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1
Tag der Mathematik 2012
Mathematik in technischen Anwendungen-
vom Laserschweißen bis zur Stoffwechselanalyse
Alfred Schmidt
Zentrum für Technomathematik, Universität Bremen
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2
6 Arbeitsgruppen, ca 50 Mitarbeiter
Bachelor / Master- Studiengänge Technomathematik
„Industrial Mathematics“Anwendungsnahe Mathematik
Kooperationen mit Ingenieurwissenschaften
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3
Mathematik ???in technischen Anwendungen
Modellierung wie kann man die Anwendung (in Formeln) beschreiben?
Abstraktionwas sind ähnlich gelagerte Fälle / Prozesse?
Analysewas kann gehen, was kann schief gehen?
Simulationwie kann man die Anwendung auf dem Rechner nachvollziehen?
Optimierungwie kann man es besser / effizienter machen?
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4
Zwei Beispiele
Laserstrahl-Schweißenvon Hybrid-Verbindungen
Stoffwechselanalyse mittelsMassenspektrometrie
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5
Laserstrahl-Schweißenvon Hybrid-Verbindungen
Kooperation mit BIAS und IWT, BremenBMWi / AIF Projekt „HyProMiS“
Anwendung: Leichtbau, z.B. im Flugzeug- oder Automobilbau
Aluminium-Titan oder Aluminium-Stahl-Verbindungen
Kopf--Stoß-Verbindung Alu-Titan Überlappstoß-Verbindung Alu-Stahl
Aluminium-Titan Sitzschiene (Airbus, BIAS, IWT)
1 mm
AluminiumTitaniumAluminium
Steel
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6
Laserstrahl-Schweißen von Hybrid-Verbindungen
Mechanisches Verhalten der Gesamtstruktur unter Belastung? Belastungsgrenze / Versagen??
Wichtig dafür:Geometrie der Schweiß-Naht, innere Struktur des Materials
Laserstrahl-Schweißen: leicht kontrollierbar! Ausdehnung und Position der Wärmequelle, Intensität, Schnelligkeit, …
Titanium
Aluminium
1 mm
AluminiumTitanium
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7
Reduktion auf 2D Geometrie
AluminiumSteel/ Titan
Schw
eiß-
Rich
tung
Steel/ Titan
Aluminium
Laserstrahl
Laserstrahl-Schweißen von Hybrid-Verbindungen
Vereinfachter Schweiß-Prozess
Diskretisierung
Simulation: Video
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8
Laserstrahl-Schweißen von Hybrid-Verbindungen
Aspekte der Modellierung:
• Energieeintrag und Wärmeleitung
• Anschmelzen und Erstarren (verbraucht/gibt Energie)
• Strömung in der Schmelze (Dynamik!?)
• Oberflächenspannung der Schmelze, Benetzung(bestimmt Form der Naht)
Material-Parameter??? (Temperatur-abhängig!)
1 mm
AluminiumTitanium
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9
Laserstrahl-Schweißen von Hybrid-Verbindungen
Ein (mathematisch) ganz ähnliches Problem:
Stoffanhäufen durch Laserstrahl-AnschmelzenKooperation mit BIAS Bremen und Univ. Erlangen
SFB 747 „Mikrokaltumformen“ Teilprojekt A3Produktion von Mikro-Bauteilen, Anhäufen an Material an Drahtenden für nachfolgende Umform-Schritte
Anstauchen funktioniert nicht bei dünnen Drähten!
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Alternative: Anschmelzen durch Laser-Erwärmen
Laser leicht zu kontrollieren
Fragen:• wie viel Material kann angehäuft werden? • Stabilität des Schmelze-Tropfens?
• Materialeigenschaften nach dem Erstarren?
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Experimentelle Stabilität des Prozesses [BIAS]
Variation der Laser-Parameter (Energie, Pulsdauer)
stable swingingand rotation
splatters
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Experimentelle Stabilität des Prozesses [BIAS]
1: stabil 2: Schwingen&Rotation 3: Spritzer 4: kein Anschmelzen
Relativ enger Prozess-Bereich!
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Modellierung und numerische Simulationen, durch Experimente kalibriert
Studiere den Einfluss von Laser-Energieeintrag, Strömung in der Schmelz, Marangoni-Konvektion, …auf den Anhäuf-Prozessund die Materialeigenschaftender Stoffanhäufung
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Stoffanhäufen durch Laserstrahl-Anschmelzen
Aspekte der Modellierung:
• Energieeintrag und Wärmeleitung
• Anschmelzen und Erstarren (verbraucht/gibt Energie)
• Strömung in der Schmelze (Dynamik!?)
• Oberflächenspannung der Schmelze, Benetzung(bestimmt Form der Naht Anhäufung)
Material-Parameter??? (Temperatur-abhängig!)
Abstraktion: gleiches Modell für verschiedene Anwendungen!
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Gleichungs-System für dimensionslose Variablen:
Randbedingungen an kapillarer Oberfläche:
Randbedingungen an der Phasengrenze fest/flüssig:
+ Randbedingungen für Temperatur (Energieeintrag durch Laser, Kühlung durch Abstrahlung, …)
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Entwicklung einer neuenSimulationsmethode
Simulation: Video
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Zurück zumLaserstrahl-Schweißen von Hybrid-Verbindungen
Anpassung der neuen Simulationsmethode
Zusätzlich:Benetzung des nicht-schmelzenden Materials
1 mm
AluminiumTitanium
Simulation: Video
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Zwei Beispiele
Laserstrahl-Schweißenvon Hybrid-Verbindungen
Stoffwechselanalyse mittelsMassenspektrometrie
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Stoffwechselanalyse mittelsMassenspektrometrie
MALDI Imaging LaborKooperation ZeTeM mit FB 2 / BiochemieDr. Theodore Alexandrov, Prof. Dr. Kathrin Maedler, Prof. Dr. Peter Maass
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Massenspektrometrie
Methode zur Bestimmung der molekularen Zusammensetzung von Substanzen durch Berechnung des Masse-zu-Ladung-Verhältnis (m/z)
Messvorgang (MALDI-TOF)
Herauslösen und Ionisieren durch Laser
Beschleunigung durch elektr. Feld
Messen der Flugzeit
MALDI: matrix-assisted laser desorption ionization
Proteomik
Bestimmung der
Proteinzusammensetzung
Proteine = Stoffwechsel
Stoffwechselanalyse aus [Markides, Gräslund ’02]
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Imaging Mass Spectrometry (IMS)
örtlich aufgelöste Massenspektrometrie
Proteinzusammensetzung = örtlich aufgelöster Stoffwechsel
Methode•Gewebeschnitt•Einteilen in räumlichen Gitter(ca. 200 x 300 Pixel)•Räumlich aufgelöste MS
3 Dimensionen•2 räumliche Dimensionen•1 chemische Dimension� Hyperspektrales Bild
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Visualisierung und statistische Auswertung
1. Individuelle Spektren
2. Individuelle Kanäle(Farb-Gradient oder in Falschfarben)
Problem: Ein typischer Datensatz enthält
• 103 - 104 Kanäle
• 105 – 106 Pixel
• 108 - 1010 Werte insgesamt
Wie wichtige Informationen hervorheben?
Entwicklung der SoftwareSCiLS Lab
gefördert mit Mitteln der
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Verarbeitungspipeline zur Biomarker-Suche
Problemstellung:
Welche Kanäle enthalten die wesentlichen Informationen?(Sprache der Signalverarbeiter)
Was sind Indikatoren für bestimmte Krankheiten?
(Sprache der Mediziner)
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Berechnen von Segmentierungskarten
Idee: Segmentiere Pixel in Regionen gleicher Spektren (Clustering)
Problem: Einfache Clustering-Ansätze geben anatomische Struktur nicht wieder
Herausforderungen
• Hochdimensionale Daten
• Niedrige Örtsauflösung (Gewebe-Mix)
• Komplexe Geometrie
• Poisson Rauschen (~ multiplikatives Rauschen)
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Clustering mit Entrauschen
Lokal-adaptives Kanten-erhaltendesEntrauschen der Kanäle undanschließendes Clustering
Vorteile:
• Räumliche Strukturen bleiben erhalten (z.B. Kanten und kleine Details)
• Rauschlevel wird örtlich adaptiv geschätzt
[T. Alexandrov. “Determination of Tissue States by Imaging Mass Spectrometry”, patent applied for, 2010.]
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Pathologische Annotation MikroskopieSegmentierungskarte 1(stark entrauscht)
Segmentierungskarte 2(schwach entrauscht)
Beispiel aus der Krebsforschung(zusammen mit Uniklinikum Jena, Prof. von Eggeling)
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Auffinden wichtiger Kanäle
Welche Kanäle sind wesentlich fürdas Clustering?
[Alexandrov etal., Journal of Proteome Research, 2010]
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Bonus: Analyse auch in 3D möglich:
3D Segmentierungs-Karte mit vier Clustern
1. Renal vessels
2. Medulla, pelvis, ureter
3. Sinus
4. Cortex
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Danke…
• für Ihre Aufmerksamkeit
• für die Einladung
• an die Kollegen und Kooperationspartner
• für die Finanzierung der Forschung(DFG, BMWi, Wirtschaftsförderung, …)