Mit etwa 1 % der Weltbevölkerung ist die Epilepsie eine der häufigsten neurologischen Erkrankungen. Bei einem großen Teil der Patienten können die Anfälle mit Medikamenten nicht ausreichend kontrolliert werden. Die Entwicklung eines Geräts zur Vorhersage von Anfällen birgt das Potenzial, die Angst und Ungewissheit im Zusammenhang mit dem Auftreten von Anfällen zu verringern, das Verständnis für die Krankheit zu verbessern und bei Bedarf die sofortige Verabreichung von Maßnahmen zu erleichtern. In dieser Arbeit werden verschiedene überwachte und unüberwachte Algorithmen des maschinellen Lernens für die Vorhersage epileptischer Anfälle auf der Grundlage des intrakraniellen Elektroenzephalogramms entwickelt und evaluiert. Anhand nicht-kontinuierlichen Benchmark-Daten wird gezeigt, dass vollständig datengetriebene Methoden aus dem Bereich des Deep Learning den Stand der Technik erreichen können. Darüber hinaus zeigen grundlegend unterschiedliche Algorithmen eine ähnliche Leistung sowie Kohärenz in den fehlerhaften Stichproben. Post-hoc-Experimente deuten zudem darauf hin, dass weitere Verbesserungen auf diesem Datensatz begrenzt sein könnten. Analysen von kontinuierlichen Daten zeigen das Vorhandensein einer zyklischen und/oder gerichteten zeitlichen Entwicklung in den Verteilungen der EEG-Daten für alle Patienten. Unüberwachte Methoden zeigen eine klinisch relevante Leistung nur für Patienten, die eine zyklische zeitliche Entwicklung in Kombination mit phasengleichem Auftreten von Anfällen relativ zu dieser Entwicklung aufweisen. Darüber hinaus wird gezeigt, dass die Einbeziehung aktueller Daten in den Trainingssatz zu einer verbesserten Leistung des Klassifikators führt, während die Einbeziehung älterer Daten nur marginale Verbesserungen mit sich bringt. Das deutet darauf hin, dass die Klassifizierung in erster Linie auf aktuellen Daten beruht. Schließlich macht die Studie deutlich, dass die mit Benchmark-Daten erzielte Leistung möglicherweise zu optimistisch ist. Die Definitionen, die zum Labeln dieser Daten verwendet wurden, könnten den klinischen Nutzen des Klassifikators möglicherweise einschränken. Ein klinisch relevantes, vollständig prospektives System zur Vorhersage von Anfällen, das auf dem vorgeschlagenen Klassifikator basiert, wurde getestet und schnitt nicht signifikant besser ab als ein zufälliger Prädiktor. Dies deutet auf die Herausforderungen hin, robuste Vorhersagen in einer realen Anwendung zu erzielen. / With approximately 1% of the global population affected, epilepsy is one of the most prevalent neurological diseases. For a substantial portion of patients, medication can not control seizures sufficiently, limiting their treatment options. The development of a predictive device for seizures holds the potential to alleviate the anxiety and uncertainty surrounding seizure occurrences, enhance disease understanding, and facilitate prompt administration of interventions when needed. This thesis designs and evaluates various supervised and unsupervised machine learning algorithms for the prediction of epileptic seizures based on intracranial Electroencephalogram. It demonstrates, that fully data-driven methods from the field of deep learning can achieve state-of-the art performance. Moreover, fundamentally different algorithms exhibit similar performance as well as coherence in the erroneous segments when evaluated on non-continuous benchmark data. Furthermore, post-hoc experiments suggest that further improvement on this dataset may be limited. Analysis of continuous data reveals the presence of cyclic and/or directed temporal evolution in the distributions of EEG data for all patients. Unsupervised methods demonstrate clinically relevant performance only for patients exhibiting cyclic temporal evolution in combination with phase-locked seizure occurrences relative to this evolution. Additionally, the study shows that incorporating recent data into the training set leads to increased classification performance, while the inclusion of older data yields only marginal improvements, suggesting that classification primarily relies on recent data. Lastly, the study highlights that performance achieved on benchmark data may be overly optimistic. The definitions that have been used for labelling this data could potentially limit the clinical utility of the classifier. A clinically relevant, fully prospective seizure prediction system based on the proposed classifier is tested and found to perform not significantly better than a random predictor, indicating the challenges of achieving robust predictions in a real-world scenario.

The digital transformation of production and living is one research field with potential to overcome arising ecological and social problems. Digital technologies associated with the internet of things (IoT) enable new intelligent, sustainable and efficient production techniques. Massive monitoring and optimal controlling of industrial processes (smart fabrication) and human living (smart cities) ultimately results in the reduction of resource demands. Key parts of these new applications are microelectronic sensor read-out systems connected in IoT sensor networks, which measure and transmit multi-physical environmental parameters. In practical applications, large quantities (tens to hundreds) of sensor nodes are used. Circuitry with minimized power consumption is necessary to ensure long operation time and low maintenance cost. The motivation of this work is the development of a low-power, low-cost, microelectronic sensor read-out circuit, which combines flexibility of employed IoT sensor hardware with flexibility in complementary metal oxide semiconductor (CMOS) technology. This work covers design and implementation of an integrated multi-sensor analog frontend (AFE) with a near-zero power consumption below 10 μW, which offers above-state of the art, real-time configurability of key parameters and flexibility in application and technology. It aims for IoT environmental sensing applications, where energy-efficient, medium-speed and medium-resolution data acquisition of different environmental sensor signals is required. Its innovative architecture supports a wide variety of voltage ranges, frequency levels and sensor types, while maintaining energy-efficiency in different operation modes. Samples of the developed AFE are employed in autonomous sensor nodes for smart cities and smart factories, where they collect and process environmental parameters such as weather (light, temperature) and gases. The durable sensor nodes are operated by energy harvester sources and transmit data wirelessly, demonstrating one practical realization of an autonomous zero-power IoT network. Moreover, the technological flexibility of the AFE is investigated by migrating one key building block, which is the analog-to-digital converter, to different CMOS technologies. Conclusions for the optimal CMOS node for the entire AFE are drawn by performance comparison. / Die digitale Transformation von Industrie und Gesellschaft hat das Potential, zur Bewältigung bevorstehender ökologischer und sozialer Krisen beizutragen. Moderne digitale Technologien, wie das Internet der Dinge (engl. internet of things, IoT), ermöglichen intelligente Produktionsketten von nie dagewesener Effizienz und Nachhaltigkeit. Mit feingranularer Kontrolle und optimierter Steuerung soll schlussendlich der Ressourcenverbrauch von geregelten Prozessen, zum Beispiel in der smarten Fabrik und in der smarten Stadt, verringert werden. Schlüsseltechnologien dieser neuen Anwendungsfälle sind mikroelektronische Sensor-Auslese-Schaltungen, die multi-physikalische Umweltparameter messen und drahtlos in IoT-Netzwerke übertragen. In praktisch relevanten Szenarien bestehen solche Netzwerke aus dutzenden bis tausenden Sensorknoten. Unter unternehmerischen Gesichtspunkten sind lange Betriebszeiten ohne Batteriewechsel und geringe Wartungskosten notwendig, welche u. a. durch Elektronik mit minimalem Energieverbrauch erreicht werden können. Die Motivation dieser Arbeit ist die Entwicklung einer energiesparenden und kostengünstigen mikroelektronischen Sensor-Auslese-Schaltung, die Flexibilität in der Auswahl der eingesetzten IoTSensoren mit Flexibilität in der Auswahl der Halbleiter-Technologie (engl. complementary metal oxide semiconductor, CMOS) verbindet. Diese Arbeit behandelt Entwurf und Implementierung eines integrierten Multi-Sensor-Analog-Frontends (AFE) mit extrem geringer Leistungsaufnahme von weniger als 10 μW (engl. near zero power), dessen Echtzeit-Konfigurierbarkeit von relevanten Parametern und dessen Flexibilität in Anwendung und Technologie ein Niveau erreicht, das sich über dem Stand der Technik befindet. Es soll in IoT-Anwendungen eingesetzt werden, in denen die energieeffiziente Verarbeitung von verschiedenen Umwelt-Sensor-Signalen mit mittlerer Geschwindigkeit und mittlerer Genauigkeit gefordert ist. Mit seiner innovativen Architektur unterstützt es einen großen Bereich von Eingangsspannungen, Eingangs-Frequenzen und Sensor-Typen in unterschiedlichen Operations-Modi, wobei seine Energieeffizienz nicht beeinträchtigt wird. Exemplare des entworfenen AFEs werden durch den Einsatz in autonomen Sensorknoten für die smarte Stadt und die smarte Fabrik, wo sie Umweltparameter wie Wetter (Licht, Temperatur) und Gaskonzentrationen sammeln und verarbeiten, in die Anwendung überführt. Die langlebigen Sensorknoten, die ihre Energie von alternativen Quellen beziehen und via drahtloser Funkverbindung kommunizieren, demonstrieren eine praktische Realisierung eines autonomen Zero-Power-IoT Netzwerkes. Zusätzlich untersucht diese Arbeit die Technologie-Flexbilität des AFEs, indem ein Kernbaustein, der Analog-Digital-Wandler, in verschiedene CMOS-Technologien migriert wird. Anhand eines Vergleichs werden Schlüsse für den optimalen Technologieknoten des gesamten AFEs gezogen.

Für die Herstellung von immer kleiner werdenden elektronischen Bauteilen ist es notwendig, Schichten verschiedener Stoffe auf einem Substrat abzuscheiden. Dazu werden häufig Verfahren verwendet, bei denen Gase in kleine Strukturen eindringen und dort an der Oberfläche reagieren. Damit können Schichten abgeschieden werden. Bei der Gasströmung in mikroskopischen Strukturen auf einem Wafer zeigt sich ein anderes Strömungsverhalten als bei einer Gasströmung in einer makroskopischen Struktur bei Normaldruck. Dabei sind Kollisionen zwischen Gasteilchen oft vernachlässigbar, und die Kollisionen von Teilchen mit der Geometrie, in der sich das Gas befindet, überwiegen. Zur Untersuchung solcher Vorgänge ist es von Interesse, eine derartige Gasströmung und die entsprechenden Schichtabscheidungen simulieren zu können. In dieser Arbeit wurde ein Simulationsverfahren entwickelt, welches Gase im Bereich der freien Molekülströmung und deren chemische und physikalische Interaktionen an Oberflächen simulieren kann. Die Simulationen sind dabei speziell für die freie Molekülströmung optimiert und ist nicht auf viele Aspekte angewiesen, die in anderen Strömungsregimen notwendig sind. Dies geschieht mittels einer Monte-Carlo-Simulation von Teilchen, welche mittels Pfadverfolgung in einer beliebigen dreidimensionalen Geometrie simuliert werden können. Dabei kann eine große Menge an verschiedenen Wechselwirkungen von Teilchen mit den Wänden der Geometrie simuliert werden. Es erfolgten Vergleiche mit bekannten Literaturwerten, wie der Durchlasswahrscheinlichkeit eines Zylinders oder einem einzelnen ALD Schritt in einem zylinderförmigen Loch bei verschiedenen Adsorptionswahrscheinlichkeiten. Das verwendete Simulationsverfahren erlaubt eine einfache Erweiterung von Wechselwirkungen, welche an Oberflächen auftreten können. So wurde auch ein PVD Verfahren und der Einfluss eines Kollimators auf die Teilchenströmung untersucht.:Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis Symbolverzeichnis 1 Motivation und Einführung 2 Grundlagen 2.1 Knudsenzahl 2.1.1 Strömungsregime 2.1.2 Mittlere freie Weglänge bei verschiedenen Teilchenarten 2.2 Schichtabscheidungen 2.2.1 Chemische Gasphasenabscheidung 2.2.2 Atomlagenabscheidung 2.2.3 Physikalische Gasphasenabscheidung 2.3 Chemische Reaktionen an Oberflächen 2.3.1 Adsorption an einer freien Oberfläche 2.4 Simulationsansätze 2.4.1 Direct Simulation Monte Carlo 2.4.2 Angular Coefficient Method 2.4.3 Pfadverfolgung von Teilchen 2.4.4 Finite Volumen Methoden 3 Modellentwicklung 3.1 Grundidee 3.2 Interaktionen an Wänden 3.2.1 Reflexion und Reemission von Teilchen 3.2.2 Chemische Reaktionen 3.2.3 Tabellierte Oberflächeninteraktionen 3.3 Erweiterung für Bereiche geringerer Knudsenzahlen 3.4 Implementation 3.4.1 Wandkollisionen 3.4.2 Raytracing und Unterteilung der Geometrie 3.4.3 Simulationsdefinition 3.4.4 Simulationen in 2D 4 Simulationen und Ergebnisse 4.1 Durchlasswahrscheinlichkeit eines Hohlzylinders 4.2 Durchlasswahrscheinlichkeit durch ein gekrümmtes Rohr in 2D 4.3 ALD in einem zylinderförmigen Loch 4.4 Gleichgewicht zwischen Adsorption und Desorption an einer Oberfläche 4.5 Sputterabscheidung von Kupfer in einem PVD-Reaktor 4.5.1 Simulationen in einem Vakuum 4.5.2 Simulation bei Verwendung eines Hintergrundgases 5 Zusammenfassung und Ausblick 5.1 Zusammenfassung 5.2 Ausblick Literaturverzeichnis Danksagung Selbstständigkeitserklärung

We report the experimental observation of hysteresis-free negative capacitance (NC) in thin ferroelectric Hf₀.₅Zr₀.₅O₂ (HZO) films through high-speed pulsed charge-voltage measurements. Hysteretic switching is suppressed by the addition of thin Al₂O₃ layers on top of the HZO to prevent the screening of the polarization. We observe an S-shaped polarization-electric field dependence without hysteresis in agreement with Landau theory, which enables direct extraction of NC modeling parameters for ferroelectric HZO. Hysteresis-free NC is demonstrated down to 100 ns pulse widths limited only by our measurement setup. These results give critical insights into the physics of ferroelectric NC and practical NC device design using ferroelectric HZO.

Heterostructures of the materials system GaN/AlGaN/GaN were grown by molecular beam epitaxy on 6H-SiC substrates and high electron mobility transistors (HEMTs) were fabricated. For devices with large gate periphery an air bridge technology was developed for the drain contacts of the finger structure. The devices showed DC drain currents of more than 1 A/mm and values of the transconductance between 120 and 140 mS/mm. A power added efficiency of 41 % was measured on devices with a gate length of 1 µm at 2 GHz and 45 V drain bias. Power values of 8 W/mm were obtained. Devices with submicron gates exhibited power values of 6.1 W/mm (7 GHz) and 3.16 W/mm (25 GHz) respectively. The rf dispersion of the drain current is very low, although the devices were not passivated. / Heterostrukturen im Materialsystem GaN/AlGaN/GaN wurden mittels Molekularstrahlepitaxie auf 6H-SiC-Substraten gewachsen und High-Electron-Mobility-Transistoren (HEMTs) daraus hergestellt. Für Bauelemente mit großer Gateperipherie wurde eine Air-Bridge-Technik entwickelt, um die Drainkontakte der Fingerstruktur zu verbinden. Die Bauelemente zeigten Drainströme von mehr als 1 A/mm und Steilheiten zwischen 120 und 140 mS/mm. An Transistoren mit Gatelängen von 1 µm konnten Leistungswirkungsgrade (Power Added Efficiency) von 41 % (bei 2 GHz und 45 V Drain-Source-Spannung) sowie eine Leistung von 8 W/mm erzielt werden. Bauelemente mit Gatelängen im Submikrometerbereich zeigten Leistungswerte von 6,1 W/mm (7 GHz) bzw. 3,16 W/mm (25 GHz). Die Drainstromdispersion ist sehr gering, obwohl die Bauelemente nicht passiviert wurden.

Zweiphasenströmungen sind Strömungen von heterogenen Stoffgemischen, die aus zwei verschiedenen und voneinander getrennten homogenen Materialien, den Phasen, bestehen und bei einer Vielzahl technischer Anwendungen auftreten, wie zum Beispiel in der chemischen Industrie und der Energietechnik. Dort beeinflussen Zweiphasenströmungen maßgeblich die Prozesseffizienz und -sicherheit. Radiometrische Messverfahren bieten aufgrund ihrer Nicht-invasivität und dem hohen Durchdringungsvermögen die Möglichkeit, diese Strömungen zu visualisieren sowie deren Parameter zur Charakterisierung zu bestimmen. Die quantitativ hoch-genaue Parameterbestimmung kann dabei durch einige Aspekte erschwert werden, die bisher nicht durch Standardalgorithmen berücksichtigt werden können. Bei der Bestimmung von zeitgemittelten Phasenanteilen durch densitometrische und tomo-graphische Messungen kann bei geringen Zählraten die dynamische Verzerrung auftreten, die systematisch zu einer Verfälschung der zu bestimmenden Phasenanteile führt. Mit dem in dieser Arbeit entwickelten Verfahren des korrekten Mittelns kann die dynamische Verzerrung voll-ständig korrigiert werden. Bei der Anwendung des Verfahrens des korrekten Mittelns müssen schlecht konditionierte lineare Gleichungssysteme gelöst werden. Durch geeignete Regularisierungsverfahren lassen sich die Abweichungen vom Mittelwert bei ausreichender Zählratenstatistik beliebig stark verringern. Der Ansatz des Verfahrens des korrekten Mittelns kann bei densitometrischen Messungen von Gas-Flüssigkeits-Strömungen genutzt werden, um auf Basis der Gasgehalts-Wahrscheinlichkeitsdichte das Strömungsregime bei geringen Zähl-raten zu ermitteln. Die Röntgencomputertomographie ermöglicht die Bestimmung von räumlich und zeitlich aufgelösten Phasenverteilungen. Durch Strahlaufhärtung, Streustrahlung und geometrische Verzerrungen können die rekonstruierten Bilder Artefakte enthalten, die die Phasenanteile signifikant verfälschen. Streustrahlung und Strahlaufhärtung können beim ultraschnellen Elektronenstrahl-Röntgencomputertomographen ROFEX durch geeignete Normierungen mit Referenzmessdaten erheblich verringert werden. Weitere Reduktionen der Streustrahlungs-artefakte lassen sich durch Kollimation und einer strahlwegbasierten Vorwärtssimulation der Streustrahlung in der Bildebene erreichen. Durch äußere Einflüsse kann es beim ROFEX zu unerwünschten Ablenkungen des freien Elektronenstrahls kommen, was zu Verzerrungen in den Bildern führt. Die Korrektur kann mithilfe eines iterativen Algorithmus erfolgen, der auf Basis der Schärfe der Bilddaten den Pfad des Elektronenstrahls schätzt und somit die exakte Strahlweggeometrie für die Bildrekonstruktion ermittelt. / Two-phase flows are flows of heterogeneous material mixtures consisting of two different and separated homogeneous materials, the phases, which occur in many technical applications, such as in the chemical industry and energy technology. There, two-phase flows have a significant influence on process efficiency and safety. Due to their non-invasiveness and high penetration capability, radiometric measurement methods offer the possibility of visualizing these flows and determining their parameters for characterization. The quantitative high-precision determination of parameters is hampered by some aspects that are not taken into account by standard algorithms. When determining time-averaged phase fractions by densitometric and tomographic measurements, the dynamic bias error can occur at low count rates, which systematically leads to a falsification of the phase fractions to be determined. With the correct averaging method developed in this thesis, the dynamic bias error can be completely corrected. When applying the correct averaging method, ill-conditioned linear equation systems have to be solved. By suitable regularization methods, the deviations from the exact mean value can be reduced arbitrarily strongly with sufficient count rate statistics. The approach of the correct averaging method can be used for densitometric measurements of gas-liquid flows to determine the flow regime at low count rates on the basis of the gas fraction probability density. X-ray computed tomography enables the determination of spatially and temporally resolved phase distributions. The reconstructed images can contain artifacts due to beam hardening, scattered radiation and geometric distortions, which significantly falsify the phase fractions. In the ROFEX ultrafast electron beam X-ray computer tomography system, scattered radiation and beam hardening can be significantly reduced by suitable normalization with reference measurement data. Further reductions of scatter artifacts can be achieved by collimation and ray-tracking based forward simulation of scattered radiation in the image plane. Due to external influences around the ROFEX, undesired deflections of the free electron beam can occur, which leads to distortions in the images. The correction can be performed using an iterative algorithm that estimates the path of the electron beam based on the sharpness of the image data and thus determines the exact beam path geometry for the image reconstruction.

Insulating sheets, impregnants and encapsulation materials commonly used for winding insulation offer low thermal conductivities. This leads to an increased heating of the winding of electrical machines and to the existence of hotspots. The electromagnetical utilization of the machine has to be reduced with respect to the allowed maximum winding temperature. In this paper, the development and experimental investigation of novel polysiloxane composites with ceramic fillers are presented. The materials are tested by means of impregnated and encapsulated samples of a round-wire winding as well as the main insulation of electrical steel sheets and laminated cores. Numerical models are implemented for determining the equivalent thermal conductivity of the winding compound comprising the enameled wire and the impregnant. Based on the example of a permanent-magnet synchronous machine with outer-rotor in modular construction, the potential for increasing the electromagnetical utilization is shown.

The subject of this thesis is the development of a hybrid-integrated scanning grating spectrometer based on a micro-opto-electro-mechanical device or a micro-opto-electromechanical system, respectively. Features of spectral measurement system to be emphasized are a miniaturized construction with the volume of about a sugar cube, a corresponding low mass and low power consumption. In contrast to comparable and currently available spectroscopic instruments with compact physical dimensions, the system offers advantages in terms of enhanced mobility, portability, energy efficency, feasibility for on-site analysis and sensor integration. Miniaturized spectroscopes can help to address new areas of application as well as improve already existing applications. Food analysis, medical care, environmental monitoring, qualtiy inspection, process control, generation of bioenergy as well as safety and security tasks are exemplary fields of application. Within these areas, organic compounds ubiquitously to our everyday life play an important role. The near-infrared spectral band, that is the measurement range of the hybrid-integrated grating spectrometer, is well suited for the detection as well as the qualitative and quantitative analysis of organic compounds. The system follows the construction of a Czerny-Turner grating monochromator that is characterized by a rotatable mounted diffraction grating as well as separated optics for collimation and refocusing. By the rotation of the dispersive element, the spectrum is scanned across the fixed detector and sampled time-discretely. In the case of the hybrid-integrated spectrometer, the grating is part of a micro-opto-mechanical system, with the size of about 50 mm², developed at the Fraunhofer IPMS. Additionally to the grating, the corresponding driving mechanism, the position detection for the deflection angle and two optical slits are part of this device, as well. Integrating several functional components into one structural element is the main strategy of the construction process and is applied to all remaining features. A potentioally serial manufacturing is taken into account by the assembly and joining technology involved. Apart from the theoretical basics, the state of the art, the system specifications as well as the constructive and experimental results, a major part of this thesis is concerned with the technological and constructive boundary conditions, an analytical system description and the discussion of the solution space of this class of spectroscopic instruments. / Das Thema der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines hybrid-integrierten Gitterspektrometers basierend auf einem mikro-opto-elektro-mechanischen Bauelement. Auszeichnen soll sich das spektrale Messsystem durch einen miniaturisierten Aufbau mit dem Volumen eines Stück Würfelzuckers, einem dementsprechend geringen Gewicht und einer niedrigen Leistungsaufnahme. Im Vergleich zu bereits verfügbaren kompakten Spektralapparaten gleicher Funktionsweise ergeben sich Vorteile hinsichtlich Mobilität, Portabilität, Energieeffizienz, Anwendbarkeit in der Vor-Ort-Analytik und Sensorintegration. Mit miniaturisierten Spektrometern lassen sich neue Anwendungsgebiete adressieren und für bestehende Applikation bislang ungenutzte Entwicklungspotenziale erschließen. Exemplarische Einsatzfelder sind die Lebensmittelanalytik, Medizin- und Umweltmesstechnik, Qualitäts- und Prozesskontrolle, Bioenergiegewinnung sowie Sicherheitsanwendungen. In diesen Gebieten spielen die in unserem Alltag oft vorkommenden organischen Verbindungen eine wichtige Rolle. Zu ihrer qualitativen und quantitativen Analyse ist insbesondere der nahinfrarote Spektralbereich geeignet, in welchem das hybrid-integrierte Gitterspektrometer messen soll. Der Aufbau des Systems entspricht einem Czerny-Turner-Gittermonochromator, der durch ein drehbar gelagertes Beugungsgitter sowie eine getrennte Kollimations- und Refokussieroptik charakterisiert wird. Durch die Drehung des dispersiven Elementes verschiebt sich das Spektrum über einen ortsfesten Detektor, der die zeitdiskrete Abtastung durchführt. Im miniaturisierten Spektrometer ist das Gitter Teil eines am Fraunhofer IPMS hergestellten mikro-opto-elektro-mechanischen Bauelementes mit einer Fläche von nur 50 mm². In dieser Komponente sind neben dem dispersiven Element auch dessen Antrieb, die Positionsdetektion zum Bestimmen der Gitterauslenkung und zwei optische Spalte zusammengefasst. Die Strategie, mehrere Funktionskomponenten über geeignete Mikrofertigungstechniken in ein Bauteil zu integrieren, wird auch auf alle anderen Systembestandteile angewendet. Die Aufbau- und Verbindungstechniken zum Justieren und Montieren der komplexen Bauelemente berücksichtigt eine potenzielle Serienfertigung. Neben den theoretischen Grundlagen, dem Stand der Technik, den Systemspezifikationen sowie den konstruktiven und experimentellen Resultaten befasst sich die Arbeit eingehend mit technologischen und konstruktiven Randbedingungen, einer analytischen Systembeschreibung und der Behandlung des Lösungsraumes für diese Klasse von Spektralapparaten.

This study presents a method developed to achieve the roll-to-roll sintering of printed Ag patterns based on exposure to hot air, near-infrared, and mid-infrared sources. The sintering energy was quantified and evaluated based on theoretical and experimental calculations. Moreover, the effect of the sintering energy on the web tension was simultaneously considered. / Dieser Beitrag ist aufgrund einer (DFG-geförderten) Allianz- bzw. Nationallizenz frei zugänglich.

The current state of wireless sensing technologies possesses a good reliability in terms of time response and sensing on movable parts or in embedded structures. Nevertheless, these tech- nologies involve energy supply such as battery and suffer from low resolution and bulky signal conditioning system for data processing. Thus, a RFID passive wireless sensor is a good candidate to overcome these issues. The feasibility of implementing microstrip patch antennas for sensing application were successfully investigated; however, low sensitivity was always a big issue to be concerned. Sensors based on nanocomposites attracted a lot of attention because of their excellent performance in term of light weight, high sensitivity, good stability and high resistance to corrosion but it lacks the capability of high conductivity, which limit their implication into RFID applications. This work introduces a novel high sensitive passive wireless strain and temperature sensors based on nanocomposites as sensing layer. To accomplish this, intrinsically conductive polymer based on carbon nanofillers nanocomposites are deeply studied and characterized. Then it’s performance is evaluated. Among them a novel tertiary nanocomposite is introduced, which opens the gate to new nanocomposite applications and thus broad- ens the application spectrum. Understanding the transport mechanism to improve the conductivity of the nanocomposite and extracting individually different models based on physical explanation of their piezoresistivity, and behavior under temperature and humidity have been developed. Afterwards, selected nanocomposites based on their high sensitivity to either strain or temperature are chosen to be used as sensing layer for patch antenna. The fabricated patch antenna has only one fundamental frequency, by determining the shift in its resonance frequency as function of the desired property to be measured; the wireless sensor characteristics are then examined. For strain sensing, the effect of strain is tested experimentally with the help of end-loaded beam measurement setup. For temperature sensing, the sensors are loaded in a controlled temperature/humid chamber and with the help of a vector network analyzer, the sensitivity of the antennas are extracted by acquiring the shift in the resonance frequency. The fabricated wireless sensors based on patch antenna are fabricated on very low lossy material to improve their gain and radiation pattern. This approach could be expanded also to include different type of substrates such as stretchable substrates i.e. elastomer polymer, very thing substrates such as Kapton, paper-based substrates or liquid crystal polymer.