OPUS Online Publikationen der Universität Stuttgart
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Synthetic and structural peculiarities in molybdenum(VI) nitrido N‐heterocyclic carbene complexes
No full textThe synthesis of molybdenum(VI) nitrido N‐heterocyclic carbene (NHC) complexes bearing alkoxide and siloxide ligands, respectively, is reported. The molybdenum nitrido trisalkoxide precursor Mo(≡N)(OC(CF3)2(CH3))3 is reacted with the NHCs 1,3‐diisopropylimidazol‐2‐ylidene (IiPr), 1,3‐dimethylimidazol‐2‐ylidene (IMe), and 1,3‐dicyclohexylimidazol‐2‐ylidene (ICy), respectively, to yield the corresponding molybdenum nitrido trisalkoxide NHC complexes. Further salt metathesis allows to replace the alkoxide ligands by the thermally more robust siloxide ligands. In case an asymmetric NHC, i.e., 1‐butyl‐3‐methylimidazol‐2‐ylidene, is reacted with the trisalkoxide precursor, a mixture of two isomers of the corresponding product is observed; these two isomers interconvert to some extent at elevated temperature. Selected complexes are subjected to single‐crystal X‐ray analysis. The molybdenum nitrido NHC complexes show moderate activity in alkyne cross‐metathesis.Deutsche Forschungsgemeinschaf
Crystal structure of (+)-(4S,5R,2’R,4’S,5’R,1’’S)-5-(2’’-acetoxy-1’’- benzyloxy-ethyl)-3-(5’-acetoxy-2’-methyl-1’,3’-dioxan-4’-yl)-4-(tert-butoxycarbonylamino)-4,5-dihydro-isoxazole, C26H36N2O10
No full textC26H36N2O10, monoclinic, P1211 (No. 4), α = 5.155 (1) Å, b = 20 . 146 (6) Å, с = 13.494(2) Å, β = 93.21 (2)°, V = 1399.2 Å3, Z= 4, Rgt(F) = 0 . 0 7 3 , wR(F2) = 0.191, Τ = 293 К.Fonds der Chemischen Industri
Design of a digital twin framework for context-aware energy optimization in heterogeneous IoT systems
No full textThe increasing use of renewable energy sources presents new challenges for modern energy grids. Unlike conventional generation technologies, renewable sources depend on environmental factors that determine their output. To address this variability, demand response programs shift the responsibility for balancing energy production and consumption to individual consumers. In these programs, consumers are incentivized to adjust their energy consumption to align with the available supply, for example through dynamic prices reflecting the available energy. However, manually adapting to such demands is tedious and time-consuming, highlighting the need for automated solutions. The growing adoption of the Internet of Things (IoT) provides a promising pathway for enabling smart energy management and supports such solutions.
This requires a framework that can digitally represent real-world environments, simulate behavior based on relevant information and optimize energy usage accordingly. Since heating and cooling in buildings account for a significant portion of total energy consumption, managing these systems represents a particularly effective entry point for smart energy optimization. To this end, this thesis proposes a framework that uses digital twins to model a smart homes heating system. This enables the prediction of future behavior and optimization of energy consumption in response to grid demands. We develop a context model for the digital twin, identify the components relevant to heating energy systems and define a data representation that facilitates the use by machine learning algorithms for prediction. We implemented our framework in a simple setup and found that the collected data with the identified attributes looks promising for predicting future states.Die zunehmende Nutzung erneuerbarer Energiequellen stellt moderne Energienetze vor neue Herausforderungen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Erzeugungstechnologien sind erneuerbare Energiequellen von Umweltfaktoren abhängig, die ihre Leistung bestimmen. Um dieser Variabilität Rechnung zu tragen, verlagern Demand-Response-Programme die Verantwortung für den Ausgleich von Energieerzeugung und -verbrauch auf die einzelnen Verbraucher. In diesen Programmen werden Verbraucher dazu angeregt, ihren Energieverbrauch an das verfügbare Angebot anzupassen, beispielsweise durch dynamische Preise, die die verfügbare Energie widerspiegeln. Die manuelle Anpassung an solche Anforderungen ist jedoch mühsam und zeitaufwändig, was die Notwendigkeit automatisierter Lösungen deutlich macht. Die zunehmende Verbreitung des Internets der Dinge (IoT) bietet vielversprechende Möglichkeiten für ein intelligentes Energiemanagement und unterstützt solche Lösungen.
Dies erfordert ein Rahmenwerk, das reale Umgebungen digital darstellen, Verhalten auf der Grundlage relevanter Informationen simulieren und den Energieverbrauch entsprechend optimieren kann. Da Heizung und Kühlung in Gebäuden einen erheblichen Teil des Gesamtenergieverbrauchs ausmachen, stellt die Steuerung dieser Systeme einen besonders effektiven Ansatzpunkt für eine intelligente Energieoptimierung dar. Zu diesem Zweck schlägt diese Arbeit ein Rahmenwerk vor, das digitale Zwillinge zur Modellierung eines Heizungssystems für Smart Homes nutzt. Dies ermöglicht die Vorhersage des zukünftigen Verhaltens und die Optimierung des Energieverbrauchs als Reaktion auf die Anforderungen des Stromnetzes. Wir entwickeln ein Kontextmodell für den digitalen Zwilling, das die für Heizenergiesysteme relevanten Komponenten identifiziert und eine Datendarstellung definiert, die deren Verwendung durch maschinelle Lernalgorithmen für Vorhersagen erleichtert. Wir haben unser Framework in einem einfachen Setup implementiert und festgestellt, dass die mit den identifizierten Attributen gesammelten Daten vielversprechend für die Vorhersage zukünftiger Zustände sind
Crystal structure of 2-(bis(methylthio)methylene)-1-phenylbutane-1,3-dione, C13H14O2S2
No full textC13H14O2S2, triclinic, P1̅ (no. 2) a = 8.0970(9) Å, b = 8.8152(10) Å, c = 9.8217(10) Å, α = 76.269(5)°, β = 69.539(4)°, γ = 82.065(5)°, ϛ = 636.87(12) Å3, Z = 2, Rgt(F) = 0.028, wRref(F2) = 0.073, T = 100 K.Deanship of Scientific Research at King Saud Universit
Yttrium-mediated ring-opening polymerization of functionalizable dihydrocarvide : tunable terpene-based polyesters using grafting from and block copolymerization strategies
No full textPoly(dihydrocarvide) (PDHC) is synthesized through ring-opening polymerization (ROP) of terpene-based 7-membered lactone dihydrocarvide (DHC) using an amino-alkoxy-bis(phenolate) yttrium amido catalyst and isopropanol (iPrOH) as a chain transfer agent while retaining the pendant-group double bond in the monomer unit. Polymerization under conditions found to be favorable (60 °C, 1 eq. iPrOH) yielding PDHC with tunable molecular weights and low to moderate polydispersities (Đ = 1.2-1.5). Crystalline fractions are introduced into amorphous PDHC by producing block copolymers with 16-membered ω-pentadecalactone (PDL) or 4-membered racemic β-butyrolactone (BBL) via sequential addition following the coordination strength hierarchy (PDL < DHC < BBL). This resulted in semi-crystalline renewable block copolymers P(PDL-b-DHC) and P(DHC-b-PHB) that were further analyzed by PXRD and SAXS measurements. Additionally, PDHC is functionalized via thiol-ene reaction with 2-mercaptoethanol, introducing hydroxyl functionality and opening up a multitude of functionalization possibilities. As one example, atom transfer radical polymerization (ATRP) initiators are attached, and SARA and ARGET ATRP techniques are employed to graft poly(ethyl acrylate) (PEA) as model compound, forming PDHC-g-PEA brush polymers. The TPMANMe2-based ARGET ATRP system demonstrates superior control over molecular weight and polydispersity compared to SARA ATRP, though both methods yield well-defined polymer brushes with molecular weight growth correlating with the initial amount of ethyl acrylate. This approach demonstrates the potential of PDHC for constructing diverse polymer architectures from different types of lactones or vinyl monomers by combining ROP and ATRP.Deutsche ForschungsgemeinschaftBundesministerium für Bildung und Forschun
Untersuchung adhäsiver Fügeverfahren zur Herstellung hartmetallbestückter Verbundkreissägeblätter
No full textDas Ziel dieser Arbeit ist es, die Einsatzfähigkeit der Klebtechnik für Verbundkreissägeblätter für die Bearbeitung von Holz(werk)- und Kunststoffen sowie Aluminium zu untersuchen. Durch den Einsatz des wärmearmen Klebens ergibt sich die Möglichkeit, neue Schneidstoffe oder bereits geschliffene und beschichtete Hartmetallzähne anzuwenden. Weiter wird das Stammblatt thermisch weniger beeinflusst, wodurch der Nacharbeitsaufwand reduziert werden kann.
Anhand von experimentellen Sägeversuchen werden die mechanischen Anforderungen in Form der Schnittkräfte und damit die resultierende Beanspruchung in der Fügestelle ermittelt. Diese Randbedingungen werden bei der Auswahl möglicher Klebstoffe und Oberflächenbehandlungen berücksichtigt. Durch zerstörende Prüfung geklebter Proben werden die Einflüsse der Klebstoffe und Oberflächenbehandlungen auf die Festigkeit untersucht und geeignete Kombinationen abgeleitet. Die Entwicklung einer Automatisierungstechnik im Labormaßstab führt die Arbeit fort. Eine Betrachtung des technologischen und wirtschaftlichen Potenzials geklebter Ver-bundkreissägeblätter sowie die Erarbeitung eines Optimierungsansatzes zur Spannungsreduzierung in der Klebfuge mittels FE-Methoden schließen die Arbeit ab.
Die Versuche haben gezeigt, dass mit Hilfe eines einkomponentigen Epoxidharzklebstoffs und Korund sowie lasergestrahlten Zähnen einsatzfähige Klebverbindungen realisiert werden können, welche sowohl dem Schleifen als auch einem Zerspanversuch standhalten. Durch die entwickelte Automationslösung kann eine hohe Reproduzierbarkeit der Klebfestigkeit erzielt werden. Die FE-Analysen zeigen, dass die Beanspruchung in der Klebung durch angepasste Geometrien der Zahnsitze reduziert werden können. Der Vergleich der Herstellkosten des Fügeprozesses für ein Werkzeug zeigen, dass ein hohes Potenzial für einen wirtschaftlichen Einsatz besteht, wenn die gesamte Prozesskette umgestaltet wird. Dies wird erst durch den Wechsel der Fügetechnologie von Löten auf Kleben ermöglicht.The objective of this work is to investigate the usability of bonding technology in composite circular sawblades for machining of woods, plastics and aluminum. With low heat bonding it is possible to use new cutting materials or already grinded and coated cemented carbide teeth. Further, the steel blade undergoes a lower thermal influence, which results in reduced subse-quent work effort. With the help of experiments, the mechanical requirements in form of cutting forces and the resulting stress in the joint are determined. These basic conditions are considered for the selection of possible adhesives and surface treatments. With destructive testing of bonded samples, the influences of the adhesives and the surface treatments on the bonding stability is investi-gated and suitable combinations are derived. The development of an automation solution in laboratory scale continues the work. A view on the technological and economical potential of bonded composite circular sawblades plus the development of an optimization approach for stress reduction in the joint using finite element methods complete the work.
Experiments have shown that by using a one-component epoxy resin adhesive, aluminum oxide abrasive and laser beam blasted teeth a usable bonded joint can be realized, which withstands grinding and machining operations. Because of the developed automation solution, a high re-producibility of the stability was reached. The finite element analysis show, that the stress level in the joint can be reduced by adapting the joint geometry. The comparison of the production costs for the tool shows, that a high potential for an economical use exists, if the whole process chain is redesigned. This is only possible through the change in the joining method from brazing to bonding
Regionalization of the location-dependent charging demand of electric passenger cars at the grid square level using an agent-based mobility simulation
No full textThe charging demand of electric passenger cars needs to be considered during the planning and operation of the electric power grid, especially at high penetration rates. It is not sufficient to simply quantify these additional loads, but rather time- and location-dependent modeling of these loads is required, so that grid operators can precisely predict the magnitude and location of the additional load. For this purpose, an agent-based modeling approach was developed that calculates, locates, and aggregates the charging demand of electric passenger cars per 100 m by 100 m grid squares in an observed area. The mobility of individual vehicles is simulated by efficiently finding destinations in the form of grid squares for generated trips using a k-d tree and parking space data. In a case study, the developed approach is applied to regionalize the charging demand of electric passenger cars at the transmission grid level within the federal state of Baden-Wuerttemberg, Germany. The resulting charging demand can be determined for each individual node of the transmission grid. The analysis shows that the developed approach can be used to quantify regional differences in charging demand and can therefore be used to improve grid planning and operation.Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Actio
Scalable time series composition
No full textTimeSeriesMaker ist ein weiterentwickeltes System zur Erstellung und Bearbeitung komplexer Zeitreihenkompositionen. Das manuelle Erzeugen solcher Zeitreihen ist oft zeitaufwendig und fehleranfällig, insbesondere für Nutzer*innen ohne Programmierkenntnisse. Durch die visuelle Komposition aus vordefinierten Komponenten und mathematischen Operationen soll dieser Prozess vereinfacht werden. Ziel dieser Arbeit ist die gezielte Weiterentwicklung des bestehenden TimeSeriesMaker mit Fokus auf eine verbesserten Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit. Hierzu wurden verschiedene Visualierungs- und Interaktionskonzepte entworfen und implementiert. Zentrale Erweiterungen sind eine alternative Darstellung des Kompositionsbaumes als Binärbaum, eine zugehörige Übersichtsansicht, Drag-&-Drop-Interaktion sowie erweiterte Navigationshilfen wie Zoom, Panning und das Ein- und Ausklappen von Teilbäumen. Zur Verbesserung der Skalierbarkeit reicht eine angepasste Visualisierung allein nicht aus. Weitere Funktionen, wie die Identifikation einflussreicher Komponenten auf die resultierende Zeitreihe, tragen zusätzlich zur Verbesserung bei. Im Rahmen einer Nutzerstudie wurden die neuen Funktionen auf Verständlichkeit und Nutzbarkeit evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass insbesondere die alternativen Visualisierungen und Interaktionen als hilfreich empfunden wurden. Insgesamt verdeutlicht die Arbeit, dass gezielte Erweiterungen die Skalierbarkeit und Bedienbarkeit des Systems zur Zeitreihenkomposition deutlich verbessern können und damit einen wichtigen Beitrag zur nutzerfreundlichen Erstellung komplexer Zeitreihen leisten
Thermo-Mechanische Ermüdung und Lebensdauer Vorhersage von Mikrogasturbinen-Brennkammern
No full text3D-shell element technology, nonlinear poisson stiffening and data-integrated time step estimation
No full textThis thesis deals with three aspects of the finite element method: the development of three-dimensional shell elements, the explanation of a previously largely unknown stiffening effect, and a data-integrated approach for estimating the critical time step size in simulations with explicit time integration.
A family of three-dimensional finite shell elements is developed by describing the velocity field as a polynomial in the out-of-plane coordinate while discretizing the shell plane with bilinear Lagrange polynomials. The elements use reduced integration in combination with an hourglass control. Numerical examples show that the developed shell elements with a quadratic or cubic velocity field in the out-of-plane coordinate yield more accurate results compared to elements with linear velocity field or elements based on the Reissner-Mindlin shell model.
The thesis furthermore investigates and explains the nonlinear Poisson stiffening effect, a previously largely unknown stiffening effect. This effect is a nonlinear variant of Poisson thickness locking. Its causes and symptoms as well as mitigation strategies are discussed. Additionally, its relevance is demonstrated with a series of numerical examples.
For explicit dynamic simulations, the thesis introduces a data-integrated approach to estimate the critical time step size. A time step estimator based on a neural network is developed for quadrilateral two-dimensional solid elements and shell elements with a linear velocity field in the out-of-plane coordinate. An update algorithm enhances computational efficiency, making this time step estimation method applicable in practical simulations