Messen Was ist Messen? Beispiel ((als „running example" durch das Buch)) Unvollkommenheit von Messungen, unvollständige Kenntnisse über Größen und Parameter Messsystem und Modell des Messens Messgröße, Einflussgrößen, Messsignal Messsysteme Messverfahren, Messprinzipe, Messmethoden Funktionale Einheiten und Modelle (Ursache-Wirkungs-Modelle, Modellstrukturen) Messen als inverses Problem Modell der (Auswertung der) Messung Systematische Modellbildung für die MU-Analyse (schrittweises Vorgehen) Unvollkommenheit der Kenntnisse beim Messen Ziel: Ermittlung bester Schätzwert und Messunsicherheit (als Güteparameter) Vorhandene und begrenzte Kenntnisse Messgeräte, Datenblätter Diskretisierung von Messsignalen, digitale Anzeige, digitale Messwertver- arbeitung Wiederholte Beobachtungen (Messreihen, Stichprobenanalyse) Temperatur- und andere Parameteränderungen Messung und Kalibrierung ---------------------------------- Behandlung von Messunsicherheiten Probabilistischer Ansatz Wiederholte Beobachtungen Sonstige Kenntnisse Ermittlung des besten Schätzwerts Ermittlung der Messunsicherheit Unsicherheitsfortpflanzung (Addition der Varianzen) Messunsicherheitsbeiträge und deren Wichtung (Empfindlichkeitskoeffizienten) Korrelierte Größen Gesamtmessunsicherheit Messunsicherheitsbudget Erweiterte Messunsicherheit Systematisches Vorgehen nach GUM: 6 Schritte Beispiele (DVM, Kalibration Thermometer, Einzelthermometer, Taupunktspiegel (NL Modell)) Rechnergestützte Messunsicherheitsbestimmung ((GUM-Workbench)) Numerische Messunsicherheitsbestimmung (Monte-Carlo-Verfahren nach GUM-Supplement) Ermittlung der Messunsicherheit aus Ringversuchen und Eignungstests Multivariate Ergebnisgrößen, z. B. komplexe Messgrößen Darstellung: Jeweils: - linke Seite: allgemeines, Theorie - rechte Seite: konkret am Beispiel
Aktualisiert: 2023-05-29
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Messen Was ist Messen? Beispiel ((als „running example" durch das Buch)) Unvollkommenheit von Messungen, unvollständige Kenntnisse über Größen und Parameter Messsystem und Modell des Messens Messgröße, Einflussgrößen, Messsignal Messsysteme Messverfahren, Messprinzipe, Messmethoden Funktionale Einheiten und Modelle (Ursache-Wirkungs-Modelle, Modellstrukturen) Messen als inverses Problem Modell der (Auswertung der) Messung Systematische Modellbildung für die MU-Analyse (schrittweises Vorgehen) Unvollkommenheit der Kenntnisse beim Messen Ziel: Ermittlung bester Schätzwert und Messunsicherheit (als Güteparameter) Vorhandene und begrenzte Kenntnisse Messgeräte, Datenblätter Diskretisierung von Messsignalen, digitale Anzeige, digitale Messwertver- arbeitung Wiederholte Beobachtungen (Messreihen, Stichprobenanalyse) Temperatur- und andere Parameteränderungen Messung und Kalibrierung ---------------------------------- Behandlung von Messunsicherheiten Probabilistischer Ansatz Wiederholte Beobachtungen Sonstige Kenntnisse Ermittlung des besten Schätzwerts Ermittlung der Messunsicherheit Unsicherheitsfortpflanzung (Addition der Varianzen) Messunsicherheitsbeiträge und deren Wichtung (Empfindlichkeitskoeffizienten) Korrelierte Größen Gesamtmessunsicherheit Messunsicherheitsbudget Erweiterte Messunsicherheit Systematisches Vorgehen nach GUM: 6 Schritte Beispiele (DVM, Kalibration Thermometer, Einzelthermometer, Taupunktspiegel (NL Modell)) Rechnergestützte Messunsicherheitsbestimmung ((GUM-Workbench)) Numerische Messunsicherheitsbestimmung (Monte-Carlo-Verfahren nach GUM-Supplement) Ermittlung der Messunsicherheit aus Ringversuchen und Eignungstests Multivariate Ergebnisgrößen, z. B. komplexe Messgrößen Darstellung: Jeweils: - linke Seite: allgemeines, Theorie - rechte Seite: konkret am Beispiel
Aktualisiert: 2023-05-29
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Messen Was ist Messen? Beispiel ((als „running example" durch das Buch)) Unvollkommenheit von Messungen, unvollständige Kenntnisse über Größen und Parameter Messsystem und Modell des Messens Messgröße, Einflussgrößen, Messsignal Messsysteme Messverfahren, Messprinzipe, Messmethoden Funktionale Einheiten und Modelle (Ursache-Wirkungs-Modelle, Modellstrukturen) Messen als inverses Problem Modell der (Auswertung der) Messung Systematische Modellbildung für die MU-Analyse (schrittweises Vorgehen) Unvollkommenheit der Kenntnisse beim Messen Ziel: Ermittlung bester Schätzwert und Messunsicherheit (als Güteparameter) Vorhandene und begrenzte Kenntnisse Messgeräte, Datenblätter Diskretisierung von Messsignalen, digitale Anzeige, digitale Messwertver- arbeitung Wiederholte Beobachtungen (Messreihen, Stichprobenanalyse) Temperatur- und andere Parameteränderungen Messung und Kalibrierung ---------------------------------- Behandlung von Messunsicherheiten Probabilistischer Ansatz Wiederholte Beobachtungen Sonstige Kenntnisse Ermittlung des besten Schätzwerts Ermittlung der Messunsicherheit Unsicherheitsfortpflanzung (Addition der Varianzen) Messunsicherheitsbeiträge und deren Wichtung (Empfindlichkeitskoeffizienten) Korrelierte Größen Gesamtmessunsicherheit Messunsicherheitsbudget Erweiterte Messunsicherheit Systematisches Vorgehen nach GUM: 6 Schritte Beispiele (DVM, Kalibration Thermometer, Einzelthermometer, Taupunktspiegel (NL Modell)) Rechnergestützte Messunsicherheitsbestimmung ((GUM-Workbench)) Numerische Messunsicherheitsbestimmung (Monte-Carlo-Verfahren nach GUM-Supplement) Ermittlung der Messunsicherheit aus Ringversuchen und Eignungstests Multivariate Ergebnisgrößen, z. B. komplexe Messgrößen Darstellung: Jeweils: - linke Seite: allgemeines, Theorie - rechte Seite: konkret am Beispiel
Aktualisiert: 2023-05-29
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Das Buch bietet einen praxisorientierten Überblick über Funktion und Anwendung der berühungslosen Temperaturmessmethoden Pyrometrie und Thermografie.
Aktualisiert: 2023-04-27
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Das Buch bietet einen praxisorientierten Überblick über Funktion und Anwendung der berühungslosen Temperaturmessmethoden Pyrometrie und Thermografie.
Aktualisiert: 2023-04-17
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Das Buch bietet einen praxisorientierten Überblick über Funktion und Anwendung der berühungslosen Temperaturmessmethoden Pyrometrie und Thermografie.
Aktualisiert: 2023-04-27
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Piezoelektrische Sensoren und Aktoren werden in Leichtbaustrukturen stofflich integriert, um intelligente aktive Strukturbauteile zu schaffen. Thermische und mechanische Belastungen während des Integrationsprozesses können zur
teilweisen Depolarisation der Piezokeramiken führen. Die vorliegende Arbeit befasst sich deshalb mit der zerstörungsfreien Prüfung des Polarisationszustandes der integrierten Piezomodule zur Qualitätskontrolle und zur Optimierung der
Fertigungstechnologie. Dazu werden zwei thermische Messverfahren angewendet, die Laserintensitätsmodulationsmethode
(LIMM) und die Wärmepulsmethode (WPM). Aus dem Frequenzgang des pyroelektrischen Stromes lässt sich der
Polarisationszustand leicht abschätzen, wobei der Mehrschichtaufbau der eingebetteten Piezomodule berücksichtigt wird. Für die meisten separaten und integrierten Piezomodule wurde eine homogene Polarisationsverteilung
festgestellt.
Die Wärmepulssignale werden im Zeitbereich gemessen, die Bestimmung des Polarisationszustandes erfolgt nach Fouriertransformation im Frequenzbereich. Die Messung im Zeitbereich ist wesentlich schneller als im Frequenzbereich, führt
aber zu größeren Messunsicherheiten.
Die Ergebnisse der beiden Messmethoden LIMM und WPM stimmen gut überein. Mit beiden Methoden konnte die Verringerung der remanenten Polarisation von Piezomodulen durch die technologischen Einflüsse während der Integration in
die Strukturbauteile nachgewiesen werden.
Aktualisiert: 2021-05-20
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Spektraloptische Sensoren erfassen physikalische als auch (bio-)chemische Messgrößen hochempfindlich und robust auf Grundlage von definierten spektralen Eigenschaftsänderungen - Wellenlängenverschiebung oder Änderung des Intensitätsverhältnisses zweier Spektrallinien - des Messwandlers. Die aufwändige Spektrenaufnahme des Sensorsignals mittels voluminösen Spektrometern oder durchstimmbaren Laser und die sich daraus ergebende komplexe Signalauswertung schränkt jedoch derzeit ihre industriellen Einsatzmöglichkeiten erheblich ein.
In der vorliegenden Arbeit wird eine neuartige, miniaturisierte Auswerteeinheit mit einer Doppelphotodiode vorgestellt, die durch ihren Stapelaufbau aus zwei unterschiedlich spektralempfindlichen Photodiodenschichten gleichzeitig spektralselektives Element und Detektor ist. Statt wie bisher die spektrale Information aus einem Spektrum zu extrahieren, wird der Schwerpunkt der spektralen Gesamtverteilung anhand des gemessenen Verhältnisses der beiden wellenlängenabhängigen Photoströme echtzeitfähig ausgewertet. Der Ansatz vereinigt die Einfachheit einer intensitätsbasierten Messung mit der Robustheit einer spektralen Auswertung, wodurch sich völlig neue Systemkonzepte für die spektraloptische Sensorik eröffnen. Die Leistungsfähigkeit der onlinefähigen Signalauswertung mittels der Doppelphotodiode wird an einer brechzahlsensitiven nanoplasmonischen Goldschicht sowie dem thermometrischen Leuchtstoffes NaYF4: Yb3+, Er3+ demonstriert.
Aktualisiert: 2020-03-11
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Messen Was ist Messen? Beispiel ((als „running example" durch das Buch)) Unvollkommenheit von Messungen, unvollständige Kenntnisse über Größen und Parameter Messsystem und Modell des Messens Messgröße, Einflussgrößen, Messsignal Messsysteme Messverfahren, Messprinzipe, Messmethoden Funktionale Einheiten und Modelle (Ursache-Wirkungs-Modelle, Modellstrukturen) Messen als inverses Problem Modell der (Auswertung der) Messung Systematische Modellbildung für die MU-Analyse (schrittweises Vorgehen) Unvollkommenheit der Kenntnisse beim Messen Ziel: Ermittlung bester Schätzwert und Messunsicherheit (als Güteparameter) Vorhandene und begrenzte Kenntnisse Messgeräte, Datenblätter Diskretisierung von Messsignalen, digitale Anzeige, digitale Messwertver- arbeitung Wiederholte Beobachtungen (Messreihen, Stichprobenanalyse) Temperatur- und andere Parameteränderungen Messung und Kalibrierung ---------------------------------- Behandlung von Messunsicherheiten Probabilistischer Ansatz Wiederholte Beobachtungen Sonstige Kenntnisse Ermittlung des besten Schätzwerts Ermittlung der Messunsicherheit Unsicherheitsfortpflanzung (Addition der Varianzen) Messunsicherheitsbeiträge und deren Wichtung (Empfindlichkeitskoeffizienten) Korrelierte Größen Gesamtmessunsicherheit Messunsicherheitsbudget Erweiterte Messunsicherheit Systematisches Vorgehen nach GUM: 6 Schritte Beispiele (DVM, Kalibration Thermometer, Einzelthermometer, Taupunktspiegel (NL Modell)) Rechnergestützte Messunsicherheitsbestimmung ((GUM-Workbench)) Numerische Messunsicherheitsbestimmung (Monte-Carlo-Verfahren nach GUM-Supplement) Ermittlung der Messunsicherheit aus Ringversuchen und Eignungstests Multivariate Ergebnisgrößen, z. B. komplexe Messgrößen Darstellung: Jeweils: - linke Seite: allgemeines, Theorie - rechte Seite: konkret am Beispiel
Aktualisiert: 2023-03-30
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Messen Was ist Messen? Beispiel ((als „running example" durch das Buch)) Unvollkommenheit von Messungen, unvollständige Kenntnisse über Größen und Parameter Messsystem und Modell des Messens Messgröße, Einflussgrößen, Messsignal Messsysteme Messverfahren, Messprinzipe, Messmethoden Funktionale Einheiten und Modelle (Ursache-Wirkungs-Modelle, Modellstrukturen) Messen als inverses Problem Modell der (Auswertung der) Messung Systematische Modellbildung für die MU-Analyse (schrittweises Vorgehen) Unvollkommenheit der Kenntnisse beim Messen Ziel: Ermittlung bester Schätzwert und Messunsicherheit (als Güteparameter) Vorhandene und begrenzte Kenntnisse Messgeräte, Datenblätter Diskretisierung von Messsignalen, digitale Anzeige, digitale Messwertver- arbeitung Wiederholte Beobachtungen (Messreihen, Stichprobenanalyse) Temperatur- und andere Parameteränderungen Messung und Kalibrierung ---------------------------------- Behandlung von Messunsicherheiten Probabilistischer Ansatz Wiederholte Beobachtungen Sonstige Kenntnisse Ermittlung des besten Schätzwerts Ermittlung der Messunsicherheit Unsicherheitsfortpflanzung (Addition der Varianzen) Messunsicherheitsbeiträge und deren Wichtung (Empfindlichkeitskoeffizienten) Korrelierte Größen Gesamtmessunsicherheit Messunsicherheitsbudget Erweiterte Messunsicherheit Systematisches Vorgehen nach GUM: 6 Schritte Beispiele (DVM, Kalibration Thermometer, Einzelthermometer, Taupunktspiegel (NL Modell)) Rechnergestützte Messunsicherheitsbestimmung ((GUM-Workbench)) Numerische Messunsicherheitsbestimmung (Monte-Carlo-Verfahren nach GUM-Supplement) Ermittlung der Messunsicherheit aus Ringversuchen und Eignungstests Multivariate Ergebnisgrößen, z. B. komplexe Messgrößen Darstellung: Jeweils: - linke Seite: allgemeines, Theorie - rechte Seite: konkret am Beispiel
Aktualisiert: 2023-05-02
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Messen Was ist Messen? Beispiel ((als „running example" durch das Buch)) Unvollkommenheit von Messungen, unvollständige Kenntnisse über Größen und Parameter Messsystem und Modell des Messens Messgröße, Einflussgrößen, Messsignal Messsysteme Messverfahren, Messprinzipe, Messmethoden Funktionale Einheiten und Modelle (Ursache-Wirkungs-Modelle, Modellstrukturen) Messen als inverses Problem Modell der (Auswertung der) Messung Systematische Modellbildung für die MU-Analyse (schrittweises Vorgehen) Unvollkommenheit der Kenntnisse beim Messen Ziel: Ermittlung bester Schätzwert und Messunsicherheit (als Güteparameter) Vorhandene und begrenzte Kenntnisse Messgeräte, Datenblätter Diskretisierung von Messsignalen, digitale Anzeige, digitale Messwertver- arbeitung Wiederholte Beobachtungen (Messreihen, Stichprobenanalyse) Temperatur- und andere Parameteränderungen Messung und Kalibrierung ---------------------------------- Behandlung von Messunsicherheiten Probabilistischer Ansatz Wiederholte Beobachtungen Sonstige Kenntnisse Ermittlung des besten Schätzwerts Ermittlung der Messunsicherheit Unsicherheitsfortpflanzung (Addition der Varianzen) Messunsicherheitsbeiträge und deren Wichtung (Empfindlichkeitskoeffizienten) Korrelierte Größen Gesamtmessunsicherheit Messunsicherheitsbudget Erweiterte Messunsicherheit Systematisches Vorgehen nach GUM: 6 Schritte Beispiele (DVM, Kalibration Thermometer, Einzelthermometer, Taupunktspiegel (NL Modell)) Rechnergestützte Messunsicherheitsbestimmung ((GUM-Workbench)) Numerische Messunsicherheitsbestimmung (Monte-Carlo-Verfahren nach GUM-Supplement) Ermittlung der Messunsicherheit aus Ringversuchen und Eignungstests Multivariate Ergebnisgrößen, z. B. komplexe Messgrößen Darstellung: Jeweils: - linke Seite: allgemeines, Theorie - rechte Seite: konkret am Beispiel
Aktualisiert: 2023-05-02
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Die Bestimmung der Konzentration chemischer und biologischer Substanzen hat in vielen Bereichen von Industrie, Technik und Wissenschaft eine große Bedeutung. Dieser Band der Buchreihe „Dresdner Beiträge zur Sensorik“ betrachtet dabei die Messung der Glukosekonzentration und des pH-Wertes, die für die Biotechnologie und den menschlichen Metabolismus von besonderer Relevanz sind. Dies erfolgt mit siliziumbasierten mikromechanischen Sensoren, bei denen das stimulusabhängige Quellen spezieller Hydrogele ausgenutzt wird.
Der vorliegende Band beschreibt die Synthese der verwendeten Hydrogele, stellt Methoden der Funktionalisierung Glucose-sensitiver Hydrogele vor und untersucht die sensorischen Eigenschaften dieser Hydrogele. Um entsprechende Sensoren in der Prozessanalytik und für die medizinische Diagnostik verwenden zu können, werden außerdem Konzepte für das Packaging solcher Sensoren entwickelt und getestet.
Aktualisiert: 2020-03-11
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Die Niedrigenergie-Elektronenstrahlsterilisation ist eine vielversprechende Alternative für die Sterilisation hitze- und feuchtigkeitsempfindlicher Medizinprodukte. Allerdings weisen bekannte Dosimetersysteme für die Messung der entsprechenden Strahlungsdosis eine Reihe von Nachteilen auf. So sind sie – wie das Alanin-Dosimeter – zwar sehr genau, aber sehr teuer und nicht inline-fähig, oder – wie radiochrome Dosimeter – wenig robust gegenüber Lichteinwirkung.
In der vorliegenden Arbeit wird ein neuer Ansatz verfolgt, bei dem die Dosisabhängigkeit der Lumineszenzlebensdauer von anorganischen Leuchtstoffen ausgewertet wird. Dieses optische Verfahren ermöglicht mit vergleichsweise einfachen Messaufbauten eine prozessnahe Dosismessung. Im Einzelnen werden eine Reihe von grundlegenden Fragestellungen adressiert: die Eignung von dotierten Natriumyttriumfluoriden und Oxysulfiden als Leuchtstoff; die Untersuchung der Dosisabhängigkeit der Lumineszenzeigenschaften; die Integration des Leuchtstoffes in die Medizinproduktverpackung; der Verwendbarkeit dieser Verpackungsfolien für Medizinprodukte und schließlich die Eignung der Folienverbundmaterialien für die Messung der Elektronenstrahldosis.
Aktualisiert: 2020-03-11
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Aktualisiert: 2019-05-07
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Die Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik der TU Dresden hat eine lange Tradition auf dem Gebiet der Systemtheorie. Beginnend mit den Arbeiten von Walter Reichardt sind in Dresden auch bedeutsame Grundlagen für die Systemtheorie nichtelektrischer Systeme gelegt worden. Diese ermöglicht, aus der Struktur solcher Systeme Netzwerkmodelle abzuleiten, mit denen sich das Systemverhalten einfach analysieren und optimieren lässt. Ein solches Vorgehen erlaubt auf anschauliche Weise die Kopplung verschiedenster elektrischer und nichtelektrischer Komponenten und Baugruppen zu komplexen Systemen und die Bestimmung von deren charakteristischen Eigenschaften.
In diesem Jahr begehen drei Vertreter dieses Wissenschaftsgebietes, die langjährig an der TU Dresden gewirkt haben oder ihre wissenschaftliche Wurzeln in Dresden hatten, Jubiläen: Professor Arno Lenk feiert seinen 85. Geburtstag, Prof. Günther Pfeifer seinen 70. Geburtstag und Prof. Roland Werthschützky seinen 65. Geburtstag. Wir haben dies zum Anlass genommen, mit einem wissenschaftlichen Kolloquium unter dem Titel „Nichtelektrische Netzwerke: Wie die Systemtheorie hilft, die Welt zu verstehen“ auf die nach wie vor große Bedeutung der Netzwerk- und Systemtheorie für die Ingenieurwissenschaften und die Technik aufmerksam zu machen.
Aktualisiert: 2020-03-13
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