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Übungsaufgaben und Berechnungen für den Baubetrieb: Klausurvorbereitung mit ausführlichen Lösungen
(2019)
Übungsaufgaben und Berechnungen für den Baubetrieb: Klausurvorbereitung mit ausführlichen Lösungen
(2019)
Baumaschinen
(2019)
Schalung und Gerüste
(2019)
Die grundsätzliche Planung von Schalungsaufgaben wird heute in der Regel im Rahmen der Arbeitsvorbereitung von den entsprechenden Stabsabteilungen oder als Serviceleistung von den Schalungsherstellern mit Anwendung von spezieller Software und den technischen Unterlagen für die jeweiligen Schalungsgeräte durchgeführt. Diese Programme und technischen Unterlagen stehen in der Regel auch den Mitarbeitern in der Bauleitung zur Verfügung, werden dort aber eher seltener genutzt. Zur Anwendung auf der Baustelle stellen die Schalungshersteller neben den technischen Unterlagen Bemessungstabellen zur Verfügung, welche die Auswahl und Dimensionierung einzelner Schalungen wesentlich erleichtern.
Die nachfolgend aufgeführten Beispiele aus dem Bereich Schalung und Gerüste beschreiben Aufgaben, die im Baustellenbetrieb auf die Bauleitung zu kommen können und auch ohne Unterstützung einer Stabsabteilung gelöst werden können.
Production and Characterization of Porous Fibroin Scaffolds for Regenerative Medical Application
(2019)
Neuromuscular strength training of the leg extensor muscles plays an important role in the rehabilitation and prevention of age and wealth related diseases. In this paper, we focus on the design and implementation of a Cartesian admittance control scheme for isotonic training, i.e. leg extension and flexion against a predefined weight. For preliminary testing and validation of the designed algorithm an experimental research and development platform consisting of an
industrial robot and a force plate mounted at its end-effector has been used. Linear, diagonal and arbitrary two-dimensional motion trajectories with different weights for the leg extension and flexion part are applied. The proposed algorithm is easily adaptable to trajectories consisting of arbitrary six-dimensional poses and allows the implementation of individualized trajectories.
Effective training requires high muscle forces potentially leading to training-induced injuries. Thus, continuous monitoring and controlling of the loadings applied to the musculoskeletal system along the motion trajectory is required. In this paper, a norm-optimal iterative learning control algorithm for the robot-assisted training is developed. The algorithm aims at minimizing the external knee joint moment, which is commonly used to quantify the loading of the medial compartment. To estimate the external knee joint moment, a musculoskeletal lower extremity model is implemented in OpenSim and coupled with a model of an industrial robot and a force plate mounted at its end-effector. The algorithm is tested in simulation for patients with varus, normal and valgus alignment of the knee. The results show that the algorithm is able to minimize the external knee joint moment in all three cases and converges after less than seven iterations.