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Digitalization, Networking and Interconnectivity as Key Factors for Sustainable Mobility
No full textDas Spannungsfeld zwischen dem Mobilitätsbedarf in modernen Gesellschaften und den Anforderungen an Lebensqualität, Klimaschutz und Sicherheit soll durch eine Transformation in Form der Mobilitätswende adressiert werden. Der digitale Wandel durch Einsatz moderner IT-basierter Lösungen ist dabei ein zentraler Baustein, um Akteure im Mobilitätssystem effizient zu vernetzen und zu koordinieren. Innovative Technologien helfen, Angebot und Nachfrage abzustimmen sowie die Erbringung von Mobilitätsleistungen zu unterstützen. Dieser Beitrag führt in die vernetzte Mobilität ein. Dabei werden die technischen Grundlagen, beteiligte Akteure sowie die wesentlichen Anwendungen vorgestellt. Der Beitrag umfasst zudem eine kurze Diskussion der noch offenen Herausforderungen und ungeklärten gesellschaftspolitischen Implikationen.The tension between the need for mobility in modern societies and the requirements for quality of life, climate protection, and safety is to be addressed by a transformation in the form of a mobility transformation (“Mobilitätswende”). Digital change through modern IT-based solutions is a key component in efficient networking and coordinating players in the mobility system. Innovative technologies help to coordinate supply and demand and support the provision of mobility services. In this article, we provide an introduction to networked mobility. The technical foundations, the players involved, and the main applications are presented. The article closes with a brief discussion of still open challenges and socio-political implications
Computational strategies for characterization, reconstruction and property estimation of ceramic foam
Full text linkUse of computational models to study heterogeneous materials opens a wide range of possibilities, from quantifying their structure at different scales to learning the different physical processes that define the macroscopic behavior and finally designing them at different scales to suit a particular application. This dissertation presents a numerical methodology starting from digital characterization of the microstructure, its artificial reconstruction and finally prediction of the mechanical properties of a heterogeneous material called ceramic foam. The low density and the base ceramic material means that the foam has low weight, high specific strength, corrosion resistance, thermal stability and a host of other properties suited to applications like light-weight construction, molten metal filtration, catalytic converters, biomedical implants, etc. In this work, the random microstructure of this material is characterized through use of statistical correlation functions. On the basis of these functions, methods are suggested to select the appropriate size of volume element and to reduce the ensemble size for estimation of effective material properties. A microstructure reconstruction algorithm is presented that recreates statistically equivalent microstructure volume elements with user-defined edge length and porosity. The algorithm converges to the optimal solution very fast by utilizing the information learned from the characterization studies. Next, the recreated virtual microstructures are utilized to study the uniaxial compression failure behavior of this material as a function of porosity through finite element simulations. The change in the macroscopic failure mode of the material as the porosity increases is studied through evolution of damaged regions within the microstructure. In our knowledge, this is the first attempt to compare the experimental observations and the theoretical predictions of this phenomenon with detailed computational studies. However, the effective compression stress-strain curve of the studied material is much different from the one assumed in theoretical models. To understand the reasons behind this difference, an image segmentation algorithm is developed that isolates the struts in the microstructure which play a crucial part in the macroscopic stress-strain behavior. It is observed that the struts fail in three different modes which cause the macroscopic failure. This is in contradiction to the single failure mode commonly observed in such materials. Lastly, a neural network based surrogate modelling strategy is devised to model the biaxial compression failure of ceramic foam. The objective of this study is to show that the response of a smaller volume element can be used to model the response of a larger volume element through a transfer learning-based strategy. The developed surrogate model is able to predict the response of a larger volume element without much prior information about it because the model has learned the material behavior from the smaller volume element. This thesis develops a numerical pathway for characterization-reconstruction-property estimation of the studied material. The methods develop to achieve this can be utilized in many other material systems with similar microstructures.Der Einsatz von computergestützten Modellen zur Untersuchung heterogener Materialien eröffnet ein breites Spektrum an Möglichkeiten, von der Quantifizierung ihrer Struktur in verschiedenen Größenskalen über das Erlernen verschiedener physikalischer Prozesse, welche das makroskopische Verhalten bestimmen, bis hin zur Entwicklung von Materialien für eine bestimmte Anwendung. In dieser Dissertation wird eine numerische Methodik vorgestellt, welche der digitalen Charakterisierung der Mikrostruktur, deren numerischen Rekonstruktion und schließlich der Vorhersage der Eigenschaften heterogener Materialien, sogenannte Keramikschäume, dient. Die geringe Dichte in Verbindung mit dem keramischen Ausgangsmaterial hat zur Folge, dass der Schaum ein geringes Gewicht, eine hohe spezifische Festigkeit, Korrosionsbeständigkeit, thermische Stabilität und viele weitere Eigenschaften aufweist, die ihn u.a. für Anwendungen im Leichtbau, zur Filtration von Metallschmelzen, als Katalysator oder auch als medizinisches Implantat usw. geeignet machen. Statistische Korrelationsfunktionen werden in dieser Arbeit zur Charakterisierung der zufälligen Mikrostrukturen solcher Materialien verwendet. Auf Grundlage dieser Funktionen werden Methoden zur Auswahl einer geeigneten Größe des Volumenelements und zur Reduktion der Ensemblegröße vorgeschlagen, welche dann zur Bestimmung der effektiven elastischen Materialeigenschaften genutzt werden. Ein Algorithmus zur Rekonstruktion einer statistisch äquivalenten Mikrostruktur wird präsentiert, welcher eine vom Benutzer vorgegebene Kantenlänge des Volumenelements und Porosität berücksichtigt. Unter Verwendung der in den Charakterisierungsstudien gewonnenen Informationen konvergiert der Algorithmus sehr schnell zur optimalen Lösung. Anschließend werden die rekonstruierten virtuellen Mikrostrukturen dazu genutzt, um das Versagensverhalten unter einachsigem Druck für dieses Material als Funktion von der Porosität mittels Finite-Elemente-Simulation zu untersuchen. Die Veränderung der makroskopischen Versagensmodi des Materials unter zunehmender Porosität wird anhand der Entwicklung der geschädigten Bereiche innerhalb der Mikrostruktur untersucht. Unseres Wissens nach ist dies der erste Versuch, die experimentellen Beobachtungen und die theoretischen Vorhersagen dieses Phänomens mit detaillierten numerischen Studien zu vergleichen. Die effektive Druckspannungs-Dehnungs-Kurve des untersuchten Materials weicht jedoch erheblich von den in theoretischen Modellen angenommenen Kurven ab. Um zu verstehen, was der Grund hinter dieser Abweichung ist, wurde ein Bildsegmentierungsalgorithmus entwickelt, der die Verstrebungen in der Mikrostruktur identifiziert, die eine wesentliche Rolle am makroskopischen Spannungs-Dehnungsverhalten spielen. Es konnte beobachtet werden, dass die Verstrebungen in drei unterschiedlichen Modi versagen, welche das makroskopische Versagen bestimmen. Dies steht im Widerspruch zu der in der Literatur gängigen Annahme eines einzigen ausschlaggebenden Versagensmodi, der normalerweise in solchen Materialien beobachtet wird. Abschließend wurde eine auf einem neuronalen Netz basierende Ersatzmodellierungsstrategie entwickelt, um das biaxiale Druckversagen des Keramikschaums zu modellieren. Ziel dieser Studie ist es, zu zeigen, dass das Verhalten eines kleineren Volumenelements dazu verwendet werden kann, um das Verhalten eines größeren Volumenelements mittels transferbasierter Lernstrategie zu modellieren. Das entwickelte Ersatzmodell ist in der Lage, das Verhalten eines größeren Volumenelements ohne viel Vorwissen über dieses vorherzusagen, da es das Materialverhalten des kleineren Volumenelements gelernt hat. Diese Arbeit zeigt einen numerischen Weg zur Charakterisierung-Rekonstruktion-Eigenschaftsbestimmung des untersuchten Materials. Die entwickelten Methoden können ebenfalls auf viele andere Materialsysteme mit ähnlichen Mikrostrukturen angewendet werden
Controlling the formation of fast-growing silver nanocubes in non-polar solvents†
Full text linkThe key to the most efficient nanostructures is a deep understanding and control of all factors influencing the reaction mechanism. To realize the full potential of a synthesis of Ag nanocubes in a non-polar solvent mixture, the factors that determine the results are thoroughly investigated. In this hot-injection approach, an Ag precursor reacts with a Cl precursor to form AgCl and multiply twinned (MT) Ag nanoparticles. The AgCl is then reduced to single crystalline Ag nanoparticles while the MT nanoparticles are oxidized. As a result, the single crystals grow into nanocubes. Previously unidentified factors like the catalytic influence of Fe( iii ) ions and the in situ formation of HCl, which leads to an undefined chloride content, are revealed. A high reproducibility is achieved by controlling the amount of Fe( iii ) ions and adding a stable Cl source. Thoroughly investigating and combining the effects of chloride concentration with temperature and oxidative etching allows for adjusting the edge length of the nanocubes in the range of 40 to 100 nm and improving their uniformity. These findings lead to a robust protocol for producing non-polar silver nanocubes with sharp edges, low polydispersity, tunable size, and thus tunable optical properties in a short reaction time
WaDA – water diplomacy automation: using blockchain, AI, and environment IoT for water management and climate action
No full textPoor water management has led to conflicts worldwide and significant loss of life and property. According to the UN, by 2040, nearly one in four children will live in an area with limited water resources. Poor water management has also been a critical factor in accelerating climate change. Climate change, in turn, intensifies extreme weather events, leading to more frequent and severe floods. The traditional water level monitoring stations are outdated, invasive, and limited in telemetry capabilities, resulting in numerous fatalities due to the lack of an effective early warning system. WAMO 300 (Water Monitor 300) introduces an innovative and noninvasive method of measuring water levels using navigation satellites such as GPS or Galileo, providing real-time alerts to various stakeholders. This study evaluates the feasibility of the WAMO 300 system and proposes decentralised water management solutions, leveraging this system to promote sustainable water diplomacy
Nachhaltigkeit in der Medienkommunikation
No full textVerschiedene Disziplinen beschäftigen sich mit der Umsetzung einer nachhaltigen Entwicklung, so auch die Kommunikations- und Medienethik. Dieser Sammelband präsentiert theoretische Analysen und empirische Forschungsergebnisse zur medialen Vermittlung von Nachhaltigkeit und ihren ethischen Dimensionen. Die Beiträge befassen sich unter anderem mit dem Wandel des journalistischen Selbstverständnisses, der Rolle künstlicher Intelligenz im Kontext von Nachhaltigkeit, der Vermittlung nachhaltigkeitsbezogener Inhalte auf Social-Media-Plattformen und der Verantwortung der strategischen Kommunikation in diesem Bereich. Der Band richtet sich an Kommunikationswissenschaftler:innen, Student:innen, Berufspraktiker:innen und interessierte Bürger:innen
Nachhaltigkeitsorientierte Fehlerfrüherkennung von Isolationsfehlern in mobilen Lithium-Ionen-Traktionsbatterien mittels DC-Teilentladungsdiagnose
Full text linkDie vorliegende interdisziplinäre Arbeit untersucht die Entstehung und Entwicklung von Teilentladungen in Isolationssystemen mobiler Traktionsbatterien und entwickelt darauf basierend eine Methode zur Fehlerfrüherkennung. In dieser Anwendung werden derzeit nur Fehler erkannt, die direkt zum Ausfall des Isolationssystems führen (Fehlererkennung). Neu ist, dass durch die Analyse von Teilentladungen der Ausfall des Isolationssystems schon vorhergesagt werden kann (Fehlerfrüherkennung). Die Forschung kombiniert physikalisch-technische Analysen mit einer Technikbewertung, um die Technologie im Kontext der Nachhaltigen Entwicklung zu evaluieren. Durch messtechnische Untersuchungen wird eine Prüfschaltung zur DC-Teilentladungsdiagnose entwickelt, die es ermöglicht, unterschiedliche Teilentladungsmuster in dünnen Lack-Isolationssystemen zu detektieren und zu analysieren. Die Besonderheit der Prüfschaltung besteht darin, dass die Gleichspannung, wie sie an der Traktionsbatterie anliegt, mit einer Wechselspannung (Rippel) überlagert wird. Durch den zugewiesenen Phasenwert zu jeder Teilentladung, entstehen charakteristische Muster für die jeweiligen Fehlerstellen im Isolationssystem. Die zugehörigen Prüfparameter, wie der Rippel der Prüfspannung und das Elektrodenmaterial, werden optimiert, um eine effektive Fehlerfrüherkennung zu gewährleisten. Die Arbeit zeigt, dass bestimmte Teilentladungsmuster, wie höcker- und plateauförmige Muster, Fehler anzeigen, die zum elektrischen Durchschlag führen können. Zur tiefergehenden Analyse der physikalischen Vorgänge in den Fehlerstellen werden zeitaufgelöste drei-dimensionale Finite-Elemente-Simulationen durchgeführt, um die elektrische Feldverteilung, die Bildung von Raumladungszonen und damit den lokalen Einfluss der elektrischen Feldstärke auf das Teilentladungsverhalten analysieren zu können. Die Simulationsergebnisse liefern Informationen über den Ort von Teilentladungsaktivitäten. Abhängig von der lokalen Feldbelastung ist es nun möglich, Teilentladungsmuster zuverlässig zu bestimmten Fehlerarten zuzuordnen. In der anschließenden Technikbewertung wird die Fehlerfrüherkennung im Hinblick auf ihre Auswirkungen auf den Lebenszyklus von Traktionsbatterien und die damit verbundenen ökologischen, ökonomischen und sozialen Aspekte bewertet. Die neue Prüftechnik trägt zur Erkennung und damit zur Reduktion von Isolationsfehlern bei und hat das Potenzial, negative Auswirkungen auf die Umwelt einzudämmen, die Sicherheit zu erhöhen und die Lebensdauer von batterieelektrischen Fahrzeugen zu verlängern. Zusammenfassend bietet diese interdisziplinäre Arbeit einen Ansatz zur Optimierung der Traktionsbatterieproduktion und leistet einen Beitrag zur Nachhaltigen Entwicklung.This interdisciplinary study investigates the formation and development of partial discharges in insulation systems of mobile traction batteries and develops a method for early fault detection based on this. In this application, only failures that directly lead to the breakdown of the isolation system are detected (fault detection). What's new is that by analyzing partial discharges, the failure of the isolation system can now be predicted in advance (early fault detection). The research combines physical-technical analyses with a technology assessment to evaluate the early fault detection in the context of Sustainable Development. In the technical part of the study, a test circuit for DC partial discharge diagnosis is developed, which enables the detection and analysis of different partial discharge patterns within thin varnish insulation systems. The unique feature of this test circuit is that the DC voltage, as it is present at the traction battery, is superimposed by an alternating voltage (ripple). The assigned phase value for each partial discharge enables characteristic patterns for the respective faults in the insulation system. The test parameters, such as the ripple of the test voltage and the electrode material, are optimized to ensure effective fault detection. The study shows that certain partial discharge patterns, such as hill and plateau-shaped patterns, indicate critical faults that can lead to electrical breakdown. Through time-resolved three-dimensional finite element simulation, the electrical field distribution, the formation of space charges, and thus the local enhancement of the electrical field strength on the partial discharge behavior can be analyzed. The simulation results provide information on the location of partial discharge activities. Depending on the local field load, it is now possible to reliably assign partial discharge patterns to specific types of faults. In the technology assessment, the fault detection is evaluated in terms of its impact on the life cycle of traction batteries and the associated ecological, economic, and social aspects. The technology contributes to the reduction of insulation faults and has the potential to reduce negative impacts on the environment, increase safety, and extend the life of batteries. In summary, the interdisciplinary study offers a comprehensive approach to optimizing traction battery production and contributes to Sustainable Development
Subsynchronous oscillations involving wind turbine generators connected to series-compensated transmission lines and HVDC-links
Full text linkThis thesis investigates Subsynchronous Oscillations (SSO) in power systems resulting
from wind farm integration, focusing on two critical topologies: series-compensated transmission lines and High voltage direct current (HVDC) systems. The research employs a dual methodological approach, combining analytical assessment through impedancebased criterion with dynamic evaluation via Electromagnetic transient (EMT) simulations. Findings demonstrate that in both topological configurations, subsynchronous oscillations can be effectively mitigated through appropriate tuning of the Rotor-side converter (RSC), which substantially enhances the system damping characteristics. The study contributes to the understanding of stability challenges in renewable energy integration and offers practical control parameter optimization strategies to improve power system resilience against subsynchronous oscillatory phenomena.
This work addresses the growing concern of maintaining grid stability amid increasing
penetration of converter-interfaced renewable generation, providing practical guidelines for the design and operation of wind power plants in complex transmission environments
KI-basierte Geschäftsmodelle
No full textDem deutschen produzierenden Mittelstand bieten sich durch Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI) neue Entwicklungspotenziale hinsichtlich Prozess- und / oder Produktinnovationen bis hin zur Entwicklung von (Service)Geschäftsmodellen. Die zunehmende Digitalisierung führt zu einem grundlegenden Wandel, indem der technologische Fortschritt und die Digitalisierung von Geschäftsmodellen Hand in Hand gehen. Für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen wird es immer wichtiger, sich vom Produzenten zum Dienstleister weiterzuentwickeln, was auch unter dem Schlagwort Servitization bekannt ist. Ziel dieses Praxisleitfadens ist es daher, kleineren und mittleren Unternehmen Informationen und Werkzeuge bereitzustellen, mit denen die Transformation vom Produzenten zum Dienstleister mithilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz geprüft und bewerkstelligt werden kann. Zuerst werden daher einige grundlegende Begriffe zu Geschäftsmodellinnovation sowie KI geklärt, um dann den Ablauf einer Geschäftsmodellinnovation an sechs Phasen zu beschreiben. Hierbei werden wichtige Fragen für die Umsetzung aufgegriffen sowie erprobte Methoden zur Bearbeitung der Phasen an die Hand gegeben
Modeling information-sharing networks on agroforestry species in rural ethnic-based communities using ERGM
No full textThe adoption of agroforestry species offers a sustainable solution for regions devoid of forest cover by mitigating soil degradation, enhancing biodiversity, and boosting household income. Understanding how information about these practices disseminates through social networks is critical for promoting their adoption, particularly in regions like southern Ecuador. This study examines information-sharing networks among two ethnic groups—Saraguro and Mestizo-colonos—that differ in their engagement with agroforestry practices. Using an Exponential-Family Random Graph Model (ERGM), we uncover distinct network patterns in information exchange. Results reveal that information on less commercially valuable species is predominantly shared within homophilic (same-ethnicity) ties, while knowledge of commercially valuable species is centralized around a single actor from the Mestizo-colono group. Transitivity within ethnic groups highlights localized knowledge-sharing dynamics, whereas intergroup exchanges reflect divergent priorities and expertise. These findings underscore the role of social network structures in shaping the dissemination of agroforestry innovations and provide methodological insights into applying ERGM for understanding complex information flows in rural contexts
Policy Recommendations for Higher Education Institutions to Begin Advancing from Digital Transformation to Bifurcation
No full textBackground
Higher education institutions, particularly universities of technology, are ideally situated to advance critical inquiry and implementation of Responsible Research and Innovation (RRI) and digital transformation. This is a fundamental mission of higher education and universities of technology, to act as generators and incubators of technological innovation and educating and training the innovators of tomorrow in responsible and ethical conduct. In this brief communication, we will set out to outline policy positions for actors (at policy-making level as well as those in university management and governance) in higher education institutions to consider in order to support responsible and sustainable digital transformation. Moreover, here we outline our position that it is time for a paradigm shift in digital transformation that attempts to separate it from neoliberal economic models and mindsets, and looks to alternative epistemologies and political economies (and ontologies) for ecologically sustainable and ethical digital transformation. Here we propose a concept of bifurcation, or a radical break or fork, or series of forks, from the deleterious and unsustainable practices and systems of the past that have led to a global ecological emergency. We propose to use an interdisciplinary notion of bifurcation in order to underline the need to facilitate and foster a radical change of recent culture and late-modern societies – supported and enabled by the best digital technologies that we do have and fostering also the inception and implementation of innovative new technologies fit for the purpose of this bifurcation