In der industriellen Fertigung wird fortlaufend neuartige Technik implementiert. In der Automobilindustrie stellen kooperative Roboter eine Form neuartiger Technik dar. Für die Einstellung gegenüber kooperativen Robotern und deren Nutzung spielt die Akzeptanz vor allem beim Erstkontakt eine entscheidende Rolle. Der Grund ist die quasi-soziale Interaktion mit menschlichen Interaktionspartnern. Damit es nicht zur grundlosen Ablehnung kooperativer Roboter als Form neuartiger Technik kommt, verfolgt diese Arbeit als Ziele die Erklärung und anschließende Beeinflussung der Akzeptanz gegenüber kooperativen Robotern auf Grundlage der „unified theory of acceptance and use of technology“ (Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003). Dafür wurden Einflussvariablen auf die Akzeptanz kooperativer Roboter identifiziert. Anschließend wurde die Beeinflussbarkeit der Akzeptanz untersucht und es wurden verschiedene Wege der Einführung eines kooperativen Roboters im Anwendungsfeld der Automobilindustrie miteinander verglichen. Die Akzeptanzsteigerung vor der eigentlichen Nutzung eines kooperativen Roboters konnte realisiert werden. Zudem ließen sich die Ergebnisse auch auf eine weitere Form neuartiger Technik im Untersuchungskontext übertragen. / New technologies are constantly implemented in the industrial context. Cooperative robots are a new technology in the automobile industry. The acceptance of these is important for the user’s attitude towards and their usage of them before and during the first contact. The reason for that is the quasi-social interaction with human interaction partners. To counteract the possibility of an unsubstantiated rejection of the use of this new technology, this paper has the aims of explaining and subsequently influencing the acceptance of cooperative robots based on the „unified theory of acceptance and use of technology“ (Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003). Therefore variables affecting the acceptance of cooperative robots were identified. Afterwards the influenceability of the acceptance was tested and different ways of introducing a cooperative robot to new interaction partners in the new context of the automobile industry have been compared. As a result an increase of the user’s acceptance could be achieved before the actual use of the cooperative robot. Furthermore the results could also be transferred to another new technology in the same context of research.

Der Beitrag befasst sich mit einer ersten methodisch-systematischen Analyse der Biomorphisierung von Mensch-Maschine-Schnittstellen, also der Nutzung von biologischen Aktivitätsmustern für Signalkodierungen. Aufbauend auf Beispielen aus dem Alltag werden menschliche Eigenschaften, die sich zur Anthropomorphisierung und Biomorphisierung eignen, analysiert. Sodann werden geeignete Signalparameter zusammengestellt, die mit den technischen Ausgabemöglichkeiten und den dazugehörigen Signalen verbunden werden können. Beispielhaft wurde bei der Mensch-Maschine-Schnittstelle eines Geldautomaten eine Biomorphisierung deren Interaktionen vorgenommen. Ein Ausblick auf Folgeuntersuchungen, welche die Interaktionen evaluieren, schließt den Beitrag.

Today highly complex components are manufactured on NC-controlled machine tools. The NC programs, controlling these machines, are usually automatically generated by CAM software. This automatic processing is often erroneous. The VR-based realistic machine simulation, presented in this paper, extends the usual content of a machine simulation, like material removal and collision detection, by various new aspects. The coupling of a real NC unit allows the recognition and elimination of all process- as well as controller-caused errors. The integration of the multi-body simulation enables the consideration of inertia, machine rigidity and milling cutter deflection.

Diese Arbeit beschäftigt sich mit den Auswirkungen der Herz-Lungen-Maschine auf das Gewebe des Hippocampus in einem Ferkelmodell. Die Tiere untereilte man in 5 Gruppen: „Kontrolle“, „Kontrolle mit Minozyklin“, „HLM pulsatil“, „HLM nicht-pulsatil“, sowie „HLM nicht-pulsatil mit Minozyklin“. Es wurde untersucht, ob eine pulsatile Perfusion Schäden in den Zellen des Hippocampus gegenüber eines nicht-pulsatilen Blutflusses während der extrakorporalen Zirkulation abmildern kann. Des Weiteren überprüfte man neuroprotektive Effekte des Tetrazyklin-Derivates Minozyklin während eines kardiochirurgischen Eingriffes mit Herz-Lungen-Maschine. Während der Operation wurde bei allen Ferkeln eine Hypothermie von 28 °C durchgeführt und die HLM-Zeit betrug 90 Minuten. Die Rekonvaleszenzzeit umfasste 120 Minuten. Minozyklin verabreichte man in den entsprechenden Gruppen sowohl zu Beginn des Versuches (4 mg/kg KM) und nach Abkopplung von der Herz-Lungen-Maschine (2 mg/kg KM) intravenös. Hauptbestandteil der Arbeit waren histologische und immunhistochemische Färbemethoden zur Untersuchung des Hippocampus. Mithilfe eines Mikroskops wurden Veränderungen auf zellulärer Ebene im CA1- und CA3-Areal des Cornu ammonis im Hippocampus ausgewertet. Für die Ergebnisse betrachtet man die Pyramidenzellen des Stratum pyramidale. In der Hämatoxylin-Eosin-Färbung wurden Zellen mit den Eigenschaften „Ödem“, „Eosinophilie“ und „Pyknose“ für jedes Versuchstier gezählt. Mit den immunhistochemischen Färbungen sollten Faktoren für den programmierten Zelltod, für Hypoxie (HIF 1-alpha) und für oxidativen Stress (3-Nitrotyrosin) detektiert werden. Als Marker für Apoptose wählte man den Apoptose-induzierenden Faktor (AIF), cleaved Caspase 3 und Poly(ADP)Ribose (PAR).

Macromolecular complexes, also termed molecular machines, facilitate a large spectrum of biological reactions and tasks crucial to the survival of cells. These complexes are composed of either protein only, or proteins bound to nucleic acids (DNA or RNA). Prominent examples for each class are the proteosome, the nucleosome and the ribosome. How such units are assembled within the context of a living cell is a central question in molecular biology. Earlier studies had indicated that even very large complexes such as ribosomes could be reconstituted from purified constituents in vitro. The structural information required for the formation of macromolecular complexes, hence, lies within the subunits itself and, thus, allow for self- assembly. However, increasing evidence suggests that in vivo many macromolecular complexes do not form spontaneously but require assisting factors (“assembly chaperones”) for their maturation. In this thesis the assembly of RNA-protein (RNP) complexes has been studied by a combination of biochemical and structural approaches. A resourceful model system to study this process is the biogenesis pathway of the uridine-rich small nuclear ribonucleoproteins (U snRNPs) of the spliceosome. This molecular machine catalyzes pre-mRNA splicing, i.e. the removal of non-coding introns and the joining of coding exons to functional mRNA. The composition and architecture of U snRNPs is well defined, also, the nucleo-cytoplasmic transport events enabling the formation of these particles in vivo have been analyzed in some detail. Furthermore, recent studies suggest that the formation of U snRNPs in vivo is mediated by an elaborate assembly machinery consisting of protein arginine methyltransferase (PRMT5)- and survival motor neuron (SMN)-complexes. The elucidation of the reaction mechanism of cellular U snRNP assembly would serve as a paradigm for our understanding of how RNA-protein complexes are formed in the cellular environment. The following key findings were obtained as part of this study: 1) Efforts were made to establish a full inventory of the subunits of the SMN-complex. This was achieved by the biochemical definition and characterization of an atypical component of this complex, the unrip protein. This protein is associated with the SMN-complex exclusively in the cytoplasm and influences its subcellular localization. 2) With a full inventory of the components in hand, the architecture of the SMN-complex was defined on the basis of an interaction map of all subunits. This study elucidated that the proteins SMN, Gemin7 and Gemin8 form a backbone, onto which the remaining subunits adhere in a modular manner. 3) The two studies mentioned above formed the basis to elucidate the reaction mechanism of cellular U snRNP assembly. Initially, an early phase in the SMN-assisted formation of U snRNPs was analyzed. Two subunits of the U7 snRNP (LSm10 and 11) were found to interact with the PRMT5-complex, without being methylated. This report suggests that the stimulatory role of the PRMT5-complex is independent of its methylation activity. 4) Key reaction intermediates in U snRNP assembly were found and characterized by a combination of biochemistry and structural studies. Initially, a precursor to U snRNPs with a sedimentation coefficient of 6S is formed by the pICln subunit of the PRMT5-complex and Sm proteins. This intermediate was shown to constitute a kinetic trap in the U snRNP assembly reaction. Progression towards the assembled U snRNP depends on the activity of the SMN-complex, which acts as a catalyst. The formation of U snRNPs is shown to be structurally similar to the way clamps are deposited onto DNA to tether poorly processive polymerases. 5) The human SMN-complex is composed of several subunits. However, it is unknown whether all subunits of this entity are essential for U snRNP assembly. A combination of bioinformatics and biochemistry was applied to tackle this question. By mining databases containing whole-genome assemblies, the SMN-Gemin2 heterodimer is recognized as the most ancestral form of the SMN-complex. Biochemical purification of the Drosophila melanogaster SMN-complex reveals that this complex is composed of the same two subunits. Furthermore, evidence is provided that the SMN-Gemin2 heterodimer is necessary and sufficient to promote faithful U snRNP assembly. Future studies will adress further details in the reaction mechanism of cellular U snRNP assembly. The results obtained in this thesis suggest that the SMN and Gemin2 subunits are sufficient to promote U snRNP formation. What then is the function of the remaining subunits of the SMN-complex? The reconstitution schemes established in this thesis will be instrumental to address this question. Furthermore, additional mechanistic insights into the U snRNP assembly reaction will require the elucidation of structures of the assembly machinery trapped at various states. The prerequisite for these structural studies, the capability to generate homogenous complexes in sufficient amounts, has been accomplished in this thesis. / Makromolekulare Komplexe, auch molekulare Maschinen genannt, ermöglichen eine grosse Vielfalt biologischer Reaktionen und Aufgaben, die für das Überleben von Organismen kritisch sind. Diese Komplexe bestehen entweder nur aus Protein, oder setzen sich aus Protein und Nukleinsäure (DNA oder RNA) zusammen. Prominente Beispiele für diese Klassen molekularer Maschinen sind das Proteosom, das Nukleosom oder das Ribosom. Wie sich solche Einheiten innerhalb einer Zelle zusammenlagern ist eine grundlegende Frage der Molekularbiologie. Frühere Studien hatten angeduetet, dass es möglich ist sogar sehr grosse Komplexe wie das Ribosom in vitro aus gereinigten Bestandteilen zu einem aktiven Partikel zu rekonstruieren. Die Strukturinformation, die für die Bildung von makromolekularen Komplexen erforderlich ist, liegt also in den Untereinheiten selbst. Im Gegensatz dazu mehren sich heute die Hinweise dafür, dass sich viele makromolekulare Komplexe nicht spontan zusammenlagern, sondern die Aktivität assistierender Faktoren („Assembly Chaperone“) für ihre Reifung benötigen. In dieser Arbeit wurde der Zusammenbau von RNA-Protein (RNP) Partikeln durch eine Kombination aus Biochemie und Strukturbiologie untersucht. Ein ergiebiges System, um diesen Prozess zu studieren, ist die Biogenese der RNPs (U snRNPs) des Spleissosoms. Aufgabe dieser molekularen Maschine ist das Herausschneiden nicht-kodierender Introns und das Zusammenfügen kodiereneder Exons um so funktionelle mRNA zu bilden. Die Zusammensetzung und Architektur von U snRNPs sind gut definiert. Auch ist der Kern- Zytoplasma Transport, der für die Reifung dieser Partikel notwendig sind, detailliert beschrieben worden. Außerdem weisen neueste Studien darauf hin, dass die Bildung von U snRNPs in vivo durch eine komplexe Maschinerie, die aus den Protein-Arginin- Methyltransferase 5 (PRMT5)- und Survival-Motor-Neuron (SMN)- Komplexen besteht, vermittelt wird. Die Entschlüsselung des Reaktionsmechanismus des zellulärem U snRNP Zusammenbaus würde als Musterbeispiel für unser Verständnis dienen, wie RNPs in einer Zelle gebildet werden. Folgende Erkenntnisse wurden in dieser Arbeit gewonnen: 1) Es wurde zunächst versucht eine komplette Bestandsliste der Untereinheiten des SMN-Komplexes zu erstellen. Dies wurde durch die biochemische Definition und Charakterisierung einer atypischen Komponente dieses Komplexes, des Unrip Proteins, erreicht. Dieses Protein bindet ausschliesslich im Zytoplasma an den SMN-Komplex und beeinflusst dessen subzelluläre Lokalisation. 2) Die komplette Inventarisierung des SMN-Komplexes ermöglichte die Untersuchung der Wechselwirkung aller Untereinheiten und somit die Untersuchung seiner Architektur. Diese Studie zeigte, dass die Proteine SMN, Gemin7 und Gemin8 das Rückgrat des SMN-Komplexes bilden auf dem die restlichen Untereinheiten modular angeordnet werden. 3) Die zwei oben erwähnten Studien bildeten die Grundlage, den Reaktionsmechanismus zellulärer U snRNP Zusammenlagerung zu entschlüsseln. Zunächst wurde eine frühe Phase im SMN-vermittelten U snRNP Zusammenbau analysiert. Es konnte gezeigt werden, dass zwei Untereinheiten des U7 snRNP (LSm10 und 11) mit dem PRMT5-Komplex wechselwirken, ohne methyliert zu werden. Dies deutet darauf hin, dass die unterstützende Rolle des PRMT5-Komplexes von seiner Methylierungsaktivität unabhängig ist. 4) Schlüsselintermediate im Zusammenschluss von U snRNPs wurden identifiziert und durch eine Kombination von Biochemie und Strukturbiologie charakterisiert. In einer ersten Stufe bildet sich ein Vorgänger von U snRNPs mit einem Sedimentationskoeffizienten von 6S aus. Dieses Intermediat, bestehend aus pICln (einer Untereinheit des PRMT5-Komplexes) und Sm Proteinen, stellt eine kinetische Falle in der U snRNP Zusammenlagerung dar. Das Voranschreiten zum maturen U snRNP hängt von der Aktivität des SMN-Komplexes ab, der als Katalysator wirkt. Weiterhin konnte gezeigt werden, dass die Ausbildung von U snRNPs strukturell ähnlich zu der Reaktion verläuft, die Polymerasen mit geringer Prozessivität an der DNA verankert und die als „clamp-loading“ bezeichnet wird. 5) Der menschliche SMN-Komplex setzt sich aus mehreren Untereinheiten zusammen. Es ist jedoch unbekannt, ob alle Teile des Komplexes für die Zusammenlagerung von U snRNPs notwendig sind. Diese Frage wurde durch eine Kombination aus Bioinformatik und Biochemie adressiert. Durch Datenbanksuchen in komplett sequenzierten Genomen wurde festgestellt, dass die evolutionär ursprüngliche Form des SMN-Komplexes aus den zwei Proteinen SMN und Gemin2 besteht. Die biochemische Reinigung des Komplexes der Taufliege Drosophila melanogaster offenbarte, dass er auch in diesem Organismus aus denselben zwei Untereinheiten zusammengebaut ist. Außerdem wurde der Beweis erbracht, dass das SMN-Gemin2 heterodimer notwendig und hinreichend ist, um U snRNPs akkurat zusammenzulagern. Zukünftige Studien werden weitere detaillierte Ansichten des Reaktionsmechanismus in der zellulären Zusammenlagerung von U snRNPs liefern. Die Ergebnisse, die in der vorliegenden Arbeit erhalten wurden, deuten darauf hin, dass die Untereinheiten SMN und Gemin2 des SMN-Komplexes für den Zusammenbau von U snRNPs hinreichend sind. Was also ist die Funktion der weiteren Untereinheiten des SMN-Komplexes? Die Rekonstitutionsschemata, die in dieser Arbeit etabliert wurden, werden essentiell für die Beantwortung dieser Frage sein. Darüberhinaus werden weitere mechanistische Einsichten in die Zusammenlagerung von U snRNPs von der Ermittlung von Strukturen der Assembly-Maschinerie in verschiedenen Zuständen abhängen. Die Voraussetzung für diese strukturbiologische Untersuchungen, die Möglichkeit ausreichende Mengen homogener Komplexe herzustellen, ist ebenfalls in dieser Arbeit geschaffen worden.

Syftet med mitt arbete var att jag ville ta reda på hur jag kunde effektivisera min skapandeprocess för att kunna färdigproducera en hiphoplåt om dagen.  Jag producerade fyra låtar. Genom att kartlägga mina beteenden i min skapandeprocess kunde jag med hjälp av litteraturstudier plocka fram metoder för att öka min kreativitet och effektivitet.

Die Identifikation der Bindungsspezifitäten von Proteininteraktionsdomänen und damit letztlich auch ‎die Fähigkeit potentielle Bindungspartner dieser in vivo vorherzusagen bildet ein grundlegendes ‎Element für das Verständnis der biologischen Funktionen dieser Domänen. In dieser Arbeit wurde ‎untersucht, inwieweit solche Vorhersagen bezüglich der SH3-Domäne – als Beispiel für eine ‎Proteininteraktionsdomäne – mithilfe von Support-Vector-Machines (SVMs) möglich sind, wenn ‎diesen als Informationsquelle ausschließlich die innerhalb der Aminosäuresequenz der Domäne ‎konservierten Informationen zur Verfügung stehen. Um den SVM-basierten Klassifikator zu ‎trainieren und zu validieren, wurde ein Satz aus 51 SH3-Domänen verwendet, die zuvor ‎entsprechend ihrer Ligandenpräferenz in ein System aus acht verschiedenen Klassen eingeteilt ‎worden waren. Da die innerhalb der Aminosäuresequenzen konservierten Informationen in ‎abstrakte Zahlenwerte konvertiert werden mussten (Voraussetzung für mathematisch basierte ‎Klassifikatoren wie SVMs), wurde jede Aminosäuresequenz durch ihren jeweiligen Fisher-Score-‎Vektor ausgedrückt. Die Ergebnisse erbrachten einen Klassifikationserror, welcher weit unterhalb des ‎Zufallsniveaus lag, was darauf hindeutet, dass sich die Bindungsspezifität (Klasse) einer SH3-Domäne ‎in der Tat von seiner Aminosäuresequenz ableiten lassen dürfte. Mithilfe klassenspezifisch ‎emittierter, artifizieller Sequenzen, implementiert in den Trainingsprozess des Klassifikators, um ‎etwaigen nachteiligen Auswirkungen von Overfitting zu entgegenzuwirken, sowie durch ‎Berücksichtigung taxonomischer Informationen des Klassensystems während Training und ‎Validierung, ließ sich der Klassifikationserror sogar noch weiter senken und lag schließlich bei lediglich ‎‎35,29% (vergleiche Zufall: 7/8 = 87.50%). Auch die Nutzung von Feature Selections zur Abmilderung ‎Overfitting-bedingter, negativer Effekte lieferte recht vielversprechende Ergebnisse, wenngleich ihr ‎volles Potential aufgrund von Software-Beschränkungen nicht ausgenutzt werden konnte.‎ Die Analyse der Positionen im Sequence-Alignment, welche für den SVM- basierten Klassifikator am ‎relevantesten waren, zeigte, dass diese häufig mit Positionen korrelierten, von denen angenommen ‎wird auch in vivo eine Schlüsselrolle bei der Determination der Bindungsspezifität (Klasse) zu spielen. ‎Dies unterstreicht nicht nur die Reliabilität des präsentierten Klassifikators, es gibt auch Grund zur ‎Annahme, dass das Verfahren möglicherweise auch als Supplement anderer Ansätze genutzt werden ‎könnte, welche zum Ziel haben die Positionen zu identifizieren, die die Ligandenpräferenz in vivo ‎determinieren. Informationen, die nicht nur für ein besseres Verständnis der SH3-Domäne (und ‎möglicherweise auch anderer Proteininteraktionsdomänen) von grundlegender Bedeutung sind, ‎sondern auch aus pharmakologischer Sicht von großem Interesse sein dürften.‎ / Regarding protein-interaction-domains the identification of their binding specificities and ‎eventually ‎also the ability to predict potential binding partners for them in vivo constitutes a fundamental ‎element for the understanding of the biological functions of these domains. In this study it ‎was ‎investigated to what extent such predictions could be made for the SH3-domain – as an ‎example ‎for a protein-interaction-domain – when using support-vector-machines (SVMs) trained ‎exclusively ‎with the information conserved within the amino-acid-sequence of the domain. A set of ‎‎51 SH3-‎domains, pre-classified into a system of eight different classes according to their ligand ‎preference, was used to train and cross-validate the SVM-based classifier. To convert the ‎information ‎conserved within the amino-acid-sequences into abstract numeric values (a ‎prerequisite for a ‎mathematics-based classifier like SVMs) each sequence was represented by its ‎respective Fisher-‎score-vector. The results revealed a classification error level way below chance ‎level, indicating the ‎binding specificity (class) of an SH3-domain can indeed be inferred from its ‎amino-acid-sequence. ‎With the help of class-specific emitted, artificial sequences introduced into ‎the training process of the ‎classifier to counter adverse overfitting effects and by additionally ‎considering taxonomic ‎information of the class system during training and cross-validation, the ‎classification error level of ‎the classifier could be lowered even farther, eventually reaching a level ‎as low as 35.29% (compare ‎chance level: 7/8 = 87.50%). The use feature selections to counter ‎overfitting returned quite ‎promising results, too, however couldn't be exploited to its full potential ‎due to software limitations. ‎ The analysis of those positions in the sequence-alignment being most relevant for the SVM-‎based ‎classifier showed, they frequently correlated with positions considered to also play in vivo a ‎pivotal ‎role in binding specificity (class) determination of the SH3-domain. Not only does this ‎underline the ‎reliability of the presented classifier, it also gives reason to believe, the method could ‎possibly be ‎used as a supplement for other approaches trying to identify positions that determine ‎ligand ‎preference in vivo. Information, not only fundamental for a better understanding of the SH3-‎‎domain (and maybe also other protein-interaction-domains), but also likely to be of great interest ‎from a pharmacological point of view.‎

Der Vortrag zeigt dem Anwender CAD basierter Mehrkörpersimulationssoftware, wie dieser durch zwei einfache dynamische Simulationen das reduzierte Massenträgheitsmoment eines ungleichmäßig übersetzenden Getriebes ermitteln kann. Hierbei wird zunächst das Antriebsmoment unter konstanter Antriebsgeschwindigkeit und konstanter Antriebsbeschleunigung ermittelt, aufbereitet und anschließend in die Bewegungsgleichung der starren Maschine eingesetzt. Der Verlauf des reduzierten Massenträgheitsmoments wird für weiterführende Berechnungen (z.B. elektromotorische Antriebsauslegung oder Torque Feedback Simulationen) als Furier-Reihe zur Verfügung gestellt.

Zugl.: Magdeburg, Univ., Diss., 2009

Machine tool components are widely used in many industrial applications. In accordance with their usage, a reliable health monitoring system is necessary to detect defects in these components in order monitor machinery performance and avoid malfunction. Even though several techniques have been reported for fault detection and diagnosis, it is a challenging task to implement a condition monitoring system in real world applications due to their complexity in structure and noisy operating environment. The primary objective of this thesis is to develop novel intelligent algorithms for a reliable fault diagnosis of machine tool components. Another objective is to use Micro Electro Mechanical System (MEMS) sensor and interface it with Raspberry pi hardware for the real time condition monitoring. Primarily knowledge based approach with morphological operators and Fuzzy Inference System is proposed, the e˙ectiveness of this approach lies in the selection of structuring elements(SEs). When this is evaluated with di˙erent classes of bearing fault signals, it is able to detect the fault frequencies e˙ectively. Secondarily, An analytical approach with multi class support machine is proposed, this method has uniqueness of learning on its own with out any prior knowledge, the e˙ectiveness of this method lies on selected features and used kernel for converging. Results have shown that RBF (Radial Bias Function) kernel, which is commonly known as gauss kernel has good performance in identifying faults with less computation time. An idea of prototyping these methods has triggered in using Micro Electro Mechanical System (MEMS) sensor for data acquisition and real time Condition Monitoring. LIS3DH accelerometer sensor is used for the data acquisition of spindle for capturing high frequency fault signals. The measured data is analyzed and compared with the industrial sensor k-shear accelerometer type 8792A.