Developing Data-Driven Models for Understanding Human Motion

Humans are the primary subjects of interest in the realm of computer vision. Specifically, perceiving, generating, and understanding human activities have long been a core pursuit of machine intelligence. Over the past few decades, data-driven methods for modeling human motion have demonstrated great potential across various interactive media and social robotics domains. Despite its impressive achievements, challenges still remain in analyzing multi-agent/multi-modal behaviors and in producing high-fidelity and highly varied motions. This complexity arises because human motion is inherently dynamic, uncertain, and intertwined with its environment. This thesis aims to introduce challenges and data-driven methods of understanding human motion and then elaborate on the contributions of the included papers. We present this thesis mainly in ascending order of complexity: recognition, synthesis, and transfer, which includes the tasks of perceiving, generating, and understanding human activities.  Firstly, we present methods to recognize human motion (Paper A). We consider a conversational group scenario where people gather and stand in an environment to converse. Based on transformer-based networks and graph convolutional neural networks, we demonstrate how spatial-temporal group dynamics can be modeled and perceived on both the individual and group levels. Secondly, we investigate probabilistic autoregressive approaches to generate controllable human locomotion. We employ deep generative models, namely normalizing flows (Paper B) and diffusion models (Paper C), to generate and reconstruct the 3D skeletal poses of humans over time. Finally, we deal with the problem of motion style transfer. We propose style transfer systems that allow transforming motion styles while attempting to preserve motion context through GAN-based (Paper D) and diffusion-based (Paper E) methods. Compared with previous research mainly focusing on simple locomotion or exercise, we consider more complex dance movements and multimodal information.  In summary, this thesis aims to propose methods that can effectively perceive, generate, and transfer 3D human motion. In terms of network architectures, we employ graph formulation to exploit the correlation of human skeletons, thereby introducing inductive bias through graph structures. Additionally, we leverage transformers to handle long-term data dependencies and weigh the importance of varying data components. In terms of learning frameworks, we adopt generative models to represent joint distribution over relevant variables and multiple modalities, which are flexible to cover a wide range of tasks. Our experiments demonstrate the effectiveness of the proposed frameworks by evaluating the methods on our own collected dataset and public datasets. We show how these methods are applied to various challenging tasks. Människor är av primärt intresse för studier inom ämnet datorseende. Mer specifikt, att uppfatta, generera och förstå mänskliga aktiviteter har länge varit en huvudsaklig strävan inom maskinintelligens. Under de senaste årtiondena har datadrivna metoder för modellering av mänsklig rörelse visat stor potential inom olika interaktiva medier och områden för social robotik. Trots dess imponerande framgångar kvarstår utmaningar i att analysera multiagent/multimodal-beteenden och producera högupplösta och mycket varierade rörelser. Denna komplexitet uppstår eftersom mänsklig rörelse i grunden är dynamisk, osäker och sammanflätad med sin miljö. Denna avhandling syftar till att introducera utmaningar och datadrivna metoder för att förstå mänsklig rörelse och sedan beskriva bidragen från de inkluderade artiklarna. Vi presenterar denna avhandling huvudsakligen i stigande ordning av komplexitet: igenkänning, syntes och överföring, vilket inkluderar uppgifterna att uppfatta, generera och förstå mänskliga aktiviteter. Först presenterar vi metoder för att känna igen mänsklig rörelse (Artikel A). Vi beaktar ett konversationsgruppsscenario där människor samlas och står i en miljö för att samtala. Baserat på transformer-baserade nätverk och graf-faltade neurala nätverk visar vi hur rumsligt-temporal gruppdynamik kan modelleras och uppfattas på både individ- och gruppnivåer. För det andra undersöker vi probabilistiska autoregressiva metoder för att generera kontrollerbar mänsklig rörelse. Vi använder djupa generativa modeller, nämligen normaliserande flöden (Artikel B) och diffusionsmodeller (Artikel C), för att generera och rekonstruera 3D-skelettpositioner av människor över tid. Slutligen behandlar vi problemet med översättning av rörelsestilar. Vi föreslår ett stilöversättningssystem som möjliggör omvandling av rörelsestilar samtidigt som det försöker bevara rörelsesammanhang genom GAN-baserade (Artikel D) och diffusionsbaserade (Artikel E) metoder. Jämfört med tidigare forskning som huvudsakligen fokuserar på enkel rörelse eller träning, beaktar vi mer komplexa dansrörelser och multimodal information. Sammanfattningsvis syftar denna avhandling till att föreslå metoder som effektivt kan uppfatta, generera och översätta mänsklig rörelse i 3D. När det gäller nätverksarkitekturer använder vi en graf-formulering för att utnyttja korrelationen av mänskliga skelett, därigenom introducera induktiv bias genom grafstrukturer. Dessutom utnyttjar vi transformer för att hantera långsiktiga databeroenden och väga betydelsen av varierande komponenter i datan.När det gäller ramverk för inlärning tillämpar vi generativa modeller för att representera gemensam distribution över relevanta variabler och flera modaliteter, vilka är flexibla nog att täcka ett brett spektrum av uppgifter. Våra experiment visar effektiviteten av de föreslagna ramverken genom att utvärdera metoderna på egna insamlade dataset och offentliga dataset. Vi visar hur dessa metoder tillämpas för flertalet utmanande uppgifter.QC 20240117</p

The mediated planet : Datafication and the environmental SDGs

Over the past half century, the global environment has become subject to an accelerated pace of mediation and datafication. This ongoing transition has become so comprehensive that the knowledge, management and governance of the Earth system is dependent on enormous flows of data from a “vast machine” of measuring tools. These processes combined have formed what we call a “mediated planet,” subject to interpretation and shared human decision-making – that should ideally be democratic, inclusive and accountable. As environmental datafication continues to accelerate, private corporations are gaining increasing influence on and power over the associated collections of data. This is a cause for concern, as the global environmental commons are a public interest of concern to all people. This article argues for the need to critically research the challenges and risks associated with the rapid datafication of the environment, specifically in relation to the UN Sustainable Development Goals (SDGs) for climate change (13), the ocean (14), biodiversity (15) and inclusive and accountable institutions (16). More knowledge is needed of how the SDGs and their supporting networks influence data-generation on a mediated planet, and how issues of access to and use of environmental data, as well as data ownership and AI implementation, can best be navigated. We contend that such knowledge can help enhance the democratic potential of the SDGs to build public trust and secure broad participation in global environmental governance in ways that also support peaceful and inclusive societies, as promised by SDG 16.QC 20240115</p

Photoluminescence-based characterization of bioengineered nanovesicles and erbium emitters

In recent decades, photoluminescence properties of single molecules and ions have opened new possibilities for studies on smaller size scales, below the light-diffraction limit. In this thesis, the advantages of such single photon emitters were harnessed and studied mainly in the field of biophysics, but also, in investigations within solid state photonics. The first aspect encompassed studies on extracellular vesicles (EVs) and nanovesicles derived from red blood cell (RBC) membranes which were bioengineered for drug delivery applications. RBC-derived vesicles demonstrated high biocompatibility and low immunogenicity, offering superior production scalability over physiological EVs. However, thorough physical characterizations of such nanovesicles are yet to be developed. Such investigations are essential for their clinical deployment, for therapeutic and diagnostic purposes. Initially, the morphology and size-stability of vesicles were investigated by applying atomic force microscopy and dynamic light scattering. These studies demonstrated the size heterogeneity and agglomeration tendencies of the vesicles. Comparative studies on physiological EVs revealed a higher size stability, while RBC-produced vesicles showed about 50 % reversible agglomerations. Secondly, a dual-colour coincident fluorescent burst (DC-CFB) experimental analysis technique was developed. DC-CFB was then used to characterize and profile the cargo-loading yields of bioengineered nanovesicles, overcoming challenges related to their small size (below the diffraction limit), their inherent heterogeneity, and the presence of free, non-encapsulated cargoes. The developed methodology was then applied to explore the loading with relatively small single nucleotides (dUTP) as well as larger antibody (Ab) molecules, motivated by the prospective role of such EVs and EV-mimetic bioengineered vesicles as nanocarriers of therapeutic drugs. The studies demonstrated consistent average loading yields of around 14-20 % for both cargo types (dUTP and Ab) into both vesicle categories, i.e., EVs and RBC-derived vesicles. Additionally, the analysis capability of the DC-CFB technique at single-vesicle and single-molecule levels, afforded analyses of the number of loaded molecules inside each vesicle, and how this number varied with the vesicle size. On average, this number was found to be greater than two, for both cargo types. Overall, the developed techniques based on fluorescence single photon counting provided a comprehensive assessment of the drug loading properties of nanovesicles. Such bioengineered nanocarriers have a disruptive potential for pharmaceutical applications. The last part of the thesis investigates the realm of solid-state on-chip photon emitters. Specifically, it considers the integration of erbium ions, exhibiting photoluminescent emission in the telecommunication C-band, into thin film lithium niobate (TFLN) waveguides. An Er-ion implantation process compatible with integrated optical circuits in x-cut TFLN was developed and the erbium photoluminescence properties were investigated versus temperature. These preliminary studies provide a foundation for future integration of Er single photon emitters into TFLN-based photonic components.Under de senaste årtiondena har fotoluminescens-egenskaper hos enskilda molekyler och joner öppnat nya möjligheter till studier på mindre storleksskalor, under ljusdiffraktionsgränsen. I den här avhandlingen utnyttjades och studerades fördelarna med sådana enskilda foton-källor främst inom biofysik, men också för undersökningar inom fasta tillståndets fotonik. Det första aspekten omfattade studier av extracellulära vesiklar (EVs) och nanovesiklar, genererade från röda blodkroppars (RBC) membran, och utformade för applikationer rörande leverans av läkemedel i kroppen. De RBC-genererade vesiklarna uppvisade hög biokompatibilitet och låg immunogenicitet och erbjöd en överlägsen uppskalbarhet för produktion jämfört med fysiologiska EVs. Emellertid måste noggranna fysiska karakteriseringar av sådana nanovesiklar ännu utvecklas. Sådana undersökningar är nödvändiga för att i förlängningen kunna använda denna typ av vesiklar klinikst, för terapeutiska och diagnostiska ändamål. Inledningsvis undersöktes morfologin och storleksstabiliteten hos vesiklarna genom atomkraftsmikroskopi och dynamisk ljusspridning. Dessa studier visade på storleksheterogenitet och agglomereringstendenser hos vesiklarna. Jämförande studier av fysiologiska EVs avslöjade deras förhållandevis högre storleksstabilitet, medan RBC-producerade vesiklar uppvisade reversibla agglomerationer i omkring 50 % av fallen. För det andra utvecklades en experimentell analysmetod med tvåfärgs-avläsning av sammanfallande fluorescens-signaler (DC-CFB). Metoden användes sedan för att karakterisera och profilera molekylupptaget hos de bioteknologiskt framtagna nanovesiklarna. Därmed var det möjligt att hantera vesiklarnas ringa storlek (under diffraktionsgränsen), deras inneboende heterogenitet och närvaron av fria, icke-inkapslade molekyler. Den utvecklade metoden tillämpades därefter för att utforska upptaget i vesiklarna av relativt små nukleotider (dUTP) såväl som av större antikroppsmolekyl (Ab), motiverat utifrån en möjlig framtida användning av sådana EVs och EV-mimetiska vesiklar som nanobärare av terapeutiska läkemedel. Studierna visade genomgående genomsnittliga upptag runt 14-20 % för båda molekyl-typerna (dUTP och Ab), i både EVs och i de RBC-tillverkade vesiklarna. Dessutom möjliggjorde DC-CFB-tekniken analyser på enstaka-vesikel och enstaka-molekylnivå, av antalet upptagna molekyler inuti varje vesikel i förhållande till dess storlek. I genomsnitt var detta antal större än två för de båda upptagna molekyl-typerna. Sammantaget gav de utvecklade teknikerna, baserade på detektion av enstaka fluorescens--fotoner, en omfattande bedömning av kapaciteten för läkemedelsupptag hos nanovesiklar. Bioteknologiska nanotransportörer av detta slag har en betydande potential för farmaceutiska tillämpningar. Den sista delen av avhandlingen undersöker området för fasta tillståndets on-chip-fotonemitterare. Mer specifikt undersöks integrationen av erbiumjoner, som uppvisar fotoluminescerande emission i telekommunikations-C-bandet, i tunnfilmer av litiumniobat (TFLN) vågledare. En Er-jonimplanteringsprocess som är kompatibel med integrerade optiska kretsar I x-delat TFLN utvecklades och erbiums fotoluminescensegenskaper undersöktes i förhållande till temperaturen. Dessa inledande studier utgör en grund för framtida integration av enskilda fotonemitterare av Er i TFLN-baserade fotoniska komponenter.QC 2024-01-08</p

Urannitridsyntes genom gasfasreaktion mellan UF6 och NH3

This thesis project aims to develop an innovative technique for the production of high-purity uranium nitride (UN) through the ammonolysis of fluorides. The desired objective is to perform a controlled gas/gas reaction between uranium hexafluoride (UF6) and ammonia (NH3) at 800°C. The intermediate product thereby obtained (uranium dinitride, UN2) is subjected to further heating up to 1100°C under argon atmosphere, to ultimately produce UN. An inherent challenge faced in previous experiments was related to the dissociation of ammonia, which is alimiting factor for upscaling. Therefore, in this project a new setup is invented to address this challenge and it is proved experimentally: the idea is to achieve a coaxial laminar flow of UF6 and a carrier gas, where a central stream of the former is shielded by the latter so that the tworeacting gasses mix only in the hot point of the furnace, where the desired reaction can happen. To implement this approach, the ammonia dissociation has been studied, an apparatus for the controlled evaporation of UF6 has been designed and built, and two different injection nozzleshave been tested in different setup configurations. Eventually, the complete prototype has been tested altogether in a synthesis experiment at 800°C, and the products thus obtained have been converted into UN at 1100°C. Numerous auxiliary experiments have been performed using UF4as a reactant, as it is easier to handle and the results thus obtained can be largely extended to UF6. Lastly, a UF4 synthesis experiment has been performed, as educationally helpful to further dig into some chemistry features of this material, and a UN pellet has been sintered with Spark Plasma Sintering (SPS).Detta examensarbete syftar till att utveckla en innovativ teknik för framställning av urannitrid (UN) med hög renhet genom ammonolys av fluorider. Målsättningen med arbetet är att utföra en kontrollerad gas/gasreaktion mellan uranhexafluorid (UF6) och ammoniak (NH3) vid 800°C. Den därigenom erhållna mellanprodukten (urandinitrid, UN2) värms därefter upp till 1100°C i en argonatmosfär, för att slutligen producera UN. En utmaning i tidigare experiment var relaterat till dissociationen av ammoniak, vilket är en begränsande faktor för uppskalning av processen. För att möta denna utmaning utvecklas därför en ny process i detta projekt och den bevisas experimentellt. Tanken är att skapa ett koaxiellt laminärt flöde bestående av UF6 och en bärgas, där en central ström av den första är avskärmad av det senare så att de två reagerande gaserna enbart blandas i ugnens heta zon, där den önskade reaktionen sker. För att implementera denna metod så har ammoniakdissociationen studerats, en apparat för kontrollerad avdunstning av UF6 har designats och byggts, och två olika insprutningsmunstycken har testats i olika konfigurationer. Den kompletta prototypen har testats i sin helhet med ett syntesexperiment vid 800°C, och produkterna som erhållits har konverterats till UN vid 1100°C. Ett flertal hjälpexperiment har utförts med UF4 som reaktant, eftersom den är enklare att hantera, och de erhållna resultaten kan till stor del utvidgas till UF6. Slutligen har ett UF4-syntesexperiment genomförts för att som ett pedagogiskt hjälpmedel ytterligare studera vissa kemiska egenskaper hos detta material. En UN-pellet har sintrats med starkströmsassisterad varmpressning (eng. Spark Plasma Sintering, SPS)

Rymdadaptiv simulering av transition och turbulens i skjuvströmning

Transitional and turbulent shear flows are ubiquitous, from the boundary layer developing on an aeroplane wing to the flow within the aortic arch. In this thesis, we study wall-bounded and free shear flows through direct numerical simulations. To control numerical errors and represent every flow structure, we implement the adaptive mesh refinement (AMR) technique within a spectral element method code. Using data-driven methods and causality metrics, we explore the fundamental physical mechanisms in various shear flows. The adaptive mesh refinement technique necessitates a precise evaluation of the committed error. Thus, we compare the local spectral error indicator with the dual-weighted adjoint error estimator. The former ensures a more homogeneous refinement, targeting regions with a high-velocity gradient, while the latter is goal-oriented. However, the adjoint error estimator fails in turbulent flows due to the exponential sensitivity of the adjoint linear solution to any perturbation. Alternatively, we introduce a causality-based error indicator that employs the Shannon transfer entropy, i.e. a causality metric arising from information theory, to establish causal relations between the local solution and a specified quantity of interest. Using information-theoretic causality, linear global stability analysis and modal decomposition, we investigate transitional and turbulent coherent structures. In turbulent straight pipe flows, the proper orthogonal decomposition is integrated with the Voronoi diagram to automatically discern between wall-attached and detached eddies. In spatially developing bent pipe flows, we employ the proper orthogonal decomposition to examine the swirl switching phenomenon, the origins of which continue to be a topic of debate. In the context of external flows around a cylinder, we explore two configurations: the Flettner rotor, a rotating cylinder in a wall-bounded shear flow, and the stepped cylinder, namely two cylinders of different diameters joined at one extremity. In the first configuration, we analyse the large-scale motion at the base of the rotor and the local vortex shedding suppression. In the second, we provide an in-depth look at structures arising on the junction surface and in the wake. Additionally, we conduct a global stability analysis with a novel AMR-based approach for some of the aforementioned cases.I denna avhandling studerar vi transitionella och turbulenta skjuvströmningar genom direkta numeriska simuleringar. Med hänsyn till den avgörande rollen av att kontrollera numeriska fel och representera varje skala i rummet, utvecklar, validerar och implementerar vi den adaptiva nätförfiningstekniken inom en spektralelementkod. Med hjälp av data-drivna metoder och mått för kausalitet utforskar vi de grundläggande fysikaliska mekanismerna i olika skjuvströmningar. Den adaptiva nätförfiningen kräver en noggrann beräkning av det begångna felet. Således jämför vi den lokala spektrala felindikatorn med den felestimatorn från adjunkt-ekvationen. Den förra säkerställer en mer homogen förfining, inriktad på områden med en stor hastighetsgradient, medan den senare är målinriktad. Emellertid misslyckas den adjunkta felestimatorn i turbulenta flöden på grund av den exponentiella känsligheten hos den adjunkta linjära lösningen för turbulenta störningar. Som nytt alternativ introducerar vi en kausalitets-baserad felindikator som använder Shannon-transferentropin, dvs. ett kausalitets-mått som härrör från informationsteori, för att fastställa kausala samband mellan den lokala lösningen och en specificerad kvantitet av intresse. Med hjälp av detta kausalitets-mått, linjär global stabilitetsanalys och modal dekomposition undersöker vi transitionella och turbulenta koherenta strukturer. I glatta turbulenta rörströmningar använder vi den så kallade proper orthogonal decomposition (POD) med Voronoi-diagrammet för att automatiskt skilja mellan väggnära och yttre virvlar. För strömningsfallet med ett krökt rör med 90 eller 180 grader-vinkel använder vi POD för att undersöka fenomenet swirl switching, vars ursprung fortsatt är oklart i litteraturen. I samband med den externa strömningen runt en cylinder utforskar vi två konfigurationer: Flettner-rotorn, en roterande cylinder i ett gränsskikt och den stegformade cylindern, där två cylindrar med olika diametrar är sammanfogade i ena änden. I den första konfigurationen analyserar vi den storskaliga rörelsen vid rotorns bas och den lokala förändringen av virvelamplituden. I den andra ger vi en djupgående analys av strukturer som uppstår nära mitten och i vaken. Dessutom genomför vi en global stabilitetsanalys med en ny adaptiv metod för att förstå bättre fysiken av de tidigare nämnda fallen.QC 240304</p

Ökad täckning med en växtbaserad BB-krämformulering med naturliga pigment

Kaffe Bueno, ett bioteknologiskt start-up-företag dedikerat till framsteg inom naturliga och gröna produkter, fokuserar på att utnyttja den outnyttjade potentialen hos kaffebiprodukter genom grön kemi och bioteknik. Då endast 1% av kaffet används för bryggning, extraherar företaget lösliga och olösliga produkter genom en uppdelning mellan ett oljeutvinning och ett efterföljande vattenuttag, vilket bidrar till att sänka CO2-utsläppen per värde och en cirkulär ekonomi. Inom hudvård har Kaffe Bueno tidigare utvecklat en BB-kräm med återvunnen kaffesump för pigmentering och hudvårdsfördelar, men stötte på utmaningar när det gäller täckning jämfört med syntetiska BB-krämer, vilket ledde till målet med detta examensarbete. Målet med denna studie är att formulera en helt växtbaserad BB-kräm med optimal täckning, överträffa standarden satt av syntetiska kemiska BB-krämer. Den centrala fråga som styr forskningen är: "Vilka är de optimala formuleringsrstrategierna och växtbaserade ingredienserna för att uppnå högsta täckning i en helt växtbaserad BB-kräm samtidigt som stabilitet säkerställs?". Denna forskning stämmer överens med den globala kosmetikindustrins växande efterfråga av hållbara, växtbaserade formuleringar, som svar på konsumenternas preferenser för miljövänliga produkter. Forskningen inkluderar utveckling av en växtbaserad vit baskräm utan titanoxid eller zinkoxid, och sedan användning av naturliga pigment som KAFFAGE® för att justera färgen, säkerställa hållbarhet, täckning och stabilitet över tid, vid ljusexponering och användning. Sammanfattningsvis formulerades under denna studie framgångsrikt en växtbaserad BB-kräm med täckning jämförbar med marknadsstandarder, undvikande av traditionella järnoxider och med användning av hållbara ingredienser som KAFFAGE-BD®-pigment, även om användning av titandioxid (TiO2) fortfarande krävs. Forskningen betonade vikten av texturoptimering, färgmatchning och sensorisk perception, vilket positionerar BB-krämen som en pålitlig och mångsidig kosmetisk lösning. Framtida forskning bör prioritera undersökning av alternativ till TiO2, såsom mikrokristallin cellulosa, för att förbättra hållbarheten i BB-krämens formulering.Kaffe Bueno, a bioscience startup company dedicated to advancing natural and green products, focuses on harnessing the untapped potential of coffee by-products through green chemistry and biotechnology. With only 1% of coffee utilized for brewing, the company extracts soluble and insoluble products through a partion between an oil extraction and a subsequent water extraction, contributing to lowering the CO2 emissions per value from coffee consumption and a circular economy. In skincare, Kaffe Bueno previously developed a Beauty Balm cream using ingredients from upcycled spent coffee grounds for pigmentation and skincare benefits, but faced challenges in achieving coverage comparable to synthetic BB creams, prompting the goal of this master thesis. The objective of this study is to formulate an all plant-based BB cream with optimal coverage, surpassing the standard set by synthetic BB creams. The central question guiding the research is: "What are the optimal formulation strategies and plant-based ingredients for achieving the highest coverage in an all plant-based BB cream while ensuring stability?". This research aligns with the global cosmetic industry's growing demand for sustainable, plant-based formulations, responding to consumer preferences for eco-friendly products. The research includes developing a white plant-based base cream without titanium dioxide or zinc oxide, and then utilizing natural pigments like KAFFAGE® to adjust the tint, ensuring sustainability, up-to-standard coverage, stability over time, light exposition and use. Tests conducted to validate the product’s performance and quality include a stability test, a sensory panel evaluation, a sweat test, and other relevant assessments to ensure the cream's effectiveness, user satisfaction, and compliance with industry standards. In conclusion, this study successfully formulated a plant-based BB cream with coverage comparable to market benchmarks, circumventing traditional iron oxides and relying on sustainable ingredients like KAFFAGE-BD®, even though the use of titanium dioxide (TiO2) is still needed. The research emphasized the importance of texture optimization, color matching, and sensory perception, highlighting the essential attributes for BB creams in general and positioning this particular BB cream as a reliable and versatile cosmetic solution. Future research should prioritize exploring alternatives to TiO2, such as microcrystalline cellulose, to enhance sustainability in BB cream formulations

Fatigue testing of details from the Söderström railway bridge : Complementary tests for crack growth

Utmattning av stålkonstruktioner är ett skadeförlopp som kan delas i sprickinitiering, stabil tillväxt och brott. För broar hanteras detta vanligtvis med så kallade  livslängdsmetoder som täcker alla tre faser. Ett typexempel är nyttjandet av  förbandsklasser som beskriver livslängden i antal cykler för givna spänningsvidder. En  sådan metod ger dock inget direkt samband mellan den fysiska skadans status  (sprickan) och livslängden. I tillämpningar av metoder för skadetålighet eller sannolikhetsbaserad inspektionsplanering måste skadans (sprickans) storlek uppskattas och bedömmas. Den  klassiska teorin för spricktillväxt baseras på Paris lag, som beskriver ett linjärt samband  mot spänningsintensitetsvidden om båda egenskaperna är logaritmerade. Data för  beskrivning tillväxtfasen är dock begränsade för stål från verkliga broar. Den publikation  som används regelmässigt, den brittiska BS 7910, baseras på sammanfattade tester  utförda på stål från offshore-tillämpningar. Dessa visar på stor spridning och  tillämpbarheten på broar är osäker. Vid rivningen av järnvägsbron över Söderström sommaren 2019 plockades 20 provkroppar ut för utmattningsprovning. Dessa resultat har redovisats i tidigare publicerade rapporter. Föreliggande rapport visar kompletterande provningar för att uppskatta spricktillväxtparametrarna i Paris lag och tröskelvärdet för spricktillväxt. Totalt 13 provningar för det förra och 8 för det senare har genomförts. Rapporten redovisar provningens genomförande och de statistiska utvärderingarna av resultaten. För lutningen m = 3 erhölls ett karakteristiskt intercept Ck=4,2×10-13 vilket kan jämföras med värdet i BS 7910 om 5,2×10-13. Data från provstavarna visar således på en långsammare spricktillväxt. Gällande tröskelvärdet för spricktillväxt erhölls en fördelning efter en Bayesiansk uppdatering till ΔKth ~ LN(220; 93,2) N/mm3/2. Det karakteristiska värdet beräknades till ΔKth,k=104 N/mm3/2. Det senare kan jämföras mot värdet i BS 7910 om 63 N/mm3/2.The fatigue of steel structures is a damaging process divided between crack initiation, propagation and fracture. This is typically considered for bridges with so-called total life  methods covering all three phases. An example is using detail categories describing the  service life in the number of cycles for given stress ranges. Such methods do not,  however, give any direct relation between the physical damage (the crack) and the  service length. To implement methods for damage tolerance or probability-based inspection planning,  the cracks' size must be estimated and evaluated. The classical theory for crack  propagation is based on the Paris law, describing a linear relation to the stress intensity  factor range in a log-log scale. However, data for describing the propagation phase is  limited, considering typical bridge steels. The established publication flaw evaluation in  steel structures, BS 7910, is based on test data from offshore steels. These tests are  afflicted with significant scatter, and the applicability to bridge steels is uncertain. At the dismantling of the Söderström railway bridge in Stockholm, 20 specimens were  cut out for fatigue testing. These results have been reported in previously published  reports. The current report presents additional testing to estimate propagation  parameters in the Paris law and the threshold value for crack growth. A total of 13 tests  were performed for the former and 8 for the latter. The report presents the execution of  the tests and the evaluation of the results. A characteristic intercept of Ck=4,2×10-13 was reached for the slope m=3, which can be compared to the value in BS 7910 of 5,2×10-13. Hence, the data from the tests show a slower crack propagation. Regarding the threshold value for crack growth, a distribution ΔKth ~ LN(220; 93,2) N/mm3/2 was reached after a Bayesian update considering data. The associated characteristic value was calculated to be ΔKth,k=104 N/mm3/2, which can be compared to the value in BS 7910 of 63 N/mm3/2. QC 20240306</p

Simuleringsbaserad diskriminering av Krabbpulsarmodeller med XL-Calibur

Polarisation of X-ray light is being investigated with polarimeters to extend the borders of what can be observed. Distant compact objects, such as pulsars, that are to small on the sky to be analysed with imaging can be investigated by analysing the polarisation of the emitted light. This can reveal physics previously hidden by their small nature. There are many models that aim to describe the polarisation of these compact objects to make sense of what is measured. Two examples are the outer gap and two-pole caustic models. The X-ray polarimeter XL-Calibur is a balloon-borne telescope capable of detecting X-rays in the $15-80$ keV energy range. In this thesis details on the polarisation of light, how it can be measured and some principles of X-ray polarimetery is discussed. A new feature in the simulation of XL-Calibur in Geant4 is also described and used to investigate the possibility for XL-Calibur to distinguish between different Crab pulsar polarisation models at different signal rates. The results show that signal rates under 2 Hz yield insufficient data to distinguish between the two models using the measured polarisation fraction and angle. For greater signal rates XL-Calibur does in fact differentiate between the models correctly. New methods for the statistical analysis of data can be explored to allow more data to be salvaged, even for low signal rates. The derivation of polarisation parameters is fixed through Stokes parameters in this thesis.Polarisationen av röntgenljus undersöks med polarimetrar för att utvidga gränserna för vad som kan observeras. Avlägsna kompakta objekt, såsom pulsarer, som är för små och för långt borta på himlen för att analyseras med optiska metoder, kan undersökas genom att analysera polarisationen av det utstrålade ljuset. Detta kan avslöja fysik som tidigare var dold på grund av deras storlek. Det finns många modeller som syftar till att beskriva polarisationen av dessa kompakta objekt för att förstå vad som mäts. Två exempel är modellerna: outer gap och two-pole caustic. Röntgenpolarimetern XL-Calibur är ett ballongburet teleskop som kan detektera röntgenstrålning i energiområdet $15-80$ keV. I denna avhandling diskuteras detaljer om ljusets polarisation, hur det kan mätas och några principer för röntgenpolarimetri. En ny funktion i simuleringen av XL-Calibur i Geant4 beskrivs också. Den används för att undersöka möjligheten för XL-Calibur att särskilja mellan olika polariseringsmodeller för Krabbpulsaren vid olika signaltakter. Resultaten visar att för signaltakter under 2 Hz, blir datan otillräcklig för att särskilja mellan de två modellerna både för polarisationsgraden och vinkeln. För högre signaltakter kan XL-Calibur skilja mellan modellerna. Nya metoder för statistisk analys av data kan utforskas för att möjliggöra att mer data kan användas, även för låga signaltakter. I denna avhandling beräknas polarisationsparametrarna genom Stokesparametrarna

On Modelling of Balanced Filters

In this paper, a lattice-based model of balanced filters is proposed. The symmetric lattice model is derived directly from the transversal circuit model of coupled-resonators filters through a series of equivalent transformations. Expressions for S-parameters of general symmetric lattice network are derived, as well as equations for S-parameters of balanced bandpass and bandstop filters utilizing the lattice model; the dualism of their transmission and reflection coefficients is demonstrated. Two numerical examples of modelling balanced bandpass and bandstop filters are presented

Konturteckning av vegeterat vatten genom förtränade konvolutionella nätverk

In a world under the constant impact of global warming, wetlands are decreasing in size all across the globe. As the wetlands are a vital part of preventing global warming, the ability to prevent their shrinkage through restorative measures is critical. Continuously orbiting the Earth are satellites that can be used to monitor the wetlands by collecting images of them over time. In order to determine the size of a wetland, and to register if it is shrinking or not, deep learning models can be used. Especially useful for this task is convolutional neural networks (CNNs). This project uses one type of CNN, a U-Net, to segment vegetated water in satellite data. However, this task requires labeled data, which is expensive to generate and difficult to acquire. The model used therefore needs to be able to generate reliable results even on small data sets. Therefore, pre-training of the network is used with a large-scale natural image segmentation data set called Common Objects in Context (COCO). To transfer the satellite data into RGB images to use as input for the pre-trained network, three different methods are tried. Firstly, the commonly used linear transformation method which simply moves the value of radar data into the RGB feature space. Secondly, two convolutional layers are placed before the U-Net which gradually changes the number of channels of the input data, with weights trained through backpropagation during the fine-tuning of the segmentation model. Lastly, a convolutional auto-encoder is trained in the same way as the convolutional layers. The results show that the autoencoder does not perform very well, but that the linear transformation and convolutional layers methods each can outperform the other depending on the data set. No statistical significance can be shown however between the performance of the two latter. Experimenting with including different amounts of polarizations from Sentinel-1 and bands from Sentinel-2 showed that only using radar data gave the best results. It remains to be determined whether one or both of the polarizations should be included to achieve the best result.I en värld som ständigt påverkas av den globala uppvärmningen, minskar våtmarkerna i storlek över hela världen. Eftersom våtmarkerna är en viktig del i att förhindra global uppvärmning, är förmågan att förhindra att de krymper genom återställande åtgärder kritisk. Kontinuerligt kretsande runt jorden finns satelliter som kan användas för att övervaka våtmarkerna genom att samla in bilder av dem över tid. För att bestämma storleken på en våtmark, i syfte att registrera om den krymper eller inte, kan djupinlärningsmodeller användas. Speciellt användbar för denna uppgift är konvolutionella neurala nätverk (CNN). Detta projekt använder en typ av CNN, ett U-Net, för att segmentera vegeterat vatten i satellitdata. Denna uppgift kräver dock märkt data, vilket är dyrt att generera och svårt att få tag på. Modellen som används behöver därför kunna generera pålitliga resultat även med små datauppsättning. Därför används förträning av nätverket med en storskalig naturlig bildsegmenteringsdatauppsättning som kallas Common Objects in Context (COCO). För att överföra satellitdata till RGB-bilder som ska användas som indata för det förtränade nätverket prövas tre olika metoder. För det första, den vanliga linjära transformationsmetoden som helt enkelt flyttar värdet av radardatan till RGB-funktionsutrymmet. För det andra två konvolutionella lager placerade före U-Net:et som gradvis ändrar mängden kanaler i indatan, med vikter tränade genom bakåtpropagering under finjusteringen av segmenteringsmodellen. Slutligen tränade en konvolutionell auto encoder på samma sätt som de konvolutionella lagren. Resultaten visar att auto encodern inte fungerar särskilt bra, men att metoderna för linjär transformation och konvolutionella lager var och en kan överträffa den andra beroende på datauppsättningen. Ingen statistisk signifikans kan dock visas mellan prestationen för de två senare. Experiment med att inkludera olika mängder av polariseringar från Sentinell-1 och band från Sentinell-2 visade att endast användning av radardata gav de bästa resultaten. Om att inkludera båda polariseringarna eller bara en är den mest lämpliga återstår fortfarande att fastställa