Open Access

Berliner Blau wurde mittels potentiostatischer elektrochemischer Abscheidung auf Gold und ITO synthetisiert. Eine Untersuchung der Morphologie und der Zusammensetzung wurde in Abhängigkeit von ausgewählten thermodynamischen Eigenschaften durchgeführt. Diese wurden zusammen mit hergestellten Schichten von Natriumhexacyanoferrat und Cobalthexacyanoferrat mithilfe ausgewählter spektroskoskopischen Untersuchungsmethoden (REM, XPS, EDX, XRD, Raman) analysiert. Kubische Kristalle unterschiedlicher Gitterparameter und Zusammensetzung konnten ermittelt werden. Elektrische Messungen konnten ein resistives Schaltverhalten in den untersuchten Schichten zeigen.

Der Radverkehr, insbesondere in Städten, gewinnt, hin zu einer nachhaltigen Mobilität, zunehmend an Bedeutung. Die Radverkehrsinfrastruktur zu verbessern, ist ein Ziel der Stadtplaner - so auch in Bernau bei Berlin. In meiner Masterarbeit untersuche ich Varianten für eine Radverkehrsführung in der Breitscheidstraße, die einen geschützten Raum für den Radverkehr zum Ziel hat. Dabei soll der Straßenraum neu strukturiert werden. Die Konfliktpunkte zwischen Kraftfahrzeug- sowie Rad-/Fußgängerverkehr sollen reduziert werden. Dazu werden 63 registrierte Unfälle in der Breitscheidstraße untersucht und Schlussfolgerungen abgeleitet, die sich auf den gegenwärtig. Bestand der Verkehrsführung beziehen. Im Weiteren werden neue Varianten der Radverkehrsführung erstellt. Im Resultat wird eine Vorzugsvariante erarbeitet, die eine Einbahnstraßenregelung für den Kfz-Verkehr vorsieht. Damit verbundene Auswirkungen für den motorisierten Verkehr im übrigen Straßennetz werden benannt, aber nicht weiter untersucht. Das Ergebnis wird der Stadt Bernau bei Berlin übergeben und soll als eine Idee in die zurzeit laufende Ideenfindung zum „Mobilitätskonzept 2030“ einfließen.

Die Anwendungsmöglichkeiten von Augmented Reality (AR) Technologien in der Medizin sind momentan noch sehr begrenzt. Vielversprechend sind jedoch Ansätze in der Neurochirurgie. In dieser Arbeit wird ein Ansatz untersucht, der eine neue Operationstechnologie für die transphenoidale Resektion von Hypophysentumoren vorschlägt. Bei diesem Verfahren wird AR - Technologie zur Registrierung und zum Tracking von Instrumenten eingesetzt. Damit soll eine höhere Genauigkeit und daraus folgend weniger postoperative Komplikationen erreicht werden. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Genauigkeitsüberprüfung dieser neuartigen Technologie. Grundlegend wird der Entwicklungs- und Konstruktionsprozess einer Messvorrichtung beschrieben sowie eine Einschätzung der Genauigkeit anhand von ermittelten Messwerten. Die Genauigkeitsbestimmung wird durch die manuelle Ausrichtung eines Hologramms und durch eine graphische Bewertung evaluiert.

Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, einen auf Simulations- und Optimierungsstrategien basierenden Auslegungsprozess, einen Ausleger, der für den Startprozess einer neuartigen Flugwindkraftanalage benötigt wird, in Leichtbauweise zu entwickeln. Es sind verschiedene Konzeptideen eines neuen Auslegers dargestellt. Drei Auslegerstrukturen, Hohlprofil inklusive und exklusive Abspannung sowie eine Fachwerkstruktur, sind gewählt und in der Vorauslegung untersucht worden. Insbesondere die Optimierung der Massenträgheit des Auslegers wird durchgeführt. Im folgenden Verlauf der Arbeit werden alle konstruktiven Entscheidungen getroffen und eine Bewertung verschiedener Varianten durchgeführt, sodass ein digitales Modell entsteht. Abschließend wird ein Festigkeits- und Steifigkeitsnachweis der Konstruktion mittels FEM erstellt.

The development of the Automated Driving System (ADS) had a substantial significant impression on scientists. Throughout ADS, different units and controllers are installed, monitored, and analysed. The research is based on the theory of the Model Predictive Controller (MPC) system. which tackles the Multi-Objective Optimization (MOO) problem by calling out the cost function on the path-following problem using the MPC (i:e Model Predictive Path Following Control (MPFC)) with the defined constraints for the lateral control of the vehicle. The cost function helps to minimize the errors and compute the data. But the computation through the cost function is a bit complex. To overcome the complexity, an Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) algorithm is proposed, which helps to minimize the errors of set parameters and provides an optimal solution. The notion of NSGA-II is to find a wide variety of solutions and obtain better convergence in the form of the Pareto Optimal Front. Moreover, the detail of the Non-Dominated Genetic Algorithm II is theoretically enlightened to understand the Evolutionary Algorithm (EA) concept and the workability of the genetic algorithm. And the whole function is scripted in the MATLAB program. Furthermore, we analyse the generated data in the Pareto Optimal Front and compare it with the Hyper-volume indicator, the most popular set-quality metric for rating stochastic multi-objective optimizer performance. Its theoretical characteristics, particularly the strict monotonicity concerning set dominance, which is still exclusive to hyper-volume based indicators, justify its widespread acceptance. Hyper-volume indicator scrutinizes the optimal solution of multiple results. The analysis and evaluation are completed between two other data sets generated and received through the RandomDATA and Multiple Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) algorithm, which describe the quality of the best optimal solution between the results generated by the three algorithms. Keywords: Non-Dominated Genetic Algorithm II, Model Predictive Path following Control, MATLAB, Algorithm, Pareto Optimal Front, Multi-Object optimization, Cost Function