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Situated in an active tectonic region, Santiago de Chile, the country´s capital with more than six million inhabitants, faces tremendous earthquake hazard. Macroseismic data for the 1985 Valparaiso and the 2010 Maule events show large variations in the distribution of damage to buildings within short distances indicating strong influence of local sediments and the shape of the sediment-bedrock interface on ground motion. Therefore, a temporary seismic network was installed in the urban area for recording earthquake activity, and a study was carried out aiming to estimate site amplification derived from earthquake data and ambient noise. The analysis of earthquake data shows significant dependence on the local geological structure with regards to amplitude and duration. Moreover, the analysis of noise spectral ratios shows that they can provide a lower bound in amplitude for site amplification and, since no variability in terms of time and amplitude is observed, that it is possible to map the fundamental resonance frequency of the soil for a 26 km x 12 km area in the northern part of the Santiago de Chile basin. By inverting the noise spectral rations, local shear wave velocity profiles could be derived under the constraint of the thickness of the sedimentary cover which had previously been determined by gravimetric measurements. The resulting 3D model was derived by interpolation between the single shear wave velocity profiles and shows locally good agreement with the few existing velocity profile data, but allows the entire area, as well as deeper parts of the basin, to be represented in greater detail. The wealth of available data allowed further to check if any correlation between the shear wave velocity in the uppermost 30 m (vs30) and the slope of topography, a new technique recently proposed by Wald and Allen (2007), exists on a local scale. While one lithology might provide a greater scatter in the velocity values for the investigated area, almost no correlation between topographic gradient and calculated vs30 exists, whereas a better link is found between vs30 and the local geology. When comparing the vs30 distribution with the MSK intensities for the 1985 Valparaiso event it becomes clear that high intensities are found where the expected vs30 values are low and over a thick sedimentary cover. Although this evidence cannot be generalized for all possible earthquakes, it indicates the influence of site effects modifying the ground motion when earthquakes occur well outside of the Santiago basin. Using the attained knowledge on the basin characteristics, simulations of strong ground motion within the Santiago Metropolitan area were carried out by means of the spectral element technique. The simulation of a regional event, which has also been recorded by a dense network installed in the city of Santiago for recording aftershock activity following the 27 February 2010 Maule earthquake, shows that the model is capable to realistically calculate ground motion in terms of amplitude, duration, and frequency and, moreover, that the surface topography and the shape of the sediment bedrock interface strongly modify ground motion in the Santiago basin. An examination on the dependency of ground motion on the hypocenter location for a hypothetical event occurring along the active San Ramón fault, which is crossing the eastern outskirts of the city, shows that the unfavorable interaction between fault rupture, radiation mechanism, and complex geological conditions in the near-field may give rise to large values of peak ground velocity and therefore considerably increase the level of seismic risk for Santiago de Chile.
Faced with the increasing needs of companies, optimal dimensioning of IT hardware is becoming challenging for decision makers. In terms of analytical infrastructures, a highly evolutionary environment causes volatile, time dependent workloads in its components, and intelligent, flexible task distribution between local systems and cloud services is attractive. With the aim of developing a flexible and efficient design for analytical infrastructures, this paper proposes a flexible architecture model, which allocates tasks following a machine-specific decision heuristic. A simulation benchmarks this system with existing strategies and identifies the new decision maxim as superior in a first scenario-based simulation.
The degradation of polymers is described by mathematical models based on bond cleavage statistics including the decreasing probability of chain cuts with decreasing average chain length. We derive equations for the degradation of chains under a random chain cut and a chain end cut mechanism, which are compared to existing models. The results are used to predict the influence of internal molecular parameters. It is shown that both chain cut mechanisms lead to a similar shape of the mass or molecular mass loss curve. A characteristic time is derived, which can be used to extract the maximum length of soluble fragments l of the polymer. We show that the complete description is needed to extract the degradation rate constant k from the molecular mass loss curve and that l can be used to design polymers that lose less mechanical stability before entering the mass loss phase.
The correctness of model transformations is a crucial element for model-driven engineering of high quality software. In particular, behavior preservation is the most important correctness property avoiding the introduction of semantic errors during the model-driven engineering process. Behavior preservation verification techniques either show that specific properties are preserved, or more generally and complex, they show some kind of behavioral equivalence or refinement between source and target model of the transformation. Both kinds of behavior preservation verification goals have been presented with automatic tool support for the instance level, i.e. for a given source and target model specified by the model transformation. However, up until now there is no automatic verification approach available at the transformation level, i.e. for all source and target models specified by the model transformation.
In this report, we extend our results presented in [27] and outline a new sophisticated approach for the automatic verification of behavior preservation captured by bisimulation resp. simulation for model transformations specified by triple graph grammars and semantic definitions given by graph transformation rules. In particular, we show that the behavior preservation problem can be reduced to invariant checking for graph transformation and that the resulting checking problem can be addressed by our own invariant checker even for a complex example where a sequence chart is transformed into communicating automata. We further discuss today's limitations of invariant checking for graph transformation and motivate further lines of future work in this direction.
One of the rules-of-thumb of colloid and surface physics is that most surfaces are charged when in contact with a solvent, usually water. This is the case, for instance, in charge-stabilized colloidal suspensions, where the surface of the colloidal particles are charged (usually with a charge of hundreds to thousands of e, the elementary charge), monolayers of ionic surfactants sitting at an air-water interface (where the water-loving head groups become charged by releasing counterions), or bilayers containing charged phospholipids (as cell membranes). In this work, we look at some model-systems that, although being a simplified version of reality, are expected to capture some of the physical properties of real charged systems (colloids and electrolytes). We initially study the simple double layer, composed by a charged wall in the presence of its counterions. The charges at the wall are smeared out and the dielectric constant is the same everywhere. The Poisson-Boltzmann (PB) approach gives asymptotically exact counterion density profiles around charged objects in the weak-coupling limit of systems with low-valent counterions, surfaces with low charge density and high temperature (or small Bjerrum length). Using Monte Carlo simulations, we obtain the profiles around the charged wall and compare it with both Poisson-Boltzmann (in the low coupling limit) and the novel strong coupling (SC) theory in the opposite limit of high couplings. In the latter limit, the simulations show that the SC leads in fact to asymptotically correct density profiles. We also compare the Monte Carlo data with previously calculated corrections to the Poisson-Boltzmann theory. We also discuss in detail the methods used to perform the computer simulations. After studying the simple double layer in detail, we introduce a dielectric jump at the charged wall and investigate its effect on the counterion density distribution. As we will show, the Poisson-Boltzmann description of the double layer remains a good approximation at low coupling values, while the strong coupling theory is shown to lead to the correct density profiles close to the wall (and at all couplings). For very large couplings, only systems where the difference between the dielectric constants of the wall and of the solvent is small are shown to be well described by SC. Another experimentally relevant modification to the simple double layer is to make the charges at the plane discrete. The counterions are still assumed to be point-like, but we constraint the distance of approach between ions in the plane and counterions to a minimum distance D. The ratio between D and the distance between neighboring ions in the plane is, as we will see, one of the important quantities in determining the influence of the discrete nature of the charges at the wall over the density profiles. Another parameter that plays an important role, as in the previous case, is the coupling as we will demonstrate, systems with higher coupling are more subject to discretization effects than systems with low coupling parameter. After studying the isolated double layer, we look at the interaction between two double layers. The system is composed by two equally charged walls at distance d, with the counterions confined between them. The charge at the walls is smeared out and the dielectric constant is the same everywhere. Using Monte-Carlo simulations we obtain the inter-plate pressure in the global parameter space, and the pressure is shown to be negative (attraction) at certain conditions. The simulations also show that the equilibrium plate separation (where the pressure changes from attractive to repulsive) exhibits a novel unbinding transition. We compare the Monte Carlo results with the strong-coupling theory, which is shown to describe well the bound states of systems with moderate and high couplings. The regime where the two walls are very close to each other is also shown to be well described by the SC theory. Finally, Using a field-theoretic approach, we derive the exact low-density ("virial") expansion of a binary mixture of positively and negatively charged hard spheres (two-component hard-core plasma, TCPHC). The free energy obtained is valid for systems where the diameters d_+ and d_- and the charge valences q_+ and q_- of positive and negative ions are unconstrained, i.e., the same expression can be used to treat dilute salt solutions (where typically d_+ ~ d_- and q_+ ~ q_-) as well as colloidal suspensions (where the difference in size and valence between macroions and counterions can be very large). We also discuss some applications of our results.
The business problem of having inefficient processes, imprecise process analyses, and simulations as well as non-transparent artificial neuronal network models can be overcome by an easy-to-use modeling concept. With the aim of developing a flexible and efficient approach to modeling, simulating, and optimizing processes, this paper proposes a flexible Concept of Neuronal Modeling (CoNM). The modeling concept, which is described by the modeling language designed and its mathematical formulation and is connected to a technical substantiation, is based on a collection of novel sub-artifacts. As these have been implemented as a computational model, the set of CoNM tools carries out novel kinds of Neuronal Process Modeling (NPM), Neuronal Process Simulations (NPS), and Neuronal Process Optimizations (NPO). The efficacy of the designed artifacts was demonstrated rigorously by means of six experiments and a simulator of real industrial production processes.
Volatile supply and sales markets, coupled with increasing product individualization and complex production processes, present significant challenges for manufacturing companies. These must navigate and adapt to ever-shifting external and internal factors while ensuring robustness against process variabilities and unforeseen events. This has a pronounced impact on production control, which serves as the operational intersection between production planning and the shop- floor resources, and necessitates the capability to manage intricate process interdependencies effectively. Considering the increasing dynamics and product diversification, alongside the need to maintain constant production performances, the implementation of innovative control strategies becomes crucial.
In recent years, the integration of Industry 4.0 technologies and machine learning methods has gained prominence in addressing emerging challenges in production applications. Within this context, this cumulative thesis analyzes deep learning based production systems based on five publications. Particular attention is paid to the applications of deep reinforcement learning, aiming to explore its potential in dynamic control contexts. Analysis reveal that deep reinforcement learning excels in various applications, especially in dynamic production control tasks. Its efficacy can be attributed to its interactive learning and real-time operational model. However, despite its evident utility, there are notable structural, organizational, and algorithmic gaps in the prevailing research. A predominant portion of deep reinforcement learning based approaches is limited to specific job shop scenarios and often overlooks the potential synergies in combined resources. Furthermore, it highlights the rare implementation of multi-agent systems and semi-heterarchical systems in practical settings. A notable gap remains in the integration of deep reinforcement learning into a hyper-heuristic.
To bridge these research gaps, this thesis introduces a deep reinforcement learning based hyper- heuristic for the control of modular production systems, developed in accordance with the design science research methodology. Implemented within a semi-heterarchical multi-agent framework, this approach achieves a threefold reduction in control and optimisation complexity while ensuring high scalability, adaptability, and robustness of the system. In comparative benchmarks, this control methodology outperforms rule-based heuristics, reducing throughput times and tardiness, and effectively incorporates customer and order-centric metrics. The control artifact facilitates a rapid scenario generation, motivating for further research efforts and bridging the gap to real-world applications. The overarching goal is to foster a synergy between theoretical insights and practical solutions, thereby enriching scientific discourse and addressing current industrial challenges.
Existing factories face multiple problems due to their hierarchical structure of decision making and control. Cyber-physical systems principally allow to increase the degree of autonomy to new heights. But which degree of autonomy is really useful and beneficiary? This paper differentiates diverse definitions of autonomy and approaches to determine them. Some experimental findings in a lab environment help to answer the question raised in this paper.
In der vorliegenden Arbeit werden die Eigenschaften geschlossener fluider Membranen, sogenannter Vesikeln, bei endlichen Temperaturen untersucht. Dies beinhaltet Betrachtungen zur Form freier Vesikeln, eine Untersuchung des Adhäsionsverhaltens von Vesikeln an planaren Substraten sowie eine Untersuchung der Eigenschaften fluider Vesikeln in eingeschränkten Geometrien. Diese Untersuchungen fanden mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulationen einer triangulierten Vesikeloberfläche statt. Die statistischen Eigenschaften der fluktuierenden fluiden Vesikeln wurden zum Teil mittels Freier-Energie-Profile analysiert. In diesem Zusammenhang wurde eine neuartige Histogrammethode entwickelt.<BR> Die Form für eine freie fluide Vesikel mit frei veränderlichem Volumen, die das Konfigurationsenergie-Funktional minimiert, ist im Falle verschwindender Temperatur eine Kugel. Mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulationen sowie einem analytisch behandelbaren Modellsystem konnte gezeigt werden, daß sich dieses Ergebnis nicht auf endliche Temperaturen verallgemeinern lässt und statt dessen leicht prolate und oblate Vesikelformen gegenüber der Kugelgestalt überwiegen. Dabei ist die Wahrscheinlichkeit für eine prolate Form ein wenig gröoßer als für eine oblate. Diese spontane Asphärizität ist entropischen Ursprungs und tritt nicht bei zweidimensionalen Vesikeln auf. Durch osmotische Drücke in der Vesikel, die größer sind als in der umgebenden Flüssigkeit, lässt sich die Asphärizität reduzieren oder sogar kompensieren. Die Übergänge zwischen den beobachteten prolaten und oblaten Formen erfolgen im Bereich von Millisekunden in Abwesenheit osmotisch aktiver Partikel. Bei Vorhandensein derartiger Partikel ergeben sich Übergangszeiten im Bereich von Sekunden. Im Rahmen der Untersuchung des Adhäsionsverhaltens fluider Vesikeln an planaren, homogenen Substraten konnte mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulationen festgestellt werden, dass die Eigenschaften der Kontaktfläche der Vesikeln stark davon abhängen, welche Kräfte den Kontakt bewirken. Für eine dominierende attraktive Wechselwirkung zwischen Substrat und Vesikelmembran sowie im Falle eines Massendichteunterschieds der Flüssigkeiten innerhalb und außerhalb der Vesikel, der die Vesikel auf das Substrat sinken lässt, fndet man innerhalb der Kontakt ache eine ortsunabhangige Verteilung des Abstands zwischen Vesikelmembran und Substrat. Drückt die Vesikel ohne Berücksichtigung osmotischer Effekte auf Grund einer Differenz der Massendichten der Membran und der umgebenden Flüssigkeit gegen das Substrat, so erhält man eine Abstandsverteilung zwischen Vesikelmembran und Substrat, die mit dem Abstand vom Rand der Kontaktfläche variiert. Dieser Effekt ist zudem temperaturabhängig. Ferner wurde die Adhäsion fluider Vesikeln an chemisch strukturierten planaren Substraten untersucht. Durch das Wechselspiel von entropischen Effekten und Konfigurationsenergien entsteht eine komplexe Abhängigkeit der Vesikelform von Biegesteifigkeit, osmotischen Bedingungen und der Geometrie der attraktiven Domänen. Für die Bestimmung der Biegesteifigkeit der Vesikelmembranen liefern die existierenden Verfahren stark voneinander abweichende Ergebnisse. In der vorliegenden Arbeit konnte mittels Monte-Carlo-Simulationen zur Bestimmung der Biegesteifigkeit anhand des Mikropipettenverfahrens von Evans gezeigt werden, dass dieses Verfahren die a priori für die Simulation vorgegebene Biegesteifigkeit im wesentlichen reproduzieren kann. Im Hinblick auf medizinisch-pharmazeutische Anwendungen ist der Durchgang fluider Vesikeln durch enge Poren relevant. In Monte-Carlo-Simulationen konnte gezeigt werden, dass ein spontaner Transport der Vesikel durch ein Konzentrationsgefälle osmotisch aktiver Substanzen, das den physiologischen Bedingungen entspricht, induziert werden kann. Es konnten die hierfür notwendigen osmotischen Bedingungen sowie die charakteristischen Zeitskalen abgeschätzt werden. Im realen Experiment sind Eindringzeiten in eine enge Pore im Bereich weniger Minuten zu erwarten. Ferner konnte beobachtet werden, dass bei Vesikeln mit einer homogenen, positiven spontanen Krümmung Deformationen hin zu prolaten Formen leichter erfolgen als bei Vesikeln ohne spontane Krümmung. Mit diesem Effekt ist eine Verringerung der Energiebarriere für das Eindringen in eine Pore verbunden, deren Radius nur wenig kleiner als der Vesikelradius ist.
Zwischen 1990 und 1994 wurden rund 1000 Liegenschaften, die in der ehemaligen DDR von der Sowjetarmee und der NVA für militärische Übungen genutzt wurden, an Bund und Länder übergeben. Die größten Truppenübungsplätze liegen in Brandenburg und sind heute teilweise in Großschutzgebiete integriert, andere Plätze werden von der Bundeswehr weiterhin aktiv genutzt. Aufgrund des militärischen Betriebs sind die Böden dieser Truppenübungsplätze oft durch Blindgänger, Munitionsreste, Treibstoff- und Schmierölreste bis hin zu chemischen Kampfstoffen belastet. Allerdings existieren auf fast allen Liegenschaften neben diesen durch Munition und militärische Übungen belasteten Bereichen auch naturschutzfachlich wertvolle Flächen; gerade in den Offenlandbereichen kann dies durchaus mit einer Belastung durch Kampfmittel einhergehen. Charakteristisch für diese offenen Flächen, zu denen u.a. Zwergstrauchheiden, Trockenrasen, wüstenähnliche Sandflächen und andere nährstoffarme baumlose Lebensräume gehören, sind Großflächigkeit, Abgeschiedenheit sowie ihre besondere Nutzung und Bewirtschaftung, d.h. die Abwesenheit von land- und forstwirtschaftlichem Betrieb sowie von Siedlungsflächen. Diese Charakteristik war die Grundlage für die Entwicklung einer speziell angepassten Flora und Fauna. Nach Beendigung des Militärbetriebs setzte dann in weiten Teilen eine großflächige Sukzession – die allmähliche Veränderung der Zusammensetzung von Pflanzen- und Tiergesellschaften – ein, die diese offenen Bereiche teilweise bereits in Wald verwandelte und somit verschwinden ließ. Dies wiederum führte zum Verlust der an diese Offenlandflächen gebundenen Tier- und Pflanzenarten. Zur Erhaltung, Gestaltung und Entwicklung dieser offenen Flächen wurden daher von einer interdisziplinären Gruppe von Naturwissenschaftlern verschiedene Methoden und Konzepte auf ihre jeweilige Wirksamkeit untersucht. So konnten schließlich die für die jeweiligen Standortbedingungen geeigneten Maßnahmen eingeleitet werden. Voraussetzung für die Einleitung der Maßnahmen sind zum einen Kenntnisse zu diesen jeweiligen Standortbedingungen, d.h. zum Ist-Zustand, sowie zur Entwicklung der Flächen, d.h. zur Dynamik. So kann eine Abschätzung über die zukünftige Flächenentwicklung getroffen werden, damit ein effizienter Maßnahmeneinsatz stattfinden kann. Geoinformationssysteme (GIS) spielen dabei eine entscheidende Rolle zur digitalen Dokumentation der Biotop- und Nutzungstypen, da sie die Möglichkeit bieten, raum- und zeitbezogene Geometrie- und Sachdaten in großen Mengen zu verarbeiten. Daher wurde ein fachspezifisches GIS für Truppenübungsplätze entwickelt und implementiert. Die Aufgaben umfassten die Konzeption der Datenbank und des Objektmodells sowie fachspezifischer Modellierungs-, Analyse- und Präsentationsfunktionen. Für die Integration von Fachdaten in die GIS-Datenbank wurde zudem ein Metadatenkatalog entwickelt, der in Form eines zusätzlichen GIS-Tools verfügbar ist. Die Basisdaten für das GIS wurden aus Fernerkundungsdaten, topographischen Karten sowie Geländekartierungen gewonnen. Als Instrument für die Abschätzung der zukünftigen Entwicklung wurde das Simulationstool AST4D entwickelt, in dem sowohl die Nutzung der (Raster-)Daten des GIS als Ausgangsdaten für die Simulationen als auch die Nutzung der Simulationsergebnisse im GIS möglich ist. Zudem können die Daten in AST4D raumbezogen visualisiert werden. Das mathematische Konstrukt für das Tool war ein so genannter Zellulärer Automat, mit dem die Flächenentwicklung unter verschiedenen Voraussetzungen simuliert werden kann. So war die Bildung verschiedener Szenarien möglich, d.h. die Simulation der Flächenentwicklung mit verschiedenen (bekannten) Eingangsparametern und den daraus resultierenden unterschiedlichen (unbekannten) Endzuständen. Vor der Durchführung einer der drei in AST4D möglichen Simulationsstufen können angepasst an das jeweilige Untersuchungsgebiet benutzerspezifische Festlegungen getroffen werden.