Starting this semester, Charles C. Sherrod Library at East Tennessee State University (ETSU) began shifting our SelectedWorks service model from an opt-in (we create profiles for faculty who send us their CV) process to a quicker and easier opt-out (we create profiles for all faculty) model. Our lightning talk will provide an overview of this opt-out model and how we laid the groundwork for its success. We started by engendering support amongst the Deans, Faculty Senate, and University Research Council, detailing the benefits of a university-wide profile service and assuaging any fears or concerns that an opt-out model might generate regarding utility and privacy. We also undertook a substantial harvesting project as part of this project using Digital Common's PubMed and Scopus integration to harvest thousands of ETSU-affiliated records into our repository. We create these "instant profiles" by aggregating publicly assessable information (such as contact information, education, etc.) from available sources such as university departmental pages, LinkedIn, ResearchGate, etc. to complete their "About" information without needing a copy of their CV. We then import all available works into the profile from the aforementioned harvesting project. Once completed, we email the faculty member in question and give them two weeks to accept or decline their profile before going "live." This will greatly expand the reach of our department's service and further integrate our portion of the library into the academic community of the university.

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Die Reduktion klimaschädlicher Emissionen ist ein wesentliches Ziel im modernen Luftverkehr. Dafür geeignete Ansätze stellen unter anderem emissionsoptimierte Flugprofile sowie der Einsatz hybrid-elektrischer Antriebstechnologien dar. Um damit verbundene Vorteile identifizieren und quantifizieren zu können, wurde am Lehrstuhl für Turbomaschinen und Flugantriebe der TU Dresden ein modularisiertes 1D-Triebwerksmodell entwickelt, welches die Leistungsrechnung und die Emissionen thermischer Flugantriebe im Auslegungspunkt sowie Off-Design (quasi-stationär) abbilden kann. Im Rahmen dieser Forschungsarbeit wird zunächst die Validierung des bestehenden Modells vertieft und dieses um ausgewählte thermische Triebwerksarchitekturen erweitert. Dabei stehen die Emissionsberechnung und der Off-Design-Betrieb aller Triebwerkskomponenten im Fokus. Von besonderer Bedeutung und Hauptteil der Arbeit ist die Integration hybrider Antriebskonzepte am Triebwerk selbst sowie hinsichtlich notwendiger Komponenten wie bspw. E-Maschinen und Batterie. Teil dessen ist die Literaturrecherche der Funktionsweise und die Ausarbeitung von Modellierungsansätzen zur Umsetzung hybrid-elektrischer Teilkomponenten und deren Verknüpfung zu Triebwerksarchitekturen. Die Implementierung und Validierung für stationäre On- und Off-Design-Berechnungen ist wesentlicher Bestandteil der Arbeit. Das entwickelte Triebwerksmodell kann für die vergleichende Betrachtung ausgewählter Triebwerksarchitekturen und Flugzyklen angewendet werden und liefert somit eine Grundlage für de-ren Optimierung. Der Brennstoffverbrauch und entstehende Emissionen können für verschiedene Triebwerke und Flugmissionen konkret ausgerechnet und abgeschätzt werden. Die Ergebnisse dienen als Grundlage für die Entwicklung neuer hocheffizienter Triebwerke. Dies ermöglicht die gezielte Reduzierung von Emissionen im Luftverkehr für konventionelle sowie für revolutionäre, fortschrittliche und noch in der Entwicklung befindliche Triebwerke.:Problem Zielstellung Methodik Ergebnisse Zusammenfassung

This thesis project aims to advance the modelling of pressure gradient turbulent boundary layers (PG TBLs) and offer new insights into TBLs modelling. Previous analytical studies have explored various mathematical models, but this research introduces an extended unstacked Deep Operator Networks (DeepONets) architecture with double outputs and five branch parameters. The objective is to capture the mean velocity and Reynolds stress of turbulent boundary layers under pressure gradients. Numerical and experimental datasets of PG TBLs were accessed and utilized to train the DeepONets models. These models successfully predicted the mean velocity and Reynolds stress profiles using outer-scaled parameters. The DeepONets effectively learned the operator that describes the desired profiles based on input parameters, which correspond to the development of boundary layer thickness and pressure gradients. To identify the model with the best prediction performance, error statistics and distribution were examined across different configurations and dimensions. Furthermore, the individual and global sensitivity analyses revealed the relationship between input parameters and their influence on modelling PG TBLs with DeepONets.

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This work has been done in collaboration with Northpower Stålhallar AB. The work is concentrating on column buckling, wind load and deflection of steel columns made of VKR profiles. VKR profiles are steel profiles that are hot-rolled structural pipes having a rectangular section. The analysis is made according to Eurokod 3 and with the finite element program Abaqus. A comparison has been made between these to see whether they differ in result or not regarding buckling curves and interaction formulas. In addition, the company wanted calculation templates in Excel. A proposal for a spreadsheet for different deflection limits are presented in Excel that the company can use, as well as a calculation template for wind loads where all municipalities in Sweden are included. The report contains theoretical background on how to design columns with respect to buckling, wind loading and deflection according to Eurokod 3.The work with Abaqus includes linear and non-linear analysis of column buckling. The analyses also include geometric imperfections, residual stresses, and plastic behavior of steel. The result showed a slight difference between Eurokod and Abaqus analyses but it was not a considerable deviation.