Mechanismenorientierte Lebensdauervorhersage für eine thermo-mechanisch hergestellte Flanschwelle mit gradiertem Gefüge

Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird ein Konzept zur mechanismenorientierten Lebensdauervorhersage entwickelt und auf eine Flanschwelle mit gradiertem Gefüge übertragen. Das Konzept wird in Form eines Computercodes (LOCC) zur Anwendung gebracht. Basierend auf lokalen Spannungen wird für jedes Element eines FE-Modells eine bedingte Versagenswahrscheinlichkeit berechnet. Mithilfe bruch- und ggf. mikromechanischer Modelle werden lokale kritische Risslängen und die bei gegebener Lebensdauer zugehörigen Anfangsrisslängen bestimmt. Diese werden mit geeigneten Modellen in mikrostrukturelle Größen überführt. Die Lebensdauerverteilung der Komponente ergibt sich schließlich aus der Verteilungsfunktion der Anfangsrisslängen bzw. der zugehörigen mikrostrukturellen Einheiten. Die betrachtete Flanschwelle weist als Ergebnis eines thermo-mechanischen Umformprozesses ein gradiertes Gefüge auf. Das Ermüdungsverhalten der Hauptphasen Ferrit-Perlit und Martensit wird untersucht. Während ausgewählter Ermüdungsversuche wird die Schädigungsentwicklung an der Oberfläche mit einem langreichweitigen Mikroskop beobachtet. Das ferritisch-perlitische Ausgangsgefüge zeigt eine sehr komplexe Schädigungsentwicklung (lokale plastische Aktivität, hohe Rissdichte), während beim Martensit keine multiple Rissinitiierung beobachtet wird. Anhand fraktographischer Untersuchungen wird dargelegt, dass der Hauptriss beim Martensit im Bereich von Karbidanhäufungen initiiert. Im LCF-Bereich wird nur ein verschwindender Anteil der Lebensdauer mit Langrisswachstum verbracht, d. h. die martensitischen Proben versagen fast unmittelbar nach der Rissinitiierung. Die Beschreibung ihrer Lebensdauer wird somit direkt auf die Rissinitiierungsphase zurückgeführt. Das ferritisch-perlitische Gefüge hingegen zeigt im LCF-Bereich sowohl eine ausgeprägte Rissinitiierungs- wie auch Langrisswachstumsphase. Diese komplexe Schädigungsentwicklung wird mittels verschiedener Schädigungsvariablen beschrieben, die im Rahmen einer automatisierten Bildanalyse bestimmt werden. Hierbei werden sowohl plastisch stark aktive Bereiche wie auch reale Risse pauschal als Schädigung definiert. Der Vergleich dieser automatisiert bestimmten Schädigungsvariablen mit ausgewählten Rissen zeigt deren Eignung zur quantitativen Beschreibung der Schädigungsentwicklung. Die Lebensdauer einer gradierten Komponente ergibt sich nicht direkt durch Verknüpfung der Lebensdauern der Einzelphasen, sondern sie hängt ggf. auch von den Übergangsbereichen zwischen den Phasen ab. Mithilfe einiger grundlegender bruchmechanischer Überlegungen wird ein konservatives Kriterium zur Behandlung solcher Übergangsbereiche bereitgestellt, womit das LOCC-Konzept letztendlich erfolgreich auf die gradierte Flanschwelle übertragen wird.

Development of thermo-analytical prediction and classification models for food in thermal devices using a multi sensor system and artificial neural networks

Die thermische Verarbeitung von Lebensmitteln beeinflusst deren Qualität und ernährungsphysiologischen Eigenschaften. Im Haushalt ist die Überwachung der Temperatur innerhalb des Lebensmittels sehr schwierig. Zudem ist das Wissen über optimale Temperatur- und Zeitparameter für die verschiedenen Speisen oft unzureichend. Die optimale Steuerung der thermischen Zubereitung ist maßgeblich abhängig von der Art des Lebensmittels und der äußeren und inneren Temperatureinwirkung während des Garvorgangs. Das Ziel der Arbeiten war die Entwicklung eines automatischen Backofens, der in der Lage ist, die Art des Lebensmittels zu erkennen und die Temperatur im Inneren des Lebensmittels während des Backens zu errechnen. Die für die Temperaturberechnung benötigten Daten wurden mit mehreren Sensoren erfasst. Hierzu kam ein Infrarotthermometer, ein Infrarotabstandssensor, eine Kamera, ein Temperatursensor und ein Lambdasonde innerhalb des Ofens zum Einsatz. Ferner wurden eine Wägezelle, ein Strom- sowie Spannungs-Sensor und ein Temperatursensor außerhalb des Ofens genutzt. Die während der Aufheizphase aufgenommen Datensätze ermöglichten das Training mehrerer künstlicher neuronaler Netze, die die verschiedenen Lebensmittel in die entsprechenden Kategorien einordnen konnten, um so das optimale Backprogram auszuwählen. Zur Abschätzung der thermische Diffusivität der Nahrung, die von der Zusammensetzung (Kohlenhydrate, Fett, Protein, Wasser) abhängt, wurden mehrere künstliche neuronale Netze trainiert. Mit Ausnahme des Fettanteils der Lebensmittel konnten alle Komponenten durch verschiedene KNNs mit einem Maximum von 8 versteckten Neuronen ausreichend genau abgeschätzt werden um auf deren Grundlage die Temperatur im inneren des Lebensmittels zu berechnen. Die durchgeführte Arbeit zeigt, dass mit Hilfe verschiedenster Sensoren zur direkten beziehungsweise indirekten Messung der äußeren Eigenschaften der Lebensmittel sowie KNNs für die Kategorisierung und Abschätzung der Lebensmittelzusammensetzung die automatische Erkennung und Berechnung der inneren Temperatur von verschiedensten Lebensmitteln möglich ist.

Changes of traditional farming systems and their effects on land degradation and socio-economic conditions in the Inle Lake region, Myanmar

At many locations in Myanmar, ongoing changes in land use have negative environmental impacts and threaten natural ecosystems at local, regional and national scales. In particular, the watershed area of Inle Lake in eastern Myanmar is strongly affected by the environmental effects of deforestation and soil erosion caused by agricultural intensification and expansion of agricultural land, which are exacerbated by the increasing population pressure and the growing number of tourists. This thesis, therefore, focuses on land use changes in traditional farming systems and their effects on socio-economic and biophysical factors to improve our understanding of sustainable natural resource management of this wetland ecosystem. The main objectives of this research were to: (1) assess the noticeable land transformations in space and time, (2) identify the typical farming systems as well as the divergent livelihood strategies, and finally, (3) estimate soil erosion risk in the different agro-ecological zones surrounding the Inle Lake watershed area. GIS and remote sensing techniques allowed to identify the dynamic land use and land cover changes (LUCC) during the past 40 years based on historical Corona images (1968) and Landsat images (1989, 2000 and 2009). In this study, 12 land cover classes were identified and a supervised classification was used for the Landsat datasets, whereas a visual interpretation approach was conducted for the Corona images. Within the past 40 years, the main landscape transformation processes were deforestation (- 49%), urbanization (+ 203%), agricultural expansion (+ 34%) with a notably increase of floating gardens (+ 390%), land abandonment (+ 167%), and marshlands losses in wetland area (- 83%) and water bodies (- 16%). The main driving forces of LUCC appeared to be high population growth, urbanization and settlements, a lack of sustainable land use and environmental management policies, wide-spread rural poverty, an open market economy and changes in market prices and access. To identify the diverse livelihood strategies in the Inle Lake watershed area and the diversity of income generating activities, household surveys were conducted (total: 301 households) using a stratified random sampling design in three different agro-ecological zones: floating gardens (FG), lowland cultivation (LL) and upland cultivation (UP). A cluster and discriminant analysis revealed that livelihood strategies and socio-economic situations of local communities differed significantly in the different zones. For all three zones, different livelihood strategies were identified which differed mainly in the amount of on-farm and off-farm income, and the level of income diversification. The gross margin for each household from agricultural production in the floating garden, lowland and upland cultivation was US$ 2108, 892 and 619 ha-1 respectively. Among the typical farming systems in these zones, tomato (Lycopersicon esculentum L.) plantation in the floating gardens yielded the highest net benefits, but caused negative environmental impacts given the overuse of inorganic fertilizers and pesticides. The Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) and spatial analysis within GIS were applied to estimate soil erosion risk in the different agricultural zones and for the main cropping systems of the study region. The results revealed that the average soil losses in year 1989, 2000 and 2009 amounted to 20, 10 and 26 t ha-1, respectively and barren land along the steep slopes had the highest soil erosion risk with 85% of the total soil losses in the study area. Yearly fluctuations were mainly caused by changes in the amount of annual precipitation and the dynamics of LUCC such as deforestation and agriculture extension with inappropriate land use and unsustainable cropping systems. Among the typical cropping systems, upland rainfed rice (Oryza sativa L.) cultivation had the highest rate of soil erosion (20 t ha-1yr-1) followed by sebesten (Cordia dichotoma) and turmeric (Curcuma longa) plantation in the UP zone. This study indicated that the hotspot region of soil erosion risk were upland mountain areas, especially in the western part of the Inle lake. Soil conservation practices are thus urgently needed to control soil erosion and lake sedimentation and to conserve the wetland ecosystem. Most farmers have not yet implemented soil conservation measures to reduce soil erosion impacts such as land degradation, sedimentation and water pollution in Inle Lake, which is partly due to the low economic development and poverty in the region. Key challenges of agriculture in the hilly landscapes can be summarized as follows: fostering the sustainable land use of farming systems for the maintenance of ecosystem services and functions while improving the social and economic well-being of the population, integrated natural resources management policies and increasing the diversification of income opportunities to reduce pressure on forest and natural resources.