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Stahlbetonrahmentragwerke mit Ausfachungen aus Mauerwerk weisen nach Erdbeben häufig schwere Schäden auf. Gründe hierfür sind die Beanspruchungen der Ausfachungswände durch die aufgezwungenen Rahmenverformungen in Wandebene und die gleichzeitig auftretenden Trägheitskräfte senkrecht zur Wandebene in Kombination mit der konstruktiven Ausführung des Ausfachungsmauerwerks. Die Ausfachung wird in der Regel knirsch gegen die Rahmenstützen gemauert, wobei der Verschluss der oberen Fuge mit Mörtel oder Montageschaum erfolgt. Dadurch kommt es im Erdbebenfall zu lokalen Interaktionen zwischen Ausfachung und Rahmen, die in der Folge zu einem Versagen einzelner Ausfachungswände oder zu einem sukzessiven Versagen des Gesamtgebäudes führen können. Die beobachteten Schäden waren die Motivation dafür, in dem europäischen Forschungsprojekt INSYSME für Stahlbetonrahmentragwerke mit Ausfachungen aus hochwärmedämmenden Ziegelmauerwerk innovative Lösungen zur Verbesserung des seismischen Verhaltens zu entwickeln. Der vorliegende Beitrag stellt die im Rahmen des Projekts von den deutschen Projektpartnern (Universität Kassel, SDA-engineering GmbH) entwickelten Lösungen vor und vergleicht deren seismisches Verhalten mit der traditionellen Ausführung der Ausfachungswände. Grundlage für den Vergleich sind statisch-zyklische Wandversuche und Simulationen auf Wandebene. Aus den Ergebnissen werden Empfehlungen für die erdbebensichere Auslegung von Stahlbetonrahmentragwerken mit Ausfachungen aus Ziegelmauerwerk abgeleitet.
Mit finanzieller Unterstützung der Deutschen Gesellschaft für Mauerwerks- und Wohnungsbau e.V. (DGfM) und des Deutschen Instituts für Bautechnik in Berlin (DIBt) wurden zwei aufeinander aufbauende Forschungsvorhaben zur Verbesserung der seismischen Nachweise von Mauerwerksbauten in deutschen Erdbebengebieten durchgeführt. Zunächst wurde das seismische Verhalten von drei modernen unbewehrten Mauerwerksgebäuden in der Region Emilia Romagna in Italien während der Erdbebenserie im Jahr 2012 in Kooperation mit der Universität Pavia eingehend untersucht. Aufbauend auf den Erkenntnissen dieser Untersuchungen wurde ein verbessertes seismisches Bemessungskonzept für unbewehrte Mauerwerksbauten erarbeitet. Der Beitrag stellt die wesentlichen Ergebnisse dieser Forschungsarbeiten und deren Eingang in die Normung vor.
Erdbebennachweis von Mauerwerksbauten mit realistischen Modellen und erhöhten Verhaltensbeiwerten
(2020)
Die Anwendung des linearen Nachweiskonzepts auf Mauerwerksbauten führt dazu, dass bereits heute Standsicherheitsnachweise für Gebäude mit üblichen Grundrissen in Gebieten mit moderaten Erdbebeneinwirkungen nicht mehr geführt werden können. Diese Problematik wird sich in Deutschland mit der Einführung kontinuierlicher probabilistischer Erdbebenkarten weiter verschärfen. Aufgrund der Erhöhung der seismischen Einwirkungen, die sich vielerorts ergibt, ist es erforderlich, die vorhandenen, bislang nicht berücksichtigten Tragfähigkeitsreserven in nachvollziehbaren Nachweiskonzepten in der Baupraxis verfügbar zu machen. Der vorliegende Beitrag stellt ein Konzept für die gebäudespezifische Ermittlung von erhöhten Verhaltensbeiwerten vor. Die Verhaltensbeiwerte setzen sich aus drei Anteilen zusammen, mit denen die Lastumverteilung im Grundriss, die Verformungsfähigkeit und Energiedissipation sowie die Überfestigkeiten berücksichtigt werden. Für die rechnerische Ermittlung dieser drei Anteile wird ein nichtlineares Nachweiskonzept auf Grundlage von Pushover-Analysen vorgeschlagen, in denen die Interaktionen von Wänden und Geschossdecken durch einen Einspanngrad beschrieben werden. Für die Bestimmung der Einspanngrade wird ein nichtlinearer Modellierungsansatz eingeführt, mit dem die Interaktion von Wänden und Decken abgebildet werden kann. Die Anwendung des Konzepts mit erhöhten gebäudespezifischen Verhaltensbeiwerten wird am Beispiel eines Mehrfamilienhauses aus Kalksandsteinen demonstriert. Die Ergebnisse der linearen Nachweise mit erhöhten Verhaltensbeiwerten für dieses Gebäude liegen deutlich näher an den Ergebnissen nichtlinearer Nachweise und somit bleiben übliche Grundrisse in Erdbebengebieten mit den traditionellen linearen Rechenansätzen nachweisbar.
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a novel human infectious disease provoked by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Currently, no specific vaccines or drugs against COVID-19 are available. Therefore, early diagnosis and treatment are essential in order to slow the virus spread and to contain the disease outbreak. Hence, new diagnostic tests and devices for virus detection in clinical samples that are faster, more accurate and reliable, easier and cost-efficient than existing ones are needed. Due to the small sizes, fast response time, label-free operation without the need for expensive and time-consuming labeling steps, the possibility of real-time and multiplexed measurements, robustness and portability (point-of-care and on-site testing), biosensors based on semiconductor field-effect devices (FEDs) are one of the most attractive platforms for an electrical detection of charged biomolecules and bioparticles by their intrinsic charge. In this review, recent advances and key developments in the field of label-free detection of viruses (including plant viruses) with various types of FEDs are presented. In recent years, however, certain plant viruses have also attracted additional interest for biosensor layouts: Their repetitive protein subunits arranged at nanometric spacing can be employed for coupling functional molecules. If used as adapters on sensor chip surfaces, they allow an efficient immobilization of analyte-specific recognition and detector elements such as antibodies and enzymes at highest surface densities. The display on plant viral bionanoparticles may also lead to long-time stabilization of sensor molecules upon repeated uses and has the potential to increase sensor performance substantially, compared to conventional layouts. This has been demonstrated in different proof-of-concept biosensor devices. Therefore, richly available plant viral particles, non-pathogenic for animals or humans, might gain novel importance if applied in receptor layers of FEDs. These perspectives are explained and discussed with regard to future detection strategies for COVID-19 and related viral diseases.
The paper presents an aerodynamic investigation of 70 different streamlined bodies with fineness ratios ranging from 2 to 10. The bodies are chosen to idealize both unmanned and small manned aircraft fuselages and feature cross-sectional shapes that vary from circular to quadratic. The study focuses on friction and pressure drag in dependency of the individual body’s fineness ratio and cross section. The drag forces are normalized with the respective body’s wetted area to comply with an empirical drag estimation procedure. Although the friction drag coefficient then stays rather constant for all bodies, their pressure drag coefficients decrease with an increase in fineness ratio. Referring the pressure drag coefficient to the bodies’ cross-sectional areas shows a distinct pressure drag minimum at a fineness ratio of about three. The pressure drag of bodies with a quadratic cross section is generally higher than for bodies of revolution. The results are used to derive an improved form factor that can be employed in a classic empirical drag estimation method. The improved formulation takes both the fineness ratio and cross-sectional shape into account. It shows superior accuracy in estimating streamlined body drag when compared with experimental data and other form factor formulations of the literature.
Stahlbau 2
(2020)
Additive manufacturing (AM) works by creating objects layer by layer in a manner similar to a 2D printer with the “printed” layers stacked on top of each other. The layer-wise manufacturing nature of AM enables fabrication of freeform geometries which cannot be fabricated using conventional manufacturing methods as a one part. Depending on how each layer is created and bonded to the adjacent layers, different AM methods have been developed. In this chapter, the basic terms, common materials, and different methods of AM are described, and their potential applications are discussed.
The implementation of IO-Link in the automation industry has increased over the years. Its main advantage is it offers a digital point-to-point plugand-play interface for any type of device or application. This simplifies the communication between devices and increases productivity with its different features like self-parametrization and maintenance. However, its complete potential is not always used.
The aim of this paper is to create an Arduino based framework for the development of generic IO-Link devices and increase its implementation for rapid prototyping. By generating the IO device description file (IODD) from a graphical user interface, and further customizable options for the device application, the end-user can intuitively develop generic IO-Link devices. The peculiarity of this framework relies on its simplicity and abstraction which allows to implement any sensor functionality and virtually connect any type of device to an IO-Link master. This work consists of the general overview of the framework, the technical background of its development and a proof of concept which demonstrates the workflow for its implementation.
The production of dispatchable renewable energy will be one of the most important key factors of the future energy supply. Concentrated solar power (CSP) plants operated with molten salt as heat transfer and storage media are one opportunity to meet this challenge. Due to the high concentration factor of the solar tower technology the maximum process temperature can be further increased which ultimately decreases the levelized costs of electricity of the technology (LCOE). The development of an improved tubular molten salt receiver for the next generation of molten salt solar tower plants is the aim of this work. The receiver is designed for a receiver outlet temperature up to 600 °C. Together with a complete molten salt system, the receiver will be integrated into the Multi-Focus-Tower (MFT) in Jülich (Germany). The paper describes the basic engineering of the receiver, the molten salt tower system and a laboratory corrosion setup.
The paper presents a method for the quantitative assessment of choroidal blood flow using an OCT-A system. The developed technique for processing of OCT-A scans is divided into two stages. At the first stage, the identification of the boundaries in the selected portion was performed. At the second stage, each pixel mark on the selected layer was represented as a volume unit, a voxel, which characterizes the region of moving blood. Three geometric shapes were considered to represent the voxel. On the example of one OCT-A scan, this work presents a quantitative assessment of the blood flow index. A possible modification of two-stage algorithm based on voxel scan processing is presented.
In collaborative research projects, both researchers and practitioners work together solving business-critical challenges. These projects often deal with ETL processes, in which humans extract information from non-machine-readable documents by hand. AI-based machine learning models can help to solve this problem.
Since machine learning approaches are not deterministic, their quality of output may decrease over time. This fact leads to an overall quality loss of the application which embeds machine learning models. Hence, the software qualities in development and production may differ.
Machine learning models are black boxes. That makes practitioners skeptical and increases the inhibition threshold for early productive use of research prototypes. Continuous monitoring of software quality in production offers an early response capability on quality loss and encourages the use of machine learning approaches. Furthermore, experts have to ensure that they integrate possible new inputs into the model training as quickly as possible.
In this paper, we introduce an architecture pattern with a reference implementation that extends the concept of Metrics Driven Research Collaboration with an automated software quality monitoring in productive use and a possibility to auto-generate new test data coming from processed documents in production.
Through automated monitoring of the software quality and auto-generated test data, this approach ensures that the software quality meets and keeps requested thresholds in productive use, even during further continuous deployment and changing input data.
Trotz fortschreitender Automatisierung bleiben manuelle Tätigkeiten ein wichtiger Baustein der Fertigung kundenindividueller Produkte. Um die Mitarbeiter(innen) zu unterstützen und um eine effiziente Arbeit zu ermöglichen, werden zunehmend auf Augmented Reality (AR) basierende Systeme eingesetzt. Die vorgestellte Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung ganzheitlicher AR-Arbeitsplätze für den Einsatz in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU). Das entwickelte AR- Handarbeitskonzept beinhaltet eine Just-in-time-Darstellung der Arbeitsaufgaben auf Werkstücken mit automatisierter Fertigungskontrolle. Als
Reaktion auf kurze Produktlebenszyklen und hohe Produktvielfalten sind alle Komponenten auf maximale Flexibilität ausgelegt. Ein Umrüsten auf neue Produkte kann innerhalb von Minuten erfolgen.
The adoption of the Digital Health Transformation is a tremendous paradigm change in health organizations, which is not a trivial process in reality. For that reason, in this chapter, it is proposed a methodology with the objective to generate a changing culture in healthcare organisations. Such a change culture is essential for the successful implementation of any supporting methods like Interactive Process Mining. It needs to incorporate (mostly) new ways of team-based and evidence-based approaches for solving structural problems in a digital healthcare environment.