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Anyone who has always wanted to understand the hieroglyphs on Sheldon's blackboard in the TV series The Big Bang Theory or who wanted to know exactly what the fate of Schrödinger's cat is all about will find a short, descriptive introduction to the world of quantum mechanics in this essential. The text particularly focuses on the mathematical description in the Hilbert space. The content goes beyond popular scientific presentations, but is nevertheless suitable for readers without special prior knowledge thanks to the clear examples.
Die Studie erörtert anhand eines Fallbeispiels aus der Mathematik für Ingenieur*innen, wie didaktische Gestaltungsprinzipien für Soziale Präsenz, Kollaboration und das Lösen von praxisnahen Problemen mit mathematischem Denken in einer Online-Umgebung aussehen können. Hierfür zieht der
Beitrag den forschungsmethodologischen Rahmen Design-Based Research (DBR) hinzu und berichtet über Zwischenergebnisse. DBR wird an dieser Stelle als eine systematische Herangehensweise an kurzfristige Lehrveränderungen und als Chance auf dem Weg zu einer neuen Hochschullehre nach der COVID-19-Pandemie dargestellt, die theoretische und empirische Erkenntnisse mit Praxisverknüpfung und -relevanz vereint.
We consider a binary multivariate regression model where the conditional expectation of a binary variable given a higher-dimensional input variable belongs to a parametric family. Based on this, we introduce a model-based bootstrap (MBB) for higher-dimensional input variables. This test can be used to check whether a sequence of independent and identically distributed observations belongs to such a parametric family. The approach is based on the empirical residual process introduced by Stute (Ann Statist 25:613–641, 1997). In contrast to Stute and Zhu’s approach (2002) Stute & Zhu (Scandinavian J Statist 29:535–545, 2002), a transformation is not required. Thus, any problems associated with non-parametric regression estimation are avoided. As a result, the MBB method is much easier for users to implement. To illustrate the power of the MBB based tests, a small simulation study is performed. Compared to the approach of Stute & Zhu (Scandinavian J Statist 29:535–545, 2002), the simulations indicate a slightly improved power of the MBB based method. Finally, both methods are applied to a real data set.
„Smartes“ Laden an öffentlich zugänglichen Ladesäulen – Teil 2: USER-Verhalten und -Erwartungen
(2021)
In this paper, we present the structure, the simulation the operation of a multi-stage, hybrid solar desalination system (MSDH), powered by thermal and photovoltaic (PV) (MSDH) energy. The MSDH system consists of a lower basin, eight horizontal stages, a field of four flat thermal collectors with a total area of 8.4 m2, 3 Kw PV panels and solar batteries. During the day the system is heated by thermal energy, and at night by heating resistors, powered by solar batteries. These batteries are charged by the photovoltaic panels during the day. More specifically, during the day and at night, we analyse the temperature of the stages and the production of distilled water according to the solar irradiation intensity and the electric heating power, supplied by the solar batteries. The simulations were carried out in the meteorological conditions of the winter month (February 2020), presenting intensities of irradiance and ambient temperature reaching 824 W/m2 and 23 °C respectively. The results obtained show that during the day the system is heated by the thermal collectors, the temperature of the stages and the quantity of water produced reach 80 °C and 30 Kg respectively. At night, from 6p.m. the system is heated by the electric energy stored in the batteries, the temperature of the stages and the quantity of water produced reach respectively 90 °C and 104 Kg for an electric heating power of 2 Kw. Moreover, when the electric power varies from 1 Kw to 3 Kw the quantity of water produced varies from 92 Kg to 134 Kg. The analysis of these results and their comparison with conventional solar thermal desalination systems shows a clear improvement both in the heating of the stages, by 10%, and in the quantity of water produced by a factor of 3.
Der vorliegende Beitrag stellt den seismischen Nachweis von Mauerwerksbauten in Deutschland auf Grundlage der DIN EN 1998‐1/NA vor, wobei auch die wesentlichen Änderungen zu der Norm DIN 4149 vergleichend erläutert werden. Vorgestellt werden die Definition der Erdbebeneinwirkung, das seismische Verhalten von Mauerwerksbauten und die Erläuterung der Rechenverfahren. Darauf aufbauend wird die Anwendung an drei Praxisbeispielen demonstriert.
Mauerwerksbauten in Deutschland sind mit Einführung des nationalen Anwendungsdokuments DIN EN 1998-1/NA auf Grundlage einer neuen probabilistischen Erdbebenkarte nachzuweisen. Für erfolgreiche Erdbebennachweise üblicher Grundrissformen von Mauerwerksbauten stehen in dem zukünftigen Anwendungsdokument neue rechnerische Nachweismöglichkeiten zur Verfügung, mit denen die Tragfähigkeitsreserven von Mauerwerksbauten in der Baupraxis mit einem überschaubaren Aufwand besser in Ansatz gebracht werden können. Das Standardrechenverfahren ist weiterhin der kraftbasierte Nachweis, der nun mit höheren Verhaltensbeiwerten im Vergleich zur DIN 4149 durchgeführt werden kann. Die höheren Verhaltensbeiwerte basieren auf der besseren Ausnutzung der gebäudespezifischen Verformungsfähigkeit und Energiedissipation sowie der Lastumverteilung der Schubkräfte im Grundriss mit Ansatz von Rahmentragwirkung durch Wand-Deckeninteraktionen. Alternativ dazu kann ein nichtlinearer Nachweis auf Grundlage von Pushover-Analysen zur Anwendung kommen. Vervollständigt werden die Regelungen für Mauerwerksbauten durch neue Regelungen für nichttragende Innenwände und Außenmauerschalen. Der vorliegende Beitrag stellt die Grundlagen und Hintergründe der neuen rechnerischen Nachweise in DIN EN 1998-1/NA vor und demonstriert deren Anwendung an einem Beispiel aus der Praxis.
Nowadays modern high-performance buildings and facilities are equipped with monitoring systems and sensors to control building characteristics like energy consumption, temperature pattern and structural safety. The visualization and interpretation of sensor data is typically based on simple spreadsheets and non-standardized user-oriented solutions, which makes it difficult for building owners, facility managers and decision-makers to evaluate and understand the data. The solution of this problem in the future are integrated BIM-Sensor approaches which allow the generation of BIM models incorporating all relevant information of monitoring systems. These approaches support both the dynamic visualization of key structural performance parameters, the effective long-term management of sensor data based on BIM and provide a user-friendly interface to communicate with various stakeholders. A major benefit for the end user is the use of the BIM software architecture, which is the future standard anyway. In the following, the application of the integrated BIM-Sensor approach is illustrated for a typical industrial facility as a part of an early warning and rapid response system for earthquake events currently developed in the research project “ROBUST” with financial support by the German Federal Ministry for Economic Affairs and Energy (BMWI).
Erdbebennachweis von Mauerwerksbauten mit realistischen Modellen und erhöhten Verhaltensbeiwerten
(2021)
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.