Diese Arbeit entwickelt eine Methode, Funktionalgleichungen der Art g(g(x))=f(x) bzw. g^n(x)=f(x) mit Hilfe neuronaler Netze zu lösen. Gesucht ist eine Funktion g(x), die mehrfach hintereinandergeschaltet genau einer gegebenen Funktion f(x) entspricht. Man nennt g=f^1/n eine iterative Wurzel oder fraktionale Iteration von f. Lösungen für g zu finden, stellt das inverse Problem der Iteration dar oder die Erweiterung der Wurzel- bzw. Potenzoperation auf die Funktionsalgebra. Geschlossene Ausdrücke für Funktionswurzeln einer gegebenen Funktion zu finden, ist in der Regel nicht möglich oder sehr schwer. Numerische Verfahren sind nicht in allgemeiner Form beschrieben oder als Software vorhanden. Ausgehend von der Fähigkeit eines neuronalen Netzes, speziell des mehrschichtigen Perzeptrons, durch Training eine gegebene Funktion f(x) zu approximieren, erlaubt eine spezielle Topologie des Netzes auch die Berechnung von fraktionalen Iterationen von f. Ein solches Netz besteht aus n identischen, hintereinandergeschalteten Teilnetzen, die, wenn das Gesamtnetz f approximiert, jedes für sich g = f^1/n annähern. Es ist lediglich beim Training des Netzes darauf zu achten, dass die korrespondierenden Gewichte aller Teilnetze den gleichen Wert annehmen. Dazu werden mehrere Verfahren entwickelt: Lernen nur im letzten Teilnetz und Kopieren der Gewichte auf die anderen Teile, Angleichen der Teilnetze durch Kopplungsfaktoren oder Einführung eines Fehlerterms, der Unterschiede in den Teilnetzen bestraft. Als weitere Näherungslösung wird ein iteriertes lineares Modell entwickelt, das durch ein herkömmliches neuronales Netz mit hoher Approximationsgüte für nichtlineare Zusammenhänge korrigiert wird. Als Anwendung ist konkret die Modellierung der Bandprofilentwicklung beim Warmwalzen von Stahlblech gegeben. Einige Zentimeter dicke Stahlblöcke werden in einer Walzstraße von mehreren gleichartigen, hintereinanderliegenden Walzgerüsten zu Blechen von wenigen Millimetern Dicke gewalzt. Neben der Dicke ist das Profil - der Dickenunterschied zwischen Bandmitte und Rand - eine wichtige Qualitätsgröße. Sie kann vor und hinter der Fertigstraße gemessen werden, aus technischen Gründen aber nicht zwischen den Walzgerüsten. Eine genaue Kenntnis ist jedoch aus produktionstechnischen Gründen wichtig. Der Stand der Technik ist die Berechnung dieser Zwischenprofile durch das wiederholte Durchrechnen eines mathematischen Modells des Walzvorganges für jedes Gerüst und eine ständige Anpassung von adaptiven Termen dieses Modells an die Messdaten. Es wurde gezeigt, dass mit einem adaptiven neuronalen Netz, das mit Eingangs- und Ausgangsprofil sowie allen vorhandenen Kenn- und Stellgrößen trainiert wird, die Vorausberechnung des Endprofils mit deutlich höherer Genauigkeit vorgenommen werden kann. Das Problem ist, dass dieses Netz die Übertragungsfunktion der gesamten Straße repräsentiert, Zwischenprofile können nicht ausgegeben werden. Daher wird der Versuch gemacht, beide Eigenschaften zu verbinden: Die genaue Endprofilmodellierung eines neuronalen Netzes wird kombiniert mit der Fähigkeit des iterierten Modells, Zwischenprofile zu berechnen. Dabei wird der in Form von Messdaten bekannte gesamte Prozess als iterierte Verknüpfung von technisch identischen Teilprozessen angesehen. Die Gewinnung eines Modells des Einzelprozesses entspricht damit der Berechnung der iterativen Wurzel des Gesamtprozesses.

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Diese Arbeit entwickelt eine Methode, Funktionalgleichungen der Art g(g(x))=f(x) bzw. g^n(x)=f(x) mit Hilfe neuronaler Netze zu lösen. Gesucht ist eine Funktion g(x), die mehrfach hintereinandergeschaltet genau einer gegebenen Funktion f(x) entspricht. Man nennt g=f^1/n eine iterative Wurzel oder fraktionale Iteration von f. Lösungen für g zu finden, stellt das inverse Problem der Iteration dar oder die Erweiterung der Wurzel- bzw. Potenzoperation auf die Funktionsalgebra. Geschlossene Ausdrücke für Funktionswurzeln einer gegebenen Funktion zu finden, ist in der Regel nicht möglich oder sehr schwer. Numerische Verfahren sind nicht in allgemeiner Form beschrieben oder als Software vorhanden. Ausgehend von der Fähigkeit eines neuronalen Netzes, speziell des mehrschichtigen Perzeptrons, durch Training eine gegebene Funktion f(x) zu approximieren, erlaubt eine spezielle Topologie des Netzes auch die Berechnung von fraktionalen Iterationen von f. Ein solches Netz besteht aus n identischen, hintereinandergeschalteten Teilnetzen, die, wenn das Gesamtnetz f approximiert, jedes für sich g = f^1/n annähern. Es ist lediglich beim Training des Netzes darauf zu achten, dass die korrespondierenden Gewichte aller Teilnetze den gleichen Wert annehmen. Dazu werden mehrere Verfahren entwickelt: Lernen nur im letzten Teilnetz und Kopieren der Gewichte auf die anderen Teile, Angleichen der Teilnetze durch Kopplungsfaktoren oder Einführung eines Fehlerterms, der Unterschiede in den Teilnetzen bestraft. Als weitere Näherungslösung wird ein iteriertes lineares Modell entwickelt, das durch ein herkömmliches neuronales Netz mit hoher Approximationsgüte für nichtlineare Zusammenhänge korrigiert wird. Als Anwendung ist konkret die Modellierung der Bandprofilentwicklung beim Warmwalzen von Stahlblech gegeben. Einige Zentimeter dicke Stahlblöcke werden in einer Walzstraße von mehreren gleichartigen, hintereinanderliegenden Walzgerüsten zu Blechen von wenigen Millimetern Dicke gewalzt. Neben der Dicke ist das Profil - der Dickenunterschied zwischen Bandmitte und Rand - eine wichtige Qualitätsgröße. Sie kann vor und hinter der Fertigstraße gemessen werden, aus technischen Gründen aber nicht zwischen den Walzgerüsten. Eine genaue Kenntnis ist jedoch aus produktionstechnischen Gründen wichtig. Der Stand der Technik ist die Berechnung dieser Zwischenprofile durch das wiederholte Durchrechnen eines mathematischen Modells des Walzvorganges für jedes Gerüst und eine ständige Anpassung von adaptiven Termen dieses Modells an die Messdaten. Es wurde gezeigt, dass mit einem adaptiven neuronalen Netz, das mit Eingangs- und Ausgangsprofil sowie allen vorhandenen Kenn- und Stellgrößen trainiert wird, die Vorausberechnung des Endprofils mit deutlich höherer Genauigkeit vorgenommen werden kann. Das Problem ist, dass dieses Netz die Übertragungsfunktion der gesamten Straße repräsentiert, Zwischenprofile können nicht ausgegeben werden. Daher wird der Versuch gemacht, beide Eigenschaften zu verbinden: Die genaue Endprofilmodellierung eines neuronalen Netzes wird kombiniert mit der Fähigkeit des iterierten Modells, Zwischenprofile zu berechnen. Dabei wird der in Form von Messdaten bekannte gesamte Prozess als iterierte Verknüpfung von technisch identischen Teilprozessen angesehen. Die Gewinnung eines Modells des Einzelprozesses entspricht damit der Berechnung der iterativen Wurzel des Gesamtprozesses.

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Se investigó la estructura y la dinámica de las raíces finas a lo largo de un gradiente altitudinal en un bosque montano de lluvioso en el sur de Ecuador. Se estudió la biomasa y la necromasa de las raíces finas, la distribución espacial, la morfología de las raíces vivas y muertas asi como su distribución temporal en tres localidades ubicadas a 1890 m, 2380 m y 3060 m sobre el nivel del mar.Se pudo comprobar un incremento de la masa de las raíces finas en la capa orgánica y en el suelo mineral (0-20 cm) con el aumento de altitud. La misma tendencia se observó en la biomasa de las raíces finas y en la necromasa, que aumentaron de 393 a 978 g m-2 y de 640 a 2398 g m-2, respectivamente. El contenido de agua en el suelo se matuvó entre 20 y 30 Vol. %. La relación de bio- y necromasa varió bastante. La fluctuación temporal de las raíces finas no mostró ninguna concordancia con las temporadas climáticas. La producción de las raíces finas aumentó con la altitud de 676 a 2193 g m-2, así como también la producción de necromasa de raíces finas que aumentó de 523 a 2085 g m-2. El tiempo de vida de las raíces finas se estimó entre 0.75 y 0.44 años aproximadamente, al mismo tiempo la masa de las raíces finas era renovada. Experimentos sobre la descomposición biológica con bolsas de hojarasca (litter bags) monstraron que la tasa de descomposición disminuye con el aumento de altitud. La superficie específica de las raíces (SRA) también diminuyó con el aumento de altitud asi como la superficie específica de las ojas (SLA). El índice areal des las raíces (RAI) aumentó por causa del aumento de la biomasa de las raíces finas. La producción de hojarasca disminuyó con el aumento de altitud, mientras que simultaneamente crecía la masa de las raíces finas y disminuía la altura de los árboles.Se pudo comprobar estadísticamente una relación entre la masa de las raíces finas y la producción de hojarasca con la altitud sobre el nivel del mar. La superficie específica de las raíces (SRA), la producción de las raíces finas y su mortalidad monstraron también una dependencia con la altitud, la temperatura del aire, el contenido de nitrógeno, los parámetros morfológicos (SLA, SRA), la altura media del tronco y el diámetro medio del tronco (medido a un 1.3 m). Se encontró una correlación negativa entre la precipitación y la tasa de retorno y la expectativa de vida de las raíces finas.