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With its need for high SNR and short acquisition times, Cardiac MRI (CMR) is an intriguing target application for ultrahigh field MRI. Due to the sheer size of the upper torso, however, the known RF issues of 7T MRI are also most prominent in CMR. Recent years brought substantial progress but the full potential of the ultrahigh field for CMR is yet to be exploited. Parallel transmission (pTx) is a promising approach in this context and several groups have already reported B1 shimming for 7T CMR. In such a static pTx application amplitudes and phases of all Tx channels are adjusted individually but otherwise imaging techniques established in current clinical practice 1.5 T and 3 T are applied. More advanced forms of pTx as spatially selective excitation (SSE) using Transmit SENSE promise additional benefits like faster imaging with reduced fields of view or improved SAR control. SSE requires the full dynamic capabilities of pTx, however, and for the majority of today's implemented pTx hardware the internal synchronization of the Tx array does not easily permit external triggering as needed for CMR. Here we report a software solution to this problem and demonstrate the feasibility of CINE CMR at 7 T using a Tx array.
Mobile Anwendungen nehmen mit der Verbreitung von Smartphones zu. Die Akzeptanz der Nutzer bestimmt den Erfolg solcher mobiler Applikationen dabei maßgeblich. Um diese Anerkennung zu schaffen, ist eine möglichst hohe Gebrauchstauglichkeit, auch Usability genannt, notwendig. Die Informationsbroschüre „Prototyping zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit mobiler Software“ richtet sich an Personen, die an der Gestaltung und entwicklung von (mobiler) Software beteiligt sind. In dieser Broschüre werden mögliche Potenziale im Bereich einer effizienten und benutzerzentrierten Software-Entwicklung aufgezeigt.
Es wird von Gleichungen ausgegangen, mit denen die Modellkoeffizienten von Regelstrecken mit Ausgleich aus der gemessenen Sprungantwort ermittelt werden können. Die Übertragungsfunktion der Regelstrecke hat einen konstanten Zähler und ein Nennerpolynom. Unter der Annahme, daß die ideale und exakte Sprungantwort des Systems durch ein stochastisches Signal gestört wird, wird untersucht, wie die Fehler der ermittelten Modellkoeffizienten von Kennwerten des Störsignals und von der Meßzeit für die Sprungantwort abhängen. Durch eine Simulation auf dem Digitalrechner wurden die Ergebnisse kontrolliert. Es zeigt sich, daß durch eine Filterung der gestörten Sprungantwort über einen Tiefpaß keine Verbesserung der Analyseergebnisse erreicht werden kann, da das Identifizierungsverfahren eine glättende Eigenschaft hat.
Für viele Zwecke ist es nützlich, von einem technischen System ein mathematisches Modell zu haben. Für Systeme, die sich durch eine Verzögerung höherer Ordnung mit oder ohne Ausgleich beschreiben lassen, wird ein Identifizierungsverfahren vorgestellt, das aus gemessenen Zeitfunktionen die Bestimmung einer Übertragungsfunktion ermöglicht. Die Systeme werden dabei durch Testsignale erregt. Die Modellkoeffizienten werden dann mit Hilfe eines Integrationsverfahrens aus dem Testsignal und der Antwort des Systems auf dieses Testsignal bestimmt. Ein praktisches Beispiel zeigt die Leistungsfähigkeit des Verfahrens.
To maximize the travel distances of battery electric vehicles such as cars or buses for a given amount of stored energy, their powertrains are optimized energetically. One key part within optimization models for electric powertrains is the efficiency map of the electric motor. The underlying function is usually highly nonlinear and nonconvex and leads to major challenges within a global optimization process. To enable faster solution times, one possibility is the usage of piecewise linearization techniques to approximate the nonlinear efficiency map with linear constraints. Therefore, we evaluate the influence of different piecewise linearization modeling techniques on the overall solution process and compare the solution time and accuracy for methods with and without explicitly used binary variables.
The transition within transportation towards battery electric vehicles can lead to a more sustainable future. To account for the development goal ‘climate action’ stated by the United Nations, it is mandatory, within the conceptual design phase, to derive energy-efficient system designs. One barrier is the uncertainty of the driving behaviour within the usage phase. This uncertainty is often addressed by using a stochastic synthesis process to derive representative driving cycles and by using cycle-based optimization. To deal with this uncertainty, a new approach based on a stochastic optimization program is presented. This leads to an optimization model that is solved with an exact solver. It is compared to a system design approach based on driving cycles and a genetic algorithm solver. Both approaches are applied to find efficient electric powertrains with fixed-speed and multi-speed transmissions. Hence, the similarities, differences and respective advantages of each optimization procedure are discussed.