This is a study of how “birdwatching visions” are created through the relations between human and non-human actors in birdwatching, and what kind of representations of birds that are constituted within these visions. The aims have mainly been examined by participant observations of birdwatching in Sweden; participant observations of the work done by the NGO BirdLife Malta during the Spring hunting season of birds in Malta; and by interviewing birdwatchers in both contexts. The Actor-Network Theory serves as the theoretical perspective used to analyze how birdwatching visions are ordered and shaped in birdwatching, and how birds as “socio-material phenomenon” are constituted. The study shows how birdwatchers, through their relations to different devices, improve their abilities to determine species of birds, both by using equipment that extend their biological abilities, and equipment that offer a model of interpretation. The study also shows that the birdwatching visions are built upon a taxonomic and focused ways of thinking about birds, where the birds are given certain meanings depending on their occurrence in time and space and what kind of “species” they are identified as.

I Sverige finns en lång tradition kring användandet av trä för konstruktionsändamål. I den storskaligabyggindustrin har det dock kommit att handla mycket om stål och betong och detta gäller inteminst för konstruktioner utomhus såsom broar. I träkonstruktioner har speciellt infästningarna storbetydelse då dessa är svåra att skydda från fukt, vilket gör att träets begränsande beständighetblir en anledning att välja andra material. Genom kemisk modifiering av trä, så kallad acetylering,kan detta beständighetsproblem lösas, dock med risk för kraftigt ökade materialkostnader. Syftetmed detta arbete var att undersöka möjligheterna kring så kallade limträhybrider av kemiskt modifieradbjörk och omodifierad gran. Tanken är att erhålla god beständighet i svårskyddade delarav en limträbalk, t.ex. vid knytpunkter, utan att behöva använda modifierat trä i hela balken.Genom att fingerskarva samman de två materialen kan det acetylerade materialet användas justintill infästningen och sedan övergå till obehandlat trä i områden som lättare kan skyddas från riskför röta med hjälp av till exempel konstruktionstekniskt träskydd. Mer specifikt handlar arbetetom att studera hur en sådan typ av hybridkonstruktion beter sig när den testas i fyrpunktsböjning.Speciellt undersöktes hur och var brottet uppkom samt balkarnas böjhållfasthet och styvhet.Dessutom undersöktes, med hjälp av småskaliga tester, hur acetyleringen av björk påverkar dessE-modul och hållfasthet.Studien är baserad på både experimentella försök och numerisk analys. Fyrpunktsböjning användesvid försök på hybridbalkarna och materialtesterna. Finita elementmetoder användes för attförutspå var brott kommer att uppstå samt hur området vid fingerskarvarna påverkas av den storaskillnaden i svällningsegenskaper mellan obehandlat trä och det mer dimensionsstabila modifieradeträet.Resultaten indikerade att den acetylerade björken hade större spridning med avseende på det undersöktamaterialegenskaperna jämfört med omodifierad björk. Testerna av hybridbalkarna visadepå stora problem kring fingerskarvarna beroende på problem vid limningen och även lokala defekter.Resultaten visade även en klar förbättring gällande balkarnas styvhet då limträbalkarnasmittpartier bestod av björk.Även de finita elementberäkningarna indikerade att brott kan förväntas i fingerskarvarna samtatt problem kan uppstå som följd av att limträet av omodifierad gran sväller vid uppfuktning ijämförelse med limträet av acetylerad björk. Vidare forskning föreslås bland annat kring utvecklingav lim som lämpar sig för såväl barr- som lövträ, obehandlat- som acetylerat material samtfingerskarvning. Resultaten av studien visar på goda utsikter att förbättra limträets styvhet ochböjhållfasthet samt en möjlighet till att lösa problem med fukt kring infästningar.

GaN and its alloys with Al and In belong to the group III nitride semiconductors and are today the materials of choice for efficient white light emitting diodes (LEDs) enabling energy saving solid state lighting. Currently, there is a great interest in the development of novel inexpensive techniques to fabricate hybrid LEDs combining high quality III-N quantum well (QW) structures with inexpensive colloidal nanoparticles or conjugated polymers. Such hybrid devices are promising for future micro-light sources in full-color displays, sensors and imaging systems. Organics can be engineered to emit at different wavelengths or even white light based on functional groups or by blend of several polymers. This is especially important for the green region, where there is still a lack of efficient LEDs. Besides optoelectronics, other applications such as biochemical sensors or systems for water splitting can be realized using GaN-based nanostructures. Despite a significant progress in the field, there is still a need in fundamental understanding of many problems and phenomena in III-nitride based nanostructures and hybrids to fully utilize material properties on demand of specific applications. In this thesis, hybrid structures based on AlGaN/GaN QWs and colloidal ZnO nano-crystals have been fabricated for down conversion of the QW emission utilizing non-radiative (Förster) resonant energy transfer. Time-resolved photoluminescence (TRPL) was used to investigate the QW exciton dynamics depending on the cap layer thickness in the bare QW and in the hybrid samples. Although the surface potential influences the exciton dynamics, the maximum pumping efficiency assuming a non-radiative energy transfer mechanism was estimated to be ~40 % at 60 K in the structure with thin cap layer of 3 nm. Since bulk GaN of large area is difficult to synthesize, there is a lack of native substrates. Thus, GaN-based structures are usually grown on SiC or sapphire, which results in high threading dislocation density in the active layer of the device and can be the reason of efficiency droop in GaN based LED structures. Fabricating GaN nanorods (NR) can be a way to produce GaN with lower defect density since threading dislocations can be annihilated toward the NR wall during growth. Here, GaN(0001) NRs grown on Si(111) substrates by magnetron sputtering using a liquid Ga target have been investigated. A high quality of NRs have been confirmed by transmission electron microscopy (TEM) and TRPL. Two strong near band gap emission lines at ~3.42 eV and ~3.47 eV related to basal plane stacking faults (SF) and donor-bound exciton (DBE), respectively, have been observed at low temperatures. TRPL properties of the SF PL line suggest that SFs form a regular structure similar to a multiple QWs, which was confirmed by TEM. The SF related PL measured at 5 K for a single NR has a significantly different polarization response compared to the GaN exciton line and is much stronger polarized (> 40 %) in the direction perpendicular to the NR growth axis. Hybrids fabricated using GaN NRs and the green emitting polyfluorene (F8BT) have been studied using micro-TRPL. In contrast to the DBE emission, the recombination time of the SF-related emission was observed to decrease, which might be due to the Förster resonance energy transfer mechanism. Compared to chemical vapor deposition, sputtering allows synthesis at much lower temperatures. Here, sputtering was employed to grow InAlN/GaN heterostructures with an indium content targeted to ~18 %, which is lattice matched to GaN. This means that near strain-free GaN films can be synthesized. It was found that using a lower temperature (~25 C) while depositing the top InAlN results in an improved interface quality compared to deposition at 700 C. In latter case, regions of quaternary alloy of InAlGaN forming structural micro-defects have been observed at the top InAlN/GaN interface in addition to optically active flower-like defect formations.

Die jedes Frühjahr stattfindende »Dresdner Arbeitstagung Schaltungs- und Systementwurf« wird traditionell vom Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen, Institutsteil Entwurfsautomatisierung (EAS) und vom Sächsischen Arbeitskreis Informationstechnik des VDE Bezirksvereins Dresden ausgerichtet. Die Arbeitstagung hat bereits eine über 30-jährige Tradition und wird von Wissenschaftlern aus Forschungsinstituten und Ingenieuren aus der Industrie für einen regen fachlichen Austausch genutzt. Gegenstand der Tagung sind aktuelle Ergebnisse und neue Erkenntnisse aus Forschung und Entwicklung sowie Erfahrungsberichte und Problemdiskussionen auf dem Gebiet des Entwurfs analoger, digitaler und hybrider Systeme. Das Tagungsprogramm bietet den Teilnehmern wieder interessante Beiträge über neue Lösungen zum Entwurf komplexer Schaltungen und Systeme, die auch Themen wie Rekonfigurierbarkeit, Architekturen, Performance, Hardware-Software, Test und Optimierung behandeln. Begleitend zur Tagung wird von der Firma Mentor Graphics ein Workshop zum Thema »Advanced Verification Methodology« angeboten. Hier werden an einem Beispiel die Vorteile der zukünftigen Design Verifikation mit System Verilog und Assertions erläutert. Der vorliegende Tagungsband enthält die Langfassungen der Beiträge, für deren Form und Inhalt die Autoren verantwortlich sind. Als Veranstalter bedanken wir uns bei den Autoren für die Bereitstellung dieser Beiträge, die als Grundlage für die fachlichen Diskussionen dienen, und bei den Teilnehmern für ihr Interesse an unserer Arbeitstagung.

Domain-specific query languages (DSQL) let users express custom business logic. Relational databases provide a limited set of options to execute business logic. Usually, stored procedures or a series of queries with some glue code. Both methods have drawbacks and often business logic is still executed on application side transferring large amounts of data between application and database, which is expensive. We translate a DSQL into a hybrid data-flow execution plan, containing relational operators mixed with procedural ones. A cost model is used to drive the translation towards an optimal mixture of relational and procedural plan operators.

The automotive industry is undertaking major technological steps in an effort to reduce emissions and fight climate change. To reduce the reliability on fossil fuels a lot of research is invested into electric motors (EM) and their applications. One such application is plug-in hybrid electric vehicles (PHEV), in which internal combustion engines (ICE) and EM are used in combination, and take turns to propel the vehicle based on driving conditions. The main optimization problem of PHEV is to decide when to use which motor. If this optimization is done with respect to emissions, the entire electric charge should be used up before the end of the trip. But if the charge is used up too early, latter driving segments for which the optimal choice would have been to use the EM will have to be done using the ICE. To address this optimization problem, we studied the fuel consumption during different driving conditions. These driving conditions are characterized by hundreds of sensors which collect data about the state of the vehicle continuously when driving. From these data, we constructed 150 seconds segments, including e.g. vehicle speed, before new descriptive features were engineered for each segment, e.g. max vehicle speed. By using the characteristics of typical driving conditions specified by the Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Cycle (WLTC), segments were labelled as a highway or city road segments. To reduce the dimensions without losing information, principle component analysis was conducted, and a Gaussian mixture model was used to uncover hidden structures in the data. Three machine learning regression models were trained and tested: a linear mixed model, a kernel ridge regression model with linear kernel function, and lastly a kernel ridge regression model with an RBF kernel function. By splitting the data into a training set and a test set the models were evaluated on data which they have not been trained on. The model performance and explanation rate obtained for each model, such as R2, Mean Absolute Error and Mean Squared Error, were compared to find the best model. The study shows that the fuel consumption can be modelled by the sensor data of a PHEV test fleet where 6 features contributes to an explanation ratio of 0.5, thus having highest impact on the fuel consumption. One needs to keep in mind the data were collected during the Covid-19 outbreak where travel patterns were not considered to be normal. No regression model can explain the real world better than what the underlying data does. / Fordonsindustrin vidtar stora tekniska steg för att minska utsläppen och bekämpa klimatförändringar. För att minska tillförlitligheten på fossila bränslen investeras en hel del forskning i elmotorer (EM) och deras tillämpningar. En sådan applikation är laddhybrider (PHEV), där förbränningsmotorer (ICE) och EM används i kombination, och turas om för att driva fordonet baserat på rådande körförhållanden. PHEV: s huvudoptimeringsproblem är att bestämma när man ska använda vilken motor. Om denna optimering görs med avseende på utsläpp bör hela den elektriska laddningen användas innan resan är slut. Men om laddningen används för tidigt måste senare delar av resan, för vilka det optimala valet hade varit att använda EM, göras med ICE. För att ta itu med detta optimeringsproblem, studerade vi bränsleförbrukningen under olika körförhållanden. Dessa körförhållanden kännetecknas av hundratals sensorer som samlar in data om fordonets tillstånd kontinuerligt vid körning. Från dessa data konstruerade vi 150 sekunder segment, inkluderandes exempelvis fordonshastighet, innan nya beskrivande attribut konstruerades för varje segment, exempelvis högsta fordonshastighet. Genom att använda egenskaperna för typiska körförhållanden som specificerats av Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Cycle (WLTC), märktes segment som motorvägs- eller stadsvägsegment. För att minska dimensioner på data utan att förlora information, användes principal component analysis och en Gaussian Mixture model för att avslöja dolda strukturer i data. Tre maskininlärnings regressionsmodeller skapades och testades: en linjär blandad modell, en kernel ridge regression modell med linjär kernel funktion och slutligen en en kernel ridge regression modell med RBF kernel funktion. Genom att dela upp informationen i ett tränings set och ett test set utvärderades de tre modellerna på data som de inte har tränats på. För utvärdering och förklaringsgrad av varje modell användes, R2, Mean Absolute Error och Mean Squared Error. Studien visar att bränsleförbrukningen kan modelleras av sensordata för en PHEV-testflotta där 6 stycken attribut har en förklaringsgrad av 0.5 och därmed har störst inflytande på bränsleförbrukningen . Man måste komma ihåg att all data samlades in under Covid-19-utbrottet där resmönster inte ansågs vara normala och att ingen regressionsmodell kan förklara den verkliga världen bättre än vad underliggande data gör.

Die jedes Frühjahr stattfindende »Dresdner Arbeitstagung Schaltungs- und Systementwurf« wird traditionell vom Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen, Institutsteil Entwurfsautomatisierung (EAS) und vom Sächsischen Arbeitskreis Informationstechnik des VDE Bezirksvereins Dresden ausgerichtet. Die Arbeitstagung hat bereits eine über 30-jährige Tradition und wird von Wissenschaftlern aus Forschungsinstituten und Ingenieuren aus der Industrie für einen regen fachlichen Austausch genutzt. Gegenstand der Tagung sind aktuelle Ergebnisse und neue Erkenntnisse aus Forschung und Entwicklung sowie Erfahrungsberichte und Problemdiskussionen auf dem Gebiet des Entwurfs analoger, digitaler und hybrider Systeme. Das Tagungsprogramm bietet den Teilnehmern wieder interessante Beiträge über neue Lösungen zum Entwurf komplexer Schaltungen und Systeme, die auch Themen wie Rekonfigurierbarkeit, Architekturen, Performance, Hardware-Software, Test und Optimierung behandeln. Begleitend zur Tagung wird von der Firma Mentor Graphics ein Workshop zum Thema »Advanced Verification Methodology« angeboten. Hier werden an einem Beispiel die Vorteile der zukünftigen Design Verifikation mit System Verilog und Assertions erläutert. Der vorliegende Tagungsband enthält die Langfassungen der Beiträge, für deren Form und Inhalt die Autoren verantwortlich sind. Als Veranstalter bedanken wir uns bei den Autoren für die Bereitstellung dieser Beiträge, die als Grundlage für die fachlichen Diskussionen dienen, und bei den Teilnehmern für ihr Interesse an unserer Arbeitstagung.

Hochduktile Betone (Engl.: Strain-Hardening Cement-based Composites – SHCC) und Textilbetone (engl.: Textile Reinforced Concrete – TRC) sind zwei neuartige Faserbetone, die ein duktiles und dehnungsverfestigendes Zugverhalten aufweisen. SHCC bestehen aus feinkörnigen Zementmatrizen und kurzen Hochleistungspolymerfasern, während TRC eine Kombination aus feinkörnigen Zementmatrizen und kontinuierlichen zwei- oder dreidimensionalen Textilschichten darstellt. Letztere bestehen aus Multifilamentgarnen aus Kohlenstoff, alkalibeständigem Glas oder Polymerfasern. Die hohe elastische Verformbarkeit beider Verbundwerkstoffe bis zum Erreichen der Zugfestigkeit entsteht aus der sukzessiven Bildung multipler feiner Risse. Neben der hervorragenden Risskontrolle und Duktilität weisen diese Verbundwerkstoffe ein hohes Energieabsorptionsvermögen auf, was in Bezug auf kurzzeitdynamische Belastungen eine durchaus erstrebenswerte Eigenschaft darstellt. Obwohl SHCC eine höhere Dehnungskapazität als herkömmliche TRC zeigen, weisen die Textilbetone eine erheblich höhere Zugfestigkeit auf. Darüber hinaus besitzen die textilbewehrten Betone deutlich niedrigere Einflüsse von Anwendungstechnologie und Maßstab auf das Zugverhalten, d. h. eine bessere Robustheit. Daher stellt die Kombination dieser beiden Bewehrungskonzepte einen vielversprechenden Ansatz dar. Während die Kurzfasern für eine bessere Risskontrolle und Erstrissfestigkeit sorgen, sichern die Textilgelege eine hohe Zugfestigkeit sowie Steifigkeit im gerissenen Zustand und eine gleichmäßige Verteilung der Kräfte in der Verstärkungsschicht bzw. im Bauteil. Dieser synergetische Effekt kann jedoch nur durch eine zielgerichtete Materialentwicklung erreicht werden, die eine grundlegende Materialcharakterisierung unter verschiedenen Belastungsszenarien erfordert. Im Rahmen des DFG-finanzierten Graduiertenkollegs GRK 2250 „Impaktsicherheit von Baukonstruktionen durch mineralisch gebundene Komposite“ werden duktile und Impakt resistente Komposite entwickelt, charakterisiert und erprobt, die als dünne Verstärkungsschichten auf bestehende Konstruktionen bzw. Bauelemente aufgetragen werden und dadurch deren Widerstandsfähigkeit und Resilienz gegen extreme kurzzeitdynamische Beanspruchungen signifikant erhöhen. Die in der vorliegenden Arbeit vorgestellten Ergebnisse wurden im Rahmen des A3-Projektes innerhalb des GRK 2250/1 erzielt. Ziel dieser Arbeit war es, die grundlegenden mechanischen Eigenschaften und die Dehnratenabhängigkeit von mineralisch gebundenen Kompositen mit hybrider Faserbewehrung zu erfassen und zu beschreiben. Das Forschungskonzept besteht aus systematischen und parametrischen Untersuchungen der einzelnen Komponenten (Faser, Textil, zementgebundene Matrix), ihres Verbundes und der entsprechenden Verbundwerkstoffe. Hierfür wurden zweckbestimmte Prüfkonfigurationen und dreidimensionale Messverfahren angewandt, die in anderen Projekten des GRK 2250/1 entwickelt wurden. Außer uniaxialen, quasistatischen und dynamischen Zugversuchen wurden quasistatische und dynamische Einzelgarnauszugsversuche durchgeführt. Die wichtigsten untersuchten Materialparameter waren die Art der Kurzfaserbewehrung und der Textilien (Material, geometrische und Oberflächeneigenschaften, Art der Tränkung usw.). Auf Basis der mechanischen Experimente wurde ein analytisches Modell eingesetzt und angepasst, dass das Zugverhalten solcher Komposite in Abhängigkeit von verschiedenen Materialparametern abbilden soll. Zusätzlich zu der detaillierten Beschreibung der Materialeigenschaften, der maßgebenden Mechanismen und synergetischen Effekte bilden die erzielten Ergebnisse eine umfangreiche experimentelle Basis für eine empirische und Modell gestützte Weiterentwicklung und Optimierung dieser Verbundwerkstoffe mit Hinblick auf wirtschaftliche und ökonomische Aspekte. / Strain-hardening cement-based composites (SHCC) and textile-reinforced concrete (TRC) are two novel types of fiber-reinforced cementitious composites that exhibit ductile, strain-hardening tensile behavior. SHCC comprises fine-grained cementitious matrices and short, high-performance polymer fiber, while TRC is a combination of a fine-grained, cementitious matrix and continuous two- or three- dimensional textile layers of multi-filament yarns, usually made of carbon or alkali-resistant glass. Both composites yield high inelastic deformations in a strain-hardening phase due to the successive formation of multiple fine cracks. Such cracking behavior stands for high energy absorption of the composites when exposed to extreme loading, without abrupt loss of load-bearing capacity. In comparative terms, SHCC shows superior strain capacity, while TRC yields considerably higher tensile strength. The addition of short fibers strengthens the matrix by efficiently restraining the micro-cracks’ growth and reducing spallation, while the textile reinforcement ensures a secure confinement of the reinforced concrete element (substrate to be strengthened), as well as a favorable stress distribution. The combination of SHCC and textile reinforcement is expected to deliver high tensile strength and stiffness in the strain-hardening stage along with pronounced multiple cracking. In order to achieve a favorable synergetic effect, a purposeful material design is required based on a clear understanding of the mechanical interactions in the composites. In the framework of the DFG Research Training Group GRK 2250, which aims at enhancing structural impact safety through thin strengthening layers made of high-performance mineral-based composites, this work focuses on developing hybrid fiber-reinforced cementitious materials to be applied on the impact rear side. The development concept builds upon a systematic investigation of various aspects of the mechanical behaviors of SHCC and textile at quasi-static and impact strain rates, including the bond properties of fiber to matrix and textile to matrix. Accordingly, uniaxial quasi-static tension tests were first performed on SHCC, bare textile, and hybrid-reinforced composite specimens. The parameters under investigation were types of short fiber and textile reinforcements, reinforcing the ratio for textile as well as bond properties between textile and the surrounding SHCC. Furthermore, impact tension tests were performed to study the strain rate effect on the synergetic composite response. Finally, single-yarn pull-out tests were carried out under both quasi-static and impact loading rates to supplement the comparative assessment of the hybrid fiber-reinforced composites. These tests yielded shear strength-related parameters for quantifying the bond properties of different materials, which were then used as input of the analytical model developed to describe the mechanics of crack propagation and tension stiffening effect of textile-reinforced composites without short fibers. This model is the first step towards a comprehensive analytical description of the tensile behavior of hybrid fiber-reinforced composites based on the experimental data and input parameters attained through the work at hand.

Utveckling av polymer baserade läkemedelsbärare i nanostorlek har blivit allt viktigare för att effektivisera behandling och diagnosering av olika sjukdomar, speciellt cancer. Flera läkemedel som används i kemoterapi har bristfälliga egenskaper som låg löslighet i vatten, oönskad nedbrytbara till dess inaktiva form, och distribution i stora volymer till oönskade organ p.g.a. dess icke-selektiva förmåga. Nanopartiklar är små partiklar med diameter 1-500 nm som genom passiv/aktiv transport kan passera olika biologiska barriärer och transportera läkemedel i optimala mängder till specifika celler. Denna selektiva transport bidrar till ökad terapeutiskt index och minskning av toxiska effekter i övriga delar av kroppen. Hyperförgrenade linjär-dendritiska hybrider är en subgrupp av dendritiska polymer som har stor potential att användas som byggstenar i utvecklingen av läkemedelsbärare. I detta projekt producerades ett bibliotek av hyperförgrenade linjär-dendritiska material via Fischer esterifikation reaktionen som är en snabb, billig och uppskalningsbar produktionsmetod. Vidare post funktionaliserades materialen med allyl grupper för produktion av nano geler genom UV-inducerad korslänkning och vidare funktionalisering. Samtliga producerade hyperförgrenade linjär-dendritiska material hade förmågan att bilda miceller i vatten. Materialen med bäst micelle bildningsförmåga användes för att kemiskt korslänka dem och producera nano geler. Nano gelernas inre del funktionaliserades framgångsrikt med tre olika funktionella grupper; katjoniska, anjoniska och hydrofoba via resterande fria allyler. Detta påvisar att dessa dendritiska nano geler har potential att bära olika material som hydrofobiska läkemedel eller genetiskt material. Dom producerade nano gelerna hade en hydrodynamisk volym inom intervallet 124-200 nm. Detta är fördelaktigt då dem kan transporteras till tumörområdet via ökad permeabilitet och retention, också kallad EPR effekten, utan att initiera ett immunologiskt svar eller filtreras från blodomloppet via njuren. / The development of nano- based drug carriers is of high importance in anti-cancer treatment as anticancer drugs suffers from limitations as low aqueous solubility, non-selective targeting, off-target degradation and low therapeutic concentrations at target site. Hyperbranched polymers are potential candidates as drug carrier due to its unique properties as globular shape, high number of functional groups and high degree of branching. In addition, hyperbranched polymers are synthesized via one-step polymerization reaction with high yields, low costs and good scale-up possibilities. In this project a library of hyperbranched linear-dendritic hybrid materials based of 2,2-bis(hydroxymethyl)propionic acid (bis-MPA) and monofunctional poly (ethylene glycol) (mPEG) was synthesized via the Fischer esterification reaction. The materials were then post functionalised with hydrophobic allyl groups. The materials self-assembled into micelles in water and candidates with best self-assembly ability were used to fabricate dendritic nanogels by UV-induced cross-linking. The formed dendritic nanogels obtained a hydrodynamic volume between 124-200 nm, which indicates that these dendritic nanogels can be used as drug carrier and accumulate at target-site via the enhanced permeability and retention (EPR) effect. The dendritic nanogels inner core was also successfully attached with cationic, hydrophobic and anionic groups respectively. This confirmed that the dendritic nanogels have the potential to encapsulate different types of cargo such as DNA or hydrophobic drugs in the inner core.

The current global scenario is such where impact on the environment is becoming a rising concern. Global automotive manufacturers have focused more towards hybrid and electric vehicles as both more aware customers and governmental legislation have begun demanding higher emission standards. One of the many ways that Volvo Car Group approaches this trend is by mild hybridization which is by assisting the combustion engine by a small electric motor and a battery pack. A smart energy management strategy is needed in order to get the most out of the benefits that hybrid electric vehicles offer. The main objective of this strategy is to utilize the electrical energy on-board in such a manner that the overall efficiency of the hybrid powertrain becomes as high as possible. The current implementation is such that the decision for using the on-board battery is non-predictive. This results in a sub-optimal utilization of the hybrid powertrain. In this thesis, a predictive energy optimization tool is developed to maximize the utility of hybridization and the practical implementation of this tool is investigated. The optimization considers both the capacity as well as the thermal loadconstraints of the battery. The developed optimization tool uses information about the route ahead together with convex optimization to produce optimal reference trajectories of the battery states. These trajectories are used in a real-time controller to determine the battery use by controlling the adjoint states in the Equivalent Consumption Minimization Strategy equation. This optimization tool is validated and compared with the baseline controller in a simulation environment based on Simulink. When perfect information about the road ahead is known, the average reduction in fuel consumption is 0.99% relative the baseline controller. Several issues occurring in the real implementation are explored, such as the limited computational speed and the length of the route ahead that can be predicted. For this reason the information input to the optimization tool is segmented and the resulting performance is investigated. For a 30 second segmentation of the future route information, the average saving in fuel consumption is 0.13% relative to the baseline controller. It is shown that the main factor limiting the amount of savings in fuel consumption is the introduction of the thermal load constraints on the battery. / Det nuvarande globala scenariot är sådant där miljöpåverkan håller på att bli en växande angelägenhet. Globala fordonstillverkare har fokuserat mer på hybrid- och elfordon, eftersom både mer medvetna kunder och statlig lagstiftning har börjat kräva högre emissionskrav. Ett av de många sätt som Volvo Car Group närmar sig denna trend är genom mild hybridisering genom att bistå förbränningsmotorn med en liten elmotor och ett batteripaket. En smart strategi för energihantering behövs för att få ut det mesta av de fördelar som hybrida elfordon erbjuder. Huvudsyftet med denna strategi är att utnyttja den elektriska energin ombord på ett sådant sätt att den totala effektiviteten hos hybriddrivlinan blir så hög som möjligt.Den nuvarande implementeringen är sådan att beslutet att använda det fordonsbaserade batteriet är inte-förutsägbart. Detta resulterar i en suboptimal användning av hybriddrivlinan. I denna avhandling är ett prediktivt Energioptimeringsverktyg utvecklat för att maximera nyttan av hybridisering och det praktiska implementerandet av detta verktyg undersöks. Optimeringen beaktar både kapaciteten och de termiska belastningsbegränsningarna hos batteriet. Det utvecklade optimeringsverktyg använder information om vägen framåt tillsammans medkonvex optimering för att producera optimala referenstrajektorier av batteritillståndet. Dessa trajektorier används i en realtidsstyrenhet för att bestämma batterianvändningen genom att kontrollera adjungerade tillstånden strategiekvationen för den ekvivalenta förbrukningsminimiseringen. Optimeringsverktyget verifieras och jämförs med den ursprungliga styrenheten i en simuleringsmiljö baserad på Simulink. När perfekt information om vägen framåt är känd, är den genomsnittliga minskningen av bränsleförbrukningen 0,99 % relativt den ursprungliga styrenheten. Flera frågor som uppstår i den verkliga implementeringen undersöks, såsom den begränsade beräkningshastigheten och längden på den väg framåt som kan förutses. Av denna anledning är segmenteras informationen till optimeringsverktyget och den resulterande prestandan undersöks. För en 30 sekunders segmentering av framtida väginformation är den genomsnittliga besparingen i bränsleförbrukningen 0,13 % i förhållande till den ursprungligastyrenheten. Resultaten visar att den viktigaste faktorn som begränsar bränsleförbrukningsbesparingen är införandet av de termiska belastningsbegränsningarna på batteriet.