relevanten, konkurrierenden und harmonisierenden Handlungsfelder eines Planungshorizontes wird durch eine transdisziplinäre Perspektive ermöglicht. Während bei der integralen Perspektive eine disziplinorientierte Kooperation im Vordergrund steht, verlangt die transdisziplinäre Perspektive nach einer problemorientierten Kooperation zwischen den Interessenvertretern (Werlen 2015). Die bestehenden Konzepte und Richtlinien für das nachhaltige Management von Wasserressourcen sind etabliert und evaluiert. Der Literatur zur Folge ist eine Weiterentwicklung nach der Perspektive der Transdisziplinarität erforderlich. Das Toolboxmodell für integrales Wasserressourcenmanagement entspricht einem Planungstool bestehend aus Werkzeugen für die Anwendung wissenschaftlicher Methoden. Die Zusammenstellung der Methoden/Werkzeuge erfüllt im Rahmen die Methode transdisziplinärer Forschung. Das Werkzeug zum Aufstellen der relevanten Handlungsfelder umfasst die Charakterisierung eines Untersuchungsgebietes und Planungsrahmens, die kausale Verknüpfung des Bewirtschaftungskonzeptes und konkurrierender sowie sich unterstützender Stakeholder. Mit dem Werkzeug der Kontextualisierung und Indikatorenaufstellung wird eine Methode der stufenweisen und von einer Skala unabhängigen Bewertung des Umweltzustandes für die Zielpriorisierung vorgenommen. Damit wird das Toolboxmodell dem Problem der Komplexität und Datenverfügbarkeit gerecht. Anhand der eingesetzten ABC Methode, werden die Bewertungsgrößen differenziert strukturiert auf verschiedene Skalen und Datenressourcen (A=Ersterkennung,B=Zeigerwerte, C=Modell/Index). Die ABC-Methode ermöglicht die Planung bereits mit unsicherer und lückenhafter Datengrundlage, ist jederzeit erweiterbar und bietet somit eine operative Wissensgenerierung während des Gestaltungsprozesses.
Für das Werkzeug zur Bewertung und Priorisierung wird der Algorithmus der Composite Programmierung angewandt. Diese Methode der Mehrfachzielplanung erfüllt den Anspruch der permanenten Erweiterbarkeit und der transparenten und objektiven Entscheidungsfindung. Die Komplexität des transdisziplinären Wasserressourcenmanagements kann durch die Methode der Composite Programmierung systematisiert werden. Das wesentliche Ergebnis der Arbeit stellt die erfolgreiche Erarbeitung und Anwendung des Tool-boxmodells für das transdisziplinäre Wasserressourcenmanagement im Untersuchungsgebiet Stadt Darkhan in der Mongolei dar. Auf Grund seiner besonderen hydrologischen und strukturellen Situa-tion wird die Relevanz eines nachhaltigen Bewirtschaftungskonzeptes deutlich. Im Rahmen des Querschnittsmoduls des MoMo-Projektes wurde eine für das Toolboxmodell geeignete Datengrundlage erarbeitet. Planungsrelevante Handlungsfelder wurden im Rahmen eines Workshops mit verschiedenen Interessenvertretern erarbeitet. Im Ergebnis dessen wurde die Systematik eines Zielbaumes mit Hauptzielen und untergeordneten Teilzielen als Grundlage der Priorisierung nach den holistischen Anspruch der transdisziplinären Forschung aufgestellt. Für die Messbarkeit, in-wieweit Teilziele erreicht sind oder Handlungsbedarf besteht, wurden Indikatoren erarbeitet. Die Indikatoren-Aufstellung erfolgte exemplarisch für das Handlungsfeld Siedlungswasserwirtschaft in allen Skalen des ABC-Systems. Die im BMBF-MoMo Projekt generierte umfassende Datengrundlage ermöglichte die Anwendung und Evaluierung des Toolboxmodells mit unterschiedlichem quantitativem und qualitativem Dateninput. Verschiedene Kombination von A (Ersterkennung), B (Zeigerwerte) und C (Modell/Index) als Grundlage der Priorisierung mit der Compostite Programmierung ermöglichten die Durchführung und Bewertung des transdisziplinären Planungstools. Die er-mittelten Rangfolgen von Teilzielen mit unterschiedlichen Bewertungsvarianten ergaben ähnliche
Tendenzen. Das ist ein Hinweis dafür, dass für die zukünftige Anwendung des Toolboxmodells die operative Wissensgenerierung, d.h. das schrittweise Hinzufügen neu ermittelter, gesicherterer Daten, funktioniert. Eine schwierige Datenverfügbarkeit oder eine noch im Prozess befindliche wissenschaftliche Analyse sollen keine Hindernisse für eine schrittweise und erweiterbare Zielpriorisierung und Maßnahmenplanung sein. Trotz der Komplexität des transdisziplinären Ansatzes wird durch die Anwendung des Toolboxmodells eine effiziente und zielorientierte Handlungspriorisierung ermöglicht. Die Effizienz wird erreicht durch ressourcenschonende und flexible, Ziel fokussierte Datenermittlung. Zeit und Kosten im Planungsprozess können eingespart werden. Die erzielte Priorisierung von letztlich Handlungsempfehlungen erfolgt individuell auf die Eigenart des Untersuchungsgebietes angepasst, was hinsichtlich seiner Wirkung als erfolgsversprechend gilt
Competition and Media Performance: A Cross-National Analysis of Corporate Goals of Media Companies in 12 Countries
No full textDespite digitization and platformization, mass media and established media companies still play a crucial role in the provision of journalistic content in democratic societies. Competition is one key driver of (media) company behavior and is considered to have an impact on the media’s performance. However, theory and empirical research are ambiguous about the relationship. The objective of this article is to empirically analyze the effect of competition on media performance in a cross-national context. We assessed media performance of media companies as the importance of journalistic goals within their stated corporate goal system. We conducted a content analysis of letters to the shareholders in annual reports of more than 50 media companies from 2000 to 2014 to operationalize journalistic goal importance. When employing a fixed effects regression analysis, as well as a fuzzy set qualitative comparative analysis, results suggest that competition has a positive effect on the importance of journalistic goals, while the existence of a strong public service media sector appears to have the effect of “crowding out” commercial media companies
Multi-Scale Modeling of Mechanical and Electrochemical Properties of 1D and 2D Nanomaterials, Application in Battery Energy Storage Systems
Get PDFMaterial properties play a critical role in durable products manufacturing. Estimation of the precise characteristics in different scales requires complex and expensive experimental measurements. Potentially, computational methods can provide a platform to determine the fundamental properties before the final experiment. Multi-scale computational modeling leads to the modeling of the various time, and length scales include nano, micro, meso, and macro scales. These scales can be modeled separately or in correlation with coarser scales. Depend on the interested scales modeling, the right selection of multi-scale methods leads to reliable results and affordable computational cost. The present dissertation deals with the problems in various length and time scales using computational methods include density functional theory (DFT), molecular mechanics (MM), molecular dynamics (MD), and finite element (FE) methods.
Physical and chemical interactions in lower scales determine the coarser scale properties. Particles interaction modeling and exploring fundamental properties are significant challenges of computational science. Downscale modelings need more computational effort due to a large number of interacted atoms/particles. To deal with this problem and bring up a fine-scale (nano) as a coarse-scale (macro) problem, we extended an atomic-continuum framework. The discrete atomic models solve as a continuum problem using the computationally efficient FE method. MM or force field method based on a set of assumptions approximates a solution on the atomic scale. In this method, atoms and bonds model as a harmonic oscillator with a system of mass and springs. The negative gradient of the potential energy equal to the forces on each atom. In this way, each bond's total potential energy includes bonded, and non-bonded energies are simulated as equivalent structural strain energies. Finally, the chemical nature of the atomic bond is modeled as a piezoelectric beam element that solves by the FE method.
Exploring novel materials with unique properties is a demand for various industrial applications. During the last decade, many two-dimensional (2D) materials have been synthesized and shown outstanding properties. Investigation of the probable defects during the formation/fabrication process and studying their strength under severe service life are the critical tasks to explore performance prospects. We studied various defects include nano crack, notch, and point vacancy (Stone-Wales defect) defects employing MD analysis. Classical MD has been used to simulate a considerable amount of molecules at micro-, and meso- scales. Pristine and defective nanosheet structures considered under the uniaxial tensile loading at various temperatures using open-source LAMMPS codes. The results were visualized with the open-source software of OVITO and VMD.
Quantum based first principle calculations have been conducting at electronic scales and known as the most accurate Ab initio methods. However, they are computationally expensive to apply for large systems. We used density functional theory (DFT) to estimate the mechanical and electrochemical response of the 2D materials. Many-body Schrödinger's equation describes the motion and interactions of the solid-state particles. Solid describes as a system of positive nuclei and negative electrons, all electromagnetically interacting with each other, where the wave function theory describes the quantum state of the set of particles. However, dealing with the 3N coordinates of the electrons, nuclei, and N coordinates of the electrons spin components makes the governing equation unsolvable for just a few interacted atoms. Some assumptions and theories like Born Oppenheimer and Hartree-Fock mean-field and Hohenberg-Kohn theories are needed to treat with this equation. First, Born Oppenheimer approximation reduces it to the only electronic coordinates. Then Kohn and Sham, based on Hartree-Fock and Hohenberg-Kohn theories, assumed an equivalent fictitious non-interacting electrons system as an electron density functional such that their ground state energies are equal to a set of interacting electrons. Exchange-correlation energy functionals are responsible for satisfying the equivalency between both systems. The exact form of the exchange-correlation functional is not known. However, there are widely used methods to derive functionals like local density approximation (LDA), Generalized gradient approximation (GGA), and hybrid functionals (e.g., B3LYP). In our study, DFT performed using VASP codes within the GGA/PBE approximation, and visualization/post-processing of the results realized via open-source software of VESTA.
The extensive DFT calculations are conducted 2D nanomaterials prospects as anode/cathode electrode materials for batteries. Metal-ion batteries' performance strongly depends on the design of novel electrode material. Two-dimensional (2D) materials have developed a remarkable interest in using as an electrode in battery cells due to their excellent properties. Desirable battery energy storage systems (BESS) must satisfy the high energy density, safe operation, and efficient production costs. Batteries have been using in electronic devices and provide a solution to the environmental issues and store the discontinuous energies generated from renewable wind or solar power plants. Therefore, exploring optimal electrode materials can improve storage capacity and charging/discharging rates, leading to the design of advanced batteries.
Our results in multiple scales highlight not only the proposed and employed methods' efficiencies but also promising prospect of recently synthesized nanomaterials and their applications as an anode material. In this way, first, a novel approach developed for the modeling of the 1D nanotube as a continuum piezoelectric beam element. The results converged and matched closely with those from experiments and other more complex models. Then mechanical properties of nanosheets estimated and the failure mechanisms results provide a useful guide for further use in prospect applications. Our results indicated a comprehensive and useful vision concerning the mechanical properties of nanosheets with/without defects. Finally, mechanical and electrochemical properties of the several 2D nanomaterials are explored for the first time—their application performance as an anode material illustrates high potentials in manufacturing super-stretchable and ultrahigh-capacity battery energy storage systems (BESS). Our results exhibited better performance in comparison to the available commercial anode materials
BundeskunstHall of Fame - Realisierungsprozess eines Graffiti Ausstellungsprojekts im musealen Kontext
Get PDFRealisierungsprozess eines Graffiti Ausstellungsprojekts im musealen Kontex
A Comparative Study of MCDM Methods Integrated with Rapid Visual Seismic Vulnerability Assessment of Existing RC Structures
Get PDFRecently, the demand for residence and usage of urban infrastructure has been increased, thereby resulting in the elevation of risk levels of human lives over natural calamities. The occupancy demand has rapidly increased the construction rate, whereas the inadequate design of structures prone to more vulnerability. Buildings constructed before the development of seismic codes have an additional susceptibility to earthquake vibrations. The structural collapse causes an economic loss as well as setbacks for human lives. An application of different theoretical methods to analyze the structural behavior is expensive and time-consuming. Therefore, introducing a rapid vulnerability assessment method to check structural performances is necessary for future developments. The process, as mentioned earlier, is known as Rapid Visual Screening (RVS). This technique has been generated to identify, inventory, and screen structures that are potentially hazardous. Sometimes, poor construction quality does not provide some of the required parameters; in this case, the RVS process turns into a tedious scenario. Hence, to tackle such a situation, multiple-criteria decision-making (MCDM) methods for the seismic vulnerability assessment opens a new gateway. The different parameters required by RVS can be taken in MCDM. MCDM evaluates multiple conflicting criteria in decision making in several fields. This paper has aimed to bridge the gap between RVS and MCDM. Furthermore, to define the correlation between these techniques, implementation of the methodologies from Indian, Turkish, and Federal Emergency Management Agency (FEMA) codes has been done. The effects of seismic vulnerability of structures have been observed and compared
The cooling effect of personalized ventilation systems
No full textPersonalisierte Lüftung (PL) kann die thermische Behaglichkeit sowie die Qualität der eingeatmeten Atemluft verbessern, in dem jedem Arbeitsplatz Frischluft separat zugeführt wird. In diesem Beitrag wird die Wirkung der PL auf die thermische Behaglichkeit der Nutzer unter sommerlichen Randbedingungen untersucht. Hierfür wurden zwei Ansätze zur Bewertung des Kühlungseffekts der PL untersucht: basierend auf (1) der äquivalenten Temperatur und (2) dem thermischen Empfinden. Grundlage der Auswertung sind in einer Klimakammer gemessene sowie numerisch simulierte Daten. Vor der Durchführung der Simulationen wurde das numerische Modell zunächst anhand der gemessenen Daten validiert. Die Ergebnisse zeigen, dass der Ansatz basierend auf dem thermischen Empfinden zur Evaluierung des Kühlungseffekts der PL sinnvoller sein kann, da bei diesem die komplexen physiologischen Faktoren besser berücksichtigt werden.Personalized ventilation (PV) can improve thermal comfort and inhaled air quality by supplying air to each workstation separately. This study investigates the impact of PV on the thermal state of the users under summer boundary conditions. Two approaches to evaluating the cooling effect of PV were investigated, based on equivalent temperature and based on thermal sensation. Both approaches implemented measured and simulated values of the cooling effect of PV. Before conducting the simulations, the numerical model was first validated against measured data collected in a climate chamber equipped with a thermal manikin. Results indicated that the thermal sensation approach can be more suitable for evaluating the cooling effect of PV due to the complex physiological factors it considers
Ein dreidimensionales Skelettmuskel-Modell für physiologische, pathologische und experimentelle mechanische Simulationen
No full textIn recent decades, a multitude of concepts and models were developed to understand, assess and predict muscular mechanics in the context of physiological and pathological events.
Most of these models are highly specialized and designed to selectively address fields in, e.g., medicine, sports science, forensics, product design or CGI; their data are often not transferable to other ranges of application. A single universal model, which covers the details of biochemical and neural processes, as well as the development of internal and external force and motion patterns and appearance could not be practical with regard to the diversity of the questions to be investigated and the task to find answers efficiently. With reasonable limitations though, a generalized approach is feasible.
The objective of the work at hand was to develop a model for muscle simulation which covers the phenomenological aspects, and thus is universally applicable in domains where up until now specialized models were utilized. This includes investigations on active and passive motion, structural interaction of muscles within the body and with external elements, for example in crash scenarios, but also research topics like the verification of in vivo experiments and parameter identification. For this purpose, elements for the simulation of incompressible deformations were studied, adapted and implemented into the finite element code SLang. Various anisotropic, visco-elastic muscle models were developed or enhanced. The applicability was demonstrated on the base of several examples, and a general base for the implementation of further material models was developed and elaborated