This diploma thesis deals with an atypical heated bed for FDM 3D printer. It presents the most commonly used ways of heating and the chosen variant of the heated beds are realized by powerful resistors. There are also discussed three ways of placement of resistors on the desktop motherboards that are modeled in Autodesk Inventor Professional 2016 and exported to Autodesk Fusion 360, where FEM calculations are made. Optimal alternative is made and tested. The test results are compared with the results of thermal simulations in Autodesk Fusion 360.

Auf dem Poster erfolgt die Vorstellung des vom BMBF geförderten Projektes „Vernetztes Forschungsdatenmanagement an Hochschulen für angewandte Wissenschaften am Beispiel der HTW Dresden – FoDaMa HTWD“. Der dem Projekt zugrundeliegende Vernetzungsgedanke ist der Idee geschuldet, dass nicht jede Institution (unabhängig von fachlicher Ausrichtung, Größe, Struktur und verfügbaren Personalressourcen) die gleichen Services aufbauen kann und muss. Zur Verdeutlichung wird der von OCLC in der Reportserie „The Realities of Research Data Management“ vorgestellte Handlungsrahmen und dessen einzelne Komponenten zur Etablierung von FDM-Services an Hochschulen mithilfe des BOB-Servicepakets für FDM auf die HTW Dresden übertragen und Hintergründe und Anwendungsempfehlungen für Hochschulen aufgezeigt. Über die drei Hauptkomponenten im Servicepaket „Bildung – Organisation - Beratung“ bietet sich für Hochschulen ein Handlungsrahmen zum Aufbau von FDM-Services, der sich individuell an die Möglichkeiten und Bedarfe der eigenen Institution anpassen lässt.

Hintergrund: Am Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung - UFZ arbeiten Forschende an Fragestellungen, die sich u.a. mit den aktuellen Veränderungen des Klimas und dessen Auswirkungen auf die Landnutzung beschäftigen. Dazu werden an verschiedenen Orten eine Vielzahl unterschiedlichster Umweltparameter mit Sensoren erfasst. Diese Daten werden kontinuierlich erhoben, um die Veränderungen möglichst in Echtzeit zu beobachten (Monitoring). Teilweise kommen pro Beobachtungsort mehrere Hunderte solcher Sensoren zum Einsatz. Die dafür eingesetzten Sensoren erfassen z.B. Bodenfeuchte, Niederschlagsmenge, Strahlungen und andere abiotische Kenngrößen. Damit die Daten (nach)nutzbar sind, müssen sie so aufbereitet und beschrieben werden, dass sie für nachfolgende Prozesse maschinen-lesbar bearbeitet werden können und in einer Form vorliegen, die eine Veröffentlichung nach den FAIR-Prinzipien ermöglicht. Herausforderung: Die erhobenen Messdaten müssen nicht nur gesichert werden, sondern auch auf Plausibilität geprüft, prozessiert und mit hinreichender Detailtiefe beschrieben werden, damit sie nachfolgend den Forschenden für die Beantwortung ihrer Forschungsfragen als Grundlage zur Verfügung stehen. Eine Herausforderung dabei ist, dass die Daten kontinuierlich als Datenstrom anfallen. Folglich müssen Prozesse wie die strukturierte Ablage, die Anreicherung mit Metadaten sowie Prüfung auf Fehlmessungen (sog. Qualitätssicherung) automatisiert werden. Aufgrund der Heterogenität der Sensoren (unterschiedliche Hersteller stellen Daten in unterschiedlichen Formaten zur Verfügung) muss bei diesen Prozessen auch eine Formatumwandlung erfolgen. Darüber hinaus sind je nach Messgröße und -verfahren verschiedene Methoden zur Plausibiläts- und Qualitätsprüfung anzuwenden. Lösungsansatz: Das Research Data Management Team des UFZ hat gemeinsam mit der IT-Abteilung einen Daten-Workflow entwickelt, der die unterschiedlichen Daten automatisch zusammenführt, sichert und nach einem vordefinierten Schema mit Metadaten anreichert. Der Einsatz des Workflows wird exemplarisch anhand von aktuellen Forschungsprojekten vorgestellt und die darin enthaltenen Schritte detailliert beschrieben, wobei auch auf die technische Umsetzung eingegangen wird. Insbesondere werden die Komponenten zur Datenstrukturierung und semiautomatischen Qualitätssicherung vorgestellt, bei denen auch Methoden des Machine Mearning zum Einsatz kommen. Innerhalb des Workflows können die prozessierten Daten nach verschieden Verfahren aggregiert und weiterverarbeitet werden. Das geschieht u.a. über definierte Schnittstellen zu internen und externen Services (z.B. durch Bereitstellung als Sensor Observation Service (SOS) oder mittels einer API). Fazit: Die im Rahmen des hier vorgestellten Workflows entwickelten Prozesse und Komponenten zum automatisierten Management von Forschungsdaten bilden eine wichtige Grundlage für das Forschungsdatenmanagement am UFZ. Durch die modulare Ausgestaltung können die Komponenten an den Bedarf der Forschenden angepasst werden und sind auch für Szenarien geeignet, in denen die Messdaten nicht als Datenstrom anfallen. Mit diesem Workflow ist die Voraussetzung geschaffen, die am UFZ erhobene Daten auch als Linked Data der wissenschaftlichen Community und anderen Stakeholdern zur Verfügung zu stellen.

Der Datenmanagementplan (DMP) ist die derzeit vielleicht bekannteste Manifestation des Forschungsdatenmanagements – von manchen als Segen begrüßt und von anderen als unnötige Mehrbelastung geschmäht. Der Vortrag geht kurz darauf ein, was ein DMP ist. Vor allem aber werden wir uns ansehen, wie ein DMP Forschenden die Arbeit erleichtern, die Qualität der Forschung erhöhen und das Risiko von reputationsschädigenden Datenpannen verringern kann – und warum die EU bei ihren Forschungsprojektanträgen deshalb die Erstellung eines DMP einfordert. An einigen praktischen Beispielen werden wir nachvollziehen, welche teils gravierenden Datenpannen durch einen DMP abgewendet werden können. Dazu geben wir Tipps, auf welche Intention die Fragen eines DMP, beispielsweise von der EU, abzielen. Durch den ganzen Vortrag wird sich die These ziehen, dass mehr Forschende in ihren Projekten mit einem DMP arbeiten sollten – und zwar nicht OBWOHL, sondern WEIL ihr Arbeitsalltag sich mit immer mehr administrativen Aufgaben zu füllen scheint. Der Beitrag zur Datenmanagementplanung greift die Themen aus den vorangegangenen Präsentationen auf und schlägt die Brücke zur nachfolgenden Poster-Session und den Diskussionen an den Thementischen des World-Cafés. Als „Anschauungsobjekt“ dient dabei der Datenmanagementplan (DMP).

Auf dem Poster wird das koordinierte Forschungsdatenmanagement (FDM), welches sich am GWZO im Aufbau befindet, sowie das von der DFG geförderte Verbundprojekt „OstData. Forschungsdatendienst für die Ost- Ostmittel- und Südosteuropaforschung“, an dem das Institut beteiligt ist, vorgestellt. Dafür wird in zwei Abschnitten der multidisziplinäre, epochenübergreifende und geographische Ansatz des Instituts und seine bundesweite Vernetzung im Hinblick auf FDM dargestellt. Anhand eines Zeitstrahls werden die Meilensteine seit 2017, weiteren Planungen zum FDM sowie die Verortung von 'OstData' im GWZO visualisiert. Ein umfangreicher 'Meilenstein-Kasten' gibt grundlegende Informationen zu 'OstData' und erläutert die Ziele des Verbundprojekts.

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Introduktion: Tredimensionell printing (3DP) är en teknik som använder en digital fil för att producera ett 3D-objekt, exempelvis en läkemedelstablett, genom en så kallad additiv process, vilket innebär att byggmaterialet läggs på successivt lager för lager. Syfte: Denna studie har ett tvådelat syfte, dels att presentera två 3D-printingstekniker, laserbaserade system (SLA) och smält deponeringsmodellering (FDM) som idag används för läkemedelsframställning samt göra en metodjämförelse, dels att ge exempel på samt beskriva några olika tabletter som framställts med hjälp av dessa tekniker. Metod: Studien genomfördes i form av en systematisk litteraturstudie och använde i första hand databasen PubMed för att hitta relevanta vetenskapliga artiklar i ämnet. Resultat: Resultatet redovisas i två delar. Första delen jämför de två viktiga 3DP-tekniker laserbaserade system (SLA) och smält deponeringsmodellering (FDM). Andra delen beskriver olika typer av tabletter som kan framställas med 3D-printing. Slutsats: Utifrån resultatet framgår det att 3D-printing är en framväxande teknik som skapar nya, intressanta terapimöjligheter. Dessutom framgår det att FDM lämpar sig bättre än SLA som framställningsteknik inom läkemedelsvärlden där det ställs höga krav på kostnadseffektivitet men också på grund av dess förmåga att generera formuleringar med olika frisättningsprofiler och på så sätt producera individanpassade läkemedel.

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3D-printing is a new and upcoming manufacturing technique that can significantly reduce time and material losses in production. Fused deposition modeling (FDM) is one of the most commonly used 3D-printing methods for processing conventional thermoplastic polymers. To reduce the printing time and usage of material via FDM technology, a user typically specifies infill density. Therefore, it is important to understand how this printing parameter affects the fire and mechanical properties of the 3D-printed object.  This study aims to investigate the effect of various infill densities on mechanical and fire properties of polylactic acid (PLA) composites produced by FDM 3D-printing technology. PLA composites of five different infill densities were 3D-printed: 20%, 40%, 60%, 80% and 100%. The samples for all tests were designed in AutoCAD and then imported into the slicing software, Ultimaker Cura. The 3D-printer used for printing was the Ultimaker S3 which uses FDM technology. To test the fire and mechanical behavior of 3D-printed PLA composites three tests were conducted: cone calorimeter test, tensile test and UL-94 flammability test. The cone calorimeter testing was done using the incident radiation of 35 kW/m2. The results showed that the trend of HHR curves of all infill densities are akin to each other, though the peak heat release rate and total heat released increases with higher infill density. Time to ignition was also longer for samples with higher infill density. Tensile testing was conducted according to the ASTM D638 standard. The results showed that with increasing infill density mechanical properties improved, with 100% infill density having the highest tensile strength (58.15 MPa) and elastic modulus (1472.1 MPa). From the UL-94 test results no difference in flammability could be observed. Every sample had no rating, which implies that PLA specimens of all infill densities are very flammable, with long afterflame and heavy flammable dripping. The study concludes that among the examined infill densities, no ideal percentage of infill density could be found. Requirements based on application will determine what infill density is most appropriate. Nevertheless, the data collected can hopefully provide a useful reference in designing and manufacturing 3D-printed PLA composites.