Att utforma interaktiva TV-tjänster skiljer sig på flera sätt från att designa för webb eller för vanliga PC-tillämpningar. Faktorer som lägre bildupplösning, längre avstånd mellan användare och skärm, och inte minst användandet av fjärrkontroll istället för tangentbord och mus gör att villkoren ser annorlunda ut än för PC-tillämpningar. I detta arbete beskrivs hur en videobutik för en set-top-box för digital-TV utformas via iterativ hifi-prototypning och utvärdering. Lärdomarna är tillämpbara på andra interaktiva TV-tillämpningar. / Designing interactive TV applications is in many ways different than designing for the web for for PC applications. Lower screen resolution, longer distance between user and screen, and not least the use of a remote control as input device instead of keyboard and mouse make for different conditions than when designing PC applications. In this thesis the design of a video store for a digital TV set-top-box is being outlined. The design is made through interative hifi-prototyping and evaluation. The learnings from this work are applicable on other interactive TV-applications.

Hemsidan är den enskilt största kommunikationskanalen mellan Ericsson och potentiellt framtida anställda. Företaget har idag problem med att den globala karriärhemsidan inte uppfattas som användarvänlig av särskilt studenter, och detta examensarbete syftar till att definiera krav för hur en global karriärhemsida bör utformas för att vara användarvänlig och välkomnande för studenter. Med en användarcentrerad designstrategi och en teoretisk bas inom interaktionsdesign och human factor syftar avhandlingen till att förstå vad studenterna efterfrågar och hur Ericsson kan möta och överträffa dessa förväntningar. Tester, workshops, utvärderingar och intervjuer har använts för att iterativt utveckla en prototyp och kravspecifikation. Studien visar att det finns två huvudsakliga typer av användare att designa för: de med ett tydligt mål att hitta ett jobb och de som försöker ta reda på om företaget är av intresse. Vanliga känslor hos användarna att ta hänsyn till är ångest, ensamhet, beslutsamhet, spänning och glädje. Några av slutsatserna kring den befintliga karriärhemsidan är att den vänstra menyn inte är organiserad på ett sätt som hjälper användaren att hitta vad han/hon letar efter, innehållet i mitten är för allmän och tråkig för många användare och högerspalten används sällan, trots att den innehåller vissa användbara funktioner. Resultaten från studierna har lett till rekommendationer så som att omorganisera den vänstra menyn, att använda startsidan för visualisering och kategorisering av hemsidans innehåll, att göra det möjligt att få information baserat på användarens intresse och att sätta arbete och företagets produkt i ett sammanhang. Resultatet är ett försök att balansera användarnas behov och omedvetna önskemål med vad som är möjligt att genomföra. Även om vissa kompromisser har gjorts är resultatet uppskattat av både användare och intressenter på Ericsson. / The website is the single largest communication channel between Ericsson and its potential future employees. Today the company is facing problems with their global career website being found not user-friendly by students. This master thesis project is to set requirements for how a global career website should be designed to be user friendly and welcoming for global students With a user-centered design approach and a theoretical base within interaction design and human factor the thesis aim is to understand what the students require and how Ericsson can meet and exceed the expectations. Tests, workshops, evaluations and interviews have been used to iteratively develop a concept prototype and set requirements. The workshops show there are two main types of users to be designed for: the ones having a clear goal finding a job and the ones trying to find out if the company is of interest. Common user feelings take into consideration while designing are anxiety, loneliness, determination, excitement and joy. Some conclusions concerning the existing career website is that the left menu used for navigation is not organized in a way that help the user find what he/she is looking for, the content in the middle is to general and bored many users, and the right section is never used, although containing some useful functionality. The results from the studies have led to recommendations such as reorganizing the left menu, using the entrance page for visualizing and categorizing the site content, make it possible to get information based on the users interest, and put the work and company product in a context. The resulting concept prototype is an attempt to balance the users‘ needs and un-dreamed of requirements with what is possible to implement. Although some compromises have been done, the result is appreciated by both user focus groups and Ericsson stakeholders.

In thiswork, we develop a learning model predictive controller (LMPC) for energy-optimaltracking of periodic trajectories for a quadcopter. The main advantage of this controller isthat it is “reference-free”. Moreover, the controller is able to improve its performance overiterations by incorporating learning from the previous iterations. The proposed learningmodel predictive controller aims to learn the “best” energy-optimal trajectory over timeby learning a terminal constraint set and a terminal cost from the history data of previousiterations. We have shown howto recursively construct terminal constraint set and terminalcost as a convex hull and a convex piece-wise linear approximation of state and inputtrajectories of previous iterations, respectively. These steps allow us to formulate theonline planning problem for the controller as a convex optimization program, therebyavoiding the complex combinatorial optimization problems that alternative formulationsin the literature need to solve. The data-driven terminal constraint set and terminal costnot only ensure recursive feasibility and stability of LMPC but also guarantee convergenceto the neighbourhood of the optimal performance at steady state. Our LMPC formulationincludes linear time-varying system dynamics which is also learnt from stored state andinput trajectories of previous iterations.To show the performance of LMPC, a quadcopter trajectory learning problem in thevertical plane is simulated in MATLAB/SIMULINK. This particular trajectory learningproblem involves non-convex state constraints, which makes the resulting optimal controlproblem difficult to solve. A tangent cut method is implemented to approximate the nonconvexconstraints by convex ones, which allows the optimal control problem to be solvedby efficient convex optimization solvers. Simulation results illustrate the effectiveness ofthe proposed control strategy. / Vi utvecklar en lärande modell-prediktiv regulator för energi-optimalt följande av periodiskatrajektorier för en quadkopter. Den huvudsakliga fördelen med denna regulator äratt den är “referensfri”. Dessutom så klarar regulatorn att förbättra sin prestanda medtiden genom att inkorporera inlärning från föregående iterationer. Syftet med den föreslagnalärande modell-prediktiva regulatorn är att över en viss tid lära sig den “bästa”energioptimala trajektorian genom att lära sig den terminala bivillkorsmängden och denterminala kostnaden från historiskt data från tidigare iterationer. Vi har visat hur man kanrekursivt konstruera terminala bivillkorsmängder och terminala kostnader som konvexahöljen respektive konvexa styckvis linjära approximationer av tillstånds- och insignalstrajektoriernafrån tidigare iterationer. Dessa steg gör det möjligt att formulera onlineplaneringsproblemet för regulatorn som ett konvext optimeringsproblem och på så visundvika de komplexa kombinatoriska optimeringsproblemen som ofta krävs för alternativametoder som kan hittas andra publikationer. Den datadrivna terminala bivillkorsmängdenoch terminala kostnaden garanterar inte bara rekursiv tillåtenhet och stabilitet av LMPC,utan även konvergens till en omgivning av den optimala prestandan efter att ha uppnåttjämvikt. Vår LMPC-formulering innehåller linjär och tidsvarierande systemdynamik, somockså lärs från lagrade tillstånds- och insignalstrajektorier från tidigare iterationer.För att visa prestandan av LMPC så simuleras iMATLAB/SIMULINK ett problem ominlärning av quadkopter-trajektorier i det vertikala planet. Just det trajektorieinlärningsproblemetinnehåller icke-konvexa tillståndsbivillkor, vilket gör det resulterande optimeringsproblemetsvårt att lösa. En tangentsnitt-metod är implementerad för att approximera deicke-konvexa bivillkoren med hjälp av konvexa bivillkor, vilket möjliggör lösningen avdet optimala regleringsproblemet med effektiva lösare för konvexa optimeringsproblem.Simuleringsresultaten visar effektivitet av den föreslagna regleringsmetoden.

Modern state-of-the-art object detection models are based on convolutional neural networks and can be divided into single-shot detectors and two-stage detectors. Two-stage detectors exhibit impressive detection performance but their complex pipelines make them slow. Single-shot detectors are not as accurate as two-stage detectors, but are faster and can be used for real-time object detection. Despite the fact that single-shot detectors are faster, a large number of calculations are still required to produce a prediction that not many embedded devices are capable of doing in a reasonable time. Therefore, it is natural to ask if single-shot detectors could become faster even. Pruning is a technique to reduce the size of neural networks. The main idea behind network pruning is that some model parameters are redundant and do not contribute to the final output. By removing those redundant parameters, fewer computations are needed to produce predictions, which may lead to a faster inference and since the parameters are redundant, the model accuracy should not be affected. This thesis investigates two approaches for pruning the SSD-MobileNet- V2 single-shot detector. The first approach prunes the single-shot detector by a large portion and retrains the remaining parameters only once. In the other approach, a smaller portion is pruned, but pruning and retraining are done in an iterative fashion, where pruning and retraining constitute one iteration. Beyond comparing two pruning approaches, the thesis also studies the tradeoff between model accuracy and inference speed that pruning induces. The results from the experiments suggest that the iterative pruning approach preserves the accuracy of the original model better than the other approach where pruning and finetuning are performed once. For all four pruning levels that the two approaches are compared iterative pruning yields more accurate results. In addition, an inference evaluation indicates that iterative pruning is a good compression method for SSD-MobileNet-V2, finding models that both are faster and more accurate than the original model. The thesis findings could be used to guide future pruning research on SSD-MobileNet- V2, but also on other single-shot detectors such as RetinaNet and the YOLO models. / Moderna modeller för objektsdetektering bygger på konvolutionella neurala nätverk och kan delas in i ensteg- och tvåstegsdetektorer. Tvåstegsdetektorer uppvisar imponerande detektionsprestanda, men deras komplexa pipelines gör dem långsamma. Enstegsdetektorer uppvisar oftast inte lika bra detektionsprestanda som tvåstegsdetektorer, men de är snabbare och kan användas för objektdetektering i realtid. Trots att enstegsdetektorer är snabbare krävs det fortfarande ett stort antal beräkningar för att få fram en prediktering, vilket inte många inbyggda enheter kan göra på rimlig tid. Därför är det naturligt att fråga sig om enstegsdetektorer kan bli ännu snabbare. Nätverksbeskärning är en teknik för att minska storleken på neurala nätverk. Huvudtanken bakom nätverksbeskärning är att vissa modellparametrar är överflödiga och inte bidrar till det slutliga resultatet. Genom att ta bort dessa överflödiga parametrar krävs färre beräkningar för att producera en prediktering, vilket kan leda till att nätverket blir snabbare och eftersom parametrarna är överflödiga bör modellens detektionsprestanda inte påverkas. I den här masteruppsatsen undersöks två metoder för att beskära enstegsdetektorn SSD-MobileNet-V2. Det första tillvägagångssättet går ut på att en stor del av detektorn vikter beskärs och att de återstående parametrarna endast finjusteras en gång. I det andra tillvägagångssättet beskärs en mindre del, men beskärning och finjustering sker på ett iterativt sätt, där beskärning och finjustering utgör en iteration. Förutom att jämföra två metoder för beskärning studeras i masteruppsatsen också den kompromiss mellan modellens detektionsprestanda och inferenshastighet som beskärningen medför. Resultaten från experimenten tyder på att den iterativa beskärningsmetoden bevarar den ursprungliga modellens detektionsprestanda bättre än den andra metoden där beskärning och finjustering utförs en gång. För alla fyra beskärningsnivåer som de två metoderna jämförs ger iterativ beskärning mer exakta resultat. Dessutom visar en hastighetsutvärdering att iterativ beskärning är en bra komprimeringsmetod för SSD-MobileNet-V2, eftersom modeller som både snabbare och mer exakta än den ursprungliga modellen går att hitta. Masteruppsatsens resultat kan användas för att vägleda framtida forskning om beskärning av SSD-MobileNet-V2, men även av andra enstegsdetektorer, t.ex. RetinaNet och YOLO-modellerna.

A two-step model order reduction method is investigated in order to overcome problems of certain one-step methods. Not only optimal combinations of one-step reductions are considered but also the selection of a suitable intermediate dimension (ID) is described. Several automated selection methods are presented and their application tested on a gear box model. The implementation is realized using a Matlab-based Software MORPACK. Several recommendations are given towards the selection of a suitable ID, and problems in Model Order Reduction (MOR) combinations are pointed out. A pseudo two-step is suggested to reduce the full system without any modal information. A new node selection approach is proposed to enhance the SEREP approximation of the system’s response for small reduced representations. / Mehrschrittverfahren der Modellreduktion werden untersucht, um spezielle Probleme konventioneller Einschrittverfahren zu lösen. Eine optimale Kombination von strukturmechanischen Reduktionsverfahren und die Auswahl einer geeigneten Zwischendimension wird untersucht. Dafür werden automatische Verfahren in Matlab implementiert, in die Software MORPACK integriert und anhand des Finite Elemente Modells eines Getriebegehäuses ausgewertet. Zur Auswahl der Zwischendimension werden Empfehlungen genannt und auf Probleme bei der Kombinationen bestimmter Reduktionsverfahren hingewiesen. Ein Pseudo- Zweischrittverfahren wird vorgestellt, welches eine Reduktion ohne Kenntnis der modalen Größen bei ähnlicher Genauigkeit im Vergleich zu modalen Unterraumverfahren durchführt. Für kleine Reduktionsdimensionen wird ein Knotenauswahlverfahren vorgeschlagen, um die Approximation des Frequenzganges durch die System Equivalent Reduction Expansion Process (SEREP)-Reduktion zu verbessern.

A two-step model order reduction method is investigated in order to overcome problems of certain one-step methods. Not only optimal combinations of one-step reductions are considered but also the selection of a suitable intermediate dimension (ID) is described. Several automated selection methods are presented and their application tested on a gear box model. The implementation is realized using a Matlab-based Software MORPACK. Several recommendations are given towards the selection of a suitable ID, and problems in Model Order Reduction (MOR) combinations are pointed out. A pseudo two-step is suggested to reduce the full system without any modal information. A new node selection approach is proposed to enhance the SEREP approximation of the system’s response for small reduced representations.:Contents Kurzfassung..........................................................................................iv Abstract.................................................................................................iv Nomenclature........................................................................................ix 1 Introduction........................................................................................1 1.1 Motivation........................................................................................1 1.2 Objectives........................................................................................1 1.3 Outline of the Thesis........................................................................2 2 Theoretical Background.......................................................................3 2.1 Finite Element Method......................................................................3 2.1.1 Modal Analysis...............................................................................4 2.1.2 Frequency Response Function.......................................................4 2.2 Model Order Reduction.....................................................................5 2.3 Physical Subspace Reduction Methods.............................................7 2.3.1 Guyan Reduction...........................................................................7 2.3.2 Improved Reduced System Method...............................................8 2.4 Modal Subspace Reduction Methods...............................................10 2.4.1 Modal Reduction...........................................................................11 2.4.2 Exact Modal Reduction..................................................................11 2.4.3 System Equivalent Reduction Expansion Process.........................13 2.5 Krylov Subspace Reduction Methods...............................................14 2.6 Hybrid Subspace Reduction Methods..............................................15 2.6.1 Component Mode Synthesis........................................................16 2.6.2 Hybrid Exact Modal Reduction......................................................19 2.7 Model Correlation Methods.............................................................21 2.7.1 Normalized Relative Frequency Difference...................................21 2.7.2 Modified Modal Assurance Criterion.............................................22 2.7.3 Pseudo-Orthogonality Check.......................................................22 2.7.4 Comparison of Frequency Response Function.............................23 3 Selection of Active Degrees of Freedom............................................25 3.1 Non-Iterative Methods...................................................................26 3.1.1 Modal Kinetic Energy and Variants..............................................26 3.1.2 Driving Point Residue and Variants..............................................27 3.1.3 Eigenvector Component Product..................................................28 3.2 Iterative Reduction Methods...........................................................29 3.2.1 Effective Independence Distribution.............................................29 3.2.2 Mass-Weighted Effective Independence.......................................32 3.2.3 Variance Based Selection Method.................................................33 3.2.4 Singular Value Decomposition Based Selection Method................34 3.2.5 Stiffness-to-Mass Ratio Selection Method.....................................34 3.3 Iterative Expansion Methods...........................................................35 3.3.1 Modal-Geometrical Selection Criterion...........................................36 3.3.2 Triaxial Effective Independence Expansion...................................36 3.4 Measure of Goodness for Selected Active Set..................................39 3.4.1 Determinant and Rank of the Fisher Information Matrix................39 3.4.2 Condition Number of the Partitioned Modal Matrix........................40 3.4.3 Measured Energy per Mode..........................................................40 3.4.4 Root Mean Square Error of Pseudo-Orthogonality Check.............41 3.4.5 Eigenvalue Comparison................................................................41 4 Two-Step Reduction in MORPACK.......................................................42 4.1 Structure of MORPACK.....................................................................42 4.2 Selection of an Intermediate Dimension.........................................43 4.2.1 Intermediate Dimension Requirements........................................44 4.2.2 Implemented Selection Methods..................................................45 4.2.3 Recommended Selection of an Intermediate Dimension...............48 4.3 Combination of Reduction Methods.................................................49 4.3.1 Overview of All Candidates..........................................................50 4.3.2 Combinations with Modal Information.........................................54 4.3.3 Combinations without Modal Information....................................54 5 Applications........................................................................................57 5.1 Gear Box Model...............................................................................57 5.2 Selection of Additional Active Nodes................................................58 5.3 Optimal Intermediate Dimension......................................................64 5.4 Two-Step Model Order Reduction Results........................................66 5.5 Comparison to One-Step Model Order Reduction Methods..............70 5.6 Comparison to One-Step Hybrid Model Order Reduction Methods...72 5.7 Proposal of a New Approach for Additional Node Selection..............73 6 Summary and Conclusions...................................................................77 7 Zusammenfassung und Ausblick..........................................................79 Bibliography............................................................................................81 List of Tables..........................................................................................86 List of Figures.........................................................................................88 A Appendix.............................................................................................89 A.1 Results of Two-Step Model Order Reduction.....................................89 A.2 Data CD............................................................................................96 / Mehrschrittverfahren der Modellreduktion werden untersucht, um spezielle Probleme konventioneller Einschrittverfahren zu lösen. Eine optimale Kombination von strukturmechanischen Reduktionsverfahren und die Auswahl einer geeigneten Zwischendimension wird untersucht. Dafür werden automatische Verfahren in Matlab implementiert, in die Software MORPACK integriert und anhand des Finite Elemente Modells eines Getriebegehäuses ausgewertet. Zur Auswahl der Zwischendimension werden Empfehlungen genannt und auf Probleme bei der Kombinationen bestimmter Reduktionsverfahren hingewiesen. Ein Pseudo- Zweischrittverfahren wird vorgestellt, welches eine Reduktion ohne Kenntnis der modalen Größen bei ähnlicher Genauigkeit im Vergleich zu modalen Unterraumverfahren durchführt. Für kleine Reduktionsdimensionen wird ein Knotenauswahlverfahren vorgeschlagen, um die Approximation des Frequenzganges durch die System Equivalent Reduction Expansion Process (SEREP)-Reduktion zu verbessern.:Contents Kurzfassung..........................................................................................iv Abstract.................................................................................................iv Nomenclature........................................................................................ix 1 Introduction........................................................................................1 1.1 Motivation........................................................................................1 1.2 Objectives........................................................................................1 1.3 Outline of the Thesis........................................................................2 2 Theoretical Background.......................................................................3 2.1 Finite Element Method......................................................................3 2.1.1 Modal Analysis...............................................................................4 2.1.2 Frequency Response Function.......................................................4 2.2 Model Order Reduction.....................................................................5 2.3 Physical Subspace Reduction Methods.............................................7 2.3.1 Guyan Reduction...........................................................................7 2.3.2 Improved Reduced System Method...............................................8 2.4 Modal Subspace Reduction Methods...............................................10 2.4.1 Modal Reduction...........................................................................11 2.4.2 Exact Modal Reduction..................................................................11 2.4.3 System Equivalent Reduction Expansion Process.........................13 2.5 Krylov Subspace Reduction Methods...............................................14 2.6 Hybrid Subspace Reduction Methods..............................................15 2.6.1 Component Mode Synthesis........................................................16 2.6.2 Hybrid Exact Modal Reduction......................................................19 2.7 Model Correlation Methods.............................................................21 2.7.1 Normalized Relative Frequency Difference...................................21 2.7.2 Modified Modal Assurance Criterion.............................................22 2.7.3 Pseudo-Orthogonality Check.......................................................22 2.7.4 Comparison of Frequency Response Function.............................23 3 Selection of Active Degrees of Freedom............................................25 3.1 Non-Iterative Methods...................................................................26 3.1.1 Modal Kinetic Energy and Variants..............................................26 3.1.2 Driving Point Residue and Variants..............................................27 3.1.3 Eigenvector Component Product..................................................28 3.2 Iterative Reduction Methods...........................................................29 3.2.1 Effective Independence Distribution.............................................29 3.2.2 Mass-Weighted Effective Independence.......................................32 3.2.3 Variance Based Selection Method.................................................33 3.2.4 Singular Value Decomposition Based Selection Method................34 3.2.5 Stiffness-to-Mass Ratio Selection Method.....................................34 3.3 Iterative Expansion Methods...........................................................35 3.3.1 Modal-Geometrical Selection Criterion...........................................36 3.3.2 Triaxial Effective Independence Expansion...................................36 3.4 Measure of Goodness for Selected Active Set..................................39 3.4.1 Determinant and Rank of the Fisher Information Matrix................39 3.4.2 Condition Number of the Partitioned Modal Matrix........................40 3.4.3 Measured Energy per Mode..........................................................40 3.4.4 Root Mean Square Error of Pseudo-Orthogonality Check.............41 3.4.5 Eigenvalue Comparison................................................................41 4 Two-Step Reduction in MORPACK.......................................................42 4.1 Structure of MORPACK.....................................................................42 4.2 Selection of an Intermediate Dimension.........................................43 4.2.1 Intermediate Dimension Requirements........................................44 4.2.2 Implemented Selection Methods..................................................45 4.2.3 Recommended Selection of an Intermediate Dimension...............48 4.3 Combination of Reduction Methods.................................................49 4.3.1 Overview of All Candidates..........................................................50 4.3.2 Combinations with Modal Information.........................................54 4.3.3 Combinations without Modal Information....................................54 5 Applications........................................................................................57 5.1 Gear Box Model...............................................................................57 5.2 Selection of Additional Active Nodes................................................58 5.3 Optimal Intermediate Dimension......................................................64 5.4 Two-Step Model Order Reduction Results........................................66 5.5 Comparison to One-Step Model Order Reduction Methods..............70 5.6 Comparison to One-Step Hybrid Model Order Reduction Methods...72 5.7 Proposal of a New Approach for Additional Node Selection..............73 6 Summary and Conclusions...................................................................77 7 Zusammenfassung und Ausblick..........................................................79 Bibliography............................................................................................81 List of Tables..........................................................................................86 List of Figures.........................................................................................88 A Appendix.............................................................................................89 A.1 Results of Two-Step Model Order Reduction.....................................89 A.2 Data CD............................................................................................96

Verdrängergesteuterte hydrostatische Antriebssysteme mit drehzahlvariablem Pumpenantrieb zeichnen sich durch ihre im Vergleich mit ventilgesteuerten Antrieben gute Energieeffizienz und die Möglichkeit der einfachen Stillsetzung aus, weisen jedoch durch die mangelnde Einspannung des Aktors geringere Eigenfrequenzen auf, was die Einstellung von Standardregelkreisen erschwert und meist eine geringere Dynamik und Positioniergenauigkeit zur Folge hat. Hydraulische Achsantriebe, die ohnehin über zahlreiche dominante Nichtlinearitäten verfügen und schwach gedämpft sind können in der Folge das ihnen innewohnende Potential nicht ausschöpfen. Mit einem Vergleich von Dynamik und Präzision verschiedener Antriebssysteme an Hauptantriebsachsen von Kunststoff-Spritzgießmaschinen mittlerer Baugröße wird zunächst das Leistungspotential analysiert. Auf dieser Basis werden Methoden zur Verbesserung der statischen und dynamischen Eigenschaften drehzahlvariabler verdrängergesteuerter Antriebe in Positions- und Druckregelung entwickelt, welche sich durch eine einfache Parametrierung und hohe Robustheit auszeichnen, da sie ohne einen geschlossenen Regelkreis funktionieren. Die dynamische inversionsbasierte Vorsteuerung ermöglicht dabei ein initial gutes Folgeverhalten, das durch die Anwendung einer iterativ lernenden Regelung in jedem Zyklus weiter verbessert wird. Um die Dynamik von Folgeregelungen mit weiteren Randbedingungen zu maximieren wird eine Methode entwickelt, mit der es möglich ist, eine Bewegungsvorgabe entlang der physikalischen Leistungsgrenzen des Antriebssystems zu berechnen und die wirkenden Begrenzungen aufzuzeigen. Die Erstellung von Bewegungsvorgaben sowie die Einstellung der lernenden Regelung sind dabei jeweils mit einem einzigen Parameter möglich. Die experimentelle Untersuchung und der Funktionsnachweis der entwickelten Methoden am Beispiel der Kunststoff-Spritzgießmaschine zeigt eine deutliche Steigerung der möglichen Dynamik verdrängergesteuerter Antriebssysteme, ein gutes Folgeverhalten sowie eine erhöhte Positioniergenauigkeit bei gleichzeitiger Unabhängigkeit von der Betriebstemperatur.:1. Einleitung und wissenschaftliche Problemstellung 7 2. Zielsetzung der Arbeit 11 3. Stand der Forschung und Technik 13 3.1 Architekturen hydraulischer Linearantriebe 13 3.2 Betriebsverhalten drehzahlvariabler verdrängergesteuerter Antriebe 16 3.3 Regelung hydraulischer Achsantriebe in Verdrängersteuerung 18 3.4 Vorsteuerungen und iterativ lernende Regelungen 21 4. Antriebstechnik in Kunststoff-Spritzgießmaschinen 25 5. Analyse der Leistungsfähigkeit von Antriebssystemen in SGM 27 5.1 Aufbau und Funktionsweise von Spritzgießmaschinen 28 5.2 Auswahl der Antriebssysteme 31 5.3 Analyse der Bewegungsdynamik 34 5.4 Analyse der Positioniergenauigkeit 37 5.5 Analyse der Druckregelung 39 5.6 Identifikation von Potentialen für die Leistungssteigerung 44 6. Trajektoriengenerierung entlang der Systemleistungsgrenzen 47 6.1 Kniehebel-Schließeinheit 48 6.2 Analyse statischer und dynamischer Restriktionen 50 6.3 Trajektorienentwurfsmethodik 59 7. Modellbasierte dynamische Vorsteuerung 67 7.1 Methodik 68 7.2 Mathematisch-physikalische Beschreibung 69 7.3 Inversionsbasiertes Steuergesetz 75 8. Modellbasierte lernende Vorsteuerung 77 8.1 Methodik 78 8.2 Entwurf modellbasierter normoptimaler iterativ lernender Regelungen 79 8.3 Stabilitätsnachweis 84 8.4 Generierung von Lernmodellen 86 9. Anwendung der Verfahren und Diskussion 91 9.1 Positionsregelung im geschlossenen hydrostatischen Kreis 93 9.2 Lastkraftregelung im offenen Kreis 108 9.3 Ablösende Regelung: Geschwindigkeit - Last 123 10. Zusammenfassung 127 11. Literatur 133 12. Anhang 145 / Displacement-controlled hydrostatic drive systems with variable-speed pump are characterized by their good energy efficiency and the possibility of simple shutdown compared with valve-controlled drives, but they have lower natural frequencies, which makes the application of standard closed-loop control more difficult and usually results in lower dynamics and positioning accuracy. As a result hydraulic drives, which already have numerous dominant nonlinearities and are weakly damped, cannot exploit their full potential. The work starts with a comparison and an analysis of the dynamics and precision of different drive systems on main drive axes of medium-size plastic injection molding machines. On this basis, methods are developed for improving the static and dynamic properties of variable-speed displacement-controlled drives in position and pressure control. These methods are characterized by simple parameterization and high robustness without relying on a closed-loop control. In this context, the dynamic inversion-based feedforward control allows for a good tracking performance, which is further improved by applying a cycle-wise iterative learning control. In order to fulfill the dynamics of follow-up control with position boundary conditions, a method is developed which allows for calculating a motion specification along the physical performance limits of the drive system and to show the existing limitations. The creation of motion presets as well as the setting-up of a learning controller may be done with one single parameter. Experimental investigation of the developed methods using the example of the plastic injection molding machine shows a significant increase in dynamics of displacement-controlled drive systems, good follow-up behavior, and increased positioning accuracy while remaining independent of the operating temperature.:1. Einleitung und wissenschaftliche Problemstellung 7 2. Zielsetzung der Arbeit 11 3. Stand der Forschung und Technik 13 3.1 Architekturen hydraulischer Linearantriebe 13 3.2 Betriebsverhalten drehzahlvariabler verdrängergesteuerter Antriebe 16 3.3 Regelung hydraulischer Achsantriebe in Verdrängersteuerung 18 3.4 Vorsteuerungen und iterativ lernende Regelungen 21 4. Antriebstechnik in Kunststoff-Spritzgießmaschinen 25 5. Analyse der Leistungsfähigkeit von Antriebssystemen in SGM 27 5.1 Aufbau und Funktionsweise von Spritzgießmaschinen 28 5.2 Auswahl der Antriebssysteme 31 5.3 Analyse der Bewegungsdynamik 34 5.4 Analyse der Positioniergenauigkeit 37 5.5 Analyse der Druckregelung 39 5.6 Identifikation von Potentialen für die Leistungssteigerung 44 6. Trajektoriengenerierung entlang der Systemleistungsgrenzen 47 6.1 Kniehebel-Schließeinheit 48 6.2 Analyse statischer und dynamischer Restriktionen 50 6.3 Trajektorienentwurfsmethodik 59 7. Modellbasierte dynamische Vorsteuerung 67 7.1 Methodik 68 7.2 Mathematisch-physikalische Beschreibung 69 7.3 Inversionsbasiertes Steuergesetz 75 8. Modellbasierte lernende Vorsteuerung 77 8.1 Methodik 78 8.2 Entwurf modellbasierter normoptimaler iterativ lernender Regelungen 79 8.3 Stabilitätsnachweis 84 8.4 Generierung von Lernmodellen 86 9. Anwendung der Verfahren und Diskussion 91 9.1 Positionsregelung im geschlossenen hydrostatischen Kreis 93 9.2 Lastkraftregelung im offenen Kreis 108 9.3 Ablösende Regelung: Geschwindigkeit - Last 123 10. Zusammenfassung 127 11. Literatur 133 12. Anhang 145

<p>Provbanken är en del i ett nationellt provsystem som är tänkt att vara ett bedömningskomplement till existerande prov i gymnasieutbildningen. Växjö universitet har varit delaktig i utvecklingen av prov för de yrkesinriktade ämnena sedan 1997. Eftersom innehållet i dessa numera webbanpassade prov är det väsentliga, måste utformningen av provet göras lättförståelig. Användbarheten måste m a o vara självklar och inte ställa till problem för användaren. Som en av utvecklarna av dessa interaktiva prov, ville jag finna ett sätt att minimera problemen och öka användbarheten. I de bakgrundsstudier som gjordes, fann jag att en iterativ designprocess föreslogs vara den bästa metoden för att åstadkomma mitt mål. Med hjälp av användartest kopplade till teoretiska referensramar, utvärderades ett av proven som skapats vid Växjö universitet. Eftersom ett omvårdnadsprov valdes, blev målgruppen sex omvårdnadselever. Tre av dem deltog i det första användartestet. Datainsamlingen utfördes med hjälp av en kvalitativ metod, där både observationer och intervjuer användes som empiriska insamlingstekniker. I analysen som följdes upptäcktes sex höga eller medelhöga problem, varav tre av de mest akuta valdes att förändras. Dessa problem utvärderades och implementerades med hjälp av teoretiska riktlinjer i en prototyp som användartestades med de tre kvarvarande omvårdnadseleverna. I den analys som gjordes kunde de jämförda resultaten peka på en förbättring av användbarheten i det specifika prov som undersökts. Det kunde dock även konstateras att ett flertal problem återstod för att helt uppnå målet med en minimering av problem.</p><p>Denna uppsats visar på betydelsen av att göra iterativa designprocesser i interaktiva system för att öka dess användbarhet. Studien pekar tydligt på vikten av att göra användartest samt hur teori kan vara ett komplement till utformning av interaktiva gränssnitt.</p> / <p>Provbanken is part of a national examination system, which is meant to be a mark-setting complement to existing tests in the upper secondary school. Växjö University has been part of the development of tests regarding the vocational subjects since 1997. Because the content of these web-adapted tests is essential, the design of the tests must be made easy to understand. In other words, the usability has to be obvious and must not create trouble for the user. As one of the developers of these interactive tests, I wanted to find a way to minimize the problems and increase the usability. In the conducted background studies, I found that the iterative design process was suggested as the best method to achieve my goal. With the help of usability tests applied to theoretical frame of reference, one of the tests created at Växjö University was evaluated. Since a test regarding homecare was chosen, the target group became six homecare students. Three of them took part in the first usability test. The gathering of data was conducted with the help of a qualitative method, where observations and interviews were used as empirical techniques. In the following analysis six high or medium high problems were discovered, out of which three of the most urgent problems were solved. These problems were evaluated and implemented with help of theoretical guidelines into a prototype, which later became usability tested with the three remaining homecare students. In the analysis made, the compared results showed an improvement of the usability in the specific, investigated test. However, it could clearly be stated that several issues persisted until the goal of minimizing the problems could be achieved.</p><p>This thesis shows the importance of performing iterative design processes in interactive systems in order to increase the usability. The study clearly points out the importance of usability tests and how theory can be a complement in the design of interactive interfaces.</p>

There are several algorithms for solving the linear system of equations that arise from the finite element method with linear or near-linear computational complexity. One way is to find an approximation of the stiffness matrix that is such that it can be used in a preconditioned conjugate residual method, that is, a preconditioner to the stiffness matrix. We have studied two preconditioners for the conjugate residual method, both based on writing the stiffness matrix in block form, factorising it and then approximating the Schur complement block to get a preconditioner. We have studied the stationary reaction-diffusion-advection equation in two dimensions. The mesh is refined adaptively, giving a hierarchy of meshes. In the first method the Schur complement is approximated by the stiffness matrix at one coarser level of the mesh, in the second method it is approximated as the assembly of local Schur complements corresponding to macro triangles. For two levels the theoretical bound of the condition number is 1/(1-C²) for either method, where C is the Cauchy-Bunyakovsky-Schwarz constant. For multiple levels there is less theory. For the first method it is known that the condition number of the preconditioned stiffness matrix is O(l²), where l is the number of levels of the preconditioner, or, equivalently, the number mesh refinements. For the second method the asymptotic behaviour is not known theoretically. In neither case is the dependency of the condition number of C known. We have tested both methods on several problems and found the first method to always give a better condition number, except for very few levels. For all tested problems, using the first method it seems that the condition number is O(l), in fact it is typically not larger than Cl. For the second method the growth seems to be superlinear.

Den här rapporten behandlar ett projekt utfört i kandidatkursen TDDD96 - Kandidatprojekt i programvaruutveckling. Projektet är utfört av åtta studenter från datateknik- ochmjukvaruteknikprogrammen på Linköpings universitet (LiU) för kunden från institutionen för medicinsk teknik (IMT) på LiU. Syftet med projektet var att ta fram en prototypmed ett grafiskt gränssnitt för uppvisning och simulering av hur kroppen påverkas av t.ex.träning, sömn och kostintag. Modellerna som simulerats är framtagna av forskningsgrup-pen integrativ system biologi för institutionen för medicinsk teknik LiU och resultatet är i form av dataändringar och grafer i programmets gränssnit.