Ein Beitrag zur Modellierung und Simulation von elektromechanischen Systemen

Die in dieser Arbeit durchgeführten Untersuchungen zeigen, daß es möglich ist, komplexe thermische Systeme, unter Verwendung der thermisch-, elektrischen Analogien, mit PSpice zu simulieren. Im Mittelpunkt der Untersuchungen standen hierbei Strangkühlkörper zur Kühlung von elektronischen Bauelementen. Es konnte gezeigt werden,daß alle Wärmeübertragungsarten, (Wärmeleitung, Konvektion und Wärmestrahlung) in der Simulation berücksichtigt werden können. Für die Berechnung der Konvektion wurden verschiedene Methoden hergeleitet. Diese gelten zum einen für verschiedene Kühlkörpergeometrien, wie z.B. ebene Flächen und Kühlrippenzwischenräume, andererseits unterscheiden sie sich, je nachdem, ob freie oder erzwungene Konvektion betrachtet wird. Für die Wärmestrahlung zwischen den Kühlrippen wurden verschiedenen Berechnungsmethoden entwickelt. Für die Simulation mit PSpice wurde die Berechnung der Wärmestrahlung zwischen den Kühlrippen vereinfacht. Es konnte gezeigt werden, daß die Fehler, die durch die Vereinfachung entstehen, vernachlässigbar klein sind. Für das thermische Verhalten einer zu kühlenden Wärmequelle wurde ein allgemeines Modell entworfen. Zur Bestimmung der Modellparameter wurden verschiedene Meßverfahren entwickelt. Für eine im Fachgebiet Elektromechanik entwickelte Wärmequelle zum Test von Kühlvorrichtungen wurde mit Hilfe dieser Meßverfahren eine Parameterbestimmung durchgeführt. Die Erstellung des thermischen Modells eines Kühlkörpers für die Simulation in PSpice erfordert die Analyse der Kühlkörpergeometrie. Damit diese Analyse weitestgehend automatisiert werden kann, wurden verschiedene Algorithmen unter Matlab entwickelt. Es wurde ein Algorithmus entwickelt, der es ermöglicht, den Kühlkörper in Elementarzellen zu zerlegen, die für die Erstellung des Simulationsmodells benötigt werden. Desweiteren ist es für die Simulation notwendig zu wissen, welche der Elementarzellen am Rand des Kühlkörpers liegen, welche der Elementarzellen an einem Kühlrippenzwischenraum liegen und welche Kühlkörperkanten schräg verlaufen. Auch zur Lösung dieser Aufgaben wurden verschiedene Algorithmen entwickelt. Diese Algorithmen wurden zu einem Programm zusammengefaßt, das es gestattet, unterschiedliche Strangkühlkörper zu simulieren und die Simulationsergebnisse in Form der Temperaturverteilung auf der Montagefläche des Kühlkörpers grafisch darzustellen. Es können stationäre und transiente Simulationen durchgeführt werden. Desweiteren kann der thermische Widerstand des Kühlkörpers RthK als Funktion der Verlustleistung der Wärmequelle dargestellt werden. Zur Verifikation der Simulationsergebnisse wurden Temperaturmessungen an Kühlkörpern durchgeführt und mit den Simulationsergebnissen verglichen. Diese Vergleiche zeigen, daß die Abweichungen im Bereich der Streuung der Temperaturmessung liegen. Das hier entwickelte Verfahren zur thermischen Simulation von Strangkühlkörpern kann somit als gut bewertet werden.

Digitale Ausweise

Digitale Ausweise (Ausweise mit einem Chip) werden in vielen Staaten vor allem aus zwei Gründen eingeführt. Zum einen wird in ihnen ein Mittel gesehen, um die drei wesentlichen Basistechnologien des elektronischen Rechts-, Geschäfts- und Verwaltungsverkehrs, Signieren, Verschlüsseln und Authentifizieren, bei den Nutzern zu verbreiten. Zum anderen werden sie als Mittel gesehen, um die Sicherheit staatlicher Ausweise als Identifizierungsinstrument durch zusätzliche automatisiert prüfbare biometrische Merkmale zu verbessern. Digitale Ausweise könnten schließlich - bisher weitgehend unbeachtet - Träger elektronischer Ausweise für die selbstbestimmte Benutzung im "Cyberspace" sein. Der Beitrag untersucht die Chancen und Risiken digitaler Ausweise hinsichtlicher dieser Zielsetzungen.

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.

Methodische Ansätze zur unscharfen Mustererkennung bei Deformationsmessergebnissen

In dieser Dissertation werden mithilfe von Ansätzen, die aus der Mustererekennung abgeleiteten sind, zwei typische Aufgabenstellungen aus dem Bereich der geodätischen Überwachungsmessungen bearbeitet. Die hier benutzten Ansätze bedienen sich automatisch arbeitender Clusterverfahren, die unter Nutzung formaler Kriterien Daten in homogene Gruppen einordnen. Die Besonderheit sind hier die verwendeten Fuzzy-Clusterverfahren, bei denen die Daten nicht genau einer Gruppe zugeordnet werden, sondern jeder Gruppe mit einem graduell variierenden Zugehörigkeitswert. In dem ersten Beispiel geht es um das Auffinden von Punktgruppen mit einem gleichförmigen Bewegungsverhalten in einem zweidimensionalen Überwachungsnetz und in dem zweiten Beispiel um die automatische Klassifizierung von Setzungszeitreihen. In beiden Beispielen wird gezeigt, dass die bisher in der Praxis überwiegend durch einen erfahrenen Auswerter, durch manuelle Beurteilung von graphischen Darstellungen, erfolgte Vorgehensweise weitestgehend automatisiert werden kann.

Zur Identifikation mechatronischer Stellglieder mit Reibung bei Kraftfahrzeugen

Diese Arbeit befasst sich mit der Modellbildung mechatronischer Systeme mit Reibung. Geeignete dynamische Modelle sind die Grundlage für verschiedenste Aufgabenstellungen. Sind dynamische Prozessmodelle verfügbar, so können leistungsfähige modellbasierte Entwurfsmethoden angewendet werden sowie modellbasierte Anwendungen entwickelt werden. Allerdings ist der Aufwand für die Modellbildung ein beschränkender Faktor für eine weite Verbreitung modellbasierter Applikationen in der Praxis. Eine Automatisierung des Modellbildungsprozesses ist deshalb von großem Interesse. Die vorliegende Arbeit stellt für die Klasse „mechatronischer Systeme mit Reibung“ drei Modellierungsmethoden vor: semi-physikalische Modellierung, Sliding-Mode-Beobachter-basierte Modellierung und empirische Modellierung mit einem stückweise affinen (PWA) Modellansatz. Zum Ersten wird die semi-physikalische Modellierung behandelt. Gegenüber anderen Verfahren, die häufig umfangreiche Vorkenntnisse und aufwändige Experimente erfordern, haben diese neuen Verfahren den Vorteil, dass die Modellierung von Systemen mit Reibung selbst bei begrenzten Vorkenntnissen und minimalem Experimentaufwand automatisiert werden kann. Zum Zweiten wird ein neuer Ansatz zur Reibkraftrekonstruktion und Reibmodellierung mittels Sliding-Mode-Beobachter präsentiert. Durch Verwendung des vorgestellten Sliding-Mode- Beobachters, der basierend auf einem einfachen linearen Zustandsraummodell entworfen wird, lässt sich die Reibung datengetrieben aus den Ein-/Ausgangsmessdaten (im offenen Regelkreis) rekonstruieren und modellieren. Im Vergleich zu anderen Reibmodellierungsmethoden, die häufig umfangreiche Vorkenntnisse und aufwändige Messungen im geschlossenen Regelkreis erfordern, haben diese neuen Verfahren den Vorteil, dass die Modellierung von Systemen mit Reibung selbst bei begrenzten Vorkenntnissen und minimalem Experimentaufwand weitgehend automatisiert werden kann. Zum Dritten wird ein PWA-Modellierungsansatz mit einer clusterungsbasierten Identifikationsmethode für Systeme mit Reibung vorgestellt. In dieser Methode werden die Merkmale in Hinblick auf Reibeffekte ausgewählt. Und zwar wird der klassische c-Means-Algorithmus verwendet, welcher bedienfreundlich, effizient und geeignet für große und reale Datensätze ist. Im Gegensatz zu anderen Methoden sind bei dieser Methode nur wenige Entwurfsparameter einzustellen und sie ist für reale Systeme mit Reibung einfach anwendbar. Eine weitere Neuheit der vorgestellten PWA-Methode liegt darin, dass die Kombination der Clustervaliditätsmaße und Modellprädiktionsfehler zur Festlegung der Anzahl der Teilmodelle benutzt wird. Weiterhin optimiert die vorgestellte Methode die Parameter der lokalen Teilmodelle mit der OE (Output-Fehler)-Schätzmethode. Als Anwendungsbeispiele werden Drosselklappen, Drallklappen und AGR-Ventile (Abgasrückführventil) im Dieselfahrzeug betrachtet und die erzeugten Modelle werden in der industriellen HiL-Simulation eingesetzt. Aufgrund der Effizienz und Effektivität der Modellierungsmethoden sind die vorgestellten Methoden direkt in der automobilen Praxis einsetzbar.

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.