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Generative Design Software - How does digitalization change the professional profile of architects
(2019)
Abstract, Poster und Vortrag
Untersuchung und Darstellung der Qualitätsveränderung von Agrarprodukten während der Trocknung
(2019)
Das Ziel der Arbeit war es optimale Trocknungsprozesse für verschiedene Agrarprodukte zu finden. Dazu wurden die Qualitätskriterien frischer und getrockneter Agrarprodukte analysiert und die Veränderungen durch die unterschiedlichen Trocknungsparameter, wie Luftgeschwindigkeit, Taupunkttemperatur, Trocknungstemperatur und –zeit dargestellt. In einer Literaturrecherche wurden sowohl die Faktoren für die Nachernteverluste und deren Höhe in Industrie- sowie Schwellen- und Entwicklungsländer untersucht. Zudem sind die Agrarprodukte und deren qualitätsbestimmenden Inhaltsstoffe vorgestellt. Auch die Extraktions- sowie die Analyse-Methoden werden aufgezeigt und erklärt. Dabei handelt es sich um die Hochleistungsflüssigkeit- und die Ionenausschlusschromatographie, aber auch um die UV/Vis-Spektroskopie und die Polarimetrie. Des Weiteren wurden während den Trocknungsprozessen mit der integrierten Kamera des Trockners in definierten Zeitabständen Bilder aufgenommen und diese über eine speziell entwickelte Software im Hinblick auf die Farbveränderung und die Schrumpfung der Agrarprodukte untersucht. Die Erstellung und Überprüfung der Versuchsergebnisse fand mittels Statistik-Software statt. Es wurden neue Diagramme, sogenannte Schädigungsdiagramme, eingeführt. Dabei handelt es sich um Diagramme, mit deren Hilfe die Identifizierung optimaler Trocknungsprozesse möglich ist. Für Chilis erwies sich eine Trocknungstemperatur von ~ 60 °C, für Kartoffeln von ~ 64 °C bis 74 °C, für Ananas von ~ 43 °C und Mangos von ~ 60 °C als optimal. Auch Taupunkttemperaturen von ~ <12 °C / >27 °C für Chilis, ~ 30 °C für Kartoffeln, ~ 14 °C für Ananas und ~ 20 °C Mangos waren optimal. Die Luftgeschwindigkeit wurde mit rund 1,2 m/s (Kartoffeln: ~ 1.2 m/s; Ananas: ~ 1.2 m/s und Mangos: ~ 0.9 m/s) als optimal befunden. Die Ergebnisse zeigten, dass bei jedem der vier Agrarprodukte die Trocknungstemperatur den größten Effekt auf die Reduzierung der qualitätsbestimmenden Eigenschaften hatte. Bei-spielsweise wurden die Ascorbinsäure, der Gesamtzucker-Gehalt sowie die organischen Säuren mit zunehmender Trocknungstemperatur stärker abgebaut. In Zukunft sollte neben den optimalen Trocknungsbedingungen auch beachtet werden, dass die Größe, Form, und Beschaffenheit der Proben einen entscheidenden Einfluss auf die stationären Trocknungsprozesse haben. Weiter ist es denkbar, instationäre Trocknungsprozesse zum Einsatz zu bringen. Dabei werden zuerst bei hohen Temperaturen die qualitätsreduzierenden Enzyme inaktiviert und anschließend bei geringen Temperatur und damit geringerer thermischer Belastung getrocknet. Weiter sollte darauf geachtet werden, dass Produkte nicht übertrocknen, so dass in Zukunft nur bis knapp unter den maximalen Restfeuchte-Gehalt und nicht wie in dieser Arbeit bis zur Gewichtskonstanz getrocknet wird.
Engineering and management
(2019)
The reliable supply of energy is an essential prerequisite for the economic success of a country. Questions of sustainability and the replacement of import dependencies require new tasks with new approaches. This contribution provides an overview of dependencies using the example of German electrical power grids integrating renewable energies. Aspects of energy trading and grid stability are brought into connection, stock exchange trading, grid codes and volatility of used primary energies are discussed.
Vortrag und Abstract
Some 165 global experts and specialists from industry and academic institutes met at the 8th Metallization & Interconnection Workshop (MIW2019) that took place from 13 to 14 May 2019 in Konstanz, Germany. Participants from 19 countries debated results of 28 oral and 11 poster presentations.
All presentations are available on www.metallizationworkshop.info as pdf documents. As in previous editions, lots of room was available for discussions and networking during the two-days program which included panel and market-place discussions as well as social events (reception, workshop dinner).
These proceedings contain: a summary of the oral and poster presentations, the results of the survey conducted during the workshop, and peer-reviewed papers based on workshop contributions.
This paper summarizes the trends in metallization and interconnection technology in the eyes of the participants of the 8th Metallization and Interconnection Workshop. Participants were asked in a questionnaire to share their view on the future development of metallization technology, the kind of metal used for front side metallization and the future development of interconnection technology. The continuous improvement of the screen-printing technology is reflected in the high expected percentage share decreasing from 88% in three years to still 70% in ten years. The dominating front side metal in the view of the participants will be silver with an expected percentage share of nearly 70% in 2029. Regarding interconnection technologies, the experts of the workshop expect new technologies to gain significant technology shares faster. Whereas in three years soldering on busbars is expected to dominate with a percentage share of 71% it will drop in ten years to 35% in the eyes of the participants. Multiwire and shingling technologies are seen to have the highest potential with expected percentage shares of 33% (multiwire) and 16% (shingling) in ten years.
Summary of the 8th Workshop on Metallization and Interconnection for Crystalline Silicon Solar Cells
(2019)
This article gives a summary of the 8th Metallization and Interconnection workshop and attempts to place each contribution in the appropriate context. The field of metallization and interconnection continues to progress at a very fast pace. Several printing techniques can now achieve linewidths below 20 μm. Screen printing is more than ever the dominating metallization technology in the industry, with finger widths of 45 μm in routine mass production and values below 20 μm in the lab. Plating technology is also being improved, particularly through the development of lower cost patterning techniques. Interconnection technology is changing fast, with introduction in mass production of multiwire and shingled cells technologies. New models and characterization techniques are being introduced to study and understand in detail these new interconnection technologies.
We present an innovative decision support system (DSS) for distribution system operators (DSO) based on an artificial neural network (ANN). A trained ANN has the ability to recognize problem patterns and to propose solutions that can be implemented directly in real time grid management. The principle functionality of this ANN based optimizer has been demonstrated by means of a simple virtual electrical grid. For this grid, the trained ANN predicted the solution minimizing the total line power dissipation in 98 percent of the cases considered. In 99 percent of the cases, a valid solution in compliance with the specified operating conditions was found. First ANN tests on a more realistic grid, calibrated with household load measurements, revealed a prediction rate between 88 and 90 percent depending on the optimization criteria. This approach promises a faster, more cost-efficient and potentially secure method to support distribution system operators in grid management.
We present an alternative approach to grid management in low voltage grids by the use of artificial intelligence. The developed decision support system is based on an artificial neural network (ANN). Due to the fast reaction time of our system, real time grid management will be possible. Remote controllable switches and tap changers in transformer stations are used to actively manage the grid infrastructure. The algorithm can support the distribution system operators to keep the grid in a safe state at any time. Its functionality is demonstrated by a case study using a virtual test grid. The ANN achieves a prediction rate of around 90% for the different grid management strategies. By considering the four most likely solutions proposed by the ANN, the prediction rate increases to 98.8%, with a 0.1 second increase in the running time of the model.