Search

Automated information flow is an important way of optimizing the time used for analyzing processes. Other added benefits are that in a well-made automated system, the probability of human error diminishes because less liability is put on the person to manually transport and utilize the data. This notion of automation can be applied to the field of chromatography. This thesis investigates the possibility of integrating modelling softwares (Matlab and JModel- ica.org) into the control software of a chromatography system for an automated information flow. This integration can be utilized for automated calibration and optimization of the process which will save a lot of time and work with data handling. The software integration has proved successful and data can be passed from the control software to the modelling softwares automatically. The main control center is Python which controls the events and extracts data from the chromatography system as well as calling the modelling soft- ware with defined input parameters. Matlab has been utilized to make an Experiment – Cali- bration – Optimization (ECO) scheme and JModelica.org has been used to simulate the chro- matography process. The ECO scheme has not been fully automated, which is the next step to take where multiple experiments are conducted and the best result is chosen to proceed in the ECO scheme making it possible to automate., Automation: Optimering av din tid Tänk dig att du har fått en deadline på ditt nya projekt. Ditt arbete för projektet beror helt på din praktiska noggrannhet och tidsoptimering, samtidigt så ska du lämna in massvis med pappersarbete. Du har en tuff tid framför dig ifall du ska klara detta på egen hand inom tidsramen. Här kommer automatisering in i bilden. Det noggranna och tidskrävande arbetet som du behöver göra kan du hålla i ordning och göra smidigare ifall din process automatiseras. Detta ger dig mer tid över att utfärda pappersarbetet på ett bra sätt. Om vi återgår till vetenskapens värld så kan man applicera liknande tankebanor kring upprening av läkemedel. För att kunna förutspå hur en uppreningsprocess ska bete sig behöver processen modelleras i en dator. Informationsflödet mellan datorn och processen, även utbytet av information mellan mjukvaror i datorn, kan göras manuellt eller automatiserat. Automatiseras informationsflödet så kan hela informationsutbytet ske i ett steg till skillnad från vid manuellt utbyte där flera steg är ett måste. Denna automatisering kommer ej utan sina smärtor, men när den väl är implementerad så sparar den massvis med börda och tid för kommande arbete. I ett examensarbete från Lunds Universitet har Matlab och Python, två väldigt väl använda mjukvaror, kopplats samman genom en Application Programming Interface (API). Python hanterar det huvudsakliga informationsflödet där experimentella resultat importeras från uppreningsprocessen för att sedan användas tillsammans med Matlab för att få en bild av hur processen bör bete sig. I Matlab har en modell av uppreningsprocessen skapats och kräver endast att man nämner vilka betingelser som processen sker vid för att få en simulering av processen. Ett alternativt modelleringsprogram har även testats i examensarbetet vid namn JModelica.org som först utvecklades vid Lunds Universitet och som sedan tagits över av Modelon AB. Skillnaden mellan Matlab och JModelica.org är att JModelica.org är

Automated information flow is an important way of optimizing the time used for analyzing processes. Other added benefits are that in a well-made automated system, the probability of human error diminishes because less liability is put on the person to manually transport and utilize the data. This notion of automation can be applied to the field of chromatography. This thesis investigates the possibility of integrating modelling softwares (Matlab and JModel- ica.org) into the control software of a chromatography system for an automated information flow. This integration can be utilized for automated calibration and optimization of the process which will save a lot of time and work with data handling. The software integration has proved successful and data can be passed from the control software to the modelling softwares automatically. The main control center is Python which controls the events and extracts data from the chromatography system as well as calling the modelling soft- ware with defined input parameters. Matlab has been utilized to make an Experiment – Cali- bration – Optimization (ECO) scheme and JModelica.org has been used to simulate the chro- matography process. The ECO scheme has not been fully automated, which is the next step to take where multiple experiments are conducted and the best result is chosen to proceed in the ECO scheme making it possible to automate., Automation: Optimering av din tid Tänk dig att du har fått en deadline på ditt nya projekt. Ditt arbete för projektet beror helt på din praktiska noggrannhet och tidsoptimering, samtidigt så ska du lämna in massvis med pappersarbete. Du har en tuff tid framför dig ifall du ska klara detta på egen hand inom tidsramen. Här kommer automatisering in i bilden. Det noggranna och tidskrävande arbetet som du behöver göra kan du hålla i ordning och göra smidigare ifall din process automatiseras. Detta ger dig mer tid över att utfärda pappersarbetet på ett bra sätt. Om vi återgår till vetenskapens värld så kan man applicera liknande tankebanor kring upprening av läkemedel. För att kunna förutspå hur en uppreningsprocess ska bete sig behöver processen modelleras i en dator. Informationsflödet mellan datorn och processen, även utbytet av information mellan mjukvaror i datorn, kan göras manuellt eller automatiserat. Automatiseras informationsflödet så kan hela informationsutbytet ske i ett steg till skillnad från vid manuellt utbyte där flera steg är ett måste. Denna automatisering kommer ej utan sina smärtor, men när den väl är implementerad så sparar den massvis med börda och tid för kommande arbete. I ett examensarbete från Lunds Universitet har Matlab och Python, två väldigt väl använda mjukvaror, kopplats samman genom en Application Programming Interface (API). Python hanterar det huvudsakliga informationsflödet där experimentella resultat importeras från uppreningsprocessen för att sedan användas tillsammans med Matlab för att få en bild av hur processen bör bete sig. I Matlab har en modell av uppreningsprocessen skapats och kräver endast att man nämner vilka betingelser som processen sker vid för att få en simulering av processen. Ett alternativt modelleringsprogram har även testats i examensarbetet vid namn JModelica.org som först utvecklades vid Lunds Universitet och som sedan tagits över av Modelon AB. Skillnaden mellan Matlab och JModelica.org är att JModelica.org är

Automated information flow is an important way of optimizing the time used for analyzing processes. Other added benefits are that in a well-made automated system, the probability of human error diminishes because less liability is put on the person to manually transport and utilize the data. This notion of automation can be applied to the field of chromatography. This thesis investigates the possibility of integrating modelling softwares (Matlab and JModel- ica.org) into the control software of a chromatography system for an automated information flow. This integration can be utilized for automated calibration and optimization of the process which will save a lot of time and work with data handling. The software integration has proved successful and data can be passed from the control software to the modelling softwares automatically. The main control center is Python which controls the events and extracts data from the chromatography system as well as calling the modelling soft- ware with defined input parameters. Matlab has been utilized to make an Experiment – Cali- bration – Optimization (ECO) scheme and JModelica.org has been used to simulate the chro- matography process. The ECO scheme has not been fully automated, which is the next step to take where multiple experiments are conducted and the best result is chosen to proceed in the ECO scheme making it possible to automate., Automation: Optimering av din tid Tänk dig att du har fått en deadline på ditt nya projekt. Ditt arbete för projektet beror helt på din praktiska noggrannhet och tidsoptimering, samtidigt så ska du lämna in massvis med pappersarbete. Du har en tuff tid framför dig ifall du ska klara detta på egen hand inom tidsramen. Här kommer automatisering in i bilden. Det noggranna och tidskrävande arbetet som du behöver göra kan du hålla i ordning och göra smidigare ifall din process automatiseras. Detta ger dig mer tid över att utfärda pappersarbetet på ett bra sätt. Om vi återgår till vetenskapens värld så kan man applicera liknande tankebanor kring upprening av läkemedel. För att kunna förutspå hur en uppreningsprocess ska bete sig behöver processen modelleras i en dator. Informationsflödet mellan datorn och processen, även utbytet av information mellan mjukvaror i datorn, kan göras manuellt eller automatiserat. Automatiseras informationsflödet så kan hela informationsutbytet ske i ett steg till skillnad från vid manuellt utbyte där flera steg är ett måste. Denna automatisering kommer ej utan sina smärtor, men när den väl är implementerad så sparar den massvis med börda och tid för kommande arbete. I ett examensarbete från Lunds Universitet har Matlab och Python, två väldigt väl använda mjukvaror, kopplats samman genom en Application Programming Interface (API). Python hanterar det huvudsakliga informationsflödet där experimentella resultat importeras från uppreningsprocessen för att sedan användas tillsammans med Matlab för att få en bild av hur processen bör bete sig. I Matlab har en modell av uppreningsprocessen skapats och kräver endast att man nämner vilka betingelser som processen sker vid för att få en simulering av processen. Ett alternativt modelleringsprogram har även testats i examensarbetet vid namn JModelica.org som först utvecklades vid Lunds Universitet och som sedan tagits över av Modelon AB. Skillnaden mellan Matlab och JModelica.org är att JModelica.org är

Automated information flow is an important way of optimizing the time used for analyzing processes. Other added benefits are that in a well-made automated system, the probability of human error diminishes because less liability is put on the person to manually transport and utilize the data. This notion of automation can be applied to the field of chromatography. This thesis investigates the possibility of integrating modelling softwares (Matlab and JModel- ica.org) into the control software of a chromatography system for an automated information flow. This integration can be utilized for automated calibration and optimization of the process which will save a lot of time and work with data handling. The software integration has proved successful and data can be passed from the control software to the modelling softwares automatically. The main control center is Python which controls the events and extracts data from the chromatography system as well as calling the modelling soft- ware with defined input parameters. Matlab has been utilized to make an Experiment – Cali- bration – Optimization (ECO) scheme and JModelica.org has been used to simulate the chro- matography process. The ECO scheme has not been fully automated, which is the next step to take where multiple experiments are conducted and the best result is chosen to proceed in the ECO scheme making it possible to automate., Automation: Optimering av din tid Tänk dig att du har fått en deadline på ditt nya projekt. Ditt arbete för projektet beror helt på din praktiska noggrannhet och tidsoptimering, samtidigt så ska du lämna in massvis med pappersarbete. Du har en tuff tid framför dig ifall du ska klara detta på egen hand inom tidsramen. Här kommer automatisering in i bilden. Det noggranna och tidskrävande arbetet som du behöver göra kan du hålla i ordning och göra smidigare ifall din process automatiseras. Detta ger dig mer tid över att utfärda pappersarbetet på ett bra sätt. Om vi återgår till vetenskapens värld så kan man applicera liknande tankebanor kring upprening av läkemedel. För att kunna förutspå hur en uppreningsprocess ska bete sig behöver processen modelleras i en dator. Informationsflödet mellan datorn och processen, även utbytet av information mellan mjukvaror i datorn, kan göras manuellt eller automatiserat. Automatiseras informationsflödet så kan hela informationsutbytet ske i ett steg till skillnad från vid manuellt utbyte där flera steg är ett måste. Denna automatisering kommer ej utan sina smärtor, men när den väl är implementerad så sparar den massvis med börda och tid för kommande arbete. I ett examensarbete från Lunds Universitet har Matlab och Python, två väldigt väl använda mjukvaror, kopplats samman genom en Application Programming Interface (API). Python hanterar det huvudsakliga informationsflödet där experimentella resultat importeras från uppreningsprocessen för att sedan användas tillsammans med Matlab för att få en bild av hur processen bör bete sig. I Matlab har en modell av uppreningsprocessen skapats och kräver endast att man nämner vilka betingelser som processen sker vid för att få en simulering av processen. Ett alternativt modelleringsprogram har även testats i examensarbetet vid namn JModelica.org som först utvecklades vid Lunds Universitet och som sedan tagits över av Modelon AB. Skillnaden mellan Matlab och JModelica.org är att JModelica.org är

In recent years, thermal sensing in digital devices has become increasingly important. From a security perspective, new thermal-based attacks have revealed vulnerabilities in digital devices. Traditional temperature sensors using analog-to-digital converters consume significant power and are not conducive to rapid development. As a result, there has been an escalating demand for low cost, low power digital temperature sensors that can be seamlessly integrated onto digital devices. This research seeks to create a modular Field Programmable Gate Array digital temperature sensor with auto one-point calibration to eliminate the excessive costs and time associated with calibrating existing digital temperature sensors. In addition, to support the auxiliary protection role, the sensor is evaluated alongside a RSA circuit implemented on the same chip, with methods developed to mitigate noise and power fluctuations introduced by the main circuit. The result is a digital temperature sensor resistant to noise and suitable for quick mass deployment in digital devices., The original document contains color images.

This paper describes Twim, a toolbox written in the MATLAB computer language. Twim is designed for monitoring bridge behaviour during train passages as well as for performing Bridge Weigh-In-Motion of railway traffic, both in real-time and offline. The algorithms calculate the static bogie loads and bogie distances, as well as the speed and acceleration of the train. Twim also includes visualization functions, automatic identification of known locomotives and an auto-calibration that uses locomotives with known bogie loads. The algorithms used place specific requirements on both the bridge type and the instrumentation of the bridge. These requirements are explained in the paper. The instrumentation of several bridges is described, and some of the interesting results gained through this instrumentation are presented., QC 20101111