Für den zielgerichteten Einsatz von präventiven und mitigativen Notfallmaßnahmen sowie zur Beurteilung ihrer Wirksamkeit während auslegungsüberschreitender Unfälle in Druckwasserreaktoren aber auch für Hinweise zum Störfallverlauf und für die Abschätzung der Auswirkungen auf die Anlagenumgebung müssen geeignete Störfallinstrumentierungen vorhanden sein. Insbesondere der Zustand des Reaktordruckbehälterinventars (RDB-Inventar) während der In-Vessel-Phase eines auslegungsüberschreitenden Unfalls lässt sich mit aktuellen Störfallinstrumentierungen nur stark eingeschränkt überwachen, wodurch die o. g. Forderungen nicht erfüllt werden können. Die vorliegende Arbeit beinhaltet detaillierte Untersuchungen für die Entwicklung einer Störfallinstrumentierung, welche eine durchgängige Zustandsüberwachung des RDB-Inventars während der In-Vessel-Phase eines auslegungsüberschreitenden Unfalls ermöglicht. Die Störfallinstrumentierung basiert auf der Messung und Klassifikation von unterschiedlichen Gammaflussverteilungen, welche während der In-Vessel-Phase außerhalb des Reaktordruckbehälters auftreten können. Ausgehend von der Analyse zum Stand von Wissenschaft und Technik wird der modell-basierte Ansatz für Structural Health Monitoring-Systeme genutzt, um eine grundlegende Vorgehensweise für die Entwicklung der Störfallinstrumentierung zu erarbeiten. Anschließend erfolgt eine detaillierte Analyse zu den Vorgängen während der In-Vessel-Phase und eine daraus abgeleitete Definition von Kernzuständen für einen generischen Kernschmelzunfall. Für die definierten Kernzustände werden mittels Simulationen (Monte-Carlo-Simulationen zum Gammastrahlungstransport in einem zu dieser Arbeit parallel laufenden Vorhaben) Gammaflüsse außerhalb des Reaktordruckbehälters berechnet. Die Simulationsergebnisse dienen dem Aufbau von Datenbasen für die Entwicklung und Analyse eines Modells zur Klassifikation von Gammaflussverteilungen. Für die Entwicklung des Klassifikationsmodells kommen drei diversitäre und unabhängig arbeitende Klassifikationsverfahren (Entscheidungsbaum, k-nächste-Nachbarn-Klassifikation, Multilayer Perzeptron) zur Anwendung, um die Identifikationsgenauigkeit und Robustheit der Störfallinstrumentierung zu erhöhen. Die abschließenden Betrachtungen umfassen die Validierung der Störfallinstrumentierung mittels eines Versuchstandes zur Erzeugung unterschiedlicher Gammaflussverteilungen. Im Ergebnis der Untersuchungen konnte die prinzipielle Funktionsweise der entwickelten Störfallinstrumentierung nachgewiesen werden. Unter der Voraussetzung, die Gültigkeit der definierten Kernzustände zu untermauern sowie weitere, nicht in dieser Arbeit betrachtete Kernschmelzszenarien mit in die Entwicklung der Störfallinstrumentierung einzubeziehen, steht somit insbesondere für zukünftige Kernkraftwerke mit Druckwasserreaktoren eine Möglichkeit für die messtechnische Überwachung des RDB-Inventars während auslegungsüberschreitender Unfälle bereit. Die Arbeit leistet einen wesentlichen Beitrag auf dem Gebiet der Reaktorsicherheitsforschung sowie für den sicheren Betrieb von kerntechnischen Anlagen.

Avec le besoin de développer un organe artificiel remplaçant le doigt humain dans le cas d'un déficit et la nécessité de comprendre le fonctionnement de ce système physiologique, un modèle physique inverse du système doigt, permettant de chercher les activations neuronales à partir du mouvement, est nécessaire. Malgré le grand nombre d'études dans la modélisation de la main humaine, presque il n'existe aucun modèle physique inverse du système doigt majeur qui s'intéresse à chercher les activations neuronales. Presque tous les modèles existants se sont intéressés à la recherche des forces et des activations musculaires. L'objectif de la thèse est de présenter un modèle neuromusculo-squelettique du système doigt majeur humain permettant d'obtenir les activations neuronales, les activations musculaires et les forces musculaires des tous les muscles agissants sur le système doigt d'après l'analyse du mouvement. Le but de ce type des modèles est de représenter les caractéristiques essentielles du mouvement avec le plus de réalisme possible. Notre travail consiste à étudier, modéliser et à simuler le mouvement du doigt humain. L'innovation du modèle proposé est le couplage entre la biomécanique et les aspects neurophysiologiques afin de simuler la chaine inverse complet du mouvement en allant des données dynamiques du doigt aux intentions neuronales qui contrôlent les activations musculaires. L'autre innovation est la conception d'un protocole expérimental spécifique qui traite à la fois les données sEMG multicanal et les données cinématiques d'après une procédure de capture de mouvement. / With the need to develop an artificial organ replacing the human finger in the case of a deficiency and the need to understand how this physiological system works, an inverse physical model of the finger system for estimating neuronal activations from the movement, is necessary. Despite the large number of studies in the human hand modeling, almost there is no inverse physical model of the middle finger system that focuses on search neuronal activations. Al most all existing models have focused on the research of the muscle forces and muscle activations. The purpose of the manuscript is to present a neuromusculoskeletal model of the human middle finger system for estimating neuronal activations, muscle activations and muscle forces of all the acting muscles after movement analysis. The aim of such models is to represent the essential characteristics of the movement with the best possible realism. Our job is to study, model and simulate the movement of the human finger. The innovation of the proposed model is the coupling between the biomechanical and neurophysiological aspects to simulate the complete inverse movement chain from dynamic finger data to neuronal intents that control muscle activations. Another innovation is the design of a specific experimental protocol that treats both the multichannel sEMG and kinematic data from a data capture procedure of the movement.

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La problématique qui a motivé cette étude est celle de la représentation et du traitement de l'information dans le néocortex. On s'intéresse en particulier à l'hypothèse selon laquelle l'information sensorielle est représentée par un "code" spatio-temporel dans l'activité coopérative des populations neuronales. Cette étude est fondamentale pour le développement de solutions technologiques à certains problèmes médicaux (e.g. neuroprothèses). La disponibilité de nouvelles techniques de mesure multi-sites qui permettent d'observer l'activité spatiotemporelle du cortex à de hautes résolutions, nous donne l'occasion d'aborder la notion "d'interaction neuronale" à des échelles mésoscopiques et d'étudier les mécanismes de la sensation et de la perception au niveau des aires fonctionnelles. Nous nous sommes intéressés à l'activité électrique du cortex auditif en réponse aux stimuli sonores, observée in vivo chez le cobaye à l'aide de colorants fluorescents potentiel-dépendants. Nous avons étudié des méthodes pour le traitement, l'analyse et la compression/intégration de l'information spatio-temporelle, adaptées à ce type de données. Une analyse descriptive nous a permit de caractériser les signaux recueillis, ainsi que leur variabilité et les erreurs qui nuisent à la mesure. Une étude théorique est venue compléter cette description et a permit d'interpréter nos données par rapport à l'activité neuronale sous-jacente. Le signal de fluorescence est difficile à traiter avec des techniques classiques de traitement du signal, nous avons donc utilisé des techniques basées sur la transformée en ondelettes afin d'estimer et de caractériser l'activité d'origine neuronale. Finalement, nous avons analysé quelques approches pour la modélisation spatio-temporelle de l'activité du cortex, et nous avons étudié l'adéquation de ces modèles à nos données. Des éléments de méthode pour l'étude de cette problématique et des perspectives pour les expériences futures sont avancés.

Zur Prognose des Langzeitverhaltens textilbetonverstärkter Tragwerke wird ein modellfreies Vorgehen auf Basis rekurrenter neuronaler Netze vorgestellt. Das Vorgehen ermöglicht die Prognose zeitveränderlicher Strukturantworten unter Berücksichtigung der gesamten Belastungsgeschichte. Mit unscharfen Größen aus Messungen an Versuchstragwerken werden rekurrente neuronale Netze trainiert. Anschließend ist die unscharfe Prognose des Tragverhaltens möglich.

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This study examined the effects of linguistic task demands on the neuroanatomical localization of the neural response related to automatic semantic processing of concrete German nouns combining the associative priming paradigm with functional magnetic resonance imaging (fMRI). To clarify the functional role of the inferior frontal gyrus (IFG) for semantic processing with respect to semantic decision making compared to semantic processing per se, we used a linguistic task that involved either a binary decision process (i.e., semantic categorization; Experiment 1) or not (i.e., silently thinking about a word's meaning; Experiment 2). We observed associative priming effects indicated as neural suppression in bilateral superior temporal gyri (STG), anterior cingulate cortex (ACC), occipito-temporal brain areas, and in medial frontal brain areas independently of the linguistic task. Inferior parietal brain areas were more active for silently thinking about a word's meaning compared to semantic categorization. A conjunction analysis of linguistic task revealed that both tasks activated the same left-lateralized occipito-temporo-frontal network including the IFG. Contrasting neural associative priming effects across linguistic task demands, we found a significant interaction in the right IFG. The present fMRI data give rise to the assumption that activation of the left inferior frontal gyrus (LIFG) in the semantic domain might be important for semantic processing in general and not only for semantic decision making. These findings contrast with a recent study regarding the role of the LIFG for binary decision making in the lexical domain (Wright et al. 2011).