05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik
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Item Open Access Analytic free-energy expression for the 2D-Ising model and perspectives for battery modeling(2023) Markthaler, Daniel; Birke, Kai PeterAlthough originally developed to describe the magnetic behavior of matter, the Ising model represents one of the most widely used physical models, with applications in almost all scientific areas. Even after 100 years, the model still poses challenges and is the subject of active research. In this work, we address the question of whether it is possible to describe the free energy A of a finite-size 2D-Ising model of arbitrary size, based on a couple of analytically solvable 1D-Ising chains. The presented novel approach is based on rigorous statistical-thermodynamic principles and involves modeling the free energy contribution of an added inter-chain bond DAbond(b, N) as function of inverse temperature b and lattice size N. The identified simple analytic expression for DAbond is fitted to exact results of a series of finite-size quadratic N N-systems and enables straightforward and instantaneous calculation of thermodynamic quantities of interest, such as free energy and heat capacity for systems of an arbitrary size. This approach is not only interesting from a fundamental perspective with respect to the possible transfer to a 3D-Ising model, but also from an application-driven viewpoint in the context of (Li-ion) batteries where it could be applied to describe intercalation mechanisms.Item Open Access Distributed cooperative deep transfer learning for industrial image recognition(2020) Maschler, Benjamin; Kamm, Simon; Nasser, Jazdi; Weyrich, MichaelIn this paper, a novel light-weight incremental class learning algorithm for live image recognition is presented. It features a dual memory architecture and is capable of learning formerly unknown classes as well as conducting its learning across multiple instances at multiple locations without storing any images. In addition to tests on the ImageNet dataset, a prototype based upon a Raspberry Pi and a webcam is used for further evaluation: The proposed algorithm successfully allows for the performant execution of image classification tasks while learning new classes at several sites simultaneously, thereby enabling its application to various industry use cases, e.g. predictive maintenance or self-optimization.Item Open Access Optimization of disassembly strategies for electric vehicle batteries(2021) Baazouzi, Sabri; Rist, Felix Paul; Weeber, Max; Birke, Kai PeterVarious studies show that electrification, integrated into a circular economy, is crucial to reach sustainable mobility solutions. In this context, the circular use of electric vehicle batteries (EVBs) is particularly relevant because of the resource intensity during manufacturing. After reaching the end-of-life phase, EVBs can be subjected to various circular economy strategies, all of which require the previous disassembly. Today, disassembly is carried out manually and represents a bottleneck process. At the same time, extremely high return volumes have been forecast for the next few years, and manual disassembly is associated with safety risks. That is why automated disassembly is identified as being a key enabler of highly efficient circularity. However, several challenges need to be addressed to ensure secure, economic, and ecological disassembly processes. One of these is ensuring that optimal disassembly strategies are determined, considering the uncertainties during disassembly. This paper introduces our design for an adaptive disassembly planner with an integrated disassembly strategy optimizer. Furthermore, we present our optimization method for obtaining optimal disassembly strategies as a combination of three decisions: (1) the optimal disassembly sequence, (2) the optimal disassembly depth, and (3) the optimal circular economy strategy at the component level. Finally, we apply the proposed method to derive optimal disassembly strategies for one selected battery system for two condition scenarios. The results show that the optimization of disassembly strategies must also be used as a tool in the design phase of battery systems to boost the disassembly automation and thus contribute to achieving profitable circular economy solutions for EVBs.Item Open Access Anwendungsfälle und Methoden der künstlichen Intelligenz in der anwendungsorientierten Forschung im Kontext von Industrie 4.0(2020) Maschler, Benjamin; White, Dustin; Weyrich, MichaelEs wird erwartet, dass datengetriebene Methoden künstlicher Intelligenz im Kontext Industrie 4.0 die Zukunft industrieller Fertigung prägen werden. Obwohl das Thema in der Forschung sehr präsent ist, bleibt der Umfang der tatsächlichen Nutzung dieser Methoden unklar. Dieser Beitrag analysiert daher von 2013 bis 2018 veröffentlichte wissenschaftliche Artikel, um statistische Daten über den Einsatz von Methoden künstlicher Intelligenz in der Industrie zu gewinnen. Besonderes Augenmerk wird dabei auf die Trainings- und Evaluations-Datentypen, die Verbreitung in verschiedenen Industriezweigen, die betrachteten Anwendungsfälle sowie die geographische Herkunft dieser Artikel gelegt. Die resultierenden Erkenntnisse werden in praxisnahe Hinweise für Entscheider destilliert.Item Open Access Deep learning based soft sensors for industrial machinery(2020) Maschler, Benjamin; Ganssloser, Sören; Hablizel, Andreas; Weyrich, MichaelA multitude of high quality, high-resolution data is a cornerstone of the digital services associated with Industry 4.0. However, a great fraction of industrial machinery in use today features only a bare minimum of sensors and retrofitting new ones is expensive if possible at all. Instead, already existing sensors’ data streams could be utilized to virtually ‘measure’ new parameters. In this paper, a deep learning based virtual sensor for estimating a combustion parameter on a large gas engine using only the rotational speed as input is developed and evaluated. The evaluation focusses on the influence of data preprocessing compared to network type and structure regarding the estimation quality.Item Open Access Modulationsdotierte Germanium-MOSFETs für den Spin-Transport in zweidimensionalen Lochgasen(2023) Weißhaupt, David; Schulze, Jörg (Prof. Dr. habil.)Die Halbleiter-Spintronik beschäftigt sich mit der Entwicklung neuer Bauelementkonzepte, die den intrinsischen Spin-Freiheitsgrad des Elektrons ausnutzen. Dabei werden spin-basierte Logik-Bauelemente aufgrund des geringen Energiebedarfs zum Umschalten der Spin-Orientierung als aussichtsreiche Kandidaten für zukünftige Transistor-Anwendungen diskutiert. Anzuführen sind hierfür beispielsweise der Spin-Feldeffekttransistor (FET) nach Datta und Das sowie der Spin-Metall-Oxid-Halbleiter-FET von Sugahara und Tanaka. Für diese Bauteilkonzepte müssen jedoch vier grundlegende Komponenten beherrscht werden: Die Spin-Information muss in den Halbleiter eingebracht (Spin-Injektion), transportiert sowie evtl. manipuliert (Spin-Transport & Spin-Manipulation) und final wiederum detektiert (Spin-Detektion) werden. Für die Integration dieser Bauelemente in die bestehende komplementäre Metall-Oxid-Halbleiter-Technologie ist eine elektrische Spin-Injektion bzw. Spin-Detektion notwendig. Die Realisierung von halbleiterbasierten spintronischen Bauelementen erfordert allerdings ein Materialsystem, das gute Spin-Transporteigenschaften sowie eine starke Spin-Bahn-Wechselwirkung für eine potenzielle Spin-Manipulation aufweist. Als vielversprechendes System hat sich hier das zwei-dimensionale Lochgas (engl. „two-dimensional hole gas“, 2DHG), welches in einer Si1-xGex/Ge/Si1-xGex Heterostruktur gebildet wird, erwiesen. Trotz der guten Eignung dieses Systems konnte bisher noch keine elektrische Spin-Injektion demonstriert werden, hauptsächlich wegen der Schwierigkeit, zuverlässige ferromagnetische Kontakte mit dem vergrabenen 2DHG herzustellen. Diese Arbeit befasst sich nun mit der elektrischen Spin-Injektion und Spin-Detektion in ein hochbewegliches (µ = (3,02 ± 0,01) ⋅ 10^4 cm^2/Vs) Ge 2DHG. Die für das Ge 2DHG zugehörige Si1-xGex/Ge/Si1-xGex Heterostruktur wurde dabei mittels Molekularstrahlepitaxie epitaktisch auf einem Si-Substrat gezüchtet. Um dieses Ziel zu erreichen, werden verschiedene Untersuchungsschwerpunkte adressiert. Zunächst werden zur Optimierung der Spin-Transporteigenschaften unterschiedliche Designs der Si1-xGex/Ge/Si1-xGex Heterostruktur auf der (100) Kristallorientierung untersucht. Dazu wurden anhand von Hall-Strukturen Tieftemperaturmagnetwiderstandsmessungen durchgeführt. Hierbei werden Shubnikov-de Haas Oszillationen beobachtet, aus denen die Ladungsträgerdichte, effektive Masse und Quantenstreuzeit des Ge 2DHGs extrahiert werden. Das daraus resultierende optimierte Design mit einer Modulationsdotierung von N_A = 5 ⋅ 10^17 cm^-3 und einer Ge-Quantentopf (engl. „quantum well“, QW) Dicke von d = 15 nm wird dann auf die (111) Kristallorientierung übertragen. Für die elektrische Spin-Injektion und Spin-Detektion werden als ferromagnetischen Kontakt dünne Mn5Ge3-Schichten, die mittels Interdiffusion direkt in den Ge-QW wachsen, benutzt. Dazu wird vor der Bildung der Kontakte die gesamte Si1-xGex-Deckschicht oberhalb des Ge-QWs mithilfe eines Trocken-Ätzprozesses entfernt. Zur Untersuchung der magnetischen Eigenschaften werden die so hergestellten Mn5Ge3-Mikromagnete mit einem supraleitenden Quanteninterferenzmagnetometer analysiert. Dabei konnte nur für die (111) Kristallorientierung die ferromagnetische Natur der gewachsenen Mn5Ge3-Schicht nachgewiesen werden. Durch die Variation der Formanisotropie ergeben sich unterschiedliche Koerzitivfeldstärken. Der Nachweis der elektrischen Spin-Injektion erfolgt schließlich anhand von Magnetwiderstandsmessungen an lateralen Mn5Ge3/Ge 2DHG/Mn5Ge3 Spin-Ventil Bauelementen. Dazu werden die zuvor untersuchten ferromagnetischen Mn5Ge3-Kontakte in einem Abstand von ca. l ≈ 135 nm im vergrabenen Ge-QW platziert. Die Experimente zeigen einen Riesenmagnetowiderstand (engl. „giant magneto resistance“, GMR) als Nachweis einer erfolgreichen elektrischen Spin-Injektion. Neben der elektrischen Spin-Injektion beinhaltet das auch den Spin-Transport im Ge 2DHG sowie die finale Spin-Detektion am zweiten ferromagnetischen Mn5Ge3-Kontakt. In Übereinstimmung zu den Spin-Transportuntersuchungen zeigt das GMR-Signal eine starke Abhängigkeit von der Temperatur und konnte bis zu einer maximalen Temperatur von T = 13 K beobachtet werden. Neben der elektrischen Spin-Injektion und Spin-Detektion wird für die Realisierung von Spin-Transistoren eine funktionierende Gate-Technologie vorausgesetzt. Um diese zu demonstrieren, werden zunächst auf Basis des Ge 2DHGs klassische modulationsdotierte Feldeffekttransistoren (MODFET) hergestellt und elektrisch charakterisiert. Mit einem An-Aus-Verhältnis von I_ON/I_OFF = 3,2⋅10^6 bei einer Steilheit von SS = 64 mV⁄dec könnte der Ge 2DHG MODFET unabhängig von der Halbleiter-Spintronik auch für zukünftige Tieftemperaturanwendungen interessant sein. Der Spin-FET nach Datta und Das würde dann durch das Tauschen der Source-Drain-Kontakte in ferromagnetische Mn5Ge3-Kontakte entstehen. Technologisch bedingt sind im Rahmen dieser Arbeit allerdings nur Transistoren mit einer minimalen Gate-Länge von L = 1 µm herstellbar. Da der Spin im Ge 2DHG über diese Länge nicht transportiert werden kann, ist die Realisierung eines Spin-Transistors technologiebedingt nicht möglich.Item Open Access Rehearsal-based continual learning with deep neural networks for image classification(2024) Wiewel, Felix; Yang, Bin (Prof. Dr.-Ing.)Item Open Access Realization of AI-enhanced industrial automation systems using intelligent Digital Twins(2020) Nasser, Jazdi; Ashtari Talkhestani, Behrang; Maschler, Benjamin; Weyrich, MichaelA requirement of future industrial automation systems is the application of intelligence in the context of their optimization, adaptation and reconfiguration. This paper begins with an introduction of the definition of (artificial) intelligence to derive a framework for artificial intelligence enhanced industrial automation systems: An artificial intelligence component is connected with the industrial automation system’s control unit and other entities through a series of standardized interfaces for data and information exchange. This framework is then put into context of the intelligent Digital Twin architecture, highlight the latter as a possible implementation of such systems. Concluding, a prototypical implementation on the basis of a modular cyber-physical production system is described. The intelligent Digital Twin realized this way provides the four fundamental sub-processes of intelligence, namely observation, analysis, reasoning and action. A detailed description of all technologies used is given.Item Open Access Dependable reconfigurable scan networks(2022) Lylina, Natalia; Wunderlich, Hans-Joachim (Prof.)The dependability of modern devices is enhanced by integrating an extensive number of extra-functional instruments. These are needed to facilitate cost-efficient bring-up, debug, test, diagnosis, and adaptivity in the field and might include, e.g., sensors, aging monitors, Logic, and Memory Built-In Self-Test (BIST) registers. Reconfigurable Scan Networks (RSNs) provide a flexible way to access such instruments as well the device's registers throughout the lifetime, starting from post-silicon validation (PSV) through manufacturing test and finally during in-field operation. At the same time, the dependability properties of the system can be affected through an improper RSN integration. This doctoral project overcomes these problems and establishes a methodology to integrate dependable RSNs for a given system considering the most relevant dependability aspects, such as robustness, testability, and security compliance of RSNs.Item Open Access Digital pre-distortion of broadband communication links using open-loop architecture(2021) Wiewel, FlorianThe ever-increasing demand for higher data rates and lower latency in wireless communications ultimately forces the developers of the underlying systems to use broadband links with higher order modulation formats to meet this demand. The use of these modulation formats results in strict linearity requirements on the system. On top of that power, efficiency is also an important aspect, since it has an impact on the operational costs and ecological compatibility. In a typical macrocell for modern wireless communication systems, the power amplifier (PA) of the base station consumes about 60% of the overall power and it is also the PA, which typically exhibits the strongest nonlinear transfer characteristic in the system. Unfortunately, power efficiency and linearity represent conflicting requirements in PA design. As a result, a compromise between these two requirements has to be made. Usually, the PA is designed for high power efficiency and with moderate nonlinear transfer characteristics. To compensate for the nonlinearity in the PA a technique called digital pre-distortion (DPD) is applied, which estimates the nonlinearity in the PAs transfer characteristic and applies the corresponding inverse transfer function to the complex baseband input signal of the PA in the digital domain. In contrast to many of the DPD experiments found in literature, which are applied to signals with bandwidths in the range of tens of megahertz, the targeted linearization bandwidth in this work is 5 GHz. For this purpose an open-loop DPD architecture based on the Volterra theory of nonlinear systems specifically the p-th order inverse has been implemented in software and applied to different amplifiers including a waveguide E-band transmitter operating around 73 GHz. Up to a signal bandwidth of around 1 GHz significant improvements in terms of signal quality could be observed in the conducted experiments. For signals with higher bandwidths problems with signal integrity caused the DPD to fail. Finally, the various problems are analyzed and potential improvements for increasing the DPD performance for wideband signals are suggested.