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Die Fähigkeit zur Erzeugung einer nur wenige Nanometer dicken Passivschicht gelingt nichtrostenden Edelstählen aufgrund deren chemischer Zusammensetzung. Die erzielte Korrosionsbeständigkeit wird allerdings darüber hinaus als Systemeigenschaft von einer Vielzahl von weiteren Faktoren beeinflusst. Die vorliegende Arbeit befasst sich fokussiert mit dem Einfluss der schleiftechnischen Oberflächenbearbeitung von zwei ausgesuchten metastabilen austenitischen Legierungen auf deren Korrosionsverhalten.
Obwohl beide Legierungen eine vergleichbare Beständigkeit gemäß der chemischen Zusammensetzung besitzen, kann gezeigt werden, dass infolge von unterschiedlicher Oberflächenbearbeitung und unterschiedlichem Umformgrad eine starke Variation des Korrosionsverhaltens möglich ist. Es kann ebenfalls nachgewiesen werden, dass die Ausprägung und Anzahl von lokalen Oberflächendefekten hierfür verantwortlich ist. Dem eingesetzten Schleifkornwerkstoff kommt hierbei eine besondere Bedeutung zu.
Die Entwicklung der Elektromobilität, als alternative Fortbewegungsform ist seit geraumer Zeit eine nicht nur regional, sondern weltweit und unter den verschiedensten Aspekten (Technik, Umwelt, Wirtschaft, Energiewende etc.) intensiv betrachtete und untersuchte Thematik. Hierbei spielt der mögliche positive Effekt auf die Umwelt und die Energiewende hin zu nicht fossilen Energieträgern eine zentrale Rolle für Politik und Forschung bei der Förderung dieser Technologie. Die vorliegende Arbeit untersucht die Elektromobilität im Bodenseetourismus. Ziel der Arbeit ist es, die Potenziale für die Integration der Elektromobilität im Bodenseetourismus darzustellen. Hierfür wird die Elektromobilität im Bodenseetourismus als innovative Mobilitätsform postuliert, verstanden und untersucht. Die Betrachtung der Diffusion der Innovation wird vor dem Hintergrund heterogener Akteursgruppen im Dreiländereck D-A-CH untersucht.
Zur Erfassung von Veränderungen der Produkteigenschaften während der Trocknung von Lebensmitteln werden zerstörungsfreie Qualitätsmesstechniken gefordert, mit denen Veränderungen im Inneren des Produkts bestimmt werden können. Gerade im industriellen Einsatz sind schnelle, präzise, und gleichzeitig robuste Verfahren besonders wichtig, um qualitativ hochwertige Produkte zu erhalten.
In dieser Arbeit wurde zur optischen Qualitätsmessung ein neuartiges multispektrales Kamerasystem eingesetzt, um von Veränderungen der spektralen Oberflächenreflexion bei der Mango- und Ananastrocknung mit Veränderungen der Produktfeuchte, sowie mechanischen und chemischen Eigenschaften zu verknüpfen. Diese Verknüpfung wurde mit maschinellem Lernen erreicht.
In einem ersten Schritt wurde ein neues Kameraprinzip, eine multispektrale Flächenkamera mit vier Objektiven und Vorsatzfiltern, entwickelt und speziell auf den Einsatz in der Obsttrocknung angepasst. Anschließend wurden die Änderungen der Spektren und der Qualitätskriterien während der Trocknung gemessen. Dazu wurden Mango- und Ananasscheiben in einem Einzelschichttrockner bei Lufttemperaturen zwischen 40 °C und 80 °C und relativen Luftfeuchtigkeiten von 5 % bis 30 % getrocknet. Während der gesamten Trocknungsdauer wurde die Produktfeuchte der Proben gemessen, und Bilder mit der multispektralen Flächenkamera aufgenommen. Zur Analysen von nur ausgewählten Bereichen von Interesse in den Bildern wurde ein Softwarefilter entwickelt. Aus Spektraldaten und Prozessdaten konnte mit Algorithmen des maschinellen Lernens die Produktfeuchte zu jedem Zeitpunkt sehr genau vorhergesagt werden (Bestimmtheitsmaß R² von 0,98 bis 0,99). Die Kombination aus dem Prinzip der multispektralen Flächenkamera und maschinellem Lernen wurde in einem anderen Trocknungsprozess und mit weiteren Qualitätskriterien getestet. Dafür wurden Mangoscheiben in einem Schranktrockner getrocknet und deren Produkteigenschaften anhand der Spektraldaten und der Prozessdaten vorhergesagt. Bei der Vorhersage der Farbwerte Δa*, Δb* und ΔE00 sowie des Gehalts an gesamtlöslichen Feststoffen im Rehydrierungswasser wurden Bestimmtheitsmaße R² zwischen 0,56 und 0,94 erzielt).
Es konnte gezeigt werden, dass die Kombination aus dem neu entwickelten Multispektralkamerasystem und maschinellem Lernen zur Vorhersage der Produktfeuchte und anderer Qualitätskriterien der Produkte eingesetzt werden kann. Auf diese Weise können Qualitätsänderungen während des Prozesses mit nur wenigen Messgeräten inline überwacht werden.
Dieses Forschungsvorhaben zielt darauf ab, individuelle Entrepreneure hinsichtlich ihrer Veränderungstendenzen zur Nutzung der Entscheidungslogik Effectuation und Causation zu untersuchen – insbesondere während des Gründungsprozesses. Basierend auf einem qualitativen Fallstudiendesign zeigen sowohl fallinterne als auch fallübergreifende Analysen, wie Entrepreneure zunächst an der effektuativen Logik festhalten und im Gründungsverlauf zu hybriden Logikformen übergehen. Der Beitrag zur Weiterentwicklung der Forschung zielt in drei Richtungen: Erstens schließt die Arbeit Lücken in der Effectuation-Forschung, indem sie Entscheidungsfindung von Unternehmensgründern auf individueller Ebene spezifiziert. Zweitens ermöglicht die Fokussierung auf die einzelnen Gründungsphasen ein besseres Verständnis der Veränderungstendenzen einschließlich der Kausalzusammenhänge (wann, wie und warum). Insbesondere werden Erkenntnisse zur Auffälligkeit von Veränderungssprüngen von einer Phase zur anderen geliefert. Drittens kann durch die Beleuchtung der verschiedenen Subdimensionen von Effectuation und Causation ihre zunehmend hybride Verwendung im Zeitverlauf der Gründung das Verständnis für transformative Prozesse entwickeln.