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8 Elektronik 22 2025 Impulse Der dritte Punkt bildet den Schlüssel zur neuartigen Messtechnik Da sich die Partikel mit nahezu identischer Geschwindigkeit bewegen können die störenden Effekte der Scherströmung bei der Lichtstreuung kompensiert werden Diese Technologie wird flowDLS flowcompensated Dynamic Light Scattering genannt Das flowDLS-Setup Bild 3c nutzt eine CMOS-Kamera anstelle eines herkömmlichen Photomultipliers um zweidimensionale Speckle-Bilder des gestreuten Lichts der strömenden Partikel aufzunehmen Bild 3d Durch speziell entwickelte Algorithmen zur Autokorrelationskorrektur wird die konvektive Bewegung der Partikel rechnerisch eliminiert sodass der hydrodynamische Durchmesser dH und der Polydispersitätsindex PDI der Nanopartikel live und in Echtzeit bestimmt werden können Bild 4a b und c Die Perspektive Von der Grundlagenforschung zur industriellen Anwendung Die Arbeit von Taiedinejad stellt einen Paradigmenwechsel dar Erstmals ist es möglich Nanopartikel nicht nur kontinuierlich und ohne Fouling zu produzieren sondern auch ihren Bildungsprozess direkt und verzögerungsfrei zu beobachten Das eröffnet völlig neue Möglichkeiten ➔ ➔ Feedback-Kontrolle Der Produk tionsprozess kann in Echtzeit anhand der gemessenen Partikelgröße geregelt werden um eine gleichbleibende optimale Produktqualität sicherzustellen ➔ ➔ Beschleunigte Prozessentwicklung Einflussgrößen wie Strömungsverhältnisse oder Temperatur können innerhalb weniger Minuten systematisch bestimmt werden statt wie bisher innerhalb tagelanger Offline-Analysen ➔ ➔ Grundlagenforschung Nukleation und Partikelwachstum können mit bisher unerreichter zeitlicher Auflösung untersucht werden Die in der Arbeit geschilderte Innovation entwickelt in enger Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IMM in Mainz hat das Potenzial den Weg für eine neue Ära der kontrollierten und analysierbaren Nano partikelproduktion zu ebnen – nicht nur für die pharmazeutische Industrie sondern für alle Bereiche in denen Nanomaterialien mit definierten Eigenschaften eine Schlüsselrolle spielen ih Bild 4 Lipid-Nanopartikel-Durchmesser a und Geschwindigkeitsmessungen Qorganic 2 5 µl min und Durchflussrate Qaqueous b variierten während des Experiments im Laufe der Zeit c Abhängigkeit des in situ bestimmten Nano partikel-Durchmessers ermittelt aus Qaqueous Qorganic Managed Automated Driving Autonomes Fahren mit Infrastruktur-Unterstützung im Praxistest Im Projekt MAD Urban zeigt das DLR erstmals die Machbarkeit des autonomen Fahrens mit Infrastruktur-Unterstützung Solche Technologien könnten den Markthochlauf des autonomen Fahrens unterstützen Autonomes Fahren im urbanen Verkehr ist eine Herausforderung Denn im Gegensatz zum Fahren auf Autobahnen gibt es in der Stadt wesentlich komplexere und oft unübersichtlichere Situationen Bisherige automatisierte Fahrzeugsysteme müssen in der Regel aus Sicherheitsgründen sehr langsam fahren um rechtzeitig auf Hindernisse reagieren zu können Das kann sie in eng bebauten Städten unwirtschaftlich machen oder sie werden als übertrieben vorsichtig und langsam wahrgenommen Das Deutsche Zentrum für Luftund Raumfahrt DLR hat deshalb im Projekt MAD Urban gemeinsam mit Partnern aus Forschung und Industrie einen ergänzenden Ansatz entwickelt und erstmals in der Praxis demonstriert Managed Automated Driving MAD Beim MAD bekommt die Automatisierung an Bord des Fahrzeugs Unter stützung aus der digitalen Infrastruktur Zur dieser zählen zum Beispiel Sensoren an Ampeln Straßenlaternen und Gebäuden sowie Edge-Rechner die die Daten direkt dort verarbeiten wo sie entstehen »Die Daten die diese Sensoren erfassen führen wir zusammen um ein Gesamtbild aller Verkehrsteilnehmenden zu erzeugen Das schließt auch die aus Sicht des Fahrzeugs verdeckten Objekte ein So ‚sieht‘ das autonome Fahrzeug mehr und kann besser mit herausfordernden Situationen zurechtkommen« beschreibt Julian Schindler DLR-Forscher und technischer Leiter des Projekts »MAD kann autonomes Fahren sicherer schneller und damit wirtschaftlich attraktiver machen – und so die Einführung auch in Städten beschleunigen « Die Daten aus der digitalen Infra struktur könnten in Zukunft darüber hinaus genutzt werden um den Verkehr effizienter zu lenken indem beispielsweise die Ampelschaltungen an den jeweiligen Verkehr angepasst werden