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Ziel:
Ziel dieser Arbeit war die Erstellung eines Kriteriums, das die positionelle Zuverlässigkeit der Angaben eines Probanden bei Gesichtsfeldmessungen quantifiziert, mittels automatischer, schwellenbestimmender Rasterperimetrie, anhand von Baseline-Untersuchungen.
Material und Methoden:
Verwendet wurden jeweils die drei Baseline-Untersuchungen der X-SCOPE-Studie und der TRASCO-Studie(beide befassten sich mit dem Vergleich fixer und adaptiver Prüfpunktraster).
Beide verwendeten die schnelle Schwellenstrategie „german adaptive threshold estimation“ (GATE) zur Untersuchung von Offenwinkelglaukomen (Aulhorn-Stadien I–III), mit dem OCTOPUS 101 Perimeter (Haag-Streit AG, Köniz, Schweiz). Skotome wurden anhand von Wahrscheinlichkeitskarten definiert, in Anlehnung an die von Katz et al. (1991) und Martínez und Sánchez (2008) verwendeten Kriterien zur Skotomdefinition. Die Baseline-Untersuchungen waren für jeden Probanden innerhalb eines Monats geplant.
Bei der Auswertung der Gesichtsfeldbefunde wurde der Positionsbezogene Skotom-Übereinstimmungs-Index (PSÜI) als neuer Parameter zur Beurteilung der Schwankung von Probanden definiert.
Dieser wurde aus dem Quotienten von Vereinigungs- und Schnittmenge der Skotome gebildet und mit dem mittleren Defekt (MD), der sog. „short-term fluctuation“ (SF), den FP-Fangfragen (FP), den FN-Fangfragen (FN) und der Fixationsfehlerrate (Fix) verglichen.
Ziel der vorliegenden Bachelorthesis ist es, anhand der Analyse von Temperaturmessungen an Heißluftgeräten Informationen über deren Erwärmungsprozesse und Temperaturverteilungen zu erlangen.
Dieses Wissen soll die praktische Arbeit an Heißluftgeräten erleichtern.
Darüber hinaus soll die Arbeit mittels Thermographieaufnahmen Bezug zur Erwärmung von Hornfassungen herstellen und als Basis für zukünftige Untersuchungen dienen.
Insgesamt wurden in dieser Untersuchung an fünf handelsüblichen Heißluftgeräten Temperaturmessungen durchgeführt, von denen zwei Heißluftgeräte eine Temperaturregelung besaßen.
Für den Versuchsaufbau wurde ein Messschema verwendet, welches an 17 definierten Messpunkten Temperaturmessungen mittels Multimeter und angeschlossenem Thermoelement ermöglichte. An einem der Heißluftgeräte mit Temperaturregelung wurden zusätzlich Messungen mit unterschiedlichen Aufsetzdüsen sowie mit und ohne Erwärmungstopf durchgeführt.
Die Messergebnisse zeigen unterschiedliche Temperaturverteilungen der einzelnen Heißluftgeräte. Bei den geregelten Heißluftgeräten wird deutlich, dass die Temperaturregelung für die Verwendung mit Erwärmungstopf und geschlossenem Deckel konzipiert wurde, da hier eine exaktere Erreichung der Temperaturen feststellbar war. Die Möglichkeit das Gerät ohne Erwärmungstopf zu verwenden führt zu einer örtlichen Verschiebung des Temperaturmaximums vom äußeren Bereich des Messschemas hin zum Zentrum. Für das Brillenfassungsmaterial Horn konnte ein Emissionsgrad mit dem Wert 0,95 ermittelt werden und somit wurde eine Basis für zukünftige Thermographiemessungen zur Untersuchung des Materialverhaltens von Hornbrillenfassungen bei Erwärmung geschaffen.
Microflows: Leveraging Process Mining and an Automated Constraint Recommender for Microflow Modeling
(2018)
VR-EA: Virtual Reality Visualization of Enterprise Architecture Models with ArchiMate and BPMN
(2019)
The digital transformation occurring throughout enterprises results in an increasingly dynamic and complex IT landscape. As the structures with which enterprise architecture (EA) deals become more digital, larger, complex, and dynamic, new approaches for modeling, documenting, and conveying EA structural and relational aspects are needed. The potential for virtual reality (VR) to address upcoming EA modeling challenges has as yet been insufficient- ly explored. This paper contributes a VR hypermodel solution concept for visu- alizing, navigating, interacting with ArchiMate and Business Process Modeling Notation (BPMN) models in VR. An implementation demonstrates its feasibil- ity and a case study is used to show its potential.
Online Monitoring System for Photovoltaic Systems Using Anomaly Detection with Machine Learning
(2019)