Kapacitetsplanering och Energilagringslösningar : En fallstudie om kapacitetsoptimering och möjligheterna med batterilagring

The growing demand for electricity and capacity, driven by the electrification of society, has put more pressure on the Swedish power grid. Limited capacity in the power grid has led to delayed industrial projects, denied capacity access for companies, and socioeconomic losses. As a result of this problem, many companies subscribe to more capacity than they actually need in order to secure capacity for future expansion, further escalating the problem. A potential solution for this problem could be that companies use new innovations, such as Battery Energy Storage System (BESS), for assistance. BESS are a good solution due to its ability to reduce consumption peak loads and optimize the utilization of available grid capacity. Additionally, the BESS could help to reduce the dependence on the facility to purchase expensive electricity during peak-hours, and opt to purchase when it is cheaper. To address this issue, a case study was conducted on varying capacity plan subscription limits and different configurations of integrated BESS. The study focused on a fictive facility inspired by an existing industrial facility. A deterministic short-term planning problem was developed to optimize the facility’s energy consumption pattern, capacity requirements, and BESS usage. The model was used to evaluate and analyze multiple setups of different capacity plans and varying BESS sizes from an technical, operational, and economic point of view. The results illustrate that reducing the capacity plan subscription level and implementing a BESS, can significantly lower the operational costs of the facility. The study highlights the potential of integrating a BESS to combat the lack of capacity in the grid. The study findings also emphasize on the importance of properly sizing both the capacity plan subscription and the BESS to maximize the cost savings and to avoid pay for unused capacity.Den ökande efterfråganpå el och kapacitet och är driven av elektrifieringen i samhället och har ökat pressen på det svenska elnätet. Den begränsande kapa- citeten i elnätet har lett till försenande industriprojekt, nekad kapacitetstillgång för företag och socioekonomiska förluster. Som en konsekvens av detta problem tecknar även många företag kapacitetsabonnemang för mer kapacitet än vad de egentligen behöver, bara för att säkerställa deras kapacitetstillgång för eventuella framtida expansioner, vilket ytterligare förvärrar situationen. En möjlig lösning på detta är att företag kan använda sig av nya innovationer, som till exempel batterienergilagringssystem (BESS), som hjälp. BESS är en bra lösning eftersom de kan hjälpa till att minska effekttoppar och optimera utnyttjandet av den tillgängliga kapaciteten. Dessutom kan BESS bidra till att minska beroendet av att köpa in dyr el under högbelastningstimmarna och istället köpa när det är billigare. För att undersöka detta problem genomfördes en fallstudie med varierande nivå av kapacitetsabonnemang och olika storlekar på installerade BESS. Studien fokuserades på en fiktiv anläggning som är inspirerad av en befintlig industriellanläggning. En deterministisk korttidsplanneringsproblem utvecklades för att optimera anläggningens energiförbruknings mönster, kapacitetsbehov och BESS-användning. Modellen användes för att utvärdera och analysera de olika kombinationerna av kapacitetabonnemang och BESS storlekar ur ett teknisk, operativt och ekonomiskt perspektiv. Resultaten visade på att en minskning av kapacitetsabonnemanget i kombination med en BESS kan leda till stora kostnadsbesparingar av anläggningen. Studien illustrerar potentialen i att installera BESS för att underlätta kapacitetsbristen i elnätet. Dessutom understryker studiens resultat också vikten av att korrekt dimensionera både kapacitetsabonnemanget och BESS för att maximera kostnadsbesparingarna och att undvika att betala för outnyttjad kapacitet

Vägytans Uppskattning baserad på Multisensoriska Data : Ocklusionsmedveten Vägytans Uppskattning baserad på Multisensoriska Data

This thesis is in the area of autonomous driving and belongs to the Scania Autonomous Driving Perception Department. The objective of this thesis is to enhance the road estimation ability of autonomous driving vehicles to better understand complex environments. Currently, most research related to ground estimation on point clouds focuses on filtering out ground points to facilitate downstream tasks, such as dynamic object tracking, while accelerating processing speed. Thus, most road estimation algorithms now prioritize the correct classification of ground and non-ground points, discussing the impact of false positives and false negatives on subsequent tasks. This thesis goes beyond merely classifying points by principal component analysis to extracting more information from the ground developing applications of sensor fusion, edge finding and modeling. When there are multiple flat, large surfaces in space, different priorities are assigned based on factors like the vehicle’s position and guardrails, to determine the most suitable road surface for driving. Due to object occlusion and large angles of incidence, lasers may be blocked or unable to return, resulting in some blank areas during ground analysis. The performance of this method on an open-source dataset achieves a precision of 91.07 ± 3.75%, recall of 93.76 ± 5.66%, and F1 score of 92.26 ± 4.4%.Denna avhandling ligger inom området för autonom körning och tillhör Scanias avdelning för autonom körningsperception. Syftet med denna avhandling är att förbättra väguppskattningsförmågan hos autonoma fordon för att bättre förstå komplexa miljöer. För närvarande fokuserar de flesta studier relaterade till markuppskattning på punktmoln på att filtrera bort markpunkter för att underlätta efterföljande uppgifter, såsom spårning av dynamiska objekt, samtidigt som bearbetningshastigheten ökas. Därför prioriterar de flesta väguppskattningsalgoritmer nu korrekt klassificering av mark- och icke-markpunkter, och diskuterar påverkan av falska positiva och falska negativa på efterföljande uppgifter. Denna avhandling går bortom att bara klassificera punkter genom att använda huvudkomponentanalys för att extrahera mer information från marken, såsom vägkanter och riktningar. När det finns flera platta, stora ytor i rymden, tilldelas olika prioriteringar baserat på faktorer som fordonets position och vägräcken för att bestämma den mest lämpliga vägbanan för körning. På grund av objektocklusion och stora infallsvinklar kan lasrar blockeras eller inte kunna returnera, vilket resulterar i några tomma områden under markanalysen. Prestandan för denna metod på en öppen källdataset uppnår en precision på 91, 07 ± 3, 75%, en återkallning på 93, 76 ± 5, 66% och en F1-poäng på 92, 26 ± 4, 4%

StampLite: Noggrann aktiv mätning av latens på Linux med hjälp av vanlig hårdvara : En praktisk studie genom implementering av STAMP (Simple Two Way Active Measurement Protocol)

Accurate latency measurement is fundamental to reliable network diagnostics and performance tuning. However, most active measurement tools overlook the delay and jitter they themselves introduce, partially masking the very metrics they are supposed to expose. This thesis investigates how accurately network latency can be captured on commodity Linux-based hardware. We design, implement, and release StampLite — a lightweight Simple Two-Way Active Measurement Protocol (STAMP) open-source implementation for Linux — and benchmark it against popular tools (ping, twping, and twampy) in tightly controlled virtual and physical testbed environments. Our implementation reduces the systematic overestimation of one-way and round-trip delay - caused by host processing time and the tool’s own latency - by approximately an order of magnitude compared to existing solutions. In both physical and virtualized testbeds, delay overestimation is limited to under 20 μs and jitter is below 2 μs. In addition, our experiments reveal that some performance improvements, such as polling, heavily affect results on physical hardware but have a limited effect on simulated topologies. This underscores the importance of validating measurement software using physical equipment. By making the code publicly available and sharing replicable experiments, we reduce the barrier to future research on low-cost, high-precision network telemetry.Noggrann latensmätning är grundläggande för tillförlitlig nätverksdiagnostik och prestandajustering. De flesta aktiva mätverktyg förbiser dock den fördröjning och det jitter de själva introducerar, vilket delvis maskerar de mätvärden de ska exponera. Denna avhandling undersöker hur exakt nätverkslatens kan fångas på vanlig Linux-baserad hårdvara. Vi designar, implementerar och släpper StampLite – en lätt Simple Two-Way Active Measurement Protocol (STAMP) öppen källkodsimplementering för Linux – och jämför den med populära verktyg (ping, twping och twampy) i noggrant kontrollerade virtuella och fysiska testmiljöer. Vår implementering minskar den systematiska överskattningen av enkelriktade och tur- och returfördröjningar – orsakade av värdens bearbetningstid och verktygets egen latens – med ungefär en storleksordning jämfört med befintliga lösningar. I både fysiska och virtualiserade testmiljöer är fördröjningsöverskattningen begränsad till under 20 μs och jitter är under 2 μs. Dessutom visar våra experiment att vissa prestandaförbättringar, såsom polling, i hög grad påverkar resultaten på fysisk hårdvara men har en begränsad effekt på simulerade topologier. Detta understryker vikten av att validera mätprogramvara med hjälp av fysisk utrustning. Genom att göra koden offentligt tillgänglig och dela replikerbara experiment minskar vi hindren för framtida forskning om billig och högprecisions nätverkstelemetri

En fjärranalytisk metod till säsongsförändringar: NDVI och snötäcketrender : Övervakning av miljöförändringar genom vegetations- och snöindex härledda från Landsat och MODIS

Understanding seasonal patterns of vegetation and snow is essential in studies of climate change and monitoring ecosystem responses. Previous research presents a shortening in the duration of snow cover along with an increase in spring temperature and precipitation leading to a longer growth period for vegetation. Satellite imagery provides frequent cover over geographically vast areas without the need for additional infrastructure or personnel. As such, this study uses satellite-derived values to investigate phenology trends and snow cover dynamics in central and southern Sweden over recent decades. Landsat data from 1985-2024 was used to measure vegetation greenness, through the Normalised Difference Vegetation Index (NDVI). Observations acquired by the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) from 2000 to 2024 measured snow cover through the Normalised Difference Snow Index (NDSI). Phenology and snow cover metrics were extracted on a monthly basis, through fixed thresholds, such as the Start of Season (SOS), End of Season (EOS) as well as the length of the winter season and Growing Season Length (GSL). A comparison between the extracted metrics and climate variables from the Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SMHI) was conducted. Additionally, the extracted metrics were converted to days using a standardised month length of 30.43685 days to establish a changing rate of days per year, which were then compared to reference datasets on vegetation periods and snow-covered days concluded by SMHI.  Results indicate a shift in vegetation dynamics due to a trend of earlier onset of spring vegetation as a result of earlier snowmelt in the winter. A rise of NDVI throughout the season was found as well as a trend of declining snow coverage in the study area, except for April which shows signs of an increase in fleeting snowfall. A moderately positive correlation between NDVI and a rise in temperature (r = 0.27) and more precipitation (r = 0.30) was found at the beginning of the season, suggesting vegetation activity increase. A strong correlation between snow cover and snow depth (r = 0.79) declining during the time period was found, indicating an earlier end of the winter season. Combined trends suggest a seasonal change of lengthening of the growing season with +3.5 days per year during the entire period from 1985 to 2024, and +1.7 days per year post-2000, as well as a shortening of the winter by –0.8 days per year (2000-2024). The findings correspond to existing papers and measures of temperature, precipitation, and snow depth; demonstrating the validity of remote sensing methods for the purpose of examining seasonal shifts.Insikter i den årliga cykeln av vegetation och snö är väsentliga för en god uppfattning av klimatförändring samt granskning av ekosystems utveckling. Existerande forskning visar på en allt kortare period med snötäcke i samband med en ökad temperatur och regnfall i tidig vårsäsong vilket orsakar en längre växtsäsong. Satellitbilder tillhandahåller frekvent täckning med stort geografiskt omfång utan att kräva utökad infrastruktur eller bemanning. Därför används satellitbaserade sensorer i denna studie för att undersöka trender i fenologi och snötäcket under de senaste decennierna i Svealand samt Götaland. Data från Landsat användes från 1985-2024 för att mäta vegetationens grönska genom normaliserat differensvegetationsindex (NDVI) och bilder från satellitinstrumentet Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) mellan år 2000 och 2024 tillämpades för att mäta snötäcket via normaliserat differens snö-index (NDSI). Värdena sammanställdes månadsvis, genom fixa tröskelvärden, för att hitta växtlighetens säsongstart (SOS), säsongslut (EOS), längden av växtsäsong (GSL), såsom snötäckets varaktighet. Dessa värden jämfördes med väderobservationer från Sveriges Meteorologiska och Hydrologiska Institut (SMHI). Ytterligare konverterades värden till dagar baserat på en standardiserad månadslängd på 30,43685 dagar, för att avgöra förändringstakt av dagar per år, vilka sedan jämfördes med referensdata av vegetationsperioder och snötäckta dagar bestämda av SMHI.  Resultatet indikerar en förändrad vegetationsperiod i form av en tidigare vegitationstillväxt under våren i samband med en snabbare snösmältning. NDVI har varit på uppgång genom åren under hela säsongen och snötäcket på nedgång i studieområdet, förutom april vilket visar tecken på en mer frekvent förekomst av enstaka snöfall. En tämlig korrelation mellan NDVI och en ökad temperatur (r = 0,27), samt en ökad nederbörd (r = 0,30) identifierades för den tidiga växtlighetens årstid. En stark korrelation mellan det avtagande snötäckets utbredning och snödjup upptäcktes (r = 0,79), antydande på ett allt mer tidigt slut på vintern. Tillsammans föreslår trenderna en förändring av årstiderna, bestående av en förlängning av växtsäsongen med +3,5 dagar per år under hela tidsperioden från 1985 till 2024, och +1.7 dagar per år efter år 2000, såväl som en förkortning av vintersäsongen med –0.8 dagar per år (2000-2024). Dessa iakttagelser korresponderar med befintlig forskning och observationer av temperatur, nederbörd och snödjup; detta påvisar fjärranalys som en befogad metod för att analysera årstidsförändringar

The Clarity Requirement in Detailed Development Plans : A Legal analysis of Chapter 4, Section 32, Paragraph 2 PBL

I denna rapport kommer tydlighetskravet i 4 kap. 32 § 2 st plan- och bygglagen (2010:900, PBL) analyseras både genom att se hur tydlighetskravet fungerar teoretiskt samt hur det tillämpas rent praktiskt. Tydlighetskravet innebär att en detaljplans bestämmelser kring miljö, bebyggelse eller byggnadsverk ska framgå tydligt.  Syftet med arbetet är att undersöka hur tydlighetskravet tillämpas i praktiken samt hur otydligheter i detaljplaner påverkar olika aktörer, som kommuner, sakägare samt exploatören. Arbetet byggs utifrån en kombination av rättsvetenskaplig och kvalitativ metod samt litteraturstudie. Arbetet visar en klar problematik med otydligheter i detaljplaner, både i rättspraxis men också i praktiken för de som arbetar med detaljplaner. I flera rättsfall har detaljplaner upphävts i mark- och miljööverdomstolen efter att planen brustit i tydligheten.  Intervjuerna visar att otydlighet ofta leder till osäkerhet, förseningar och ökade kostnader. Samtidigt framhåller många respondenter att alltför detaljerade planer oftare leder till problem och utmaningar i genomförandeskedet. Kommunernas juridiska kompetens upplevs i vissa fall bristande och en återkommande utmaning är att hitta balansen mellan kommunens behov av att styra utvecklingen och exploatörernas behov av flexibilitet. Regelverket kring tydlighetskravet ifrågasätts och arbetet visar att dess syfte inte alltid efterlevs i praktiken. I slutsatsen konstateras det att otydliga detaljplaner kan få betydande konsekvenser både inom kommunens interna processer, exploatörens ekonomi men även rättssäkerheten för enskilda. I praktiken framstår det däremot som att alltför reglerade detaljplaner oftare orsakar problem än vad vaga planer gör. In this report, the clarity requirement in Chapter 4, Section 32, second paragraph of the Planning and Building Act (2010:900, PBL) is analysed by examining both how the requirement operates in theory and how it is applied in practice. The clarity requirement stipulates that the provisions of a detailed development plan concerning the environment, buildings, or other structures must be stated clearly. The purpose of the study is to investigate how the clarity requirement is applied in practice and how ambiguities in detailed plans affect various stakeholders, such as municipalities, parties in interest, and developers. The study is based on a combination of legal-scientific and qualitative methods as well as a literature review. It reveals a clear problem with ambiguities in detailed plans, visible both in case law and in the everyday work of those dealing with such plans. In several cases, the Land and Environment Court of Appeal has annulled detailed plans because they lacked sufficient clarity. Interviews show that ambiguity often leads to uncertainty, delays, and increased costs. At the same time, many respondents point out that excessively detailed plans more frequently give rise to problems and challenges during the implementation phase. Municipal legal expertise is, in some instances, perceived as inadequate, and a recurring challenge is finding the balance between the municipality’s need to steer development and the developer’s need for flexibility. The regulatory framework surrounding the clarity requirement is therefore questioned, and the study shows that its purpose is not always achieved in practice. The conclusion is that unclear detailed plans can have significant consequences for municipal internal processes, the developer’s finances, and individuals’ legal certainty. In practice, however, it appears that overly regulated detailed plans more often cause problems than do plans that are somewhat vague

Marknadsmöjligheter för väte inom tungtransportsektorn i Sverige och Finland

Decarbonizing the transport sector is essential for meeting national and EU climate targets, particularly in hard-to-abate areas like heavy-duty road transport. This study explores the role of green hydrogen in decarbonizing Heavy Duty Vehicles(HDVs) sector in Sweden and Finland. It identifies key market drivers, barriers, demand projections, and the importance of business model innovation in addressing adoption challenges. Based on 15 semi-structured stakeholder interviews and quantitative demand analysis, the research finds hydrogen unlikely to be a universal HDV solution but strategically valuable for long-haul, high-payload, and high-utilization operations, and its viability depends on access to low-cost green hydrogen (<€10/kg), scaled refuelling infrastructure, and collaborative business models. In Finland, education and training initiatives are critical to closing workforce and information gaps. EU Policy instruments are key to early market development. Still, hydrogen is expected to play a limited role in achieving 2030 climate targets, particularly in Sweden, where biofuels and battery-electric vehicles lead. Projections show hydrogen use in HDVs reaching 1,800 to 36,000 tons annually by 2030, depending on infrastructure growth and policy ambition. The study concludes that hydrogen’s market potential in Nordic HDV transport is real but conditional, dependent on cost, infrastructure, targeted deployment, and alignment within a broader zero-emission strategy.Att minska koldioxidutsläppen från transportsektorn är avgörande för att uppfylla nationella och EU-gemensamma klimatmål, särskilt inom svårreducerade områden som tunga vägtransporter. Denna studie undersöker vilken roll grönt väte kan spela i omställningen av sektorn för tunga fordon (HDV) i Sverige och Finland. Studien identifierar centrala marknadsdrivkrafter, hinder, efterfrågeprognoser samt vikten av affärsmodellinnovation för att hantera utmaningarna kring införande. Baserat på 15 semistrukturerade intervjuer med intressenter och kvantitativ efterfrågeanalys visar forskningen att väte sannolikt inte kommer att vara en universallösning för tunga fordon, men strategiskt värdefullt för fjärrtransporter med hög lastkapacitet och hög nyttjandegrad. Vätets genomförbarhet beror på tillgång till lågkostnads grönt väte (<10 €/kg), utbyggd tankinfrastruktur samt samarbetsinriktade affärsmodeller. I Finland är utbildnings- och kompetensinsatser avgörande för att täppa till kunskaps- och arbetskraftsgap. EU:s politiska styrmedel är nyckeln till att utveckla den tidiga marknaden. Trots detta förväntas väte spela en begränsad roll i att uppnå klimatmålen för 2030, särskilt i Sverige där biodrivmedel och batterielektriska fordon leder utvecklingen. Prognoser visar att väteanvändningen i tunga fordon kan uppgå till mellan 1 800 och 36 000 ton per år till 2030, beroende på infrastrukturen och politiska ambitioner. Studien drar slutsatsen att vätets marknadspotential inom nordisk tung trafik är reell men villkorad – beroende av kostnad, infrastruktur, riktad implementering och att det ingår i en bredare strategi för utsläppsfri mobilitet

Biomekanisk utvärdering av axelskydd för mountainbike med finita elementsimuleringar

Mountain biking (MTB) has grown significantly in popularity over the past decade, attracting a wide range of recreational and professional riders. However, the sport also carries a substantial risk of injury due to the high speeds, uneven terrain, and the technical nature of many MTB disciplines. Among these injuries, the shoulder is the most frequently affected area, with clavicle fracture and injuries to shoulder ligaments being especially common. Despite the widespread use of protective equipment, it is not totally clear how effective current shoulder protection systems are in preventing such injuries. The aim of this study was to evaluate the performance of shoulder protections for MTB, and to investigate the biomechanics of the shoulder impacts, using Finite Element (FE) simulations. The study employed the THUMS version 7 human body model, which has been validated for lateral and oblique shoulder impacts. A series of simulations were performed in LS-DYNA to replicate realistic fall scenarios, varying two key parameters, namely the body orientation (anterior-lateral vs. lateral), and ground surface (rock vs. soil). For each scenario different protections were evaluated in order to study the effect of foam padding and low friction layers. Both global and local biomechanical metrics were used to evaluate injury risk. Global metrics included contact force and shoulder deflection (Cmax) and estimated injury probabilities using a risk function for Abbreviated Injury Scale (AIS) 2+ injuries. Local metrics focused on effective plastic strains in bones (clavicle and scapula) and ligament engineering strain, providing insight into specific injury mechanisms. The results highlight the significant influence of impact direction and surface hardness on injury severity. Lateral impacts and rock surfaces produced the highest shoulder deflections and plastic strains, indicating a greater likelihood of severe injury. Low friction layers increased sliding but did not always reduce strain, suggesting complex interactions between kinematics and tissue loading. Foam padding effectively reduced global shoulder deflection, though its effects on local tissue loading were not always beneficial. Overall, the findings emphasize the need for biomechanically optimized protection that balances energy absorption and movement control, to achieve optimal protection for both the bones and the ligaments of the shoulder, one of the most biomechanically complex joint in the human body.Mountainbike (MTB) har ökat avsevärt i popularitet under det senaste decenniet och attraherar ett brett spektrum av både fritids- och pprofessionell cyklister. Sporten medför dock en betydande skaderisk på grund av höga hastigheter, ojämnt underlag och den tekniska karaktären hos många MTB-discipliner. Bland dessa skador är axeln det mest drabbade området, där nyckelbensbrott och skador på axelns ledband är särskilt vanliga. Trots utbredd användning av skyddsutrustning är det oklart hur effektiva dagens axelskyddssystem är för att förebygga dessa skador. Syftet med denna studie var att utvärdera prestandan hos axelskydd inom MTB och att undersöka biomekaniken vid axelislag, med hjälp av Finita Element (FE)-simuleringar. Studien använde THUMS version 7, en mänsklig kroppmodell som har validerats för laterala och sneda axelislag. En serie simuleringar genomfördes i LS-DYNA för att återskapa realistiska fallscenarier, där två nyckelparametrar varierades: kroppens vid islag (antero-lateral vs. lateral) och underlagets styvhet (sten vs. jord). För varje scenario utvärderades olika skydd för att studera effekten av skummaterial och lågfriktionslager. Både globala och lokala biomekaniska mått användes för att bedöma skaderisken. De globala måtten inkluderade kontaktkraft och axeldeformation (Cmax) samt uppskattade skadeprobabiliteter med hjälp av en riskfunktion för AIS2+ skador. Lokala mått fokuserade på effektiv plastisk töjning i ben (nyckelben och skulderblad) samt töjning i ledband, vilket gav insikt i specifika skadeorsaker. Resultaten visar att islagsriktningen och underlagets styvhet har en betydande inverkan på skadans allvarlighetsgrad. Laterala islag och hårda underlag gav upphov till de största axeldeformationerna och plastiska töjningarna, vilket indikerar en högre risk för allvarliga skador. Lågfriktionslager ökade glidningen men minskade inte alltid belastningen, vilket tyder på komplexa interaktioner mellan kroppsrörelser och vävnadsbelastning. Skummaterialet minskade effektivt den globala axeldeformationen, men dess effekt på vävnaden var inte alltid positiv. Sammantaget understryker resultaten behovet av biomekaniskt optimerade skydd som balanserar energiabsorption och rörelsekontroll, för att uppnå optimalt skydd av både ben och ledband i axeln – en av kroppens mest biomekaniskt komplexa leder

Beslutsfattande i autonoma fordon med hjälp av stora språkmodeller

As autonomous vehicles (AVs) become more common on public roads, questions arise about whether the vehicles’ autonomous systems can replicate human thinking in crucial scenarios. It is no surprise that advanced autonomous vehicles struggle with complex, unpredictable, and morally ambiguous situations, such as choosing whom to save in an unavoidable crash. This study explores whether large language models (LLMs), specifically LLaMA 3.1 8B instruct, can be fine-tuned to better align with human preferences using a subset of the dataset from the Moral Machine Experiment [1]. The Moral Machine Experiment was an experiment conducted to collect choices in 40 million cases. The human subject had to choose between two visually presented driving scenarios and pick the one they felt more comfortable with. The dataset used in this study consisted of 18,000 random moral dilemmas taken from the Moral Machine Experiment, translating the scenarios into prompts formulated in natural human language. Using LoRA (low rank adaptation) and 4-bit quantization, we fine-tuned the LLM using a training set of 12,600 examples to make a comparison of how the LLM performed on a test set of 1,620 examples before and after fine-tuning. The evaluation shows that the fine-tuning improves alignment with human decisions across all scenario types. Each scenario involves a specific moral dilemma in which the model must choose between two outcomes, deciding who to save and who to sacrifice in each case. The different scenario types used in this study were: age, gender, fitness, utilitarianism, species, and social status. The overall accuracy increased with a correct decision by 14 percentage points, where the non-fine-tuned model achieved an accuracy of 45.6%, rising to 59.9% after fine-tuning. The most significant improvements were observed in the age and species scenario type. Our findings suggest that fine-tuning can reduce the gap between human decision-making and LLMs, and have the LLM simulate moral preferences in AV scenarios. However, limitations in model understanding, training scope, and lack of visual context highlight the need to further research in multimodal and culturally adaptive models.I takt med att autonoma fordon blir allt vanligare på allmänna vägar uppstår frågor om huruvida fordonens autonoma system kan replikera mänskligt tänkande i avgörande scenarier. Det är ingen överraskning att avancerade autonoma fordon kämpar med komplexa, oförutsägbara och moraliskt tvetydiga situationer, som att välja vem som ska räddas i en oundviklig krock. I den här studien undersöker vi om stora språkmodeller, LLM:er, specifikt LLaMA 3.1 8B instruct, kan finjusteras för att bättre anpassas till mänskliga moraliska preferenser med hjälp av en delmängd av datamängden från Moral Machine Experiment [1]. Moral Machine Experiment var ett experiment som utfördes för att samla in val i 40 miljoner fall. Den mänskliga försökspersonen var tvungen att välja mellan två visuellt presenterade körscenarier och välja det de kände sig mest bekväma med. Datamängden som användes i denna studie bestod av 18 000 slumpmässiga moraliska dilemman hämtade från Moral Machine Experiment, där scenarierna översattes till meningar formulerade på naturligt mänskligt språk. Med hjälp av LoRA (lågrankadaption) och 4-bitars kvantisering finjusterade vi LLM med hjälp av en träningsuppsättning av 12 600 exempel för att jämföra hur LLM presterade i en testuppsättning av 1 620 exempel före och efter finjustering. Utvärderingen visar att finjusteringen förbättrar överensstämmelsen med mänskliga beslut i alla scenariotyper, där vart och ett involverar ett specifikt moraliskt dilemma där modellen måste välja mellan två utfall och bestämma vem som ska räddas och vem som ska offras i varje fall. De olika scenariotyperna som användes i denna studie var: ålder, kön, kondition, utilitarism, art och social status. Den totala noggrannheten ökade med 14 procentenheter vid ett korrekt beslut, där den icke-finjusterade modellen hade en korrekt svarsfrekvens på 45.6% och efter finjustering nådde 59.9%. De största förbättringen observerades i scenariotypen ålder och art. Våra resultat tyder på att finjustering kan minska gapet mellan mänskliga beslut och LLM:er, och få LLM att simulera moraliska preferenser i etiska scenarier för autonoma fordon. Begränsningar i modellförståelse, träningsomfattning och brist på visuellt sammanhang belyser dock behovet av ytterligare forskning inom multimodala och kulturellt anpassningsbara modeller

Data-driven approaches for surface quality monitoring and prediction based on heterogeneous multi-channel signal fusion in hard part machining

Data-driven systems have demonstrated significant value in real-time surface roughness evaluation and pre- diction for machining processes. This study presents a comprehensive methodology for evaluating three core elements critical to decision-making in machining monitoring: sensor-based dynamic signal selection and pro- cessing, sensory fusion scenarios, and Machine Learning (ML) models. Unlike previous research that often an- alyzes these elements in isolation, this study emphasizes their collective impact on unified datasets. The proposed methodology is validated using experimental data from machining trials on two distinct machines during the finishing process of hard turning. Hard turning is a widely employed finishing operation in manufacturing that directly affects dimensional accuracy, surface integrity, and surface finish, which are key characteristics of machined parts. Surface roughness, as an essential indicator of surface quality, plays a pivotal role in the functional performance of end products, necessitating accurate monitoring and assessment throughout the process. To optimize performance, Bayesian Optimization was employed for automatic hyperparameter tuning, facilitating efficient exploration of optimal parameters. The predictive capabilities of trained ML models were subsequently evaluated using performance metrics and quantitatively assessed for uncertainty through Predic- tion Intervals (PIs), calculated via non-parametric Kernel Density Estimation. Results indicate that the Wavelet Packet Transform method significantly enhances the predictive performance across all ML models. Among the evaluated models, Support Vector Regression and K-Nearest Neighbors demonstrated superior predictive accu- racy and minimal uncertainty across all signal processing methods. This work provides actionable guidelines for researchers and manufacturers in selecting optimal combinations of methodologies for developing accurate, reliable, and generalizable data-driven surface quality monitoring and prediction systems, particularly for hard part turning applications.QC 20250818</p

Ögonen på målet, pennan på bordet Blick- och penininmatning för bekväm och precis VR-interaktion

Precise manipulation, fast interaction, and lasting comfort are hard to reconcile in VR. Modern controllers can track at sub-millimetre resolution in ideal conditions, yet mid-air reach, tremor, and arm elevation still impair accuracy and induce fatigue. We present Eyes on Target, Pen on Table, combining gaze-driven target selection with desk-supported, pressure-adaptive pen input. In a within-subjects study (N=12), it was compared with a direct mid-air pen baseline. In 2D tasks, mean placement error dropped by 40% with no significant time cost, while in 3D tasks error fell by 58% at a 52% time cost. With control-display gain with axis constraint, error reductions reached 77% in 2D and 81% in 3D relative to the baseline. Across conditions, the approach also reduced arm fatigue and NASA-TLX workload. Our findings position the Gaze + Pen on Table technique as a balanced, sustainable alternative for production-level VR design, with practical guidelines for implementation.Precisionsmanipulation, snabb interaktion och långvarig komfort är svåra att förena i VR. Moderna handkontroller kan spåra med submillimeter-upplösning under ideala förhållanden, men räckvidd i luften, fysiologisk tremor och upplyfta armar försämrar ändå noggrannheten och orsakar trötthet. Vi presenterar Ögonen på målet, pennan på bordet, som kombinerar blickstyrd målfångst med bordsstödd, tryckanpassad penninmatning. I en within-subjects-studie (N=12) jämfördes tekniken med en direkt penn-i-luften-baslinje. Vid 2D-uppgifter minskade det genomsnittliga placeringsfelet med 40 % utan tidskostnad, medan felet i 3D-uppgifter sjönk med 58 % till priset av 52 % längre tid. Med kontroll-display-förstärkning och axelbegränsning nådde felreduktionerna 77 % i 2D och 81 % i 3D jämfört med baslinjen. Tekniken minskade dessutom armmuskeltrötthet och NASA-TLX-arbetsbelastning i samtliga förhållanden. Våra resultat placerar Blick + Penna på Bord som ett balanserat och hållbart alternativ för produktionsnära VR-design, med praktiska riktlinjer för implementering