Bootstrap percolation in directed and inhomogeneous random graphs

Bootstrap percolation is a process that is used to model the spread of an infection on a given graph. In the model considered here each vertex is equipped with an individual threshold. As soon as the number of infected neighbors exceeds that threshold, the vertex gets infected as well and remains so forever. We perform a thorough analysis of bootstrap percolation on a novel model of directed and inhomogeneous random graphs, where the distribution of the edges is specified by assigning two distinct weights to each vertex, describing the tendency of it to receive edges from or to send edges to other vertices. Under the assumption that the limiting degree distribution of the graph is integrable we determine the typical fraction of infected vertices. Our model allows us to study a variety of settings, in particular the prominent case in which the degree distribution has an unbounded variance. Among other results, we quantify the notion of "systemic risk", that is, to what extent local adverse shocks can propagate to large parts of the graph through a cascade, and discover novel features that make graphs prone/resilient to initially small infections

Mesoscale simulation of the mold filling process of Sheet Molding Compound

Sheet Molding Compounds (SMC) sind diskontinuierlich faserverstärkte Verbundwerkstoffe, die aufgrund ihrer Fähigkeit, Verbundbauteile mit langen Fasern zu geringen Kosten zu realisieren, weit verbreitet sind. Sie ermöglichen Funktionsintegration, wie etwa den Einsatz von Rippen oder metallischen Einsätzen, und können mit kontinuierlichen Kohlenstofffasern gemeinsam verarbeitet werden, um die Formbarkeit von SMC mit den überlegenen mechanischen Eigenschaften von kontinuierlichen Fasern zu kombinieren. Das Streben nach hochintegrierten und komplexeren SMC-Bauteilen erfordert jedoch ein tiefes Verständnis der Verarbeitungsmechanismen und deren Einfluss auf die Leistungsfähigkeit eines Bauteils. Prozesssimulationen adressieren diesen Punkt, indem sie mögliche Fertigungsfehler und Prozess- parameter vorhersagen. Diese Ergebnisse können nicht nur zur Prozessauslegung und zur Reduzierung von Trial-and-Error-Phasen genutzt werden, sondern auch für die anschließende Struktursimulation durch eine virtuelle Prozesskette. In dieser Arbeit wird die Prozesssimulation von SMC zunächst mit einem makroskopischen Referenzmodell auf Basis von Faserorientierungstensoren adressiert. Dies entspricht dem Stand der Forschung, aber die zugrundeliegenden Annahmen von geraden Fasern, die viel kürzer als jedes geometrische Merkmal sind, werden in anspruchsvollen SMC-Anwendungen oft verletzt. Dies führt zu der Hypothese, dass eine direkte Simulation einzelner Faserbündel erforderlich ist, um den SMC-Formfüllprozess komplexer Geometrien genau zu beschreiben. Basierend auf dieser Hypothese wird eine neuartige direkte Bündelsimulationsmethode (DBS) vorgeschlagen, die eine direkte Simulation auf Komponentenebene ermöglicht und dabei die Beobachtung nutzt, dass Faserbündel während des SMC Fließpressens oft in einer gebündelten Konfiguration verbleiben. Das entwickelte DBS Modell kann mit Patches kombiniert werden, um den Co-Molding-Prozess von SMC mit kontinuierlichen Faserverstärkungen zu simulieren. Daher wird ein Modell zur Beschreibung des Materialverhaltens von unidirektionalen Kohlenstofffaser-Patches einschließlich eines einfachen Schädigungsmodells zur Vorhersage von Defekten entwickelt. Die Parameter des makroskopischen Referenzmodells, des DBS-Modells und des Patch-Modells werden experimentell bestimmt. Dazu gehören die thermischen Eigenschaften des SMCs, die temperaturabhängige und ratenabhängige Viskosität der SMC-Paste, die Reibung an der Werkzeugwand sowie die Kompressibilität des SMCs. Ebenso werden die temperaturabhängigen und ratenabhängigen mechanischen Eigenschaften der Patches bestimmt, die jedoch große Streuungen zwischen den Proben und Chargen aufweisen. Schließlich werden die Modelle auf mehrere Validierungsfälle angewandt, um die Anwendbarkeit auf Komponentenebene zu bewerten. Die Beispiele zeigen eine gegenüber dem makroskopische Referenzmodell verbesserte Vorhersage der Faserarchitektur, insbesondere der Faserorientierung in der Nähe von Werkzeugwänden sowie der Vorhersage von Bindenähten und Fließmarken. Zusätzlich bietet das DBS Modell die Option, Krümmungen der Bündel vorherzusagen und den Faservolumenanteil zu berechnen, welche durch Mikro-Computertomographie, thermisch gravimetrische Analysen und Durchleuchtungsbilder validiert werden

Mesoscale simulation of the mold filling process of Sheet Molding Compound

Sheet Molding Compounds (SMC) are discontinuous fiber reinforced composites that are widely applied due to their ability to realize composite parts with long fibers at low cost. A novel Direct Bundle Simulation (DBS) method is proposed in this work to enable a direct simulation at component scale utilizing the observation that fiber bundles often remain in a bundled configuration during SMC compression molding

iDataCool: HPC with Hot-Water Cooling and Energy Reuse

iDataCool is an HPC architecture jointly developed by the University of Regensburg and the IBM Research and Development Lab B\"oblingen. It is based on IBM's iDataPlex platform, whose air-cooling solution was replaced by a custom water-cooling solution that allows for cooling water temperatures of 70C/158F. The system is coupled to an adsorption chiller by InvenSor that operates efficiently at these temperatures. Thus a significant portion of the energy spent on HPC can be recovered in the form of chilled water, which can then be used to cool other parts of the computing center. We describe the architecture of iDataCool and present benchmarks of the cooling performance and the energy (reuse) efficiency.Comment: 12 pages, 7 figures, proceedings of ISC 201

Exploratory studies for the position-space approach to hadronic light-by-light scattering in the muon g−2g-2

The well-known discrepancy in the muon $g-2$ between experiment and theory demands further theory investigations in view of the upcoming new experiments. One of the leading uncertainties lies in the hadronic light-by-light scattering contribution (HLbL), that we address with our position-space approach. We focus on exploratory studies of the pion-pole contribution in a simple model and the fermion loop without gluon exchanges in the continuum and in infinite volume. These studies provide us with useful information for our planned computation of HLbL in the muon $g-2$ using full QCD.Comment: 8 pages, 11 figures, 1 table, Lattice 2017 proceedings, Granada, Spai

Low bit rate binaural link for improved ultra low-latency low-complexity multichannel speech enhancement in Hearing Aids

Speech enhancement in hearing aids is a challenging task since the hardware limits the number of possible operations and the latency needs to be in the range of only a few milliseconds. We propose a deep-learning model compatible with these limitations, which we refer to as Group-Communication Filter-and-Sum Network (GCFSnet). GCFSnet is a causal multiple-input single output enhancement model using filter-and-sum processing in the time-frequency domain and a multi-frame deep post filter. All filters are complex-valued and are estimated by a deep-learning model using weight-sharing through Group Communication and quantization-aware training for reducing model size and computational footprint. For a further increase in performance, a low bit rate binaural link for delayed binaural features is proposed to use binaural information while retaining a latency of 2ms. The performance of an oracle binaural LCMV beamformer in non-low-latency configuration can be matched even by a unilateral configuration of the GCFSnet in terms of objective metrics.Comment: Accepted at WASPAA 202