Eldorado - Repository of the TU Dortmund
Resources for and from Research, Teaching and Studying
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Recent Submissions
Simulationsgestützte Werkzeugauslegung zur Unterdrückung von Spansegmentierung durch die gezielte Spanraumbegrenzung
(2025) Berger, Sebastian; Biermann, Dirk; Schulze, Volker
Bei der Zerspanung von Werkstoffen, die in hochtechnologisierten industriellen Bereichen eingesetzt werden, führt die hohe mechanische und thermische Belastbarkeit dieser Werkstoffe auch zu hohen mechanischen und thermischen Belastungen der Werkzeuge, die häufig mit erhöhten Verschleißraten einhergehen. Zudem stellt die insbesondere für hochfeste Werkstoffe charakteristische Segmentspan-bildung eine zentrale Herausforderung dar. Bei dieser führen die periodischen Zyklen des Werkstoffan-stauens und -abgleitens zusammenhängender Werkstoffsegmente dazu, dass das Werkzeugsystem ange-regt und dadurch Schwingungen verursacht werden. Dies kann zu einem erhöhten Werkzeugverschleiß sowie einer Verschlechterung der resultierenden Werkstückoberflächenqualität führen. Ein vielverspre-chender Ansatz zur Unterdrückung der Segmentspanbildung stellt der Einsatz eines Constraints dar. Bei diesem handelt es sich um einen Gegenkörper, der im Bereich der primären Scherzone positioniert wird und so den Spanraum lokal begrenzt, wodurch das Scherversagen unterdrückt und die Entstehung von Segmentspänen verhindert wird.
Ziel dieser Dissertation ist die Unterdrückung der Spansegmentierung bei der Zerspanung hochfester Werkstoffe unter industrierelevanten Schnittbedingungen durch eine gezielte Begrenzung des Span-raums. Hierzu wird zunächst die Charakteristik der Spansegmentierung untersucht. Dazu werden um-fassende experimentelle Analysen der freien Spanbildung im orthogonalen Schnitt durchgeführt. An-schließend erfolgt eine Untersuchung des Werkstoffverhaltens mittels Werkstoffcharakterisierungsver-suchen, um Modelle zu kalibrieren, die dieses Verhalten realitätsnah abbilden. Diese Modelle werden in Finite-Elemente-Simulationen der Spanbildung genutzt, um eine präzise Vorhersage der Segmentspan-bildung zu ermöglichen. Nach erfolgreicher Simulation der Segmentspanbildung wird das Modell um einen Constraint erweitert, sodass die begrenzte Spanbildung im orthogonalen Schnitt untersucht werden kann. Dabei werden sowohl die Constraintkantengestalt als auch die Position des Constraints variiert, um eine Kombination zu ermitteln, die eine vollständige Unterdrückung der Scherbandbildung ermög-licht. Basierend auf diesen Erkenntnissen werden Constraints gefertigt und in experimentellen Untersu-chungen mithilfe einer speziell entwickelten Spann- und Positioniervorrichtung eingesetzt. Abschlie-ßend erfolgt ein detaillierter Vergleich der Ergebnisse der begrenzten Spanbildung mit denen der freien Spanbildung, um die Auswirkungen des Constraints abschließend zu bewerten.
Die Ionenstrommessung als Diagnosemethode an HVDC-Systemen unter Verwendung empirischer und evidenztheoretischer Auswertungsverfahren
(2025) Düsdieker, Saskia; Jenau, Frank; Kern-Isberner, Gabriele
Der Ausbau des Energieübertragungsnetzes mit Hochspannungsgleichstromübertragung (HGÜ) erfordert zuverlässige Monitoring- und Diagnosesysteme, um einen stabilen Langzeitbetrieb und somit die gesetzlich geforderte Versorgungssicherheit zu gewährleisten. Zu den systemkritischen Komponenten gehören u. a. gasisolierte Betriebsmittel, die entweder mit Schwefelhexafluorid oder einem alternativen Isoliergas betrieben werden. Da Diagnosen für Isoliergas-gefüllte Betriebsmittel entweder invasiv oder für Gleichspannung noch Gegenstand aktueller Forschungen sind, untersucht diese Arbeit die Eignung der Ionenstrommessung als Diagnosemethode.
Dazu wird ein Konzept inkl. technischer Spezifikationen entwickelt und an einer Spitze-Platte-Anordnung, Koaxialanordnung und einem RC-Spannungsteiler (in SMD-Bauweise in Helixform) unter Laborluft angewandt. Anhand von Referenzdaten erfolgen Vergleiche mit Fehlerprüfungen, die typische Fehlerfälle der Aufbauten nachbilden. Weiterführend sind Messergebnisse mittels empirischen Modells in Anlehnung an Datenauswertungen basierend auf Teilentladungen ausgewertet. Daneben sind evidenztheoretische Modelle dargestellt, die zur Fehlerdetektion und Ursachenunterscheidung unter Berücksichtigung der Datenfusion mit einem Koronaskop geeignet sind.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Ionenstrommessung auf elektrische Feldverzerrungen reagiert und somit auf typische Fehler in den gewählten Aufbauten hinweist. Der Informationsgehalt der Ionenstrommessung wird weiterführend durch die Datenfusion mit Informationen aus Koronaskop-Aufnahmen ergänzt. Darüber hinaus eignen sich beide Modelltypen zur Datenauswertung, zum Stellen einer Diagnose und Risikoermittlung bzgl. des Ausfalls der jeweiligen Anordnung. Somit ist die Ionenstrommessung als Alternative zur Teilentladungsmessung für isoliergasgefüllte HVDC-Systeme anwendbar. Besonders die einfache Handhabung der Ionenstrommessung und die Auswertung durch empirische und evidenztheoretische Modelle ermöglicht die Anwendung durch Fachpersonal ohne umfangreiches Expertenwissen. Ausblickend ist die Ionenstrommessung als Diagnosemethode auch automatisiert durchführbar und stellt damit ein Diagnosewerkzeug für HVDC-Anwendungen dar.
Effiziente modellbasierte Analyse der transienten Stabilität moderner Kfz-Energiebordnetze
(2025) Gerten, Michael; Frei, Stephan; Ayeb, Mohamed
Durch zunehmend automatisierte Fahrfunktionen steigen die Anforderungen an die funktionale Sicherheit zukünftiger Fahrzeuge. Für sicherheitskritische Funktionen ist eine hochzuverlässige Energieversorgung notwendig, die auch im Falle eines Fehlers innerhalb des Systems aufrecht erhalten werden muss. Da bereits kurze Versorgungsunterbrechungen während des hochautomatisierten Fahrens kritische Auswirkungen haben können, muss die transiente Stabilität des Systems bereits während der Entwicklung analysiert und sichergestellt werden. Da hierzu simulative Untersuchungen notwendig sind, werden im Rahmen dieser Arbeit modellbasierte Methoden zur Analyse der transienten Stabilität von Kfz-Energiebordnetzen entwickelt.
Insbesondere Leitungsfehler und Schaltvorgänge, z. B. von Sicherungen, stellen relevante transiente Störquellen dar. Um diese simulieren zu können, werden geeignete Sicherungsmodelle entwickelt. Zur Quantifizierung der Bordnetzstabilität werden anschließend Bewertungskriterien definiert. Für umfassende Untersuchungen großer Systeme sind übliche transiente Simulationen jedoch aufgrund ihres Zeitaufwands nicht praktikabel.
In dieser Arbeit wird daher eine effiziente Vorselektionsmethode zur Identifikation potentiell kritischer Szenarien entwickelt. Durch Worst-Case-Abschätzungen und analytische Berechnungen im Zeit- und Frequenzbereich kann die Zahl der notwendigen transienten Simulationen stark reduziert werden. Werden auf diese Weise kritische Szenarien identifiziert, muss das System anschließend stabilisiert werden. Hierzu wird eine systematische Methode basierend auf Sensitivitäten im Frequenzbereich präsentiert. Die entwickelten Methoden werden in einem großen Beispielsystem validiert und erzielen eine Rechenzeitreduktion von etwa 99 % im Vergleich zu den üblichen transienten Simulationen.
Mit den entwickelten Methoden werden im Anschluss beispielhafte Fragestellungen untersucht. Insbesondere werden die Auswirkungen moderner elektronischer Sicherungen auf die transiente Stabilität diskutiert und mit konventionellen Schmelzsicherungen verglichen.
Empirical process theory for robust inference in multivariate analyses and multiple testing
(2025) Baumeister, Marléne; Pauly, Markus; Dobler, Dennis
Motivation:
This cumulative dissertation is about multivariate and multiple testing methods which are applicable for data beyond normality. In medicine, psychology, and biology, there is a need for testing procedures that are applicable in complex factorial designs and have robust properties at the same time. Most established approaches are less robust in the sense that they rely on strong assumptions such as normality and homogeneity, which cannot be justified in many quantitative research studies. Apart from single testing problems, which underlie \textsc{anova} and \textsc{manova}, multiple testing problems are equally relevant. The more complex the underlying factorial design, the more realistic it is that a multiple testing problem is of interest. Therefore, easy-interpretable and powerful solutions for single and multiple testing problems are of interest.
To have robust methods at hand, there is a recent trend to resampling-based alternatives to classical analysis-of-variance (ANOVA) and multivariate analysis-of-variance (MANOVA), which rely on fewer assumptions. While there already exist robust alternatives for well-known and even complexer mean-based factorial designs, the situation is different for estimands beyond the mean. Inference regarding quantiles, especially regarding the median, is a potentially robust and powerful alternative to mean-based inference, especially in context of skewed and heavy-tailed data. Another issue, where the use of resampling methods can be feasible, is the presence of covariates.
For example in medicine and psychology, there is often is the desire or even a requirement to adjust for covariates. In this situation, the covariate-adjusted means can be an adequate estimand.
All research questions are motivated by real data examples from psychology or biology. They exemplify the high applicability of and the need for the respective methods.
Methods:
This dissertation fills some gaps in the methodology for robust inference in multivariate analyses and multiple testing. The contributions are described as follows:
The first article introduces a \textsc{manova} with quantiles as estimands for general factorial designs by implementing resampling tests based on quadratic form-type statistics. The asymptotic theory is based on empirical processes.
The second article includes a general comparison of one- and two-sided quantile-based simultaneous multiple testing procedures and extends some existing methods for quantile-based multiple testing to one-sided testing problems. An extensive Monte Carlo simulation was carried out, which provides a detailed view of the behaviour of the testing procedures under the null hypothesis and under the alternative.
In the third article, simultaneous multiple testing on covariate-adjusted means was made available through the implementation of multiple contrast test procedures in a semiparametric model for multivariate analysis-of-covariance (\textsc{mancova}).
Results:
In all three articles, it has been shown that the new methods are asymptotically valid and consistent resampling tests. To reach this conclusion, aspects of asymptotic statistics and empirical process theory have been applied.
Apart from that, Monte Carlo simulations have been used to analyse the performance of the methods under the null hypothesis and under the alternative. This allows an insight into the behaviour of the new methods, especially on small sample sizes. For the first and the third article, the simulations allow an initial evaluation of the performance of the new methods. In the second article, the comparative simulation studies enable a deeper insight in which scenarios the behaviour of the methods is satisfactory and in which it is less good. In that context, some surprising results have been obtained.
Flood risk mitigation by spatial planning - lessons learned from municipal consultation
(2025-05-13) Greiving, Stefan; Wolf, Stefanie; Michalski, Daniela; Fleischhauer, Mark
The paper investigates which information on flood risk is needed for local land-use planning and how a risk-based planning approach can be implemented. The article is based on the results of a municipal consultation meeting at which German municipalities presented their planning cases in flood-prone areas. These cases included the conversion of existing settlements and buildings and new developments on previously undeveloped land. The team of researchers conducted pluvial and fluvial flood risk assessments based on water depth and flow velocities and analyzed the planning documents. On this basis, we advised the municipalities regarding risk-based planning. The flood event that hit the German states of Rhineland-Palatinate and North Rhine-Westphalia in mid-July 2021 increased municipal awareness for flood-sensitive planning. The consultation has confirmed that the biggest challenge is managing flood risk in existing built-up areas. The extreme event changed the flood statistics and thus the assessment basis, but municipalities seek legal certainty for decision-making. Currently, the lack of a clear planning basis creates uncertainty but also poses opportunities for change. In this context, we recommend, with reference to good examples from other European countries, an orientation towards the precautionary principle and the consideration of extreme flood scenarios.