Improving PPP positioning and troposphere estimates using an azimuth-dependent weighting scheme

Asymmetric troposphere modeling is crucial in Precise Point Positioning (PPP). The functional model of the asymmetric troposphere has been thoroughly studied, while the stochastic model lacks discussion. Currently, there is no suitable stochastic model for asymmetric tropospheric conditions, potentially degrading the positioning accuracy and the reliability of Zenith Total/Wet Delay (ZTD/ZWD) estimates. This paper introduces an Azimuth-Dependent Weighting (ADW) scheme that utilizes information from asymmetric mapping functions to adaptively weight Global Navigation Satellite System (GNSS) observations affected by azimuth-dependent errors. The concept of ADW has been validated using Numerical Weather Prediction data and International GNSS Service data. The results indicate that ADW effectively improves the coordinate repeatability of the PPP solution by approximately 10%in the horizontal and 20%in the vertical direction. Additionally, ADW appears to be capable to improve the ZWD estimates during the PPP convergence period and yields smoother ZWD estimates. Consequently, it is recommended to adopt this new weighting scheme in PPP applications when an asymmetric mapping functions is employed.Projekt DEALChina Scholarship Counci

Material availability in fluid assembly systems

Ausgangspunkt der vorliegenden Arbeit ist die aus den Defiziten starr verketteter Fließmontagelinien resultierende Forderung nach veränderungsfähigen Systemen für die zukünftige Automobilmontage. Als Ausprägungsform eines veränderungsfähigen Systems grenzt die fluide Montage, die im Kontext des Forschungscampus ARENA2036 erarbeitet wird und über eine spezifische Anzahl an Freiheitsgraden verfügt, den Untersuchungsbereich dieser Arbeit ab. Es zeigt sich, dass in dieser Umgebung die Gewährleistung der kurzfristigen Materialverfügbarkeit infolge dynamischer Materialflussstrukturen eine besondere Herausforderung darstellt. Aus diesem Grund beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit der übergeordneten Forschungsfrage, wie sich die Materialverfügbarkeit während des Betriebs eines fluiden Montagesystems sicherstellen lässt. Als konkreter Handlungsbedarf wird die Entwicklung und Untersuchung einer Methodik zur Überprüfung und Sicherstellung der Materialverfügbarkeit in fluiden Montagesystemen identifiziert. Die entwickelte Methodik setzt sich aus vier aufeinanderfolgenden Prozessschritten zusammen. Hierbei handelt es sich um die Schritte Initialisierung, Zielsuche und Aufgabenableitung, Lösungssuche sowie Lösungsauswahl. Die Methodik ist als Bestandteil des Materialbereitstellungssystems dem Aufgabenfeld der Logistik zugeordnet und trägt zur Koordination des Montage- und Materialbereitstellungssystems bei, da sie an der Schnittstelle dieser beiden Systeme eingesetzt wird. Die simulationsbasierte Untersuchung der Methodik erfolgt am Beispiel einer Cockpit-Vormontage. Verschiedene Experimente werden durchgeführt, um die Funktionsweise der Methodik zu erproben und den Einfluss verschiedener Größen auf die Materialverfügbarkeit zu analysieren. Wie die Simulationsergebnisse zeigen, gelingt es durch den Einsatz der Methodik, die Materialverfügbarkeit in fluiden Montagesystemen während des laufenden Betriebs sicherzustellen. Hierbei hat sich insbesondere die Verwendung des Ansatzes zur logistik- und montageinduzierten Materialverfügbarkeit als förderlich erwiesen. Dadurch leistet die vorliegende Arbeit einen Beitrag zur Ausgestaltung der Materialbereitstellung in fluiden Montagesystemen

Mitigating the amorphization of perovskite layers by using atomic layer deposition of alumina

Atomic layer deposition of aluminum oxide (ALD-Al2O3) layers has recently been studied for stabilizing perovskite solar cells (PSCs) against environmental stressors, such as humidity and oxygen. In addition, the ALD-Al2O3 layer acts as a protective barrier, mitigating pernicious halide ion migration from the perovskite towards the hole transport interface. However, its effectiveness in preventing the infiltration of ions and additives from the hole-transport layer into perovskites remains insufficiently understood. Herein, we demonstrate the deposition of a compact ultrathin (∼0.75 nm) ALD-Al2O3 layer that conformally coats the morphology of a triple-cation perovskite layer. This promotes an effective contact of the hole transporter layer on top of the perovskite, thereby improving the charge carrier collection between these two layers. Upon systematically investigating the layer-by-layer structure of the PSC, we discovered that ALD-Al2O3 also acts as a diffusion barrier for the degraded species from the adjacent transport layer into the perovskite. In addition to these protective considerations, ALD-Al2O3 impedes the transition of crystalline perovskites to an undesired amorphous phase. Consequently, the dual functionality (i.e., enhanced contact and diffusion barrier) of the ALD-Al2O3 protection enhanced the device performance from 19.1% to 20.5%, while retaining 98% of its initial performance compared to <10% for pristine devices after 1500 h of outdoor testing under ambient conditions. Finally, this study deepens our understanding of the mechanism of ALD-Al2O3 as a two-way diffusion barrier, highlighting the multifaceted role of buffer layers in interfacial engineering for the long-term stability of PSCs.Deutsche ForschungsgemeinschaftBundesministerium für Bildung und ForschungEuropean UnionMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyBundesministerium für Wirtschaft und Klimaschut

Diverse reactivity of a cationic N-heterocyclic phosphenium complex towards anionic substrates : substitution vs. reduction

A cationic N-heterocyclic phosphenium (NHP) iron tetracarbonyl complex was synthesised from the free cation and its behaviour towards various anionic reactants studied. Reactions with fluoride, chloride, and hydride sources proceeded under attachment of the anion at phosphorus to yield Fe(CO)4-complexes of neutral diazaphospholenes, while bromide and iodide reacted under addition of the anion at the metal and decarbonylation to yield NHP iron halides. Reactions with amides and organometallics were unselective. At room temperature, predominantly reduction of the cationic complex to yield a spectroscopically detectable Fe-centred radical and its deactivation products was observable. At -78 °C, CH-metalation at the heterocycle was preferred, as evidenced by the structural characterisation of a neutral borane-adduct of the metalation product of a modified NHP complex. The dimer of the Fe-centred radical formed also in reactions of chloro- and bromo-diazaphospholenes with Fe2(CO)9, which proceed not only by complexation of the P-donors as expected, but involve also oxidative addition steps and single electron transfer processes in which excess iron complex acts as the reductant. The title complex and the products isolated in the reaction studies were characterised by spectroscopic data and in many cases by XRD studies. Computational studies were employed to analyse the differing reactivity of the cationic NHP complex towards light and heavy halide ions, and to help in the assignment of the radical intermediate observed. The more diverse reactivity of the cationic NHP complexes compared to their neutral analogues is attributed to their higher electrophilicity.Deutsche ForschungsgemeinschaftMinisterium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württember

The size of the functional base of support decreases with age

Falls occur more often as we age. To identify people at risk of falling, balance analysis requires an accurate base-of-support model. We previously developed a functional base-of-support (fBOS) model for standing young adults and showed that its area is smaller than the footprint area. Our fBOS model is a polygon that contains centre-of-pressure trajectories recorded as standing participants move their bodies in the largest possible loop while keeping their feet flat on the ground. Here we assess how the size of the fBOS area changes with age by comparing 38 younger (YA), 14 middle-aged (MA), and 34 older adults (OA). The fBOS area is smaller in older adults: OA area is 58% of the YA area (p<0.001), and 59% of the MA area (p=0.001), with no difference between YA and MA. The reduction in fBOS area among the OA is primarily caused by a reduction in the length of the fBOS. In addition, among older adults smaller fBOS areas correlated with a lower score on the Short Physical Performance Battery (τ=0.28, p=0.04), a reduced walking speed (τ=0.25, p=0.04), and a higher frailty level (p=0.09). So that others can extend our work, we have made our fBOS models available online

Digital laboratory: X-ray computed tomography towards direct numerical simulations

A digital porous media laboratory comprises a set of techniques to analyse and characterize samples using computer simulations and digital measurements to predict or determine material properties. This thesis has implemented the complete workflow of this technique from sample preparation until reporting the gained information pertaining said sample. A complete design of an in house built X-ray computed tomographic system is described. All components of the system are listed and the way they are electrically and mechanically coupled is explained. Software architecture to control the system and the advantages it has to maintain the system is described at a cost of system complexity. The in-house tomographic system was used to characterize engineering, geologic and biological samples

Energy density optimization in laser-based powder bed fusion of nano-modified PA12 powder feedstocks

Additive manufacturing (AM) by powder bed fusion using a laser beam (PBF-LB) is often considered as the process of choice for industrial applications. Small changes in process parameters and intrinsic or extrinsic material parameters can significantly affect the final as-built part properties in this highly complex AM process. Choosing a machine configuration with optimal process parameters can be time-consuming, especially when new powders, i.e., nano-modified feedstocks or batches, are used. Even if a set of parameters works for one PBF-LB machine, the same parameters may produce unsatisfactory results on another machine model. Dimensionless parameters can be beneficial in simplifying complex phenomena. In this study, a semi-analytical approach based on printing monolayers was semi-blind tested by five laboratories on different PBF-LB machines. Virgin polyamide 12 (PA12), silver, and carbon black nano-particle-modified PA12 powders were tested. Two dimensionless numbers were used to describe the process. The first number describes the energy conversion dimensionless. The second dimensionless number proposes a minimum energy input demand for full densification. Both numbers combine process parameters (e.g., laser power, scan speed) and material properties (latent heat and solid density), while energy conversion number is considered by experimental results (monolayer thickness). Results indicate how nanoparticles influence thermal conductivity and energy absorption. Suggested surface energy densities based on the dimensionless numbers were compared with mechanical properties. The prediction of the highest overall mechanical values (tensile strength and elongation at break) matched the best mechanical properties. The monolayer approach presents an experimental simple method for predicting suitable machine settings and narrowing the process window in an efficient and material-conserving way.Projekt DEALDeutsche ForschungsgemeinschaftFraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IP

Grid‐forming converters in interconnected power systems : requirements, testing aspects, and system impact

In this study, the integration of grid‐forming (GFM) converters in power systems is discussed in terms of both the fundamental aspects of system stability and the technical possibilities of converter‐based resources. The paper provides a survey and comparison of various GFM control concepts with respect to their transient and stationary behavior. A method for black box characterization and conformity testing of GFM converters is presented and relevant results of lab and field tests with GFM converters are discussed. Finally, important system aspects are addressed. This includes an approach to consider the behavior of GFM converters in distribution grid models and investigations on the minimum share of GFM units required to ensure system stability. The findings of this paper provide valuable insights for the design and implementation of GFM converters in modern converter‐based power systems.German Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Actio

Bridging cognitive and deep learning models of attention

Neural attention mechanisms, drawing inspiration from the cognitive modeling of human attention, have led to significant advancements in deep learning models across the fields of computer vision (CV) and natural language processing (NLP) (Gupta et al., 2021). Despite these technological strides, AI models still fall short of human performance in tasks demanding nuanced comprehension (e.g., reading comprehension), as well as in out-of-the-box data domains and novel modalities (Sarker, 2021). The goal of this dissertation is to bridge human and data-driven models of attention to enhance the performance of neural systems for CV and NLP tasks. We hypothesize that the human–machine performance gap is due to a lack of adequate human-like attention functionalities in AI systems, given the relationship between attention functionality and task performance in humans (Pashler et al., 2001). To address this gap, we focus on three aspects that currently hamper the performance of attention-based deep neural networks (DNNs) (Kotseruba et al., 2016). First, the lack of interpretability, obscuring our knowledge of how these models process and prioritize information. Second, the challenge of generalizability across datasets and domains. Third, the substantial data dependency, hindering the development and scalability of the models for certain tasks. We explore if we can mitigate these issues by integrating DNNs with cognitive models of attention, especially for the tasks of reading and scene perception, where human attention has been widely studied and where DNNs fall short of human capabilities (Das et al., 2017; Mathias et al., 2021). Accordingly, the manuscript develops along three research questions. The first is: What is the relationship between neural and human attention? Focusing on reading comprehension tasks, we uncover correlations between models and human-like attention on reading comprehension tasks. Our findings demonstrate that: a closer alignment with human attention patterns can in fact significantly improve DNNs task performance in both mono- and multimodal settings; that there is a trade-off between model complexity and attention-based interpretability; and that specifically text attention is significantly correlated to model accuracy. Second, we ask: How does incorporating cognitive theories of attention into DNNs enhance model generalizability? We illustrate that using cognitive simulations as an inductive bias, along with specialized training, effectively compensates for the absence of human ground truth attention data in novel domains. We pioneer a method (known as deep saliency prediction (Wang et al., 2021)) to initiate training a DNN for visual saliency prediction by using cognitive model simulations as an inductive bias. Our text and image saliency models, informed by generalized eye movement behaviors simulated from cognitive models, are further refined with limited eye-tracking data, achieving significant performance improvements comparable to the state of the art across various domains and datasets. Lastly, our third research question is: Can methods informed by cognitive models of attention effectively mitigate data dependency requirements? We apply our saliency prediction model in mono- and multimodal NLP tasks using a novel joint semi-supervised training method: we generate task-specific human-like attention by training our downstream task models and allowing for gradient flow in the saliency prediction model. Hence, we supervise neural attention layers of different downstream DNNs with different saliency predictions from the same model. This way, by supervising neural attention mechanisms with human-like attention, and jointly training both models for a given task end-to-end, we circumvent the need for task-specific human data. Put together, our studies set forth a structured approach towards addressing key limitations of current data-driven deep learning models of attention. This thesis demonstrates that integrating them with cognitive science frameworks of human attention opens up new research possibilities, allowing to obtain models that are more efficient, more aligned with human cognitive processes, and that better perceive and understand the world in a human-like manner.Neuronale Aufmerksamkeits - Attention - Mechanismen, die sich an der kognitiven Modellierung der menschlichen Aufmerksamkeit orientieren, haben zu erheblichen Fortschritten bei Deep-Learning-Modellen in den Bereichen Computer Vision (CV) und Natural Language Processing (NLP) geführt (Gupta et al., 2021). Trotz dieser technologischen Fortschritte bleiben KI-Modelle bei Aufgaben, die ein nuanciertes Verständnis erfordern (z. B. Leseverständnis), sowie bei unkonventionellen Datendomänen und neuartigen Modalitäten immer noch hinter der menschlichen Leistung zurück (Sarker, 2021). Das Ziel dieser Dissertation ist es, menschliche und datengesteuerte Modelle der Aufmerksamkeit zu verbinden, um die Leistung neuronaler Systeme für CV- und NLP- Aufgaben zu verbessern. Wir stellen die Hypothese auf, dass die Leistungslücke zwischen Mensch und Maschine auf das Fehlen adäquater, menschenähnlicher Aufmerksamkeitsfunktionen in KI-Systemen zurückzuführen ist, wenn man die Beziehung zwischen Aufmerksamkeitsfunktionalität und Aufgabenleistungperformanz beim Menschen betrachtet (Pashler et al., 2001). Um diese Lücke zu schließen, konzentrieren wir uns auf drei Aspekte, die derzeit die Leistung von aufmerksamkeitsbasierten tiefen neuronalen Netzen (Deep Neural Networks, DNNs) behindern (Kotseruba et al., 2016). Erstens, die mangelnde Interpretierbarkeit, die unser Wissen darüber, wie diese Modelle Informationen verarbeiten und priorisieren, verschleiert. Zweitens, die Herausforderung der Verallgemeinerbarkeit über Datensätze und Domänen hinweg. Drittens, die erhebliche Datenabhängigkeit, die die Entwicklung und Skalierbarkeit der Modelle für bestimmte Aufgaben behindert. Wir untersuchen, ob wir diese Probleme durch die Integration von DNNs mit kognitiven Modellen der Aufmerksamkeit entschärfen können, insbesondere für die Aufgaben des Lesens und der Szenenwahrnehmung, bei denen die menschliche Aufmerksamkeit umfassend untersucht wurde und bei denen DNNs hinter den menschlichen Fähigkeiten zurückbleiben (Das et al., 2017; Mathias et al., 2021). Dementsprechend entwickelt sich die Arbeit entlang dreier Forschungsfragen. Die erste lautet: Wie ist die Beziehung zwischen neuronaler und menschlicher Aufmerksamkeit? Indem wir uns auf Leseverständnisaufgaben konzentrieren, decken wir Korrelationen zwischen Modellen und menschlicher Aufmerksamkeit bei Leseverständnisaufgaben auf. Unsere Ergebnisse zeigen, dass eine engere Angleichung an menschliche Aufmerksamkeitsmuster die Leistung von DNNs sowohl in mono- als auch in multimodalen Umgebungen erheblich verbessern kann, dass es einen Kompromiss zwischen Modellkomplexität und aufmerksamkeitsbasierter Interpretierbarkeit gibt und dass insbesondere die Textaufmerksamkeit signifikant mit der Modellgenauigkeit korreliert ist. Zweitens fragen wir: Wie kann die Einbeziehung kognitiver Theorien über Aufmerksamkeit in DNNs die Verallgemeinerbarkeit von Modellen verbessern? Wir zeigen, dass die Verwendung kognitiver Simulationen als induktiver Bias zusammen mit spezialisiertem Training das Fehlen menschlicher Ground-Truth-Daten zur Aufmerksamkeit in neuartigen Domänen wirksam kompensiert. Wir führen eine Methode ein (bekannt als Deep Saliency Prediction (Wang et al., 2021), um ein DNN für die visuelle Salienzvorhersage zu trainieren, indem wir kognitive Modellsimulationen als induktiven Bias verwenden. Unsere Text- und Bildsalienzmodelle, die durch verallgemeinerte Augenbewegungsverhaltensweisen, die von kognitiven Modellen simuliert werden, informiert werden, werden mit begrenzten Eye-Tracking-Daten weiter verfeinert und erreichen signifikante Leistungsverbesserungen, die mit dem Stand der Technik in verschiedenen Domänen und Datensätzen vergleichbar sind. Unsere dritte Forschungsfrage lautet schließlich: Können Methoden, die auf kognitiven Aufmerksamkeitsmodellen beruhen, die Anforderungen an die Datenabhängigkeit wirksam abschwächen? Wir wenden unser Salienzvorhersagemodell in mono- und multimodalen NLP-Aufgaben an, indem wir eine neuartige Joint Semisupervised Trainingsmethode verwenden: Wir erzeugen aufgabenspezifische, menschenähnliche Aufmerksamkeit, indem wir unsere nachgelagerten Aufgabenmodelle trainieren und einen Gradient Flow im Salienzvorhersagemodell zulassen. Daher überwachen wir die neuronalen Aufmerksamkeitsschichten verschiedener nachgeschalteter DNNs mit unterschiedlichen Salienzvorhersagen aus demselben Modell. Durch die Überwachung neuronaler Aufmerksamkeitsmechanismen mit menschenähnlicher Aufmerksamkeit und das gemeinsame Training beider Modelle für eine gegebene Aufgabe von Anfang bis Ende umgehen wir so die Notwendigkeit aufgabenspezifischer menschlicher Daten. Zusammengenommen stellen unsere Studien einen strukturierten Ansatz zur Überwindung der wichtigsten Einschränkungen aktueller datengesteuerter Deep-Learning-Modelle der Aufmerksamkeit dar. Diese Arbeit zeigt, dass die Integration dieser Modelle mit kognitionswissenschaftlichen Modellen der menschlichen Aufmerksamkeit neue Forschungsmöglichkeiten eröffnet, die es ermöglichen, Modelle zu erhalten, die effizienter sind, besser auf menschliche kognitive Prozesse abgestimmt sind und die Welt auf eine menschenähnliche Weise besser wahrnehmen und verstehen

New laws and regulation

Projekt DEALUniversität Stuttgar