David Katz a fait l’observation que le mouvement entre la peau et l’objet est aussi important pour le sens du toucher que la lumière l’est pour la vision. Un stimulus tactile déplacé sur la peau active toutes les afférences cutanées. Les signaux résultants sont très complexes, covariant avec différents facteurs dont la vitesse, mais aussi la texture, la forme et la force. Cette thèse explore la capacité des humains à estimer la vitesse et la rugosité de surfaces en mouvements. Les bases neuronales de la vitesse tactile sont aussi étudiées en effectuant des enregistrements unitaires dans le cortex somatosensoriel primaire (S1) du singe éveillé. Dans la première expérience, nous avons montré que les sujets peuvent estimer la vitesse tactile (gamme de vitesses, 30 à 105 mm/s) de surfaces déplacées sous le doigt, et ceci sans indice de durée. Mais la structure des surfaces était essentielle (difficulté à estimer la vitesse d’une surface lisse). Les caractéristiques physiques des surfaces avaient une influence sur l’intensité subjective de la vitesse. La surface plus rugueuse (8 mm d’espacement entre les points en relief) semblait se déplacer 15% plus lentement que les surfaces moins rugueuses (de 2 et 3 mm d’espacement), pour les surfaces périodiques et non périodiques (rangées de points vs disposition aléatoire). L’effet de la texture sur la vitesse peut être réduit en un continuum monotonique quand les estimés sont normalisés avec l’espacement et présentés en fonction de la fréquence temporelle (vitesse/espacement). L'absence de changement des estimés de vitesse entre les surfaces périodiques et non périodiques suggère que les estimés de rugosité devraient aussi être indépendants de la disposition des points. Dans la deuxième expérience, et tel que prévu, une équivalence perceptuelle entre les deux séries de surfaces est obtenue quand les estimés de la rugosité sont exprimés en fonction de l'espacement moyen entre les points en relief, dans le sens de l'exploration. La troisième expérience consistait à rechercher des neurones du S1 qui pourraient expliquer l’intensité subjective de la vitesse tactile. L’hypothèse est que les neurones impliqués devraient être sensibles à la vitesse tactile (40 à 105 mm/s) et à l’espacement des points (2 à 8 mm) mais être indépendants de leur disposition (périodique vs non périodique). De plus, il est attendu que la fonction neurométrique (fréquence de décharge/espacement en fonction de la fréquence temporelle) montre une augmentation monotonique. Une grande proportion des cellules était sensible à la vitesse (76/119), et 82% d’entres elles étaient aussi sensibles à la texture. La sensibilité à la vitesse a été observée dans les trois aires du S1 (3b, 1 et 2). La grande majorité de cellules sensibles à la vitesse, 94%, avait une relation monotonique entre leur décharge et la fréquence temporelle, tel qu’attendu, et ce surtout dans les aires 1 et 2. Ces neurones pourraient donc expliquer la capacité des sujets à estimer la vitesse tactile de surfaces texturées. / David Katz showed that movement between the skin and an object is as important for touch as light is to vision. Moving tactile stimuli activate all of the cutaneous afferents involved in discriminative touch. The resultant signals are complex, varying with multiple factors including speed and also texture, local shape, and force. This thesis explored the human ability to estimate the speed and roughness of moving tactile stimuli. The neuronal basis underlying tactile speed perception was investigated using single unit recordings from primary somatosensory cortex (S1) in awake monkeys. In the first psychophysical experiment, we showed that subjects (n=26) can scale tactile speed (range, 30-105 mm/s), and this, contrary to previous studies, in a situation in which the duration of each trial was constant across all speeds tested. Surface structure was, in contrast, essential since subjects had difficulty scaling the speed of a smooth surface. Moreover, the physical characteristics of the surfaces influenced tactile speed perception. The roughest surface (8 mm raised-dot spacing) seemed to move 15% slower than the smoother surfaces (2 and 3 mm spacing), and this independently of dot disposition (periodic: rectangular array of raised dots vs non periodic: random dots). The effects of surface texture on speed were reduced to a single continuum when the estimates were normalized by dot spacing and plotted as a function of temporal frequency (speed/dot spacing). The absence of any difference in speed scaling as a function of dot disposition (periodic vs non periodic) suggested that tactile roughness should also be independent of dot disposition. A second psychophysical experiment (n=15) confirmed our hypothesis, showing perceptual equivalence for the periodic and non periodic surfaces when these were matched for dot spacing in the direction of the scan. The third experiment investigated the neuronal mechanisms that underlie subjective tactile speed perception, by recording the responses of cutaneous neurones in the hand representation of S1 cortex to the displacement of textured surfaces under the finger tips of two awake rhesus monkeys. The hypothesis was that neurones implicated in tactile speed perception should be sensitive to tactile speed (similar range to that used in the human experiments) and dot spacing, but be independent of dot disposition (periodic vs non periodic). Furthermore, we predicted that the neurometric function (discharge frequency/dot spacing as a function of temporal frequency) would show a monotonic relation. A large proportion of S1 neurones were sensitive to speed (76/119); 82% of these were also sensitive to texture. Speed sensitivity was widely distributed across the three areas that comprise the cutaneous hand representation, areas 3b, 1, and 2. Of 94 neurons fully tested (periodic and nonperiodic surfaces), the large majority of speed-sensitive cells (60/64) showed a significant monotonic relation with temporal frequency for both surfaces when discharge frequency was normalized by dot spacing. The neurones with the strongest relation to temporal frequency were concentrated in caudal S1, areas 1 and 2, and likely contribute to the human ability to scale tactile speed.

David Katz a fait l’observation que le mouvement entre la peau et l’objet est aussi important pour le sens du toucher que la lumière l’est pour la vision. Un stimulus tactile déplacé sur la peau active toutes les afférences cutanées. Les signaux résultants sont très complexes, covariant avec différents facteurs dont la vitesse, mais aussi la texture, la forme et la force. Cette thèse explore la capacité des humains à estimer la vitesse et la rugosité de surfaces en mouvements. Les bases neuronales de la vitesse tactile sont aussi étudiées en effectuant des enregistrements unitaires dans le cortex somatosensoriel primaire (S1) du singe éveillé. Dans la première expérience, nous avons montré que les sujets peuvent estimer la vitesse tactile (gamme de vitesses, 30 à 105 mm/s) de surfaces déplacées sous le doigt, et ceci sans indice de durée. Mais la structure des surfaces était essentielle (difficulté à estimer la vitesse d’une surface lisse). Les caractéristiques physiques des surfaces avaient une influence sur l’intensité subjective de la vitesse. La surface plus rugueuse (8 mm d’espacement entre les points en relief) semblait se déplacer 15% plus lentement que les surfaces moins rugueuses (de 2 et 3 mm d’espacement), pour les surfaces périodiques et non périodiques (rangées de points vs disposition aléatoire). L’effet de la texture sur la vitesse peut être réduit en un continuum monotonique quand les estimés sont normalisés avec l’espacement et présentés en fonction de la fréquence temporelle (vitesse/espacement). L'absence de changement des estimés de vitesse entre les surfaces périodiques et non périodiques suggère que les estimés de rugosité devraient aussi être indépendants de la disposition des points. Dans la deuxième expérience, et tel que prévu, une équivalence perceptuelle entre les deux séries de surfaces est obtenue quand les estimés de la rugosité sont exprimés en fonction de l'espacement moyen entre les points en relief, dans le sens de l'exploration. La troisième expérience consistait à rechercher des neurones du S1 qui pourraient expliquer l’intensité subjective de la vitesse tactile. L’hypothèse est que les neurones impliqués devraient être sensibles à la vitesse tactile (40 à 105 mm/s) et à l’espacement des points (2 à 8 mm) mais être indépendants de leur disposition (périodique vs non périodique). De plus, il est attendu que la fonction neurométrique (fréquence de décharge/espacement en fonction de la fréquence temporelle) montre une augmentation monotonique. Une grande proportion des cellules était sensible à la vitesse (76/119), et 82% d’entres elles étaient aussi sensibles à la texture. La sensibilité à la vitesse a été observée dans les trois aires du S1 (3b, 1 et 2). La grande majorité de cellules sensibles à la vitesse, 94%, avait une relation monotonique entre leur décharge et la fréquence temporelle, tel qu’attendu, et ce surtout dans les aires 1 et 2. Ces neurones pourraient donc expliquer la capacité des sujets à estimer la vitesse tactile de surfaces texturées. / David Katz showed that movement between the skin and an object is as important for touch as light is to vision. Moving tactile stimuli activate all of the cutaneous afferents involved in discriminative touch. The resultant signals are complex, varying with multiple factors including speed and also texture, local shape, and force. This thesis explored the human ability to estimate the speed and roughness of moving tactile stimuli. The neuronal basis underlying tactile speed perception was investigated using single unit recordings from primary somatosensory cortex (S1) in awake monkeys. In the first psychophysical experiment, we showed that subjects (n=26) can scale tactile speed (range, 30-105 mm/s), and this, contrary to previous studies, in a situation in which the duration of each trial was constant across all speeds tested. Surface structure was, in contrast, essential since subjects had difficulty scaling the speed of a smooth surface. Moreover, the physical characteristics of the surfaces influenced tactile speed perception. The roughest surface (8 mm raised-dot spacing) seemed to move 15% slower than the smoother surfaces (2 and 3 mm spacing), and this independently of dot disposition (periodic: rectangular array of raised dots vs non periodic: random dots). The effects of surface texture on speed were reduced to a single continuum when the estimates were normalized by dot spacing and plotted as a function of temporal frequency (speed/dot spacing). The absence of any difference in speed scaling as a function of dot disposition (periodic vs non periodic) suggested that tactile roughness should also be independent of dot disposition. A second psychophysical experiment (n=15) confirmed our hypothesis, showing perceptual equivalence for the periodic and non periodic surfaces when these were matched for dot spacing in the direction of the scan. The third experiment investigated the neuronal mechanisms that underlie subjective tactile speed perception, by recording the responses of cutaneous neurones in the hand representation of S1 cortex to the displacement of textured surfaces under the finger tips of two awake rhesus monkeys. The hypothesis was that neurones implicated in tactile speed perception should be sensitive to tactile speed (similar range to that used in the human experiments) and dot spacing, but be independent of dot disposition (periodic vs non periodic). Furthermore, we predicted that the neurometric function (discharge frequency/dot spacing as a function of temporal frequency) would show a monotonic relation. A large proportion of S1 neurones were sensitive to speed (76/119); 82% of these were also sensitive to texture. Speed sensitivity was widely distributed across the three areas that comprise the cutaneous hand representation, areas 3b, 1, and 2. Of 94 neurons fully tested (periodic and nonperiodic surfaces), the large majority of speed-sensitive cells (60/64) showed a significant monotonic relation with temporal frequency for both surfaces when discharge frequency was normalized by dot spacing. The neurones with the strongest relation to temporal frequency were concentrated in caudal S1, areas 1 and 2, and likely contribute to the human ability to scale tactile speed.

Das Ziel dieser Arbeit besteht in der Erforschung des Zusammenhangs zwischen der Struktur der Metalloberfläche und der Verbundfestigkeit von thermisch gefügten Thermoplast-Metall-Verbunden. Dazu wird für die Haftungsmechanismen Stoff-, Kraft- und Formschluss an einem Minimalbeispiel rechnerisch gezeigt, dass verschiedene Oberflächenmerkmale (wahre Oberfläche, Strukturdichte, Aspektverhältnis, Hinterschnitte, Substrukturen) mit der Verbundfestigkeit in Verbindung stehen. Basierend darauf werden Oberflächenkenngrößen (standardisierte Rauheitsparameter, fraktale Dimension) gewählt, die die haftungsfördernden Strukturmerkmale möglichst umfassend einbeziehen. Daraus werden Hypothesen abgeleitet, die die Prognostizierbarkeit der Verbundfestigkeit aus Oberflächenkenngrößen für Thermoplast-Metall-Verbunde postulieren. Die experimentelle Überprüfung erfolgt an Aluminium im Verbund mit Polyamid 6 bzw. Polypropylen in Rohrtorsions-, Rohrzug- sowie Zugscherversuchen. Die Einstellung der Oberflächenstruktur des Aluminiums erfolgt durch mechanisches Strahlen, alkalisches Ätzen, thermisches Spritzen sowie Laserstrukturieren. Die Erfassung der Oberflächenstruktur erfolgt taktil sowie aus Querschliffaufnahmen. Die Höhe der Verbundfestigkeit kann anhand der Oberflächenstruktur erklärt und teilweise mit hoher Korrelation quantitativ in Verbindung gebracht werden. Bei taktiler Messung verhindert jedoch eine unzureichende Erfassung bestimmter Strukturmerkmale eine exakte Abbildung der tatsächlichen Oberflächenstruktur. Bei der Erfassung der Oberflächenstruktur aus Querschliffaufnahmen stellt die erreichbare Bildauflösung und -qualität einen limitierenden Faktor dar. Ebenso können aus der Oberflächenstruktur keine individuellen, strukturspezifischen Versagensmechanismen abgeleitet werden.:Inhaltsverzeichnis 5 Abbildungsverzeichnis 9 Tabellenverzeichnis 14 Abkürzungsverzeichnis 16 Symbolverzeichnis 17 1 Motivation 20 2 Stand der Wissenschaft und Technik 22 2.1 Verwendete Begriffe 22 2.2 Verbundwerkstoffe und Werkstoffverbunde 22 2.2.1 Faser-Kunststoff-Verbunde 24 2.2.2 Polymer-Metall-Verbunde 25 2.3 Fügen von Polymer-Metall-Verbunden 27 2.3.1 In-Mold Assembly 28 2.3.2 Kleben 28 2.3.3 Montage 29 2.3.4 Thermisches Fügen 31 2.4 Prüfung der Verbundfestigkeit 34 2.4.1 Prüfkörpergeometrien 34 2.4.2 Beständigkeit gegen Umwelteinflüsse 36 2.5 Verfahren zur Vorbehandlung der Metalloberfläche 38 2.5.1 Mechanisches Strahlen 39 2.5.2 Laserstrukturieren 40 2.5.3 Chemische und elektrochemische Verfahren 43 2.5.4 Beschichten 43 2.5.5 Weitere Verfahren 44 3 Zusammenhang zwischen Oberflächenstruktur und Verbundfestigkeit 46 3.1 Haftungsmechanismen 47 3.1.1 Stoffschluss 48 3.1.2 Kraftschluss 50 3.1.3 Formschluss 51 3.1.4 Skalenabhängigkeit 53 3.1.5 Eigenspannungen 54 3.1.6 Folgerungen 54 3.2 Charakterisierung der Oberflächenstruktur und Korrelation mit der Verbundfestigkeit 55 3.2.1 Standardisierte Rauheitsparameter 56 3.2.2 Fraktale Dimension 58 3.2.3 Anwendungsbeispiel 59 4 Zielstellung 62 4.1 Folgerungen aus dem Stand der Wissenschaft und Technik 62 4.2 Forschungshypothesen 63 5 Experimentelle Vorgehensweise 64 5.1 Charakterisierung der Ausgangswerkstoffe 64 5.2 Vorbehandlung der Metalloberflächen 67 5.2.1 Mechanisches Strahlen und alkalisches Ätzen 67 5.2.2 Thermisches Spritzen 68 5.2.3 Laserstrukturieren 68 5.3 Charakterisierung der Oberflächenstruktur 69 5.4 Mechanische Verbundprüfung 71 5.5 Verwendeter Fügeprozess 73 5.6 Statistische Betrachtung 75 6 Ergebnisse und Diskussion 77 6.1 Verbundfestigkeit in Abhängigkeit von der Oberflächenvorbehandlung 77 6.1.1 Rohrproben 77 6.1.1.1 Oberflächencharakteristika und Benetzung 77 6.1.1.2 Verbundfestigkeit und Korrelation mit Oberflächenkennwerten 81 6.1.1.3 Bruchflächenanalyse 85 6.1.2 Zugscherproben 90 6.1.2.1 Oberflächencharakteristika und Benetzung 90 6.1.2.2 Verbundfestigkeit und Korrelation mit den Oberflächenkennwerten 91 6.1.2.3 Bruchflächenanalyse 93 6.1.3 Ergebnisdiskussion 95 6.2 Verbundfestigkeit in Abhängigkeit von der Skalierung 97 6.2.1 Oberflächencharakteristika und Benetzung 97 6.2.2 Verbundfestigkeit und Korrelation mit Oberflächenkennwerten 102 6.2.3 Bruchflächenanalyse 102 6.2.4 Ergebnissdiskussion 106 7 Zusammenfassung und Folgerungen 108 8 Ausblick 112 Literaturverzeichnis 115 Anhang 129 / The aim of this work is to investigate the relationship between the structure of the metal surface and the compound strength of thermally joined thermoplastic-metal compounds. For this purpose, equations are derived for the adhesion mechanisms of material, force and form closure using a minimal example, which link various surface characteristics (true surface, structure density, aspect ratio, undercuts, substructures) with the compound strength. Based on this, surface parameters (standardized roughness parameters, fractal dimension) are chosen that incorporate the adhesion-promoting structural features as comprehensively as possible. From this, hypotheses are derived that postulate the predictability of compound strength from surface parameters for thermoplastic-metal composites. Experimental verification is carried out on aluminum in compounds with polyamide 6 or polypropylene in hollow cylinder torsion tests, hollow cylinder tensile tests as well as tensile shear tests. The surface of the aluminum is structured by mechanical blasting, alkaline etching, thermal spraying and laser structuring. The surface structure is recorded tactilely and from transverse micrographs. The height of the compound strength can be explained on the basis of surface structure and, in part, quantitatively related with high correlation. However, in the case of tactile measurement, nondetection of certain structural features prevents accurate mapping of the actual surface structure. When recording the surface structure from cross-section images, the achievable image resolution and quality is the limiting factor. Likewise, no individual, structure-specific failure mechanisms can be derived from the surface structure.:Inhaltsverzeichnis 5 Abbildungsverzeichnis 9 Tabellenverzeichnis 14 Abkürzungsverzeichnis 16 Symbolverzeichnis 17 1 Motivation 20 2 Stand der Wissenschaft und Technik 22 2.1 Verwendete Begriffe 22 2.2 Verbundwerkstoffe und Werkstoffverbunde 22 2.2.1 Faser-Kunststoff-Verbunde 24 2.2.2 Polymer-Metall-Verbunde 25 2.3 Fügen von Polymer-Metall-Verbunden 27 2.3.1 In-Mold Assembly 28 2.3.2 Kleben 28 2.3.3 Montage 29 2.3.4 Thermisches Fügen 31 2.4 Prüfung der Verbundfestigkeit 34 2.4.1 Prüfkörpergeometrien 34 2.4.2 Beständigkeit gegen Umwelteinflüsse 36 2.5 Verfahren zur Vorbehandlung der Metalloberfläche 38 2.5.1 Mechanisches Strahlen 39 2.5.2 Laserstrukturieren 40 2.5.3 Chemische und elektrochemische Verfahren 43 2.5.4 Beschichten 43 2.5.5 Weitere Verfahren 44 3 Zusammenhang zwischen Oberflächenstruktur und Verbundfestigkeit 46 3.1 Haftungsmechanismen 47 3.1.1 Stoffschluss 48 3.1.2 Kraftschluss 50 3.1.3 Formschluss 51 3.1.4 Skalenabhängigkeit 53 3.1.5 Eigenspannungen 54 3.1.6 Folgerungen 54 3.2 Charakterisierung der Oberflächenstruktur und Korrelation mit der Verbundfestigkeit 55 3.2.1 Standardisierte Rauheitsparameter 56 3.2.2 Fraktale Dimension 58 3.2.3 Anwendungsbeispiel 59 4 Zielstellung 62 4.1 Folgerungen aus dem Stand der Wissenschaft und Technik 62 4.2 Forschungshypothesen 63 5 Experimentelle Vorgehensweise 64 5.1 Charakterisierung der Ausgangswerkstoffe 64 5.2 Vorbehandlung der Metalloberflächen 67 5.2.1 Mechanisches Strahlen und alkalisches Ätzen 67 5.2.2 Thermisches Spritzen 68 5.2.3 Laserstrukturieren 68 5.3 Charakterisierung der Oberflächenstruktur 69 5.4 Mechanische Verbundprüfung 71 5.5 Verwendeter Fügeprozess 73 5.6 Statistische Betrachtung 75 6 Ergebnisse und Diskussion 77 6.1 Verbundfestigkeit in Abhängigkeit von der Oberflächenvorbehandlung 77 6.1.1 Rohrproben 77 6.1.1.1 Oberflächencharakteristika und Benetzung 77 6.1.1.2 Verbundfestigkeit und Korrelation mit Oberflächenkennwerten 81 6.1.1.3 Bruchflächenanalyse 85 6.1.2 Zugscherproben 90 6.1.2.1 Oberflächencharakteristika und Benetzung 90 6.1.2.2 Verbundfestigkeit und Korrelation mit den Oberflächenkennwerten 91 6.1.2.3 Bruchflächenanalyse 93 6.1.3 Ergebnisdiskussion 95 6.2 Verbundfestigkeit in Abhängigkeit von der Skalierung 97 6.2.1 Oberflächencharakteristika und Benetzung 97 6.2.2 Verbundfestigkeit und Korrelation mit Oberflächenkennwerten 102 6.2.3 Bruchflächenanalyse 102 6.2.4 Ergebnissdiskussion 106 7 Zusammenfassung und Folgerungen 108 8 Ausblick 112 Literaturverzeichnis 115 Anhang 129