Universität Stuttgart
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Item Open Access Improving usability of gaze and voice based text entry systems(2023) Sengupta, Korok; Staab, Steffen (Prof. Dr.)Item Open Access Forming a hybrid intelligence system by combining Active Learning and paid crowdsourcing for semantic 3D point cloud segmentation(2023) Kölle, Michael; Sörgel, Uwe (Prof. Dr.-Ing.)While in recent years tremendous advancements have been achieved in the development of supervised Machine Learning (ML) systems such as Convolutional Neural Networks (CNNs), still the most decisive factor for their performance is the quality of labeled training data from which the system is supposed to learn. This is why we advocate focusing more on methods to obtain such data, which we expect to be more sustainable than establishing ever new classifiers in the rapidly evolving ML field. In the geospatial domain, however, the generation process of training data for ML systems is still rather neglected in research, with typically experts ending up being occupied with such tedious labeling tasks. In our design of a system for the semantic interpretation of Airborne Laser Scanning (ALS) point clouds, we break with this convention and completely lift labeling obligations from experts. At the same time, human annotation is restricted to only those samples that actually justify manual inspection. This is accomplished by means of a hybrid intelligence system in which the machine, represented by an ML model, is actively and iteratively working together with the human component through Active Learning (AL), which acts as pointer to exactly such most decisive samples. Instead of having an expert label these samples, we propose to outsource this task to a large group of non-specialists, the crowd. But since it is rather unlikely that enough volunteers would participate in such crowdsourcing campaigns due to the tedious nature of labeling, we argue attracting workers by monetary incentives, i.e., we employ paid crowdsourcing. Relying on respective platforms, typically we have access to a vast pool of prospective workers, guaranteeing completion of jobs promptly. Thus, crowdworkers become human processing units that behave similarly to the electronic processing units of this hybrid intelligence system performing the tasks of the machine part. With respect to the latter, we do not only evaluate whether an AL-based pipeline works for the semantic segmentation of ALS point clouds, but also shed light on the question of why it works. As crucial components of our pipeline, we test and enhance different AL sampling strategies in conjunction with both a conventional feature-driven classifier as well as a data-driven CNN classification module. In this regard, we aim to select AL points in such a manner that samples are not only informative for the machine, but also feasible to be interpreted by non-experts. These theoretical formulations are verified by various experiments in which we replace the frequently assumed but highly unrealistic error-free oracle with simulated imperfect oracles we are always confronted with when working with humans. Furthermore, we find that the need for labeled data, which is already reduced through AL to a small fraction (typically ≪1 % of Passive Learning training points), can be even further minimized when we reuse information from a given source domain for the semantic enrichment of a specific target domain, i.e., we utilize AL as means for Domain Adaptation. As for the human component of our hybrid intelligence system, the special challenge we face is monetarily motivated workers with a wide variety of educational and cultural backgrounds as well as most different mindsets regarding the quality they are willing to deliver. Consequently, we are confronted with a great quality inhomogeneity in results received. Thus, when designing respective campaigns, special attention to quality control is required to be able to automatically reject submissions of low quality and to refine accepted contributions in the sense of the Wisdom of the Crowds principle. We further explore ways to support the crowd in labeling by experimenting with different data modalities (discretized point cloud vs. continuous textured 3D mesh surface), and also aim to shift the motivation from a purely extrinsic nature (i.e., payment) to a more intrinsic one, which we intend to trigger through gamification. Eventually, by casting these different concepts into the so-called CATEGORISE framework, we constitute the aspired hybrid intelligence system and employ it for the semantic enrichment of ALS point clouds of different characteristics, enabled through learning from the (paid) crowd.Item Open Access Techno-ökonomische Bewertung von energieträgerübergreifenden hybriden Energiespeichern(Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2023) Emde, Alexander; Sauer, Alexander (Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Kfm.)Um die Klimaziele erreichen zu können, muss die zukünftige Energieerzeugung zu großen Teilen über erneuerbare Energien bereitgestellt werden. Diese Erzeugungsarten unterliegen Fluktuationen, wodurch der Energiebedarf und die Energieerzeugung nicht synchron sind. Energiespeicher sind eine potenzielle Lösung, um die Erzeugung und den Verbrauch zeitlich zu entkoppeln. Energiespeichertechnologien erweisen sich nicht nur im Kontext des Stromnetzes, sondern auch im Einsatz für Industrieunternehmen als sinnvoll. So kann ein Energiespeicher für diverse Anwendungsfälle in der Industrie genutzt werden. Dabei bietet der Einsatz von Energiespeichern verschiedene Vor- und Nachteile. Die größten Hemmnisse beim Einsatz von Energiespeichertechnologien sind die zu hohe Investition und zu geringen Erlöse. Fokus der Arbeit ist die Bewertung und Auslegung von energieträgerübergreifenden hybriden Energiespeichersystemen für Industrieunternehmen und die damit verbundenen wirtschaftlichen Erlöse, die ein Industrieunternehmen erzielen kann. Das Ergebnis ist ein neues methodisches Vorgehen zur techno-ökonomischen Bewertung von energieträgerübergreifenden hybriden Energiespeichern, der es erlaubt, den Einsatz, die Investition und die Erlöse von Energiespeichersystemen im industriellen Kontext zu optimieren und damit ein zukunftsorientiertes Energiesystem zu betreiben. In dieser Arbeit werden die Anwendungsfälle Netzentgeltreduktion (Peak Shaving und Atypische Netznutzung), Eigenverbrauchsoptimierung, Effizienzsteigerung und Nutzung dynamischer Strompreise näher betrachtet. Dabei wird sich auf die Kombination von elektrochemischen, thermischen, mechanischen und chemischen Energiespeichern zu energieträgerübergreifenden hybriden Energiespeichersystemen fokussiert. Anhand zweier Fallstudie aus der Praxis werden jeweils monoenergetische und hybride Energiespeicherkonfigurationen ausgelegt und bewertet. Dabei zeigt sich, dass die Wirtschaftlichkeit stark von den technischen und ökonomischen Kennwerten der Energiespeichertechnologien und von den eingesetzten Energieträgern abhängig ist.Item Open Access Regression from linear models to neural networks : double descent, active learning, and sampling(2023) Holzmüller, David; Steinwart, Ingo (Prof. Dr.)Regression, that is, the approximation of functions from (noisy) data, is a ubiquitous task in machine learning and beyond. In this thesis, we study regression in three different settings. First, we study the double descent phenomenon in non-degenerate unregularized linear regression models, proving that these models are always very noise-sensitive when the number of parameters is close to the number of samples. Second, we study batch active learning algorithms for neural network regression from a more applied perspective: We introduce a framework for building existing and new algorithms and provide a large-scale benchmark showing that a new algorithm can achieve state-of-the-art performance. Third, we study convergence rates for non-log-concave sampling and log-partition estimation algorithms, including approximation-based methods, and prove many results on optimal rates, efficiently achievable rates, multi-regime behaviors, reductions, and the relation to optimization.Item Open Access Multiscale and multiphase modeling and numerical simulation of function-perfusion processes in the liver(Stuttgart : Institut für Statik und Dynamik der Luft und Raumfahrtkonstruktionen, Universität Stuttgart, 2023) Lambers, Lena; Ricken, Tim (Prof. Dr.-Ing.)Item Open Access Towards improved targetless registration and deformation analysis of TLS point clouds using patch-based segmentation(2023) Yang, Yihui; Schwieger, Volker (Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c.)The geometric changes in the real world can be captured by measuring and comparing the 3D coordinates of object surfaces. Traditional point-wise measurements with low spatial resolution may fail to detect inhomogeneous, anisotropic and unexpected deformations, and thus cannot reveal complex deformation processes. 3D point clouds generated from laser scanning or photogrammetric techniques have opened up opportunities for an area-wise acquisition of spatial information. In particular, terrestrial laser scanning (TLS) exhibits rapid development and wide application in areal geodetic monitoring owing to the high resolution and high quality of acquired point cloud data. However, several issues in the process chain of TLS-based deformation monitoring are still not solved satisfactorily. This thesis mainly focuses on the targetless registration and deformation analysis of TLS point clouds, aiming to develop novel data-driven methods to tackle the current challenges. For most deformation processes of natural scenes, in some local areas no shape deformations occur (i.e., these areas are rigid), and even the deformation directions show a certain level of consistency when these areas are small enough. Further point cloud processing, like stability and deformation analyses, could benefit from the assumptions of local rigidity and consistency of deformed point clouds. In this thesis, thereby, three typical types of locally rigid patches - small planar patches, geometric primitives, and quasi-rigid areas - can be generated from 3D point clouds by specific segmentation techniques. These patches, on the one hand, can preserve the boundaries between rigid and non-rigid areas and thus enable spatial separation with respect to surface stability. On the other hand, local geometric information and empirical stochastic models could be readily determined by the points in each patch. Based on these segmented rigid patches, targetless registration and deformation analysis of deformed TLS point clouds can be improved regarding accuracy and spatial resolution. Specifically, small planar patches like supervoxels are utilized to distinguish the stable and unstable areas in an iterative registration process, thus ensuring only relatively stable points are involved in estimating transformation parameters. The experimental results show that the proposed targetless registration method has significantly improved the registration accuracy. These small planar patches are also exploited to develop a novel variant of the multiscale model-to-model cloud comparison (M3C2) algorithm, which constructs prisms extending from planar patches instead of the cylinders in standard M3C2. This new method separates actual surface variations and measurement uncertainties, thus yielding lower-uncertainty and higher-resolution deformations. A coarse-to-fine segmentation framework is used to extract multiple geometric primitives from point clouds, and rigorous parameter estimations are performed individually to derive high-precision parametric deformations. Besides, a generalized local registration-based pipeline is proposed to derive dense displacement vectors based on segmented quasi-rigid areas that are corresponded by areal geometric feature descriptors. All proposed methods are successfully verified and evaluated by simulated and/or real point cloud data. The choice of proposed deformation analysis methods for specific scenarios or applications is also provided in this thesis.Item Open Access Modellbasierte Regelstrategien für adaptive Tragwerke(2023) Heidingsfeld, Julia L.; Sawodny, Oliver (Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h. c.)Bauwerke sind von zentraler Relevanz im Leben der Menschen, da diese einen Großteil ihrer Lebenszeit in Gebäuden verbringen. Zu deren Erstellung wendet der Bausektor einen großen Anteil der weltweiten Ressourcen auf und stößt große Mengen an Treibhausgasen aus. Mit Blick auf den prognostizierten Baubedarf dieses Jahrhunderts, um die Bedürfnisse der Menschen nach Wohnraum, Infrastruktur und Gewerbeflächen ressourcenschonend zu stillen, werden dringend neue Ansätze des Bauens gebraucht. Im Bauwesen ist die Notwendigkeit, aber auch das Potential gegeben, nachhaltiger zu agieren. Adaptive Gebäude bieten dafür einen vielversprechenden Lösungsansatz. Im Vergleich zu konventionellen Bauten, beinhalten adaptive Gebäude Sensoren, Aktoren und eine Steuereinheit im Tragwerk. Das Bauwerk ist dadurch in der Lage, sich aktiv an veränderliche Lasten anzupassen und das vorhandene Baumaterial effizient zu nutzen. So kann trotz des verringerten Materialeinsatzes die Gebrauchstauglichkeit und Standsicherheit uneingeschränkt gewährleistet werden. Adaptive Tragwerke stellen neue Herausforderungen an die Branche, die nur mit einem interdisziplinären Ansatz gelöst werden können. Um adaptive Tragwerke in der baupraktischen Realität zu verwirklichen, sind systemdynamische und regelungstechnische Ansätze unabdingbar. Diese Dissertation beschäftigt sich mit den in diesem Kontext auftretenden Fragestellungen und erprobt die Methoden an verschiedenen adaptiven Tragwerken und Komponenten - dem Demonstrator-Hochhaus, ein 37m hohes adaptives Hochhaus, dem Maßstabsmodell, eine 2m hohe maßstäbliche Version dieses Hochhauses und dem Balken mit integrierten Fluidaktoren, eine Tragwerkskomponente mit Adaptionsfähigkeit. Die Grundlage bildet die Modellierung der adaptiven Tragwerke, wobei Modelle mit dem für die Regelungstechnik relevanten Detaillierungsgrad hergeleitet werden. Aufbauend auf gängigen Methoden aus dem Bauingenieurwesen werden die notwendigen Modellgleichungen in geschlossener Form für die Reglersynthese erarbeitet. Darin integriert sind ebenfalls die Systemeingänge und -ausgänge. Insbesondere für druckschlaffe Elemente, die durch ihre Nichtlinearität unter Druck keine Kraft übertragen, werden Modellgleichungen in expliziter Form formuliert. Somit ist eine Abkehr von iterativen Lösungsmethoden möglich, wodurch die Modelle als Analyseund Synthesemodelle in der Regelungstechnik einsetzbar sind. Die Schwingungsanalyse von Tragwerken mit druckschlaffen Elementen gelingt durch die datenbasierte Methode der Hauptkomponentenanalyse, wobei sich starke Ähnlichkeiten zu den Eigenmoden des linearen Modells zeigen. Diese Ergebnisse werden zudem zur Modellordnungsreduktion genutzt. Hinsichtlich der statischen Analyse wird die disziplinübergreifende Verbindung der Methode der Redundanz aus dem Bauingenieurwesen mit der statischen Übertragungsfunktion aus der Systemdynamik herausgestellt. Die Aktorplatzierung ist bei adaptiven Tragwerken eine zentrale Frage in der Auslegung und Planung. Das Ziel hierbei ist die Auswahl von wenigen Aktorpositionen aus einer Vielzahl an möglichen Positionen, um die Systemkomplexität gering zu halten und gleichzeitig alle relevanten Verformungszustände beeinflussen zu können. Es werden Kriterien für die statische und dynamische Aktorplatzierung erarbeitet und diese hinsichtlich verschiedener Aktuierungsprinzipien untersucht. Anschließend steht ein Konzept zum Erhalt einer Aktormenge, die statische und dynamische Ansprüche vereint. Die statische Gramsche Kompensierbarkeitsmatrix wird für örtlich verteilte Systeme formuliert und eine Aktorplatzierung am Beispiel eines Balkens durchgeführt. Zum Betrieb adaptiver Tragwerke sind Regelungskonzepte zur Kompensation statischer Lasten und zur aktiven Dämpfung von Schwingungen notwendig. Die statische Lastkompensation setzt auf ein optimierungsbasiertes Verfahren zur Reduktion der Verformung von Tragwerken mit druckschlaffen Elementen unter Stellgrößenbeschränkungen. Eine Reduktion der mittleren Verformung von 87% wird experimentell am Maßstabsmodell bestätigt. Für die aktive Schwingungsdämpfung wird die Methode der approximativ linearisierenden Eingangstransformation entwickelt. Der nichtlinearen Systemdynamik wird dabei durch eine Eingangstransformation eine lineare Zieldynamik aufgeprägt. Anschließend wird die am linearen Zielmodell entworfene und dadurch effizient zu berechnende Schwingungsdämpfung als modellprädiktive Regelung ausgeführt. Diese Dissertation folgt einer interdisziplinären Perspektive und schafft eine Basis für zukünftige Arbeiten in der Regelungstechnik mit Bezug zu adaptiven Tragwerken.Item Open Access Membrane electrode assembly for water electrolysis(2023) Nguyen, Thi Hai Van; Friedrich, K. Andreas (Prof. Dr. rer. nat.)Maintaining a sufficient energy supply while minimizing the impact on the environment and climate is one of the greatest social and scientific challenges of our times. There are various fields of research and technological developments in the context of global warming and limitless growing energy demand, and the focus of this PhD programme is on artificial photosynthesis, more specifically on the assembly of Membrane electrode assembly for water electrolyzer part. Mimicking photosynthesis in a scheme to trap solar energy in chemical bonds (fuels) is a scientific and technological challenge. Having a cost-effective and reliable process stays one of the main limitations in order to achieving the long-term goal of this approach. In this work, within the European eSCALED project, the elaboration of Membrane Electrode Assembly (MEA) for water electrolysis by introducing new materials and low-cost fabrication methods was investigated.Item Open Access Passively mode-locked Tm-lasers for all-fiber high-energy nonlinear chirped pulse amplification(2023) Graf, Florian; Dekorsy, Thomas (Prof. Dr. rer. nat.)Item Open Access Gestaltungsrichtlinien zur systematischen Verbesserung der Spanguterfassung bei der Fräsbearbeitung von CFK(Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2023) Gebhardt, Andreas; Bauernhansl, Thomas (Prof. Dr.-Ing.)Kohlenstofffaserverstärkten Kunststoffen (CFK) sind High-End-Leichtbauwerkstoffe, mit einem hohen Potenzial zur Leistungssteigerung von Maschinen und Produkten sowie zur Energieeinsparung. Ihre Herstellung erfolgt typischerweise unter Einsatz trockener Fräsprozesse, deren Spangut eine besondere Gefährdung darstellt und sicher erfasst werden muss. Der Prozess der Spangutabsaugung stand bisher nicht im Fokus der Wissenschaft, obgleich er eine hohe wirtschaftliche und technische Relevanz aufweist. Die vorliegende Arbeit widmet sich daher zunächst dem Stand der Technik in der fertigenden Industrie sowie den Anforderungen der CFK-zerspanenden Betriebe. Hieraus wird die Notwendigkeit dieser Arbeit aufgezeigt, die Absaugprozesse effektiver und effizienter zu gestalten und systematisches Grundlagenwissen zur Auslegung von Absaugsystemen zu schaffen. In einer theoretischen Betrachtung des Absaugprozesses werden die relevanten Einflussgrößen identifiziert und anschließend experimentell untersucht. In diesem Zusammenhang wird auf grundlegende Fragen zur Spanbildung von CFK eingegangen. Es folgen Untersuchungen zum Spangutauswurf und dessen Optimierung für eine verbesserte Erfassung. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse werden Gestaltungsrichtlinien für Absaugsysteme formuliert, die zur Optimierung dreier wesentlicher Varianten von Absaugsystemen genutzt werden. Diese werden abschließend anhand von zwei Schikanebauteilen bewertet. Diese Validierung zeigt das hohe Potenzial zur Steigerung der Spanguterfassung und zur Senkung des Energiebedarfs.