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Experimentelle Untersuchung einer Kontaktverbindung für die Anwendung im konstruktiven Holzbau
(2021)
Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Holz-Holz-Kontaktverbindung aus Brettschichtholz ohne mechanische Verbindungsmittel hinsichtlich ihrer Steifigkeit experimentell untersucht. Eine Druckstrebe wurde mit Hilfe eines versteckten Treppenversatzes unter einem Winkel von 30° bzw. 60° an einen Gurt angeschlossen. Insgesamt wurden in den zwei Prüfreihen 20 Prüfkörper untersucht.
Das für die Versuche verwendete Brettschichtholz wurde von vier verschiedenen Firmen und Ingenieurbüros in Deutschland zur Verfügung gestellt. Für die experimentellen Untersuchungen in dieser privatfinanzierten Masterthesis standen so immerhin ca. 50 Meter Brettschichtholz zur Verfügung.
Die Versuche wurden in der Öffentlichen Prüfstelle für Baustoffe und Geotechnik an der HTWG durchgeführt.
Die Auswertung der Versuchsergebnisse soll Aufschluss über die Steifigkeit, die Tragfähigkeit und das mechanische Verhalten eines solchen modifizierten Versatzes geben. Diese Erkenntnisse sollen eine Grundlage für die computergestützte Modellierung von Verbindungen schaffen, um lokale Effekte in Anschlussbereichen besser zu verstehen und möglichst realitätsnah implementieren zu können.
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.