Abgeschlossene Dissertation
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The main goal of this work was to experimentally characterize the hot air-drying process of agricultural products (Potato, Carrot, Tomato) and verify it with numerical solutions at single layer and industrial scale dryer using Comsol Multiphysics® 5.3.
Input parameters at single layer dryer effects on quality attributes were examined. Two strategies of drying were applied on batch dryer to examine the input effects on quality attributes. Constant input parameters strategy was designed by using central composite design formulation and optimized by Response Surface Methodology (RSM). The second strategy was applied for further optimization of the selected region by using square wave profile of the air temperature and relative humidity. Similarly, numerical method for single layer dryer, unsteady-state partial differential equations have been solved by means of the Finite Elements Method coupled to the Arbitrary Lagrangian-Eulerian (ALE). Also, for batch dryer, the mechanistic mathematical models of coupled heat and mass transfer were developed and solved as solid porous moist material.
With this work, the process of convective drying of agricultural products could be optimized. Furthermore, important knowledge about the basic mechanisms of the drying process was found and implemented in the numerical models.
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.
Algorithms and Architectures for Cryptography and Source Coding in Non-Volatile Flash Memories
(2021)
In this work, algorithms and architectures for cryptography and source coding are developed, which are suitable for many resource-constrained embedded systems such as non-volatile flash memories. A new concept for elliptic curve cryptography is presented, which uses an arithmetic over Gaussian integers. Gaussian integers are a subset of the complex numbers with integers as real and imaginary parts. Ordinary modular arithmetic over Gaussian integers is computational expensive. To reduce the complexity, a new arithmetic based on the Montgomery reduction is presented. For the elliptic curve point multiplication, this arithmetic over Gaussian integers improves the computational efficiency, the resistance against side channel attacks, and reduces the memory requirements. Furthermore, an efficient variant of the Lempel-Ziv-Welch (LZW) algorithm for universal lossless data compression is investigated. Instead of one LZW dictionary, this algorithm applies several dictionaries to speed up the encoding process. Two dictionary partitioning techniques are introduced that improve the compression rate and reduce the memory size of this parallel dictionary LZW algorithm.
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.
In today's volatile market environments, companies must be able to continuously innovate. In this context, innovation does not only refer to the development of new products or business models but often also affects the entire organization, which has to transform its structures, processes, and ways of working.Corporate entrepreneurship (CE) programs are often used by established companies to address these innovation and transformation challenges. In general, they are understood as formalized entrepreneurial activities to (1) support internal corporate ventures or (2) work with external startups. The organizational design and value creation of CE programs exhibit a high degree of heterogeneity. On the one hand, this heterogeneity makes CE programs a valuable management tool that can be used for many purposes. On the other hand, it can be seen as a reason for the current challenges that companies experience in effectively using and managing CE programs.By systematically analyzing 54 different cases in established companies in Germany, Switzerland, and Austria, this study contributes to a better understanding of the heterogeneity of CE programs. The taxonomic approach provides clearly defined types of CE programs that are distinguished according to their organizational design and the outputs they generate.
InnoCrowd, a Product Classification System for Design Decision in a Crowdsourced Product Innovation
(2021)
System engineering focuses on how to design and manage complex systems. Meanwhile, in the era of Industry 4.0 and Internet of Things (IoT), systems are getting more complex. Contributors to higher complexity include the usage of modern components (e.g. mechatronics), new manufacturing technologies (e.g. 3D Print) and new engineering product development processes, e.g. open innovation. Open innovation is enabled by IoT, where people and devices are easily connected, and it supports development of more innovative products through ideas gained from predecessors and collaborators world wide. Some researchers suggest this approach is up to three times faster and five times cheaper than conventional approaches [Gassmann, 2012], [Howe, 2008], [Kusumah, 2018]. Because open innovation is relatively new, many managers do not know how to employ it effectively in some phases of product development [Schenk, 2009], [Afuah, 2017], including requirements definition, design and engineering processes (task assignment) through quality assurance. Also, they have trouble estimating and controlling development time and cost [Nevo, 2020], [Thanh, 2015]. As a consequence, the acceptance of this new approach in the industry is limited. Research activities addressing this new approach mainly address high-level and qualitive issues. Few effective methods are available to estimate project risk and to decide whether to initiate a project.
We propose InnoCrowd, a decision support system that uses an improved method to support these tasks and make decisions about crowdsourced engineering product development.
InnoCrowd uses natural language processing and machine learning to build a knowledgebase of crowdsourced product developments. InnoCrowd presents a manager with results of similar projects to show which practices led to good results. A manager of a new project can use this guidance to employ best practices for product requirements definition, project schedule, and other aspects, thereby reducing risk and increasing chances for success.
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.