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Distribution of Cooling Structures in Water Cooled Electrical Machines using Localized Loss Profiles
(2023)
Cooling is a critical factor for improving power density in electrical appliances, especially in integrated drives for mobile applications. However, the issue of distributed losses in electric machines can lead to hotspots and temperature gradients within the electric drive. Traditional cooling jackets use unidirectional flow without or with evenly distributed cooling structures. This often aggravates the issue of hotspots, resulting in thermal derating and thus limiting the operation range. As well, a non-demand oriented distribution of cooling structures leads to unnecessary pressure losses.
This problem is addressed with a newly elaborated method for distributing cooling elements, i.e., pin fins with varying density distribution inside the cooling channel. Results from previous work, numerical simulations, and measurement data from a planar test bench are used. The approach segments the cooling channel by using a loss profile. This profile and analytic heat transfer calculations are used to determine the required density of cooling elements for dissipating the locally induced losses. For a linear channel with uniformly distributed losses, this results in an increasing number of cooling elements within the channel in fluid flow direction. With localized losses, this will result in an increased density distribution in the respective areas. The method is evaluated by applying it to a planar test channel and investigating the temperature distribution on a test bench. First results indicate that the newly developed cooling element distribution provides an advantageous temperature distribution. The temperature gradient along the cooling channel shows a reduction from 23 K to 9 K with the distributed cooling elements.
The method, previously tested in the linear planar channel, then is applied to the construction of a cooling jacket with a specifically designed two-layer cooling channel. This design is analyzed using CFD, a prototype is currently under production. Tests on the prototype will follow in further investigations.
The power density of electric machines is a critical factor in various applications, i.e. like the power train. A major factor to improve the power density is boosting the electric current density, which increases the losses in the limited volume of the electric machine. This results in a need for an optimized thermal design and efficient cooling. The dissipation of heat can be achieved in a multitude of ways, ranging from air cooling to highly integrated cooling solutions. In this paper, this variety is shown and analyzed with a focus on water cooling. Further various structures in electric machines are presented.
A planar testbench is built to systematically analyze water cooling geometries. The focus lies in providing different power loss distributions along cooling channels, accurate temperature readings in a multitude of locations, as well as the pressure drop across the channel. The test bench results are aligned with simulations and simplified analytical evaluation to support the development process.
The main goal in this paper is to determine temperature gradients in the material close to the stator to quantize the potential for future cooling jacket designs. One question ,to answer is: How large the gradient is considering a realistic power loss distribution. Another sensible point are the different thermal expansions of aluminum used in cooling jackets and the steel core of the stator. This can be bypassed by using a steel cooling jacket. In this case, the performance of a steel cooling jacket compared to an aluminum version is investigated and also if light weight construction can compensate the lower thermal conductivity of steel.
After the analysis, an outlook about future changes of the measurement methods are given and first potentials for future cooling jackets are proposed.
Battery electric vehicle (BEV) adoption and complex powertrains
pose new challenges to automotive industries, requiring
comprehensive testing and validation strategies for reliability and
safety. Hardware-in-the-loop (HIL) based real-time simulation is
important, with cooperative simulation (co-simulation) being an
effective way to verify system functionality across domains. Fault
injection testing (FIT) is crucial for standards like ISO 26262.
This study proposes a HIL-based real-time co-simulation
environment that enables fault injection tests in BEVs to allow
evaluation of their effects on the safety of the vehicle. A Typhoon
HIL system is used in combination with the IPG CarMaker
environment. A four-wheel drive BEV model is built, considering
high-fidelity electrical models of the powertrain components
(inverter, electric machine, traction battery) and the battery
management system (BMS). Additionally, it enables validation of
driving dynamics, routes and environmental influences and provides
a precise analysis of the effect of powertrain system faults on driving
behavior. A possible case for a fault injection is to introduce a shootthrough fault in the inverter. Through the co-simulation, it is possible
to analyze the effects on the powertrain and the vehicle dynamics in
different driving situations (e.g. snow). This work demonstrates that
co-simulation is a valuable tool for the development and validation of
BEVs, and presents specific fault cases introduced into the
powertrain and the resulting effects tested under different driving
conditions. In addition, the study discusses the system's limitations
and future possibilities such as controller hardware integration
(Controller-HIL) and autonomous driving system validation.
Bicycle-drawn cargo trailers with an electric drive to enable the transportation of high cargo loads are used as part of the last-mile logistics. Depending on the load, the total mass of a trailer can vary between approx. 50 and 250 kg, potentially more than the mass of the towing bicycle. This can result in major changes in acceleration and braking behavior of the overall system. While existing systems are designed primarily to provide sufficient power, improvements are needed in the powertrain control system in terms of driver safety and comfort. Hence, we propose a novel prototype that allows measurement of the tensile force in the drawbar which can subsequently be used to design a superior control system. In this context, a sinusoidal force input from the cyclist to the trailer according to the cadence of the cyclist is observed. The novelty of this research is to analyze whether torque impulses of the cyclist can be reduced with the help of Model Predictive Control (MPC). In addition, the powertrain of the trailer is intended to support the braking process of the system with regenerative braking. In the context of this research, a first MPC controller design is carried out and analyzed with the help of a Hardware-in-the-Loop (HIL) approach where the microcontroller of the power electronics is included as hardware to ensure the vehicle dynamics control interacts properly with the lower-level field-oriented control. The battery and motor subsystems are simulated in a Typhoon HIL 604, which is supplemented by a vehicle dynamics model of the trailer that is integrated as a Functional Mock-Up Unit (FMU). First results indicate that the MPC longitudinal dynamics controller supports the driver during acceleration, attenuates the sinusoidal oscillations and reduces the force with which the trailer pushes the bicycle during braking.
In today's AI-driven era, computer vision, including autonomous driving, robotics, and healthcare, is prevalent. How-ever, acquiring ample data while managing resources and privacy constraints is challenging. This article proposes a solution: synthetic data generation. We use CAD software to craft intricate 3D models, process them in Blender, and evaluate quality using metrics like Structural Similarity and PSNR (Peak Signal to Noise Ratio). Synthetic data achieves up to 90% similarity with real data and an average PSNR of 21dB. Our method offers a streamlined, dependable ap-proach for enhancing computer vision, especially in object detection, addressing data acquisition challenges.
Die vorliegende Masterarbeit ist im Rahmen des vom Schweizerischen Nationalfonds
(SNF) geförderten Projekts Integrative Förderung auf der Sekundarstufe I (IFCH Sek-I)der Pädagogischen Hochschule Zürich sowie der Universität Fribourg entstanden. Im Fokus steht die förderprozessorientierte Kooperation im Rahmen der Integrativen Förderung.
Auf der Grundlage einer inhaltlich strukturierenden qualitativen Inhaltsanalyse nach Kuckartz und Rädiker (2022) werden anhand von acht ausgewählten Sekundarschulen im Kanton Zürich Voraussetzungen und Vorgaben auf verschiedenen Ebenen des Bildungssystems analysiert und untersucht, wie diese Vorgaben auf der jeweils nachfolgenden Systemebene von den einzelnen Schulen sowie den Lehrpersonen rekontextualisiert und in ihrer Praxis umgesetzt werden. Die Ergebnisse zeigen, dass bereits auf der Makroebene des Bildungssystems klärende Vorgaben für die förderprozessorientierte Kooperation der Regel- und Förderlehrpersonen gemacht werden. Viele Aspekte wie beispielsweise Rollen, Aufgaben und Verantwortlichkeiten sowie die Organisation der Förderplanung und des gemeinsamen Unterrichts werden auf den nachfolgenden Systemebenen, d.h. in den Schulen und in den Klassenteams, weiter geklärt. Andere Vorgaben der Makroebene werden in den Schulen nicht mehr weiter konkretisiert und bleiben daher allgemein. Schliesslich definieren und organisieren die Schulen und Lehrpersonen in der Praxis die Vorgaben zur Kooperation in Abhängigkeit der vorhandenen Rahmenbedingungen und situationalen Gegebenheiten,
wobei für die unterrichtsbezogene Zusammenarbeit vor allem die Beziehung der
Kooperationspartner:innen entscheidend ist. Für eine Steuerung durch die Mesoebene können ein kooperationsförderliches Schulleitungshandeln sowie institutionalisierte Zusammenarbeitsgefässe mit festgelegten Zeitfensterns als zentrale Gelingensbedingungen genannt werden, wobei deren Potential von den Schulen noch nicht ausgeschöpft wird.
Fahrdynamiksimulation von einem Fahrrad mit Anhänger zur Lastenbeförderung in der Mikromobilität
(2023)
Diese Arbeit befasst sich mit der Modellierung und Validierung eines Simulationsmodells in MATLAB/SIMULINK. Es wird untersucht, ob Simulationsergebnisse ähnlich wie in der PKW-Simulation auch für die Mikromobilität (hier Fahrrad plus Anhänger) genutzt werden können. Dafür wurde im Voraus ein Pacjeka Reifen Modell mit der Magic For-mula auf Basis eines Fahrradreifens erstellt. Das Simulationsmodell wurde mit Hilfe eines Anhänger-Prototypen und Realfahrtests validiert. Für die Validierung war es wichtig ein Fahrer-Regler in das System zu integrieren und für die Fahrtests auszulegen. Dieser Fah-rer ist für die Längs- und Querregelung verantwortlich und wurde mit Referenzkurven aus den Messdaten versorgt.
Die Auswertung zeigt eine große Übereinstimmung der Fahrdynamik-Messwerte bei dem hier benutzten Einspurmodell. Um möglichst eindeutige Messergebnisse für den Ver-gleich zu erhalten, muss der Einfluss des Fahrers bei den Testfahrten so klein wie möglich gehalten werden. Es ist möglich ein solches Simulationsmodell mit der Realität zu ver-gleichen und dieses für Fahrdynamik-Regelungen zu nutzen.
Die Diversität schulischer Beratungsanlässe (u.a. Gerich et al., 2014; Grewe, 2015a; Hertel & Schmitz, 2010) stellt Lehrkräfte vor viele Herausforderungen. Um diesen begegnen zu kön-nen, benötigen sie Beratungskompetenz (u.a. Baumert & Kunter, 2011; Hertel, 2009; Sauer, 2019). Die Zahl der Studien, die sich mit allgemeiner schulischer Beratungskompetenz aus-einandersetzen ist gering (Hertel, 2017), gleichzeitig zeigen erste Befunde die Mehrdimen-sionalität schulischer Beratungskompetenz (Bruder et al., 2010; Bülow, 2018; Gerich et al., 2015; Hertel 2009). Bisher wenig erforscht ist, ob auf Grund der Unterschiedlichkeit in den Beratungsanlässen schulische Beratungskompetenz auch situationsspezifisch zu betrachten bzw. zu modellieren ist. Strasser (2020a) postuliert das Erfordernis spezifischer Kompetenz-facetten bezogen auf die jeweiligen Beratungssituationen. Dies steht in Einklang mit den Ergebnissen der Kompetenzforschung, die zeigen, dass Kompetenzen mehrdimensional und situationsspezifisch zu betrachten sind (u.a. Blömeke et al., 2015) und situationsspezifische Handlungssituationen spezifisches Wissen und Fähigkeiten erfordern (u.a. Buiskool & Broek, 2012).
Eine schulische Beratungssituation, für die ein solches Modell denkbar wäre, stellt die Bera-tung bei hoher Begabung dar. Es handelt sich dabei um eine nicht alltägliche, jedoch rele-vante Beratungssituation (Müller-Oppliger, S., 2021; Nguyen & Sliwka, 2021), die im Beson-deren Grundschullehrkräfte adressiert (Hannig & Koop, 2016; Koop et al., 2015; Rothen-busch, 2016). Ziel dieser Arbeit war es daher, ein situationsspezifisches Modell für die Bera-tungskompetenz von Grundschullehrkräften bei hoher Begabung zu entwickeln und zu vali-dieren. Unter Berücksichtigung theoretischer und empirischer Grundlagen wurde ein 4-dimensionales Modell postuliert, welches die Dimensionen Wissen, Einstellungen und Über-zeugungen, Diagnostische Kompetenz und Beratungskompetenz mit jeweils relevanten Kompetenzfacetten (z. B. Förderung und Charakteristika bei hoher Begabung) einschließt.
Präsentiert werden in dieser Studie die Ergebnisse aus einer Online-Befragung von Grund-schullehrkräften zur Überprüfung des postulierten Modells. Zur Validierung der z. T. eigen-ständig entworfenen Instrumente wurde eine zweite Stichprobe, bestehend aus Schulpsy-cholog*innen und Mitarbeitenden externer Beratungsstellen für hohe Begabung, erhoben. Entsprechend der Mehrdimensionalität des Modells und den Erfordernissen zur Kompe-tenzmessung erfolgten die Erhebung und die anschließenden Auswertungen multimethodal. Konkret wurde ein Wissenstest zur Erhebung der Dimension Wissen eingesetzt, welcher über ein nominales IRT Modell (Bock, 1972) ausgewertet wurde. Die Dimension Einstellun-gen und Überzeugungen wurde anhand persönlicher Einschätzungen in Form eines Fragebo-gens, eines semantischen Differenzials und eines bipolaren Fragebogens operationalisiert. Während die Auswertung des semantischen Differenzials und des Fragebogens zur Selbst-einschätzung über Scores bzw. Mittelwerte erfolgte, wurde der aus Single-Items bestehen-de bipolare Fragebogen über eine latente Klassenanalyse ausgewertet. Die Überprüfung der Dimensionen Diagnostische Kompetenz und Beratungskompetenz erfolgte mittels eines Si-tuational Judgment Tests, ausgewertet über einen Vergleich der Antwortoptionen mit den Bewertungen von Expert*innen. Im Anschluss an die Datenaufbereitung wurde eine Analyse anhand einer Strukturgleichungsmodellierung durchgeführt.
Die Ergebnisse stärken die Annahme, dass die Beratung von Kindern mit hoher Begabung durch Grundschullehrkräfte situationsspezifisch zu betrachten ist. Gleichzeitig zeigten sich Verschiebungen im Vergleich zu allgemeinen Modellen schulischer Beratungskompetenz, die dem postulierten Modell zugrunde gelegt wurden (Gerich et al., 2015). So scheint der Perspektivwechsel nicht einer Diagnostischen Kompetenz immanent zu sein, sondern eine eigene Kompetenzfacette darzustellen. Zudem ergeben sich aufgrund des vorliegenden Er-gebnisses Hinweise auf eine mögliche Existenz weiterer situationsspezifischer Modelle schulischer Beratungskompetenz. Dies hat wiederum Konsequenzen für die Anforderungen in anlassbezogenen Beratungssituationen für Grundschullehrkräfte, die kritisch diskutiert werden müssen und vertiefende Forschung zu situativer Beratungskompetenz implizieren.
In this report, we present a system architecture and technical infrastructure that allows for a seamless integration of a standard e-portfolio platform, suitable AI-based tool chains, and interactive dashboard applications for students and teachers. This is followed by a description of how the architecture's components interact in a typical analysis workflow. Furthermore, we examine the development of an integrated knowledge architecture for guiding the semantic analysis of e-portfolios considering two different knowledge resources. The proposed architecture is the first draft of an AI-supported e-portfolio analysis system to be used in real-life scenarios at the University of Education in Weingarten.