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Ziele: Die Arbeit hatte die Etablierung und Validierung einer robusten, spezifischen und sensitiven GC-NCI-MS Methode zum Ziel, um Testosteron und 17α-OH-Progesteron im Serum zuverlässig quantifizieren zu können. Anschließend wurde die Methode mit dem Siemens ADVIA Centaur Immunoassay zur Testosteronanalyse verglichen. Hintergrund der Arbeit ist die mangelnde Richtigkeit und Sensitivität der Steroidhormonanalyse mit Immunoassays, inbesondere bei Hormonanylsen in geringen Konzentrationen, wie z.B. Testosteron bei Frauen und Kindern. Methode: Die Methode umfasste die Zugabe von deuterierten Internen Standard zu 1 ml Serum, gefolgt von Flüssig-Flüssig-Extraktion mit Ethylacetat und einem Clean-up mittels Festphasenextraktion. Die angereicherten und aufgereinigten Proben können mit Pentafluor¬benzyl¬hydroxylamin-hydrochlorid und MSTFA/TMCS (99:1) erfolgreich derivatisiert und im Anschluss in die GC-MS injiziert werden. Die Methode zeigt eine exzellente chromatographische Trennung. Testosteron und 17-OH-Progesteron wurden im Selected Ion Monitoring detektiert, die Quantifizierung erfolgte durch den Vergleich der Verhältnisse der Peakflächen zwischen Internen Standard und Analyten. Für den Methodenvergleich, zwischen der GC-MS Methode und dem Siemens ADVIA Centaur Immunoassay, wurde Testosteron in 10 Proben von Männern und 20 Proben von Kindern und Frauen analysiert. Ergebnisse: In dem für Männer physiologischen Konzentrationsbereich (2,62 -9,29 ng/ml) konnte eine sehr gute Übereinstimmung der Analysenergebnisse beider Methoden gezeigt werden (r= 0,97). Im Gegensatz dazu fiel im niedrigen Konzentrationsbereich aus Seren von Frauen und Kindern (0,05 - 0,51 ng/ml) eine geringe Übereinstimmung (r= 0,77) der Messergebnisse auf, wobei hier mit dem untersuchten Immunassay im Mittel um 158,9 % höhere Konzentrationen erzielt wurden. Schlussfolgerung: Der Methodenvergleich spiegelt die aktuelle Problematik in der Testosteronanalytik wider. So werden Messdifferenzen zu massenspektrometrischen Referenzmethoden auf eine mangelnde analytische Spezifität und Sensitivität, als auch ungenügende Validierung der Immunoassays zurückgeführt. Wenn niedrige Konzentrationen erwartet werden, wie bei der Testosteronanalyse in Serum von Frauen und Kindern, oder wenn zweifelhafte Analysenergebnisse vorliegen, sollte auf massenspektrometrische Referenzmethoden zurückgegriffen werden.

In der vorliegenden Arbeit wird eine Methodik zur Entwicklung mechanischer Simulationen der Interaktion Sportler-Sportgerät-Umwelt zur Untersuchung der Funktionalität von Sportgeräten konzipiert und vorgestellt. Die mechanische Simulation ist die gegenständliche Nachbildung spezieller Teilaspekte des Sportlers, z.B. der Körperform, der Trägheitseigenschaften, der Masse, der Interaktionskräfte zur Umwelt oder charakteristischer Bewegungsabläufe zum Zweck der Durchführung gezielter Experimente zur Untersuchung des dynamischen Systemverhaltens Sportler-Sportgerät-Umwelt. Dazu werden drei Fallbeispiele aus der Forschungstätigkeit der Arbeitsgruppe HLST an der Technischen Universität Chemnitz mit Methoden zur Verifikation von Simulationsmodellen – dem strukturierten Durchgehen, der Validierung im Dialog und dem Schreibtischtest – analysiert. Die Analyseergebnisse werden in eine Grobstruktur eingebettet, die aus relevanten Vorarbeiten zur Anwendung der Allgemeinen Modelltheorie abgeleitet ist. Die in den jeweiligen Fallbeispielen verwendeten Prozessschritte, Methoden und Werkzeuge werden dargestellt und die Entwicklungsergebnisse erörtert. Im Abschluss jedes Fallbeispiels wird der Entwicklungsprozess anhand von einheitlichen Kriterien bewertet. In einem abschließenden Schritt erfolgt die Zusammenführung der im Stand der Technik dargelegten Grundlagen und der in den drei Fallbeispielen gewonnenen Informationen zu einer strukturieren und kommentierten Methodik. / In this dissertation a methodology is conceived that aims to structure the development process of test arrangements that mechanically simulate the interaction of athlete, sports equipment and environment. Mechanical simulation in this context is defined as the physical replication of specific properties of the athlete (e.g. the shape of the human body, body weight, joint kinematics, inertia, external forces in specific movements) in order to conduct experiments to investigate the dynamic behavior of the system athlete-equipment-environment. Therefore, three case studies of mechanical simulation models that have been developed at Technische Universität Chemnitz are analyzed by applying the validation and verification methods “structured walkthrough”, “face validity” and “desk checking”. The results of that analysis are embedded into a framework that is derived by literature review on applied model theory. For each of the three development processes the procedure model is identified and main tools and methods are discussed. Every case study is finally assessed by using standardized evaluation criterions. Finally, the main findings of the analysis of the case studies as well as knowledge obtained by reviewing the state of the art in model theory and simulation methods are used to build up a structured and commentated guideline.

Let us consider the singularly perturbed model problem Lu := -epsilon laplace u-bu_x+cu = f with homogeneous Dirichlet boundary conditions on the unit-square (0,1)^2. Assuming that b > 0 is of order one, the small perturbation parameter 0 < epsilon << 1 causes boundary layers in the solution. In order to solve above problem numerically, it is beneficial to resolve these layers. On properly layer-adapted meshes we can apply finite element methods and observe convergence. We will consider standard Galerkin and stabilised FEM applied to above problem. Therein the polynomial order p will be usually greater then two, i.e. we will consider higher-order methods. Most of the analysis presented here is done in the standard energy norm. Nevertheless, the question arises: Is this the right norm for this kind of problem, especially if characteristic layers occur? We will address this question by looking into a balanced norm. Finally, a-posteriori error analysis is an important tool to construct adapted meshes iteratively by solving discrete problems, estimating the error and adjusting the mesh accordingly. We will present estimates on the Green’s function associated with L, that can be used to derive pointwise error estimators.