Anisotropic adaptive resolution of boundary layers for heat conduction problems

We deal with the numerical solution of heat conduction problems featuring steep gradients. In order to solve the associated partial differential equation a finite volume technique is used and unstructured grids are employed. A discrete maximum principle for triangulations of a Delaunay type is developed. To capture thin boundary layers incorporating steep gradients an anisotropic mesh adaptation technique is implemented. Computational tests are performed for an academic problem where the exact solution is known as well as for a real world problem of a computer simulation of the thermoregulation of premature infants.

Case Management in der ambulanten gerontopsychiatrischen Versorgung

In der vorliegenden Arbeit wird ein am Strengths-Modell orientiertes Case Management-Projekt zur Prozess- und Ergebnisoptimierung der bereits bestehenden ambulanten gerontopsychiatrischen Versorgungsstruktur untersucht. Dazu arbeitete eine Krankenpflegerin mit psychiatrischer Fachausbildung in einer Berliner Sozialstation auf Basis einer professionellen Beziehung für 4-6 Wochen bei Klientinnen mit gerontopsychiatrischen Problemlagen, erstellte ein Assessment, leistete notwendige Unterstützung zunächst selbst, vermittelte gestützt auf die eigenen Erfahrungen weiterführende Dienste, leitete diese Dienste an, zog sich dann aus dem direkten Kontakt mit den Klientinnen zurück und blieb beratend für die weiterführenden Dienste verfügbar. Zur Untersuchung des Projekts wurden qualitative und quantitative Verfahren eingesetzt. Zur Beschreibung der Inhalte wurden die für jede Klientin verfasste Dokumentation und die Ergebnisse von grob strukturierten Interviews mit der Case Managerin, angelehnt an eine reduzierte Form der Methode Grounded Theory, in einem iterativen Prozess analysiert. In einem zweiten Schritt wurde dann untersucht, inwieweit die einzelnen Arbeitsinhalte des Case Managements die sozial-räumlichdingliche Umweltanpassung und Proaktivität der Klientinnen unterstützten. Die Wirkungen des Projektes auf Kognition, Aktivitäten des täglichen Lebens (ADL), Instrumentelle Aktivitäten des täglichen Lebens (IADL), Stimmung sowie soziales und störendes Verhalten wurden mittels eines standardisierten Fragebogens mit einem quasi-experimentellen prospektiven Untersuchungsdesign analysiert. Zur Analyse der subjektiven Wirkung des Projektes auf Angehörige wurden in den Ergebnissen von grob strukturierten Interviews mittels eines iterativen Prozesses Themen identifiziert. Die Klientinnen (n=11) erhielten durchschnittlich 23 Stunden Case Management. Neben den typischen Case Management-Aufgaben führte die Case Managerin, basierend auf den Gewohnheiten, Interessen und Selbsteinschätzungen der Klientinnen, therapeutische und pflegerische Maßnahmen durch und unterstützte dabei die sozial-dinglichräumliche Umweltanpassung und Proaktivität der Klientinnen. Zusätzlich wurden Hauspflegerinnen von der Case Managerin individuell in der Wohnung von Klientinnen hinsichtlich der Kommunikation mit und Unterstützung der Proaktivität von Klientinnen angeleitet. Die Hauspflegerinnen führten die von der Case Managerin eingeleiteten Maßnahmen erfolgreich fort. Bei den Klientinnen zeigten sich signifikante Verbesserungen in Gedächtnis, Stimmung, IADL-Funktionen und Sozialverhalten, aber nicht in ADL-Funktionen und störendem Verhalten. Diese Verbesserungen wurden subjektiv von den Angehörigen (n=7) bestätigt. Zusätzlich empfanden Angehörige eine zeitliche aber keine psychische Entlastung. Mit diesem Projekt wurde gezeigt, dass ein zeitlich begrenztes klientenzentriertes Case Management kognitive, soziale und emotionale Funktionen von gerontopsychiatrisch Erkrankten verbessert, Angehörige zeitlich entlastet und dass Hauspflegerinnen bei entsprechender Anleitung die vom Case Management eingeleiteten Maßnahmen fortführen können. In Folgestudien mit größerem Umfang sollten diese Ergebnisse überprüft werden um dann zu entscheiden, ob dieser Ansatz geeignet ist, die ambulante gerontopsychiatrische Versorgung gemeindenah zu verbessern.

Preconditioner updates applied to CFD model problems

In the present paper we concentrate on solving sequences of nonsymmetric linear systems with block structure arising from compressible flow problems. We attempt to improve the solution process by sharing part of the computational effort throughout the sequence. This is achieved by application of a cheap updating technique for preconditioners which we adapted in order to be used for our applications. Tested on three benchmark compressible flow problems, the strategy speeds up the entire computation with an acceleration being particularly pronounced in phases of instationary behavior.

Agricultural Production and Yield Estimation: Two distinctive aspects of Brazilian Agriculture and a perspective on world food problems

Brazil has been increasing its importance in agricultural markets. The reasons are well known to be the relative abundance of land, the increasing technology used in crops, and the development of the agribusiness sector which allow for a fast response to price stimuli. The elasticity of acreage response to increases in expected return is estimated for Soybeans in a dynamic (long term) error correction model. Regarding yield patterns, a large variation in the yearly rates of growth in yield is observed, climate being probably the main source of this variation which result in ‘good’ and ‘bad’ years. In South America, special attention should be given to the El Niño and La Niña phenomena, both said to have important effects on rainfalls patterns and consequently in yield. The influence on El Niño and La Niña in historical data is examined and some ways of estimating the impact of climate on yield of Soybean and Corn markets are proposed. Possible implications of climate change may apply.

Multi-Robot Task Allocation for Inspection Problems with Cooperative Tasks Using Hybrid Genetic Algorithms

In dieser Dissertation werden Methoden zur optimalen Aufgabenverteilung in Multirobotersystemen (engl. Multi-Robot Task Allocation – MRTA) zur Inspektion von Industrieanlagen untersucht. MRTA umfasst die Verteilung und Ablaufplanung von Aufgaben für eine Gruppe von Robotern unter Berücksichtigung von operativen Randbedingungen mit dem Ziel, die Gesamteinsatzkosten zu minimieren. Dank zunehmendem technischen Fortschritt und sinkenden Technologiekosten ist das Interesse an mobilen Robotern für den Industrieeinsatz in den letzten Jahren stark gestiegen. Viele Arbeiten konzentrieren sich auf Probleme der Mobilität wie Selbstlokalisierung und Kartierung, aber nur wenige Arbeiten untersuchen die optimale Aufgabenverteilung. Da sich mit einer guten Aufgabenverteilung eine effizientere Planung erreichen lässt (z. B. niedrigere Kosten, kürzere Ausführungszeit), ist das Ziel dieser Arbeit die Entwicklung von Lösungsmethoden für das aus Inspektionsaufgaben mit Einzel- und Zweiroboteraufgaben folgende Such-/Optimierungsproblem. Ein neuartiger hybrider Genetischer Algorithmus wird vorgestellt, der einen teilbevölkerungbasierten Genetischen Algorithmus zur globalen Optimierung mit lokalen Suchheuristiken kombiniert. Zur Beschleunigung dieses Algorithmus werden auf die fittesten Individuen einer Generation lokale Suchoperatoren angewendet. Der vorgestellte Algorithmus verteilt die Aufgaben nicht nur einfach und legt den Ablauf fest, sondern er bildet auch temporäre Roboterverbünde für Zweiroboteraufgaben, wodurch räumliche und zeitliche Randbedingungen entstehen. Vier alternative Kodierungsstrategien werden für den vorgestellten Algorithmus entworfen: Teilaufgabenbasierte Kodierung: Hierdurch werden alle möglichen Lösungen abgedeckt, allerdings ist der Suchraum sehr groß. Aufgabenbasierte Kodierung: Zwei Möglichkeiten zur Zuweisung von Zweiroboteraufgaben wurden implementiert, um die Effizienz des Algorithmus zu steigern. Gruppierungsbasierte Kodierung: Zeitliche Randbedingungen zur Gruppierung von Aufgaben werden vorgestellt, um gute Lösungen innerhalb einer kleinen Anzahl von Generationen zu erhalten. Zwei Umsetzungsvarianten werden vorgestellt. Dekompositionsbasierte Kodierung: Drei geometrische Zerlegungen wurden entworfen, die Informationen über die räumliche Anordnung ausnutzen, um Probleme zu lösen, die Inspektionsgebiete mit rechteckigen Geometrien aufweisen. In Simulationsstudien wird die Leistungsfähigkeit der verschiedenen hybriden Genetischen Algorithmen untersucht. Dazu wurde die Inspektion von Tanklagern einer Erdölraffinerie mit einer Gruppe homogener Inspektionsroboter als Anwendungsfall gewählt. Die Simulationen zeigen, dass Kodierungsstrategien, die auf der geometrischen Zerlegung basieren, bei einer kleinen Anzahl an Generationen eine bessere Lösung finden können als die anderen untersuchten Strategien. Diese Arbeit beschäftigt sich mit Einzel- und Zweiroboteraufgaben, die entweder von einem einzelnen mobilen Roboter erledigt werden können oder die Zusammenarbeit von zwei Robotern erfordern. Eine Erweiterung des entwickelten Algorithmus zur Behandlung von Aufgaben, die mehr als zwei Roboter erfordern, ist möglich, würde aber die Komplexität der Optimierungsaufgabe deutlich vergrößern.