Classification of recycled sands and their applications as fine aggregates for concrete and bituminous mixtures

As a result of the drive towards waste-poor world and reserving the non-renewable materials, recycling the construction and demolition materials become very essential. Now reuse of the recycled concrete aggregate more than 4 mm in producing new concrete is allowed but with natural sand a fine aggregate while. While the sand portion that represent about 30\% to 60\% of the crushed demolition materials is disposed off. To perform this research, recycled concrete sand was produced in the laboratory while nine recycled sands produced from construction and demolitions materials and two sands from natural crushed limestone were delivered from three plants. Ten concrete mix designs representing the concrete exposition classes XC1, XC2, XF3 and XF4 according to European standard EN 206 were produced with partial and full replacement of natural sand by the different recycled sands. Bituminous mixtures achieving the requirements of base courses according to Germany standards and both base and binder courses according to Egyptian standards were produced with the recycled sands as a substitution to the natural sands. The mechanical properties and durability of concrete produced with the different recycled sands were investigated and analyzed. Also the volumetric analysis and Marshall test were performed hot bituminous mixtures produced with the recycled sands. According to the effect of replacement the natural sand by the different recycled sands on the concrete compressive strength and durability, the recycled sands were classified into three groups. The maximum allowable recycled sand that can be used in the different concrete exposition class was determined for each group. For the asphalt concrete mixes all the investigated recycled sands can be used in mixes for base and binder courses up to 21\% of the total aggregate mass.

Untersuchungen zu Controlled Traffic Farming und satellitenbasierten Lenksystemen

Diese Arbeit behandelt Controlled Traffic Farming (CTF) Anbausysteme, bei denen für alle Arbeitsgänge satellitengesteuert immer dieselben Fahrspuren benutzt werden. Lässt sich mit CTF die Belastung des Bodens verringern und die Effizienz von Direktsaat-Anbausystemen steigern? Neben agronomischen und bodenphysikalischen Parametern wurden Auswirkungen von Lenksystemen und Umsetzungsmöglichkeiten von CTF in die Praxis untersucht. Die Analyse einer CTF-Umsetzung unter europäischen Bedingungen mit der Verwendung von Standardmaschinen zeigte, dass sich CTF-Anbausysteme mit den heute zur Verfügung stehenden Maschinen für Dauergrünland, Mähdruschfrüchte und Mais auf kleiner und grösser strukturierten Flächen relativ einfach mechanisieren lassen. Bei Zuckerrüben und Kartoffeln können Kompromisse notwendig sein. Generell erfordern CTF-Anbausysteme eine sorgfältige Planung und Umsetzung in die Praxis. Im dreijährigen Feldversuch (Winterweizen, Wintergerste, Kunstwiese mit Kleegrasmischung) auf einem Lehmboden wurde CTF-Direktsaat mit konventionell zufällig befahrenen Direktsaat- und Pflugverfahren verglichen. Unter CTF zeigte sich eine Differenzierung der nicht, gering und intensiv befahrenen Varianten. Auf dem vorliegenden kompakten Boden mit 1150 mm Jahresniederschlag waren die Unterschiede zwischen den nicht befahrenen Flächen und den mit niedrigem Kontaktflächendruck befahrenen Flächen eher gering. In den nicht befahrenen Flächen entwickelten Eindringwiderstand und Kohlendioxidgehalt der Bodenluft nach drei Jahren signifikant bessere Werte. Bodendichte und Porosität zeigten hingegen keinen eindeutig interpretierbaren Trend. Aufgrund teils suboptimaler Feldaufgänge liess sich keine generelle agronomische Tendenz ableiten. Die intensive Befahrung der Pflegefahrgassen zeigte allerdings klar negative bodenkundliche und planzenbauliche Auswirkungen. Es bietet sich daher an, vor allem für Pflegearbeiten permanent dieselben Fahrspuren zu nutzen. In der Untersuchung zu den Auswirkungen von Lenksystemen zeigten sich signifikante Vorteile von Lenksystemen in einer Verminderung der Fahrerbelastung und einer höheren Lenkgenauigkeit vor allem bei grossen Arbeitsbreiten ohne Spuranreisser. Die meisten anderen Messparameter waren mit Lenksystem leicht vorteilhafter als ohne, unterschieden sich aber nicht signifikant voneinander. Fahrer und naturräumliche Gegebenheiten wie die Schlagform hatten einen wesentlich grösseren Einfluss. Gesamthaft betrachtet erweitert CTF in Kombination mit weiteren Bodenschutzmass-nahmen die Möglichkeiten, Bodenverdichtungen zu vermeiden, den Bedarf an energieintensiver Bodenlocke-rung zu reduzieren und die Entwicklung einer stabileren Bodenstruktur mit höherer Tragfähigkeit zu fördern. Zusammen mit einer an Kultur und Anbausystem angepassten Saatbettbereitung und den in geraden Reihen einfacher durchführbaren mechanischen Pflegemassnahmen ergeben sich gute Voraussetzungen für die Gestaltung agronomisch leistungsfähiger und ökologisch nachhaltiger Anbausysteme.

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.