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The availability of commercial 3D printers and matching 3D design software has allowed a wide range of users to create physical prototypes – as long as these objects are not larger than hand size. However, when attempting to create larger, "human-scale" objects, such as furniture, not only are these machines too small, but also the commonly used 3D design software is not equipped to design with forces in mind — since forces increase disproportionately with scale.
In this thesis, we present a series of end-to-end fabrication software systems that support users in creating human-scale objects. They achieve this by providing three main functions that regular "small-scale" 3D printing software does not offer: (1) subdivision of the object into small printable components combined with ready-made objects, (2) editing based on predefined elements sturdy enough for larger scale, i.e., trusses, and (3) functionality for analyzing, detecting, and fixing structural weaknesses. The presented software systems also assist the fabrication process based on either 3D printing or steel welding technology.
The presented systems focus on three levels of engineering challenges: (1) fabricating static load-bearing objects, (2) creating mechanisms that involve motion, such as kinematic installations, and finally (3) designing mechanisms with dynamic repetitive movement where power and energy play an important role.
We demonstrate and verify the versatility of our systems by building and testing human-scale prototypes, ranging from furniture pieces, pavilions, to animatronic installations and playground equipment. We have also shared our system with schools, fablabs, and fabrication enthusiasts, who have successfully created human-scale objects that can withstand with human-scale forces.
In this dissertation the lattice and the magnetic recovery dynamics of the two heavy rare-earth metals Dy and Gd after femtosecond photoexcitation are described. For the investigations, thin films of Dy and Gd were measured at low temperatures in the antiferromagnetic phase of Dy and close to room temperature in the ferromagnetic phase of Gd. Two different optical pump-x-ray probe techniques were employed: Ultrafast x-ray diffraction with hard x-rays (UXRD) yields the structural response of heavy rare-earth metals and resonant soft (elastic) x-ray diffraction (RSXD), which allows measuring directly changes in the helical antiferromagnetic order of Dy. The combination of both techniques enables to study the complex interaction between the magnetic and the phononic subsystems.
In this thesis, the two prototype catalysts Fe(CO)₅ and Cr(CO)₆ are investigated with time-resolved photoelectron spectroscopy at a high harmonic setup. In both of these metal carbonyls, a UV photon can induce the dissociation of one or more ligands of the complex. The mechanism of the dissociation has been debated over the last decades. The electronic dynamics of the first dissociation occur on the femtosecond timescale.
For the experiment, an existing high harmonic setup was moved to a new location, was extended, and characterized. The modified setup can induce dynamics in gas phase samples with photon energies of 1.55eV, 3.10eV, and 4.65eV. The valence electronic structure of the samples can be probed with photon energies between 20eV and 40eV. The temporal resolution is 111fs to 262fs, depending on the combination of the two photon energies.
The electronically excited intermediates of the two complexes, as well as of the reaction product Fe(CO)₄, could be observed with photoelectron spectroscopy in the gas phase for the first time. However, photoelectron spectroscopy gives access only to the final ionic states. Corresponding calculations to simulate these spectra are still in development. The peak energies and their evolution in time with respect to the initiation pump pulse have been determined, these peaks have been assigned based on literature data. The spectra of the two complexes show clear differences. The dynamics have been interpreted with the assumption that the motion of peaks in the spectra relates to the movement of the wave packet in the multidimensional energy landscape. The results largely confirm existing models for the reaction pathways. In both metal carbonyls, this pathway involves a direct excitation of the wave packet to a metal-to-ligand charge transfer state and the subsequent crossing to a dissociative ligand field state. The coupling of the electronic dynamics to the nuclear dynamics could explain the slower dissociation in Fe(CO)₅ as compared to Cr(CO)₆.
Der Einfluss der Dynamik auf die stratosphärische Ozonvariabilität über der Arktis im Frühwinter
(2010)
Der frühwinterliche Ozongehalt ist ein Indikator für den Ozongehalt im Spätwinter/Frühjahr. Jedoch weist dieser aufgrund von Absinkprozessen, chemisch bedingten Ozonabbau und Wellenaktivität von Jahr zu Jahr starke Schwankungen auf. Die vorliegende Arbeit zeigt, dass diese Variabilität weitestgehend auf dynamische Prozesse während der Wirbelbildungsphase des arktischen Polarwirbels zurückgeht. Ferner wird der bisher noch ausstehende Zusammenhang zwischen dem früh- und spätwinterlichen Ozongehalt bezüglich Dynamik und Chemie aufgezeigt. Für die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen der im Polarwirbel eingeschlossenen Luftmassenzusammensetzung und Ozonmenge wurden Beobachtungsdaten von Satellitenmessinstrumenten und Ozonsonden sowie Modellsimulationen des Lagrangschen Chemie/Transportmodells ATLAS verwandt. Die über die Fläche (45–75°N) und Zeit (August-November) gemittelte Vertikalkomponente des Eliassen-Palm-Flussvektors durch die 100hPa-Fläche zeigt eine Verbindung zwischen der frühwinterlichen wirbelinneren Luftmassenzusammensetzung und der Wirbelbildungsphase auf. Diese ist jedoch nur für die untere Stratosphäre gültig, da die Vertikalkomponente die sich innerhalb der Stratosphäre ändernden Wellenausbreitungsbedingungen nicht erfasst. Für eine verbesserte Höhendarstellung des Signals wurde eine neue integrale auf der Wellenamplitude und dem Charney-Drazin-Kriterium basierende Größe definiert. Diese neue Größe verbindet die Wellenaktivität während der Wirbelbildungsphase sowohl mit der Luftmassenzusammensetzung im Polarwirbel als auch mit der Ozonverteilung über die Breite. Eine verstärkte Wellenaktivität führt zu mehr Luft aus niedrigeren ozonreichen Breiten im Polarwirbel. Aber im Herbst und Frühwinter zerstören chemische Prozesse, die das Ozon ins Gleichgewicht bringen, die interannuale wirbelinnere Ozonvariablität, die durch dynamische Prozesse während der arktischen Polarwirbelbildungsphase hervorgerufen wird. Eine Analyse in Hinblick auf den Fortbestand einer dynamisch induzierten Ozonanomalie bis in den Mittwinter ermöglicht eine Abschätzung des Einflusses dieser dynamischen Prozesse auf den arktischen Ozongehalt. Zu diesem Zweck wurden für den Winter 1999–2000 Modellläufe mit dem Lagrangesche Chemie/Transportmodell ATLAS gerechnet, die detaillierte Informationen über den Erhalt der künstlichen Ozonvariabilität hinsichtlich Zeit, Höhe und Breite liefern. Zusammengefasst, besteht die dynamisch induzierte Ozonvariabilität während der Wirbelbildungsphase länger im Inneren als im Äußeren des Polarwirbels und verliert oberhalb von 750K potentieller Temperatur ihre signifikante Wirkung auf die mittwinterliche Ozonvariabilität. In darunterliegenden Höhenbereichen ist der Anteil an der ursprünglichen Störung groß, bis zu 90% auf der 450K. Innerhalb dieses Höhenbereiches üben die dynamischen Prozesse während der Wirbelbildungsphase einen entscheidenden Einfluss auf den Ozongehalt im Mittwinter aus.
This work presents mathematical and computational approaches to cover various aspects of metabolic network modelling, especially regarding the limited availability of detailed kinetic knowledge on reaction rates. It is shown that precise mathematical formulations of problems are needed i) to find appropriate and, if possible, efficient algorithms to solve them, and ii) to determine the quality of the found approximate solutions. Furthermore, some means are introduced to gain insights on dynamic properties of metabolic networks either directly from the network structure or by additionally incorporating steady-state information. Finally, an approach to identify key reactions in a metabolic networks is introduced, which helps to develop simple yet useful kinetic models. The rise of novel techniques renders genome sequencing increasingly fast and cheap. In the near future, this will allow to analyze biological networks not only for species but also for individuals. Hence, automatic reconstruction of metabolic networks provides itself as a means for evaluating this huge amount of experimental data. A mathematical formulation as an optimization problem is presented, taking into account existing knowledge and experimental data as well as the probabilistic predictions of various bioinformatical methods. The reconstructed networks are optimized for having large connected components of high accuracy, hence avoiding fragmentation into small isolated subnetworks. The usefulness of this formalism is exemplified on the reconstruction of the sucrose biosynthesis pathway in Chlamydomonas reinhardtii. The problem is shown to be computationally demanding and therefore necessitates efficient approximation algorithms. The problem of minimal nutrient requirements for genome-scale metabolic networks is analyzed. Given a metabolic network and a set of target metabolites, the inverse scope problem has as it objective determining a minimal set of metabolites that have to be provided in order to produce the target metabolites. These target metabolites might stem from experimental measurements and therefore are known to be produced by the metabolic network under study, or are given as the desired end-products of a biotechological application. The inverse scope problem is shown to be computationally hard to solve. However, I assume that the complexity strongly depends on the number of directed cycles within the metabolic network. This might guide the development of efficient approximation algorithms. Assuming mass-action kinetics, chemical reaction network theory (CRNT) allows for eliciting conclusions about multistability directly from the structure of metabolic networks. Although CRNT is based on mass-action kinetics originally, it is shown how to incorporate further reaction schemes by emulating molecular enzyme mechanisms. CRNT is used to compare several models of the Calvin cycle, which differ in size and level of abstraction. Definite results are obtained for small models, but the available set of theorems and algorithms provided by CRNT can not be applied to larger models due to the computational limitations of the currently available implementations of the provided algorithms. Given the stoichiometry of a metabolic network together with steady-state fluxes and concentrations, structural kinetic modelling allows to analyze the dynamic behavior of the metabolic network, even if the explicit rate equations are not known. In particular, this sampling approach is used to study the stabilizing effects of allosteric regulation in a model of human erythrocytes. Furthermore, the reactions of that model can be ranked according to their impact on stability of the steady state. The most important reactions in that respect are identified as hexokinase, phosphofructokinase and pyruvate kinase, which are known to be highly regulated and almost irreversible. Kinetic modelling approaches using standard rate equations are compared and evaluated against reference models for erythrocytes and hepatocytes. The results from this simplified kinetic models can simulate acceptably the temporal behavior for small changes around a given steady state, but fail to capture important characteristics for larger changes. The aforementioned approach to rank reactions according to their influence on stability is used to identify a small number of key reactions. These reactions are modelled in detail, including knowledge about allosteric regulation, while all other reactions were still described by simplified reaction rates. These so-called hybrid models can capture the characteristics of the reference models significantly better than the simplified models alone. The resulting hybrid models might serve as a good starting point for kinetic modelling of genome-scale metabolic networks, as they provide reasonable results in the absence of experimental data, regarding, for instance, allosteric regulations, for a vast majority of enzymatic reactions.
Die visuelle Kommunikation ist eine effiziente Methode, um dynamische Phänomene zu beschreiben. Informationsobjekte präzise wahrzunehmen, einen schnellen Zugriff auf strukturierte und relevante Informationen zu ermöglichen, erfordert konsistente und nach dem formalen Minimalprinzip konzipierte Analyse- und Darstellungsmethoden. Dynamische Raumphänomene in Geoinformationssystemen können durch den Mangel an konzeptionellen Optimierungsanpassungen aufgrund ihrer statischen Systemstruktur nur bedingt die Informationen von Raum und Zeit modellieren. Die Forschung in dieser Arbeit ist daher auf drei interdisziplinäre Ansätze fokussiert. Der erste Ansatz stellt eine echtzeitnahe Datenerfassung dar, die in Geodatenbanken zeitorientiert verwaltet wird. Der zweite Ansatz betrachtet Analyse- und Simulationsmethoden, die das dynamische Verhalten analysieren und prognostizieren. Der dritte Ansatz konzipiert Visualisierungsmethoden, die insbesondere dynamische Prozesse abbilden. Die Symbolisierung der Prozesse passt sich bedarfsweise in Abhängigkeit des Prozessverlaufes und der Interaktion zwischen Datenbanken und Simulationsmodellen den verschiedenen Entwicklungsphasen an. Dynamische Aspekte können so mit Hilfe bewährter Funktionen aus der GI-Science zeitnah mit modularen Werkzeugen entwickelt und visualisiert werden. Die Analyse-, Verschneidungs- und Datenverwaltungsfunktionen sollen hierbei als Nutzungs- und Auswertungspotential alternativ zu Methoden statischer Karten dienen. Bedeutend für die zeitliche Komponente ist das Verknüpfen neuer Technologien, z. B. die Simulation und Animation, basierend auf einer strukturierten Zeitdatenbank in Verbindung mit statistischen Verfahren. Methodisch werden Modellansätze und Visualisierungstechniken entwickelt, die auf den Bereich Verkehr transferiert werden. Verkehrsdynamische Phänomene, die nicht zusammenhängend und umfassend darstellbar sind, werden modular in einer serviceorientierten Architektur separiert, um sie in verschiedenen Ebenen räumlich und zeitlich visuell zu präsentieren. Entwicklungen der Vergangenheit und Prognosen der Zukunft werden über verschiedene Berechnungsmethoden modelliert und visuell analysiert. Die Verknüpfung einer Mikrosimulation (Abbildung einzelner Fahrzeuge) mit einer netzgesteuerten Makrosimulation (Abbildung eines gesamten Straßennetzes) ermöglicht eine maßstabsunabhängige Simulation und Visualisierung des Mobilitätsverhaltens ohne zeitaufwendige Bewertungsmodellberechnungen. Zukünftig wird die visuelle Analyse raum-zeitlicher Veränderungen für planerische Entscheidungen ein effizientes Mittel sein, um Informationen übergreifend verfügbar, klar strukturiert und zweckorientiert zur Verfügung zu stellen. Der Mehrwert durch visuelle Geoanalysen, die modular in einem System integriert sind, ist das flexible Auswerten von Messdaten nach zeitlichen und räumlichen Merkmalen.