2,065 research outputs found

    Proceedings of SIRM 2023 - The 15th European Conference on Rotordynamics

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    It was our great honor and pleasure to host the SIRM Conference after 2003 and 2011 for the third time in Darmstadt. Rotordynamics covers a huge variety of different applications and challenges which are all in the scope of this conference. The conference was opened with a keynote lecture given by Rainer Nordmann, one of the three founders of SIRM “Schwingungen in rotierenden Maschinen”. In total 53 papers passed our strict review process and were presented. This impressively shows that rotordynamics is relevant as ever. These contributions cover a very wide spectrum of session topics: fluid bearings and seals; air foil bearings; magnetic bearings; rotor blade interaction; rotor fluid interactions; unbalance and balancing; vibrations in turbomachines; vibration control; instability; electrical machines; monitoring, identification and diagnosis; advanced numerical tools and nonlinearities as well as general rotordynamics. The international character of the conference has been significantly enhanced by the Scientific Board since the 14th SIRM resulting on one hand in an expanded Scientific Committee which meanwhile consists of 31 members from 13 different European countries and on the other hand in the new name “European Conference on Rotordynamics”. This new international profile has also been emphasized by participants of the 15th SIRM coming from 17 different countries out of three continents. We experienced a vital discussion and dialogue between industry and academia at the conference where roughly one third of the papers were presented by industry and two thirds by academia being an excellent basis to follow a bidirectional transfer what we call xchange at Technical University of Darmstadt. At this point we also want to give our special thanks to the eleven industry sponsors for their great support of the conference. On behalf of the Darmstadt Local Committee I welcome you to read the papers of the 15th SIRM giving you further insight into the topics and presentations

    Simultaneous Multiparametric and Multidimensional Cardiovascular Magnetic Resonance Imaging

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    No abstract available

    Advances and Applications of DSmT for Information Fusion. Collected Works, Volume 5

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    This fifth volume on Advances and Applications of DSmT for Information Fusion collects theoretical and applied contributions of researchers working in different fields of applications and in mathematics, and is available in open-access. The collected contributions of this volume have either been published or presented after disseminating the fourth volume in 2015 in international conferences, seminars, workshops and journals, or they are new. The contributions of each part of this volume are chronologically ordered. First Part of this book presents some theoretical advances on DSmT, dealing mainly with modified Proportional Conflict Redistribution Rules (PCR) of combination with degree of intersection, coarsening techniques, interval calculus for PCR thanks to set inversion via interval analysis (SIVIA), rough set classifiers, canonical decomposition of dichotomous belief functions, fast PCR fusion, fast inter-criteria analysis with PCR, and improved PCR5 and PCR6 rules preserving the (quasi-)neutrality of (quasi-)vacuous belief assignment in the fusion of sources of evidence with their Matlab codes. Because more applications of DSmT have emerged in the past years since the apparition of the fourth book of DSmT in 2015, the second part of this volume is about selected applications of DSmT mainly in building change detection, object recognition, quality of data association in tracking, perception in robotics, risk assessment for torrent protection and multi-criteria decision-making, multi-modal image fusion, coarsening techniques, recommender system, levee characterization and assessment, human heading perception, trust assessment, robotics, biometrics, failure detection, GPS systems, inter-criteria analysis, group decision, human activity recognition, storm prediction, data association for autonomous vehicles, identification of maritime vessels, fusion of support vector machines (SVM), Silx-Furtif RUST code library for information fusion including PCR rules, and network for ship classification. Finally, the third part presents interesting contributions related to belief functions in general published or presented along the years since 2015. These contributions are related with decision-making under uncertainty, belief approximations, probability transformations, new distances between belief functions, non-classical multi-criteria decision-making problems with belief functions, generalization of Bayes theorem, image processing, data association, entropy and cross-entropy measures, fuzzy evidence numbers, negator of belief mass, human activity recognition, information fusion for breast cancer therapy, imbalanced data classification, and hybrid techniques mixing deep learning with belief functions as well

    Comprehensive insights into the impedimetric characterization of dielectric thin films

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    Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Vermittlung praktischer Einblicke in die Charakterisierung und Analyse dünner Schichten mithilfe der Impedanzspektroskopie. Der Fokus liegt hierbei auf Schichtdicken im unteren Nano- bis Mikrometerbereich sowie Schichtmaterialien mit vernachlässigbarer Elektronenleitung. Obwohl die impedimetrische Analyse auf der Anregung des beschichteten Systems durch Anlegen einer Wechselspannung beruht, führt die Messung an sich zu keiner Veränderung der untersuchten Probe, wodurch die Impedanzspektroskopie zu den zerstörungsfreien Prüfmethoden zählt. Das Aufzeichnen von Impedanzspektren ist bemerkenswert unkompliziert und lässt sich mit relativ kostengünstiger Hardware durchführen. Die eigentliche Herausforderung der Impedanzanalyse liegt vielmehr in der Modellierung der im Grunde unspezifischen Impedanzwerte zur Bestimmung konkreter, physikalischer Parameter des untersuchten Systems. Die mathematische Aufbereitung von Impedanzdaten erfordert hierbei ein tiefgreifendes Verständnis der zu erwartenden Ladungstransport-Mechanismen. Um einen prinzipiellen Überblick über die Messmethodik zu vermitteln, werden zu Beginn der Arbeit eine Reihe relevanter physikalisch-chemischer Prozesse sowie deren charakteristischen Beiträge zu einer gemessenen Impedanzantwort vorgestellt. Hierbei wird insbesondere auf den Einfluss und die Ermittlung grundlegender Materialeigenschaften wie der Ionenleitfähigkeit und der relativen statischen Permittivität eingegangen. Im Anschluss werden die wesentlichen Unterschiede eines Impedanzspektrums, das mit einem beschichteten bzw. unbeschichteten Elektrodensystem in Kontakt mit einem fluidischen Referenzmedium aufgezeichnet wurde, herausgearbeitet. Zu diesem Zweck werden verallgemeinerte Ansätze zur Modellierung der frequenzabhängigen Impedanzantwort in Abhängigkeit des Beschichtungszustandes des Elektrodensystems detailliert vorgestellt. Anhand der dargelegten Modelle lässt sich die entscheidende Bedeutung des fluidischen Referenzmediums sowie der verwendeten Elektrodengeometrie auf die zur Verfügung stehenden Möglichkeiten zur Dünnschichtcharakterisierung ableiten. Insbesondere ein gezielter Einsatz der interdigitalen Mikroelektrodenstruktur bietet in diesem Zusammenhang ideale Voraussetzungen zur impedimetrischen Dünnschichtanalyse. Das Herzstück dieser Arbeit ist die experimentelle Demonstration der impedanzbasierten Dünnschicht-Analysetechnik mithilfe von handelsüblichen, interdigitalen Elektrodenchips. Die hierfür verwendeten Impedanzspektren wurden in einem vollautomatisierten, mikrofluidischen Messsystem aufgenommen, welches im Rahmen dieser Arbeit speziell entwickelt und optimiert wurde. Durch die vollständige Offenlegung der aufgezeichneten Impedanzspektren zusammen mit den für die Auswertung verwendeten Python-Skripten im Repository KITOpenData wird dem Leser die Gelegenheit geboten, die in dieser Arbeit vorgeschlagenen Auswertestrategien selbständig nachzuverfolgen (und möglicherweise sogar zu verbessern). Als Modelldünnschichten wurden die Materialien HKUST-1 und ZIF-8, welche zur Materialklasse der metallorganischen Gerüstverbindungen gezählt werden, auf die interdigitalen Elektrodenchips aufgetragen. Als kristalline Koordinationspolymere haben sowohl HKUST-1 als auch ZIF-8 aufgrund ihrer Nanoporösität und ihrer wohl-definierten chemischen Struktur in den letzten Jahren erhebliches Forschungsinteresse erregt. Insbesondere die Bottom-up-Synthese von oberflächenverankerten HKUST-1-Beschichtungen wurde bereits intensiv mit etablierten Dünnschicht-Analyseverfahren wie der Quarzkristall-Mikrowaage und Oberflächenplasmonenresonanz analysiert, was eine direkte Gegenüberstellung mit der in dieser Arbeit vorgestellten impedimetrischen Charakterisierungsmethode ermöglicht. Die Impedanzdaten, die während des zyklusweisen Beschichtungsprozesses mit der oberflächenverankerten HKUST-1-Dünnschicht gesammelt wurden, belegen eine nahezu lineare Wachstumsrate von (1.5±0.3) nm/Zyklus im Anschluss an den anfänglichen Keimbildungsschritt. Die Zuverlässigkeit des impedanzbasierten Schichtdickenschätzwertes ließ sich durch die Visualisierung der beschichteten Elektrodenstrukturen mittels Rasterelektronenmikroskopie validieren. Darüber hinaus konnte gezeigt werden, dass die dielektrischen Eigenschaften von HKUST-1 erheblich von der Lösemittelzusammensetzung des verwendeten Referenzmediums abhängen. Auf Basis der strukturellen Eigenschaften von HKUST-1 lässt sich hierbei eine freie Zugänglichkeit des intrakristallinen Porennetzwerks für die verwendeten Lösungsmittelmoleküle ableiten. Zeitgleich mit der Variation der dielektrischen Eigenschaften lässt sich zudem eine signifikante Veränderung der Ionenleitungseigenschaften von HKUST-1 detektieren. Die allgemeine Beziehung zwischen den dielektrischen Eigenschaften und der Ionenleitfähigkeit von HKUST-1 entspricht dabei qualitativ den für nanoporöse Materialien postulierten dielektrischen Ausschlusseffekt, welcher eine Partitionierung der Ionenkonzentration an der Phasengrenze zwischen dem flüssigen Referenzmedium und der Dünnschicht vorhersagt. Der entscheidendere Einfluss auf die Ionenleitfähigkeit der Beschichtung scheint jedoch von einer starken chemischen Wechselwirkung des HKUST-1 Materials mit den Lösungsmittelmolekülen auszugehen. Die HKUST-1 Struktur verfügt über lewissaure Koordinationsstellen, welche mit polar protischen Lösungsmittelmolekülen interagieren und somit den Autoprotolysegrad des in den Nanoporen befindlichen Lösungsmittels modifizieren. Als Folge scheint sich die innerhalb des HKUST-1 Materials für die ionische Migration zur Verfügung stehende Ionenkonzentration auf Basis der Lösungsmittelzusammensetzung des Referenzmediums beeinflussen zu lassen. Im Vergleich zu der bereits etablierten HKUST-1 Dünnschichtsynthese wurden die ZIF-8 Schichten auf den Elektrodenstrukturen über einen modifizierten Beschichtungsprozess hergestellt. Mit der in der Arbeit vorgestellten wässrigen Syntheseroutine lassen sich qualitativ hochwertige ZIF-8 Dünnschichten herstellen, welche eine bevorzugte Wachstumsorientierung aufweisen. Zwar lassen sich aus den mit ZIF-8 beschichteten interdigitalen Elektrodenstrukturen aufgezeichneten Impedanzspektren eindeutig die Präsenz der Dünnschicht ableiten, eine quantitative Eingrenzung der Dünnschichteigenschaften erschien jedoch nicht möglich

    Exotic Ground States and Dynamics in Constrained Systems

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    The overarching theme of this thesis is the question of how constraints influence collective behavior. Constraints are crucial in shaping both static and dynamic properties of systems across diverse areas within condensed matter physics and beyond. For example, the simple geometric constraint that hard particles cannot overlap at high density leads to slow dynamics and jamming in glass formers. Constraints also arise effectively at low temperature as a consequence of strong competing interactions in magnetic materials, where they give rise to emergent gauge theories and unconventional magnetic order. Enforcing constraints artificially in turn can be used to protect otherwise fragile quantum information from external noise. This thesis in particular contains progress on the realization of different unconventional phases of matter in constrained systems. The presentation of individual results is organized by the stage of realization of the respective phase. Novel physical phenomena after conceptualization are often exemplified in simple, heuristic models bearing little resemblance of actual matter, but which are interesting enough to motivate efforts with the final goal of realizing them in some way in the lab. One form of progress is then to devise refined models, which retain a degree of simplification while still realizing the same physics and improving the degree of realism in some direction. Finally, direct efforts in realizing either the original models or some refined version in experiment today are mostly two-fold. One route, having grown in importance rapidly during the last two decades, is via the engineering of artificial systems realizing suitable models. The other, more conventional way is to search for realizations of novel phases in materials. The thesis is divided into three parts, where Part I is devoted to the study of two simple models, while artificial systems and real materials are the subject of Part II and Part III respectively. Below, the content of each part is summarized in more detail. After a general introduction to entropic ordering and slow dynamics we present a family of models devised as a lattice analog of hard spheres. These are often studied to explore whether low-dimensional analogues of mean-field glass- and jamming transitions exist, but also serve as the canonical model systems for slow dynamics in granular materials more generally. Arguably the models in this family do not offer a close resemblance of actual granular materials. However, by studying their behavior far from equilibrium, we observe the onset of slow dynamics and a kinetic arrest for which, importantly, we obtain an essentially complete analytical and numerical understanding. Particularly interesting is the fact that this understanding hinges on the (in-)ability to anneal topological defects in the presence of a hardcore constraints, which resonates with some previous proposals for an understanding of the glass transition. As another example of anomalous dynamics arising in a magnetic system, we also present a detailed study of a two-dimensional fracton spin liquid. The model is an Ising system with an energy function designed to give rise to an emergent higher-rank gauge theory at low energy. We show explicitly that the number of zero-energy states in the model scales exponentially with the system size, establishing a finite residual entropy. A purpose-built cluster Monte-Carlo algorithm makes it possible to study the behavior of the model as a function of temperature. We show evidence for a first order transition from a high-temperature paramagnet to a low-temperature phase where correlations match predictions of a higher-rank coulomb phase. Turning away from heuristic models, the second part of the thesis begins with an introduction to quantum error correction, a scheme where constraints are artificially imposed in a quantum system through measurement and feedback. This is done in order to preserve quantum information in the presence of external noise, and is widely believed to be necessary in order to one day harness the full power of quantum computers. Given a certain error-correcting code as well as a noise model, a particularly interesting quantity is the threshold of the code, that is the critical amount of external noise below which quantum error correction becomes possible. For the toric code under independent bit- and phase-flip noise for example, the threshold is well known to map to the paramagnet to ferromagnet transition of the two-dimensional random-bond Ising model along the Nishimori line. Here, we present the first generalization of this mapping to a family of codes with finite rate, that is a family where the number of encoded logical qubits grows linearly with the number of physical qubits. In particular, we show that the threshold of hyperbolic surface codes maps to a paramagnet to ferromagnet transition in what we call the 'dual'' random-bond Ising model on regular tessellations of compact hyperbolic manifolds. This model is related to the usual random-bond Ising model by the Kramers-Wannier duality but distinct from it even on self-dual tessellations. As a corollary, we clarify long-standing issues regarding self-duality of the Ising model in hyperbolic space. The final part of the thesis is devoted to the study of material candidates of quantum spin ice, a three-dimensional quantum spin liquid. The work presented here was done in close collaboration with experiment and focuses on a particular family of materials called dipolar-octupolar pyrochlores. This family of materials is particularly interesting because they might realize novel exotic quantum states such as octupolar spin liquids, while at the same time being described by a relatively simple model Hamiltonian. This thesis contains a detailed study of ground state selection in dipolar-octupolar pyrochlore magnets and its signatures as observable in neutron scattering. First, we present evidence that the two compounds Ce2Zr2O7 and Ce2Sn2O7 despite their similar chemical composition realize an exotic quantum spin liquid state and an ordered state respectively. Then, we also study the ground-state selection in dipolar-octupolar pyrochlores in a magnetic field. Most importantly, we show that the well-known effective one-dimensional physics -- arising when the field is applied along a certain crystallographic axis -- is expected to be stable at experimentally relevant temperatures. Finally, we make predictions for neutron scattering in the large-field phase and compare these to measurements on Ce2Zr2O7

    A Geometric Flow Approach for Segmentation of Images with Inhomongeneous Intensity and Missing Boundaries

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    Image segmentation is a complex mathematical problem, especially for images that contain intensity inhomogeneity and tightly packed objects with missing boundaries in between. For instance, Magnetic Resonance (MR) muscle images often contain both of these issues, making muscle segmentation especially difficult. In this paper we propose a novel intensity correction and a semi-automatic active contour based segmentation approach. The approach uses a geometric flow that incorporates a reproducing kernel Hilbert space (RKHS) edge detector and a geodesic distance penalty term from a set of markers and anti-markers. We test the proposed scheme on MR muscle segmentation and compare with some state of the art methods. To help deal with the intensity inhomogeneity in this particular kind of image, a new approach to estimate the bias field using a fat fraction image, called Prior Bias-Corrected Fuzzy C-means (PBCFCM), is introduced. Numerical experiments show that the proposed scheme leads to significantly better results than compared ones. The average dice values of the proposed method are 92.5%, 85.3%, 85.3% for quadriceps, hamstrings and other muscle groups while other approaches are at least 10% worse.Comment: Presented at CVIT 2023 Conference. Accepted to Journal of Image and Graphic

    Northeastern Illinois University, Academic Catalog 2023-2024

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    https://neiudc.neiu.edu/catalogs/1064/thumbnail.jp

    Hemodynamic Quantifications By Contrast-Enhanced Ultrasound:From In-Vitro Modelling To Clinical Validation

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    Machine learning algorithms for efficient process optimisation of variable geometries at the example of fabric forming

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    Für einen optimalen Betrieb erfordern moderne Produktionssysteme eine sorgfältige Einstellung der eingesetzten Fertigungsprozesse. Physikbasierte Simulationen können die Prozessoptimierung wirksam unterstützen, jedoch sind deren Rechenzeiten oft eine erhebliche Hürde. Eine Möglichkeit, Rechenzeit einzusparen sind surrogate-gestützte Optimierungsverfahren (SBO1). Surrogates sind recheneffiziente, datengetriebene Ersatzmodelle, die den Optimierer im Suchraum leiten. Sie verbessern in der Regel die Konvergenz, erweisen sich aber bei veränderlichen Optimierungsaufgaben, etwa häufigen Bauteilanpassungen nach Kundenwunsch, als unhandlich. Um auch solche variablen Optimierungsaufgaben effizient zu lösen, untersucht die vorliegende Arbeit, wie jüngste Fortschritte im Maschinenlernen (ML) – im Speziellen bei neuronalen Netzen – bestehende SBO-Techniken ergänzen können. Dabei werden drei Hauptaspekte betrachtet: erstens, ihr Potential als klassisches Surrogate für SBO, zweitens, ihre Eignung zur effiziente Bewertung der Herstellbarkeit neuer Bauteilentwürfe und drittens, ihre Möglichkeiten zur effizienten Prozessoptimierung für variable Bauteilgeometrien. Diese Fragestellungen sind grundsätzlich technologieübergreifend anwendbar und werden in dieser Arbeit am Beispiel der Textilumformung untersucht. Der erste Teil dieser Arbeit (Kapitel 3) diskutiert die Eignung tiefer neuronaler Netze als Surrogates für SBO. Hierzu werden verschiedene Netzarchitekturen untersucht und mehrere Möglichkeiten verglichen, sie in ein SBO-Framework einzubinden. Die Ergebnisse weisen ihre Eignung für SBO nach: Für eine feste Beispielgeometrie minimieren alle Varianten erfolgreich und schneller als ein Referenzalgorithmus (genetischer Algorithmus) die Zielfunktion. Um die Herstellbarkeit variabler Bauteilgeometrien zu bewerten, untersucht Kapitel 4 anschließend, wie Geometrieinformationen in ein Prozess-Surrogate eingebracht werden können. Hierzu werden zwei ML-Ansätze verglichen, ein merkmals- und ein rasterbasierter Ansatz. Der merkmalsbasierte Ansatz scannt ein Bauteil nach einzelnen, prozessrelevanten Geometriemerkmalen, der rasterbasierte Ansatz hingegen interpretiert die Geometrie als Ganzes. Beide Ansätze können das Prozessverhalten grundsätzlich erlernen, allerdings erweist sich der rasterbasierte Ansatz als einfacher übertragbar auf neue Geometrievarianten. Die Ergebnisse zeigen zudem, dass hauptsächlich die Vielfalt und weniger die Menge der Trainingsdaten diese Übertragbarkeit bestimmt. Abschließend verbindet Kapitel 5 die Surrogate-Techniken für flexible Geometrien mit variablen Prozessparametern, um eine effiziente Prozessoptimierung für variable Bauteile zu erreichen. Hierzu interagiert ein ML-Algorithmus in einer Simulationsumgebung mit generischen Geometriebeispielen und lernt, welche Geometrie, welche Umformparameter erfordert. Nach dem Training ist der Algorithmus in der Lage, auch für nicht-generische Bauteilgeometrien brauchbare Empfehlungen auszugeben. Weiter zeigt sich, dass die Empfehlungen mit ähnlicher Geschwindigkeit wie die klassische SBO zum tatsächlichen Prozessoptimum konvergieren, jedoch kein bauteilspezifisches A-priori-Sampling nötig ist. Einmal trainiert, ist der entwickelte Ansatz damit effizienter. Insgesamt zeigt diese Arbeit, wie ML-Techniken gegenwärtige SBOMethoden erweitern und so die Prozess- und Produktoptimierung zu frühen Entwicklungszeitpunkten effizient unterstützen können. Die Ergebnisse der Untersuchungen münden in Folgefragen zur Weiterentwicklung der Methoden, etwa die Integration physikalischer Bilanzgleichungen, um die Modellprognosen physikalisch konsistenter zu machen
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