Active and Physics-Based Human Pose Reconstruction

Perceiving humans is an important and complex problem within computervision. Its significance is derived from its numerous applications, suchas human-robot interaction, virtual reality, markerless motion capture,and human tracking for autonomous driving. The difficulty lies in thevariability in human appearance, physique, and plausible body poses. Inreal-world scenes, this is further exacerbated by difficult lightingconditions, partial occlusions, and the depth ambiguity stemming fromthe loss of information during the 3d to 2d projection. Despite thesechallenges, significant progress has been made in recent years,primarily due to the expressive power of deep neural networks trained onlarge datasets. However, creating large-scale datasets with 3dannotations is expensive, and capturing the vast diversity of the realworld is demanding. Traditionally, 3d ground truth is captured usingmotion capture laboratories that require large investments. Furthermore,many laboratories cannot easily accommodate athletic and dynamicmotions. This thesis studies three approaches to improving visualperception, with emphasis on human pose estimation, that can complementimprovements to the underlying predictor or training data.The first two papers present active human pose estimation, where areinforcement learning agent is tasked with selecting informativeviewpoints to reconstruct subjects efficiently. The papers discard thecommon assumption that the input is given and instead allow the agent tomove to observe subjects from desirable viewpoints, e.g., those whichavoid occlusions and for which the underlying pose estimator has a lowprediction error.The third paper introduces the task of embodied visual active learning,which goes further and assumes that the perceptual model is notpre-trained. Instead, the agent is tasked with exploring its environmentand requesting annotations to refine its visual model. Learning toexplore novel scenarios and efficiently request annotation for new datais a step towards life-long learning, where models can evolve beyondwhat they learned during the initial training phase. We study theproblem for segmentation, though the idea is applicable to otherperception tasks.Lastly, the final two papers propose improving human pose estimation byintegrating physical constraints. These regularize the reconstructedmotions to be physically plausible and serve as a complement to currentkinematic approaches. Whether a motion has been observed in the trainingdata or not, the predictions should obey the laws of physics. Throughintegration with a physical simulator, we demonstrate that we can reducereconstruction artifacts and enforce, e.g., contact constraints

Deep Reinforcement Learning for Active Human Pose Estimation

Most 3d human pose estimation methods assume that input -- be it images of a scene collected from one or several viewpoints, or from a video -- is given. Consequently, they focus on estimates leveraging prior knowledge and measurement by fusing information spatially and/or temporally, whenever available. In this paper we address the problem of an active observer with freedom to move and explore the scene spatially -- in `time-freeze' mode -- and/or temporally, by selecting informative viewpoints that improve its estimation accuracy. Towards this end, we introduce Pose-DRL, a fully trainable deep reinforcement learning-based active pose estimation architecture which learns to select appropriate views, in space and time, to feed an underlying monocular pose estimator. We evaluate our model using single- and multi-target estimators with strong result in both settings. Our system further learns automatic stopping conditions in time and transition functions to the next temporal processing step in videos. In extensive experiments with the Panoptic multi-view setup, and for complex scenes containing multiple people, we show that our model learns to select viewpoints that yield significantly more accurate pose estimates compared to strong multi-view baselines.Comment: Accepted to The Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-20). Submission updated to include supplementary materia

Modellierung und Simulation der Vergasung von Brennstoffmischungen

Mit Hilfe eines variabel einsetzbaren Reaktornetzwerkmodells (RNM) wird in der vorliegenden Dissertation der Prozess der Vergasung von Brennstoffmischungen in der Fließbildsimulation beschrieben. Neben der Untersuchung von gestuften Prozessketten zur Veredelung von kohlenstoffhaltigen Energieträgern ist damit auch die differenzierte Analyse von Effekten während der Vergasung von binären und ternären Brennstoffmischungen möglich. Die Erstellung sowie Validierung des RNM wird anhand des PEFR-Vergasers, des SFGT-Vergasers und des Hybridwandvergaser vorgenommen. Die anschließende Analyse der Vergasung von Brennstoffmischungen zeigt, dass in ihren Eigenschaften sehr heterogene Brenn¬stoffmischungen Synergieeffekte bei der Vergasung hervorrufen. Diese sind in der Literatur schon oft beschrieben worden, eine systematische Analyse wird jedoch erst in der vorliegenden Dissertation durchgeführt.:Nomenklatur XIV 1 Einleitung 1 2 Grundlagen 3 2.1 VERGASUNG 3 2.1.1 Vergasungsreaktionen 3 2.1.2 Vergasungskennzahlen 4 2.1.3 Modellierung der Vergasung 6 2.2 CO-VERGASUNG 8 2.2.1 Brennstoffe 8 2.2.2 Großtechnische Anwendung 8 2.2.3 Experimentelle Arbeiten 10 2.2.4 Modellierung und Simulation 13 2.2.5 Synergieeffekte 13 2.3 STOFFGEFÜHRTE PROZESSKETTE 15 2.4 BRENNSTOFFAUSWAHL UND BRENNSTOFFEIGENSCHAFTEN 16 2.5 ABLEITUNG DER AUFGABENSTELLUNG UND METHODIK 19 3 Entwicklung des Reaktornetzwerkmodells 22 3.1 MODELLIERUNGSUMGEBUNG 23 3.2 THERMODYNAMISCHE ZUSTANDSGLEICHUNG 23 3.3 STOFFDATENBANK 24 3.4 STRÖMUNGSBEDINGUNGEN IM FLUGSTROMREAKTOR 25 3.4.1 Zonenmodell 25 3.4.2 Verweilzeitverhalten 29 3.5 PARTIKELMODELL 31 3.6 MODELLIERUNG DER REAKTORZONEN 35 3.6.1 Nahbrennerzone (Zone I) 35 3.6.2 Jetzone (Zone II) 36 3.6.3 Rezirkulationszone (Zone III) 41 3.6.4 Auslaufzone (Zone IV) 41 3.6.5 Wasserquench (Zone V) 41 3.7 REGELMECHANISMEN 42 3.7.1 Regelung der Aschefließtemperatur 42 3.7.2 Regelung des Kohlenstoffumsatzgrades 46 3.7.3 Regelung der maximalen Reaktoraustrittstemperatur 47 3.7.4 Kombinierte Regelung 47 3.8 LÖSUNGSALGORITHMEN UND KONVERGENZVERHALTEN 48 4 Validierung des Reaktornetzwerkmodells 51 4.1 REAKTORNETZWERKMODELL PEFR-VERGASER 51 4.1.1 Aufbau des PEFR-RNM 51 4.1.2 Validierung des PEFR-RNM 54 4.2 REAKTORNETZWERKMODELL SFGT-VERGASER 61 4.2.1 Aufbau des SFGT-RNM 61 4.2.2 Validierung des SFGT-RNM 62 4.3 REAKTORNETZWERKMODELL HYBRIDWANDVERGASER 74 4.3.1 Beschreibung der Technologie Hybridwandvergaser 74 4.3.2 Aufbau des Hybridwandvergaser-RNM 75 4.3.3 Validierung des Hybridwandvergaser-RNM 78 5 RNM-Analyse der Vergasung von Brennstoffmischungen 85 5.1 VORÜBERLEGUNGEN 85 5.1.1 Festlegung der Randbedingungen 85 5.1.2 Thermische Vergaserleistung 86 5.1.3 Simulationsdauer und Automatisierung 87 5.2 AUSWERTUNG DER RNM-ANALYSE VON BRENNSTOFFMISCHUNGEN 89 5.2.1 RNM-Analyse BSM-BRP (binär) im SFGT-Vergaser 89 5.2.2 RNM-Analyse BSM-BRP (ternär) im SFGT-Vergaser 95 5.2.3 RNM-Analyse BSM-ibi (binär) im SFGT-Vergaser 100 5.2.4 RNM-Analyse BSM-ibi (ternär) im SFGT-Vergaser 102 5.3 DISKUSSION DER ERGEBNISSE AUS RNM-ANALYSE 106 5.4 BSM-DIAGRAMME FÜR VERGASERBETRIEB 109 5.4.1 BSM-Diagramme für SFGT-Vergaser 109 5.4.2 BSM-Diagramme für Hybridwandvergaser 112 6 Zusammenfassung und Ausblick 117 Literatur 121 Abbildungsverzeichnis 133 Tabellenverzeichnis 141 Anhang 145Within this document the modeling and simulation of fuel blend gasification is investigated based on a variably applicable Reduced Order Model (ROM) developed for the flowsheet simulation of entrained-flow gasification reactors and processes. On one hand this enables the investigation of cascaded solid fuel conversion technologies and on the other hand effects during gasification of binary and ternary fuel blends are describable. The development as well as the validation of the ROM has been carried out for the SFGT gasifier, the PEFR gasifier and the hybrid-wall gasifier. The subsequent analysis of binary and ternary fuel blend gasification shows that fuel blends with very heterogeneous component properties induce synergy effects which have been reported in various peer review publications.:Nomenklatur XIV 1 Einleitung 1 2 Grundlagen 3 2.1 VERGASUNG 3 2.1.1 Vergasungsreaktionen 3 2.1.2 Vergasungskennzahlen 4 2.1.3 Modellierung der Vergasung 6 2.2 CO-VERGASUNG 8 2.2.1 Brennstoffe 8 2.2.2 Großtechnische Anwendung 8 2.2.3 Experimentelle Arbeiten 10 2.2.4 Modellierung und Simulation 13 2.2.5 Synergieeffekte 13 2.3 STOFFGEFÜHRTE PROZESSKETTE 15 2.4 BRENNSTOFFAUSWAHL UND BRENNSTOFFEIGENSCHAFTEN 16 2.5 ABLEITUNG DER AUFGABENSTELLUNG UND METHODIK 19 3 Entwicklung des Reaktornetzwerkmodells 22 3.1 MODELLIERUNGSUMGEBUNG 23 3.2 THERMODYNAMISCHE ZUSTANDSGLEICHUNG 23 3.3 STOFFDATENBANK 24 3.4 STRÖMUNGSBEDINGUNGEN IM FLUGSTROMREAKTOR 25 3.4.1 Zonenmodell 25 3.4.2 Verweilzeitverhalten 29 3.5 PARTIKELMODELL 31 3.6 MODELLIERUNG DER REAKTORZONEN 35 3.6.1 Nahbrennerzone (Zone I) 35 3.6.2 Jetzone (Zone II) 36 3.6.3 Rezirkulationszone (Zone III) 41 3.6.4 Auslaufzone (Zone IV) 41 3.6.5 Wasserquench (Zone V) 41 3.7 REGELMECHANISMEN 42 3.7.1 Regelung der Aschefließtemperatur 42 3.7.2 Regelung des Kohlenstoffumsatzgrades 46 3.7.3 Regelung der maximalen Reaktoraustrittstemperatur 47 3.7.4 Kombinierte Regelung 47 3.8 LÖSUNGSALGORITHMEN UND KONVERGENZVERHALTEN 48 4 Validierung des Reaktornetzwerkmodells 51 4.1 REAKTORNETZWERKMODELL PEFR-VERGASER 51 4.1.1 Aufbau des PEFR-RNM 51 4.1.2 Validierung des PEFR-RNM 54 4.2 REAKTORNETZWERKMODELL SFGT-VERGASER 61 4.2.1 Aufbau des SFGT-RNM 61 4.2.2 Validierung des SFGT-RNM 62 4.3 REAKTORNETZWERKMODELL HYBRIDWANDVERGASER 74 4.3.1 Beschreibung der Technologie Hybridwandvergaser 74 4.3.2 Aufbau des Hybridwandvergaser-RNM 75 4.3.3 Validierung des Hybridwandvergaser-RNM 78 5 RNM-Analyse der Vergasung von Brennstoffmischungen 85 5.1 VORÜBERLEGUNGEN 85 5.1.1 Festlegung der Randbedingungen 85 5.1.2 Thermische Vergaserleistung 86 5.1.3 Simulationsdauer und Automatisierung 87 5.2 AUSWERTUNG DER RNM-ANALYSE VON BRENNSTOFFMISCHUNGEN 89 5.2.1 RNM-Analyse BSM-BRP (binär) im SFGT-Vergaser 89 5.2.2 RNM-Analyse BSM-BRP (ternär) im SFGT-Vergaser 95 5.2.3 RNM-Analyse BSM-ibi (binär) im SFGT-Vergaser 100 5.2.4 RNM-Analyse BSM-ibi (ternär) im SFGT-Vergaser 102 5.3 DISKUSSION DER ERGEBNISSE AUS RNM-ANALYSE 106 5.4 BSM-DIAGRAMME FÜR VERGASERBETRIEB 109 5.4.1 BSM-Diagramme für SFGT-Vergaser 109 5.4.2 BSM-Diagramme für Hybridwandvergaser 112 6 Zusammenfassung und Ausblick 117 Literatur 121 Abbildungsverzeichnis 133 Tabellenverzeichnis 141 Anhang 14

Transformer-Based Learned Optimization

We propose a new approach to learned optimization where we represent the computation of an optimizer's update step using a neural network. The parameters of the optimizer are then learned by training on a set of optimization tasks with the objective to perform minimization efficiently. Our innovation is a new neural network architecture, Optimus, for the learned optimizer inspired by the classic BFGS algorithm. As in BFGS, we estimate a preconditioning matrix as a sum of rank-one updates but use a Transformer-based neural network to predict these updates jointly with the step length and direction. In contrast to several recent learned optimization-based approaches, our formulation allows for conditioning across the dimensions of the parameter space of the target problem while remaining applicable to optimization tasks of variable dimensionality without retraining. We demonstrate the advantages of our approach on a benchmark composed of objective functions traditionally used for the evaluation of optimization algorithms, as well as on the real world-task of physics-based visual reconstruction of articulated 3d human motion.Comment: Accepted to the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2023 (CVPR) in Vancouver, Canad

New loci for body fat percentage reveal link between adiposity and cardiometabolic disease risk

To increase our understanding of the genetic basis of adiposity and its links to cardiometabolic disease risk, we conducted a genome-wide association meta-analysis of body fat percentage (BF%) in up to 100,716 individuals. Twelve loci reached genome-wide significance (P<5 × 10−8), of which eight were previously associated with increased overall adiposity (BMI, BF%) and four (in or near COBLL1/GRB14, IGF2BP1, PLA2G6, CRTC1) were novel associations with BF%. Seven loci showed a larger effect on BF% than on BMI, suggestive of a primary association with adiposity, while five loci showed larger effects on BMI than on BF%, suggesting association with both fat and lean mass. In particular, the loci more strongly associated with BF% showed distinct cross-phenotype association signatures with a range of cardiometabolic traits revealing new insights in the link between adiposity and disease risk

26th Annual Computational Neuroscience Meeting (CNS*2017): Part 3 - Meeting Abstracts - Antwerp, Belgium. 15–20 July 2017

This work was produced as part of the activities of FAPESP Research,\ud Disseminations and Innovation Center for Neuromathematics (grant\ud 2013/07699-0, S. Paulo Research Foundation). NLK is supported by a\ud FAPESP postdoctoral fellowship (grant 2016/03855-5). ACR is partially\ud supported by a CNPq fellowship (grant 306251/2014-0)

Modellierung und Simulation der Vergasung von Brennstoffmischungen

Mit Hilfe eines variabel einsetzbaren Reaktornetzwerkmodells (RNM) wird in der vorliegenden Dissertation der Prozess der Vergasung von Brennstoffmischungen in der Fließbildsimulation beschrieben. Neben der Untersuchung von gestuften Prozessketten zur Veredelung von kohlenstoffhaltigen Energieträgern ist damit auch die differenzierte Analyse von Effekten während der Vergasung von binären und ternären Brennstoffmischungen möglich. Die Erstellung sowie Validierung des RNM wird anhand des PEFR-Vergasers, des SFGT-Vergasers und des Hybridwandvergaser vorgenommen. Die anschließende Analyse der Vergasung von Brennstoffmischungen zeigt, dass in ihren Eigenschaften sehr heterogene Brenn¬stoffmischungen Synergieeffekte bei der Vergasung hervorrufen. Diese sind in der Literatur schon oft beschrieben worden, eine systematische Analyse wird jedoch erst in der vorliegenden Dissertation durchgeführt.:Nomenklatur XIV 1 Einleitung 1 2 Grundlagen 3 2.1 VERGASUNG 3 2.1.1 Vergasungsreaktionen 3 2.1.2 Vergasungskennzahlen 4 2.1.3 Modellierung der Vergasung 6 2.2 CO-VERGASUNG 8 2.2.1 Brennstoffe 8 2.2.2 Großtechnische Anwendung 8 2.2.3 Experimentelle Arbeiten 10 2.2.4 Modellierung und Simulation 13 2.2.5 Synergieeffekte 13 2.3 STOFFGEFÜHRTE PROZESSKETTE 15 2.4 BRENNSTOFFAUSWAHL UND BRENNSTOFFEIGENSCHAFTEN 16 2.5 ABLEITUNG DER AUFGABENSTELLUNG UND METHODIK 19 3 Entwicklung des Reaktornetzwerkmodells 22 3.1 MODELLIERUNGSUMGEBUNG 23 3.2 THERMODYNAMISCHE ZUSTANDSGLEICHUNG 23 3.3 STOFFDATENBANK 24 3.4 STRÖMUNGSBEDINGUNGEN IM FLUGSTROMREAKTOR 25 3.4.1 Zonenmodell 25 3.4.2 Verweilzeitverhalten 29 3.5 PARTIKELMODELL 31 3.6 MODELLIERUNG DER REAKTORZONEN 35 3.6.1 Nahbrennerzone (Zone I) 35 3.6.2 Jetzone (Zone II) 36 3.6.3 Rezirkulationszone (Zone III) 41 3.6.4 Auslaufzone (Zone IV) 41 3.6.5 Wasserquench (Zone V) 41 3.7 REGELMECHANISMEN 42 3.7.1 Regelung der Aschefließtemperatur 42 3.7.2 Regelung des Kohlenstoffumsatzgrades 46 3.7.3 Regelung der maximalen Reaktoraustrittstemperatur 47 3.7.4 Kombinierte Regelung 47 3.8 LÖSUNGSALGORITHMEN UND KONVERGENZVERHALTEN 48 4 Validierung des Reaktornetzwerkmodells 51 4.1 REAKTORNETZWERKMODELL PEFR-VERGASER 51 4.1.1 Aufbau des PEFR-RNM 51 4.1.2 Validierung des PEFR-RNM 54 4.2 REAKTORNETZWERKMODELL SFGT-VERGASER 61 4.2.1 Aufbau des SFGT-RNM 61 4.2.2 Validierung des SFGT-RNM 62 4.3 REAKTORNETZWERKMODELL HYBRIDWANDVERGASER 74 4.3.1 Beschreibung der Technologie Hybridwandvergaser 74 4.3.2 Aufbau des Hybridwandvergaser-RNM 75 4.3.3 Validierung des Hybridwandvergaser-RNM 78 5 RNM-Analyse der Vergasung von Brennstoffmischungen 85 5.1 VORÜBERLEGUNGEN 85 5.1.1 Festlegung der Randbedingungen 85 5.1.2 Thermische Vergaserleistung 86 5.1.3 Simulationsdauer und Automatisierung 87 5.2 AUSWERTUNG DER RNM-ANALYSE VON BRENNSTOFFMISCHUNGEN 89 5.2.1 RNM-Analyse BSM-BRP (binär) im SFGT-Vergaser 89 5.2.2 RNM-Analyse BSM-BRP (ternär) im SFGT-Vergaser 95 5.2.3 RNM-Analyse BSM-ibi (binär) im SFGT-Vergaser 100 5.2.4 RNM-Analyse BSM-ibi (ternär) im SFGT-Vergaser 102 5.3 DISKUSSION DER ERGEBNISSE AUS RNM-ANALYSE 106 5.4 BSM-DIAGRAMME FÜR VERGASERBETRIEB 109 5.4.1 BSM-Diagramme für SFGT-Vergaser 109 5.4.2 BSM-Diagramme für Hybridwandvergaser 112 6 Zusammenfassung und Ausblick 117 Literatur 121 Abbildungsverzeichnis 133 Tabellenverzeichnis 141 Anhang 145Within this document the modeling and simulation of fuel blend gasification is investigated based on a variably applicable Reduced Order Model (ROM) developed for the flowsheet simulation of entrained-flow gasification reactors and processes. On one hand this enables the investigation of cascaded solid fuel conversion technologies and on the other hand effects during gasification of binary and ternary fuel blends are describable. The development as well as the validation of the ROM has been carried out for the SFGT gasifier, the PEFR gasifier and the hybrid-wall gasifier. The subsequent analysis of binary and ternary fuel blend gasification shows that fuel blends with very heterogeneous component properties induce synergy effects which have been reported in various peer review publications.:Nomenklatur XIV 1 Einleitung 1 2 Grundlagen 3 2.1 VERGASUNG 3 2.1.1 Vergasungsreaktionen 3 2.1.2 Vergasungskennzahlen 4 2.1.3 Modellierung der Vergasung 6 2.2 CO-VERGASUNG 8 2.2.1 Brennstoffe 8 2.2.2 Großtechnische Anwendung 8 2.2.3 Experimentelle Arbeiten 10 2.2.4 Modellierung und Simulation 13 2.2.5 Synergieeffekte 13 2.3 STOFFGEFÜHRTE PROZESSKETTE 15 2.4 BRENNSTOFFAUSWAHL UND BRENNSTOFFEIGENSCHAFTEN 16 2.5 ABLEITUNG DER AUFGABENSTELLUNG UND METHODIK 19 3 Entwicklung des Reaktornetzwerkmodells 22 3.1 MODELLIERUNGSUMGEBUNG 23 3.2 THERMODYNAMISCHE ZUSTANDSGLEICHUNG 23 3.3 STOFFDATENBANK 24 3.4 STRÖMUNGSBEDINGUNGEN IM FLUGSTROMREAKTOR 25 3.4.1 Zonenmodell 25 3.4.2 Verweilzeitverhalten 29 3.5 PARTIKELMODELL 31 3.6 MODELLIERUNG DER REAKTORZONEN 35 3.6.1 Nahbrennerzone (Zone I) 35 3.6.2 Jetzone (Zone II) 36 3.6.3 Rezirkulationszone (Zone III) 41 3.6.4 Auslaufzone (Zone IV) 41 3.6.5 Wasserquench (Zone V) 41 3.7 REGELMECHANISMEN 42 3.7.1 Regelung der Aschefließtemperatur 42 3.7.2 Regelung des Kohlenstoffumsatzgrades 46 3.7.3 Regelung der maximalen Reaktoraustrittstemperatur 47 3.7.4 Kombinierte Regelung 47 3.8 LÖSUNGSALGORITHMEN UND KONVERGENZVERHALTEN 48 4 Validierung des Reaktornetzwerkmodells 51 4.1 REAKTORNETZWERKMODELL PEFR-VERGASER 51 4.1.1 Aufbau des PEFR-RNM 51 4.1.2 Validierung des PEFR-RNM 54 4.2 REAKTORNETZWERKMODELL SFGT-VERGASER 61 4.2.1 Aufbau des SFGT-RNM 61 4.2.2 Validierung des SFGT-RNM 62 4.3 REAKTORNETZWERKMODELL HYBRIDWANDVERGASER 74 4.3.1 Beschreibung der Technologie Hybridwandvergaser 74 4.3.2 Aufbau des Hybridwandvergaser-RNM 75 4.3.3 Validierung des Hybridwandvergaser-RNM 78 5 RNM-Analyse der Vergasung von Brennstoffmischungen 85 5.1 VORÜBERLEGUNGEN 85 5.1.1 Festlegung der Randbedingungen 85 5.1.2 Thermische Vergaserleistung 86 5.1.3 Simulationsdauer und Automatisierung 87 5.2 AUSWERTUNG DER RNM-ANALYSE VON BRENNSTOFFMISCHUNGEN 89 5.2.1 RNM-Analyse BSM-BRP (binär) im SFGT-Vergaser 89 5.2.2 RNM-Analyse BSM-BRP (ternär) im SFGT-Vergaser 95 5.2.3 RNM-Analyse BSM-ibi (binär) im SFGT-Vergaser 100 5.2.4 RNM-Analyse BSM-ibi (ternär) im SFGT-Vergaser 102 5.3 DISKUSSION DER ERGEBNISSE AUS RNM-ANALYSE 106 5.4 BSM-DIAGRAMME FÜR VERGASERBETRIEB 109 5.4.1 BSM-Diagramme für SFGT-Vergaser 109 5.4.2 BSM-Diagramme für Hybridwandvergaser 112 6 Zusammenfassung und Ausblick 117 Literatur 121 Abbildungsverzeichnis 133 Tabellenverzeichnis 141 Anhang 14

Modellierung und Simulation der Vergasung von Brennstoffmischungen

Mit Hilfe eines variabel einsetzbaren Reaktornetzwerkmodells (RNM) wird in der vorliegenden Dissertation der Prozess der Vergasung von Brennstoffmischungen in der Fließbildsimulation beschrieben. Neben der Untersuchung von gestuften Prozessketten zur Veredelung von kohlenstoffhaltigen Energieträgern ist damit auch die differenzierte Analyse von Effekten während der Vergasung von binären und ternären Brennstoffmischungen möglich. Die Erstellung sowie Validierung des RNM wird anhand des PEFR-Vergasers, des SFGT-Vergasers und des Hybridwandvergaser vorgenommen. Die anschließende Analyse der Vergasung von Brennstoffmischungen zeigt, dass in ihren Eigenschaften sehr heterogene Brenn¬stoffmischungen Synergieeffekte bei der Vergasung hervorrufen. Diese sind in der Literatur schon oft beschrieben worden, eine systematische Analyse wird jedoch erst in der vorliegenden Dissertation durchgeführt.:Nomenklatur XIV 1 Einleitung 1 2 Grundlagen 3 2.1 VERGASUNG 3 2.1.1 Vergasungsreaktionen 3 2.1.2 Vergasungskennzahlen 4 2.1.3 Modellierung der Vergasung 6 2.2 CO-VERGASUNG 8 2.2.1 Brennstoffe 8 2.2.2 Großtechnische Anwendung 8 2.2.3 Experimentelle Arbeiten 10 2.2.4 Modellierung und Simulation 13 2.2.5 Synergieeffekte 13 2.3 STOFFGEFÜHRTE PROZESSKETTE 15 2.4 BRENNSTOFFAUSWAHL UND BRENNSTOFFEIGENSCHAFTEN 16 2.5 ABLEITUNG DER AUFGABENSTELLUNG UND METHODIK 19 3 Entwicklung des Reaktornetzwerkmodells 22 3.1 MODELLIERUNGSUMGEBUNG 23 3.2 THERMODYNAMISCHE ZUSTANDSGLEICHUNG 23 3.3 STOFFDATENBANK 24 3.4 STRÖMUNGSBEDINGUNGEN IM FLUGSTROMREAKTOR 25 3.4.1 Zonenmodell 25 3.4.2 Verweilzeitverhalten 29 3.5 PARTIKELMODELL 31 3.6 MODELLIERUNG DER REAKTORZONEN 35 3.6.1 Nahbrennerzone (Zone I) 35 3.6.2 Jetzone (Zone II) 36 3.6.3 Rezirkulationszone (Zone III) 41 3.6.4 Auslaufzone (Zone IV) 41 3.6.5 Wasserquench (Zone V) 41 3.7 REGELMECHANISMEN 42 3.7.1 Regelung der Aschefließtemperatur 42 3.7.2 Regelung des Kohlenstoffumsatzgrades 46 3.7.3 Regelung der maximalen Reaktoraustrittstemperatur 47 3.7.4 Kombinierte Regelung 47 3.8 LÖSUNGSALGORITHMEN UND KONVERGENZVERHALTEN 48 4 Validierung des Reaktornetzwerkmodells 51 4.1 REAKTORNETZWERKMODELL PEFR-VERGASER 51 4.1.1 Aufbau des PEFR-RNM 51 4.1.2 Validierung des PEFR-RNM 54 4.2 REAKTORNETZWERKMODELL SFGT-VERGASER 61 4.2.1 Aufbau des SFGT-RNM 61 4.2.2 Validierung des SFGT-RNM 62 4.3 REAKTORNETZWERKMODELL HYBRIDWANDVERGASER 74 4.3.1 Beschreibung der Technologie Hybridwandvergaser 74 4.3.2 Aufbau des Hybridwandvergaser-RNM 75 4.3.3 Validierung des Hybridwandvergaser-RNM 78 5 RNM-Analyse der Vergasung von Brennstoffmischungen 85 5.1 VORÜBERLEGUNGEN 85 5.1.1 Festlegung der Randbedingungen 85 5.1.2 Thermische Vergaserleistung 86 5.1.3 Simulationsdauer und Automatisierung 87 5.2 AUSWERTUNG DER RNM-ANALYSE VON BRENNSTOFFMISCHUNGEN 89 5.2.1 RNM-Analyse BSM-BRP (binär) im SFGT-Vergaser 89 5.2.2 RNM-Analyse BSM-BRP (ternär) im SFGT-Vergaser 95 5.2.3 RNM-Analyse BSM-ibi (binär) im SFGT-Vergaser 100 5.2.4 RNM-Analyse BSM-ibi (ternär) im SFGT-Vergaser 102 5.3 DISKUSSION DER ERGEBNISSE AUS RNM-ANALYSE 106 5.4 BSM-DIAGRAMME FÜR VERGASERBETRIEB 109 5.4.1 BSM-Diagramme für SFGT-Vergaser 109 5.4.2 BSM-Diagramme für Hybridwandvergaser 112 6 Zusammenfassung und Ausblick 117 Literatur 121 Abbildungsverzeichnis 133 Tabellenverzeichnis 141 Anhang 145Within this document the modeling and simulation of fuel blend gasification is investigated based on a variably applicable Reduced Order Model (ROM) developed for the flowsheet simulation of entrained-flow gasification reactors and processes. On one hand this enables the investigation of cascaded solid fuel conversion technologies and on the other hand effects during gasification of binary and ternary fuel blends are describable. The development as well as the validation of the ROM has been carried out for the SFGT gasifier, the PEFR gasifier and the hybrid-wall gasifier. The subsequent analysis of binary and ternary fuel blend gasification shows that fuel blends with very heterogeneous component properties induce synergy effects which have been reported in various peer review publications.:Nomenklatur XIV 1 Einleitung 1 2 Grundlagen 3 2.1 VERGASUNG 3 2.1.1 Vergasungsreaktionen 3 2.1.2 Vergasungskennzahlen 4 2.1.3 Modellierung der Vergasung 6 2.2 CO-VERGASUNG 8 2.2.1 Brennstoffe 8 2.2.2 Großtechnische Anwendung 8 2.2.3 Experimentelle Arbeiten 10 2.2.4 Modellierung und Simulation 13 2.2.5 Synergieeffekte 13 2.3 STOFFGEFÜHRTE PROZESSKETTE 15 2.4 BRENNSTOFFAUSWAHL UND BRENNSTOFFEIGENSCHAFTEN 16 2.5 ABLEITUNG DER AUFGABENSTELLUNG UND METHODIK 19 3 Entwicklung des Reaktornetzwerkmodells 22 3.1 MODELLIERUNGSUMGEBUNG 23 3.2 THERMODYNAMISCHE ZUSTANDSGLEICHUNG 23 3.3 STOFFDATENBANK 24 3.4 STRÖMUNGSBEDINGUNGEN IM FLUGSTROMREAKTOR 25 3.4.1 Zonenmodell 25 3.4.2 Verweilzeitverhalten 29 3.5 PARTIKELMODELL 31 3.6 MODELLIERUNG DER REAKTORZONEN 35 3.6.1 Nahbrennerzone (Zone I) 35 3.6.2 Jetzone (Zone II) 36 3.6.3 Rezirkulationszone (Zone III) 41 3.6.4 Auslaufzone (Zone IV) 41 3.6.5 Wasserquench (Zone V) 41 3.7 REGELMECHANISMEN 42 3.7.1 Regelung der Aschefließtemperatur 42 3.7.2 Regelung des Kohlenstoffumsatzgrades 46 3.7.3 Regelung der maximalen Reaktoraustrittstemperatur 47 3.7.4 Kombinierte Regelung 47 3.8 LÖSUNGSALGORITHMEN UND KONVERGENZVERHALTEN 48 4 Validierung des Reaktornetzwerkmodells 51 4.1 REAKTORNETZWERKMODELL PEFR-VERGASER 51 4.1.1 Aufbau des PEFR-RNM 51 4.1.2 Validierung des PEFR-RNM 54 4.2 REAKTORNETZWERKMODELL SFGT-VERGASER 61 4.2.1 Aufbau des SFGT-RNM 61 4.2.2 Validierung des SFGT-RNM 62 4.3 REAKTORNETZWERKMODELL HYBRIDWANDVERGASER 74 4.3.1 Beschreibung der Technologie Hybridwandvergaser 74 4.3.2 Aufbau des Hybridwandvergaser-RNM 75 4.3.3 Validierung des Hybridwandvergaser-RNM 78 5 RNM-Analyse der Vergasung von Brennstoffmischungen 85 5.1 VORÜBERLEGUNGEN 85 5.1.1 Festlegung der Randbedingungen 85 5.1.2 Thermische Vergaserleistung 86 5.1.3 Simulationsdauer und Automatisierung 87 5.2 AUSWERTUNG DER RNM-ANALYSE VON BRENNSTOFFMISCHUNGEN 89 5.2.1 RNM-Analyse BSM-BRP (binär) im SFGT-Vergaser 89 5.2.2 RNM-Analyse BSM-BRP (ternär) im SFGT-Vergaser 95 5.2.3 RNM-Analyse BSM-ibi (binär) im SFGT-Vergaser 100 5.2.4 RNM-Analyse BSM-ibi (ternär) im SFGT-Vergaser 102 5.3 DISKUSSION DER ERGEBNISSE AUS RNM-ANALYSE 106 5.4 BSM-DIAGRAMME FÜR VERGASERBETRIEB 109 5.4.1 BSM-Diagramme für SFGT-Vergaser 109 5.4.2 BSM-Diagramme für Hybridwandvergaser 112 6 Zusammenfassung und Ausblick 117 Literatur 121 Abbildungsverzeichnis 133 Tabellenverzeichnis 141 Anhang 14

Domes to drones : Self-supervised active triangulation for 3d human pose reconstruction supplementary material

This supplementary provides more insight into our ACTOR model and experimental setup. Section §1 describes the details of the network architecture, implementation, and hyperparameters. §2 elaborates on how we match 2d pose estimates in space and time using instance features. In §3 we provide 2d reprojection errors onto 2d OpenPose [2] estimates on the Panoptic test splits. Finally, §4 describes further dataset details