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Lifting propellers are of increasing interest for Advanced Air Mobility. All propellers and rotors are initially twisted beams, showing significant extension–twist coupling and centrifugal twisting. Torsional deformations severely impact aerodynamic performance. This paper presents a novel approach to assess different reasons for torsional deformations. A reduced-order model runs large parameter sweeps with algebraic formulations and numerical solution procedures. Generic beams represent three different propeller types for General Aviation, Commercial Aviation, and Advanced Air Mobility. Simulations include solid and hollow cross-sections made of aluminum, steel, and carbon fiber-reinforced polymer. The investigation shows that centrifugal twisting moments depend on both the elastic and initial twist. The determination of the centrifugal twisting moment solely based on the initial twist suffers from errors exceeding 5% in some cases. The nonlinear parts of the torsional rigidity do not significantly impact the overall torsional rigidity for the investigated propeller types. The extension–twist coupling related to the initial and elastic twist in combination with tension forces significantly impacts the net cross-sectional torsional loads. While the increase in torsional stiffness due to initial twist contributes to the overall stiffness for General and Commercial Aviation propellers, its contribution to the lift propeller’s stiffness is limited. The paper closes with the presentation of approximations for each effect identified as significant. Numerical evaluations are necessary to determine each effect for inhomogeneous cross-sections made of anisotropic material.
Operational Modal Analysis (OMA) is a promising candidate for flutter testing and Structural Health Monitoring (SHM) of aircraft wings that are passively excited by wind loads. However, no studies have been published where OMA is tested in transonic flows, which is the dominant condition for large civil aircraft and is characterized by complex and unique aerodynamic phenomena. We use data from the HIRENASD large-scale wind tunnel experiment to automatically extract modal parameters from an ambiently excited wing operated in the transonic regime using two OMA methods: Stochastic Subspace Identification (SSI) and Frequency Domain Decomposition (FDD). The system response is evaluated based on accelerometer measurements. The excitation is investigated from surface pressure measurements. The forcing function is shown to be non-white, non-stationary and contaminated by narrow-banded transonic disturbances. All these properties violate fundamental OMA assumptions about the forcing function. Despite this, all physical modes in the investigated frequency range were successfully identified, and in addition transonic pressure waves were identified as physical modes as well. The SSI method showed superior identification capabilities for the investigated case. The investigation shows that complex transonic flows can interfere with OMA. This can make existing approaches for modal tracking unsuitable for their application to aircraft wings operated in the transonic flight regime. Approaches to separate the true physical modes from the transonic disturbances are discussed.
Magnetic nanoparticles (MNPs) are used as therapeutic and diagnostic agents for local delivery of heat and image contrast enhancement in diseased tissue. Besides magnetization, the most important parameter that determines their performance for these applications is their magnetic relaxation, which can be affected when MNPs immobilize and agglomerate inside tissues. In this letter, we investigate different MNP agglomeration states for their magnetic relaxation properties under excitation in alternating fields and relate this to their heating efficiency and imaging properties. With focus on magnetic fluid hyperthermia, two different trends in MNP heating efficiency are measured: an increase by up to 23% for agglomerated MNP in suspension and a decrease by up to 28% for mixed states of agglomerated and immobilized MNP, which indicates that immobilization is the dominant effect. The same comparatively moderate effects are obtained for the signal amplitude in magnetic particle spectroscopy.
Im Rahmen der Digitalisierung ist die zunehmende Automatisierung von bisher manuellen Prozessschritten ein Aspekt, der massive Auswirkungen auf die zukünftige Arbeitswelt haben wird. In diesem Kontext werden an den Einsatz von Softwarerobotern zur Prozessautomatisierung hohe Erwartungen geknüpft. Bei den Implementierungsansätzen wird die Diskussion aktuell insbesondere durch Robotic Process Automation (RPA) und Chatbots geprägt. Beide Ansätze verfolgen das gemeinsame Ziel einer 1:1-Automatisierung von menschlichen Handlungen und dadurch ein direktes Ersetzen von Mitarbeitern durch Maschinen. Bei RPA werden Prozesse durch Softwareroboter erlernt und automatisiert ausgeführt. Dabei emulieren RPA-Roboter die Eingaben auf der bestehenden Präsentationsschicht, so dass keine Änderungen an vorhandenen Anwendungssystemen notwendig sind. Am Markt werden bereits unterschiedliche RPA-Lösungen als Softwareprodukte angeboten. Durch Chatbots werden Ein- und Ausgaben von Anwendungssystemen über natürliche Sprache realisiert. Dadurch ist die Automatisierung von unternehmensexterner Kommunikation (z. B. mit Kunden) aber auch von unternehmensinternen Assistenztätigkeiten möglich. Der Beitrag diskutiert die Auswirkungen von Softwarerobotern auf die Arbeitswelt anhand von Anwendungsbeispielen und erläutert die unternehmensindividuelle Entscheidung über den Einsatz von Softwarerobotern anhand von Effektivitäts- und Effizienzzielen.
Das anhaltende Wachstum wissenschaftlicher Veröffentlichungen wirft die Fragestellung auf, wie Literaturana-lysen im Rahmen von Forschungsprozessen digitalisiert und somit produktiver realisiert werden können. Insbesondere in informationstechnischen Fachgebieten ist die Forschungspraxis durch ein rasant wachsendes Publikationsaufkommen gekennzeichnet. Infolgedessen bietet sich der Einsatz von Methoden der Textanalyse (Text Analytics) an, die Textdaten automatisch vorbereiten und verarbeiten können. Erkenntnisse entstehen dabei aus Analysen von Wortarten und Subgruppen, Korrelations- sowie Zeitreihenanalysen. Dieser Beitrag stellt die Konzeption und Realisierung eines Prototypen vor, mit dem Anwender bibliographische Daten aus der etablierten Literaturdatenbank EBSCO Discovery Service mithilfe textanalytischer Methoden erschließen können. Der Prototyp basiert auf dem Analysesystem IBM Watson Explorer, das Hochschulen lizenzkostenfrei zur Verfügung steht. Potenzielle Adressaten des Prototypen sind Forschungseinrichtungen, Beratungsunternehmen sowie Entscheidungsträger in Politik und Unternehmenspraxis.