Name: data acquisition protocol for determining embedded sensitivity functions
Uploaded: 2016-04-20T15:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 46 s
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Die Autoren haben keine Bestätigungen.

1. Pre-Test Vorbereitung <ol><li> Design und die Testvorrichtung herzustellen. Gestalten Sie das Gerät zu replizieren realistischen Randbedingungen durch die Wahl Bolzen Stellen, um die Befestigungsstellen der Klinge zu entsprechen. Wählen Stahl für die Haltevorrichtung, den Beitrag von der Befestigung der dynamischen Reaktion der Testprobe zu minimieren. <ol><li> Bolt die Klinge an die individuelle T-Halterung. </li><li> Klemmen Sie das Gerät an einem Stahltisch. </li></ol></li><li> Identifizieren und Raster von Auftreffstellen markieren. <ol><li> Wählen Sie 30 Punkte, die die gesamte Klinge erstrecken. </li><li> Mark Punkte mit einem Marker oder Wachsstift und Nummer Referenz. Messen Sie Punktabstand ein Maßband für die spätere Verwendung in der visuellen Darstellung von Ergebnissen. </li></ol></li><li> Wählen und kalibrieren Beschleunigungssensoren. <ol><li> Wählen Sie einzelne Achse, 10 mV / g Beschleunigungsmesser. Achten Sie darauf, Beschleunigungsmesser mit der entsprechenden Empfindlichkeit zu wählen, um den Sensor eine Überlastung zu vermeiden und gutes Signal-zu erreichen-Noise Verhältnisse. Auch seien Sie sicher, dass der Frequenzbereich der Sensoren ausreichend ist, um den Frequenzbereich von Interesse für die Testprobe zu erfassen. </li><li> Kalibrieren Sie jeden Sensor. <ol><li> Befestigen Sie den Sensor an einer Handschüttler , dessen Ausgang eine Einzelfrequenz - Kraft mit einer Größe von 9,81 m / s 2 rms (dh 1 g). </li><li> Messen Sie die Reaktion für 2 Sekunden. </li><li> Bestimmen die rms Amplitude der Antwort von der Software Auslesung. </li><li> Multiplizieren die rms Amplitude von 1,000 den Kalibrierungsfaktor für den Beschleunigungsmesser in Einheiten von mV / g zu bestimmen. </li></ol></li></ol></li><li> Wählen Sie Hammer und Hammer Spitze. <ol><li> Wählen Sie einen Schlaghammer mit einer Empfindlichkeit von 11,2 mV / N. Achten Sie darauf, einen Hammer zu wählen, die in ausreichendem Maße die Testprobe in Amplitude und Frequenzbereich anregt. </li><li> Wählen Sie eine Nylonspitze. Achten Sie darauf, einen Hammer Spitze zu wählen, die in ausreichendem Maße die Testprobe in Amplitude und Frequenzbereich anregt. </li><li> Connect den Hammer an das Datenerfassungssystem mit einem BNC-Kabel. </li></ol></li><li> Identifizieren Sensorstellen und befestigen Sensoren (Abbildung 4). <ol><li> Wählen Sie Standorte an den Punkten m und n auf beiden Seiten der Schadensstelle. </li><li> Montieren Sie einen dritten Beschleunigungsmesser an der Stelle k. Daten von diesem Sensor wird verwendet, um die Ergebnisse der Empfindlichkeits eingebetteten Funktionsanalyse zu bestätigen. </li><li> Bringen Sie Beschleunigungsmesser mit Superkleber. Lassen Sie den Superkleber vollständig zu setzen, bevor die Schlagprüfung durchzuführen. </li></ol></li><li> Wählen Sie die Prüfparameter in der Datenerfassung GUI. <ol><li> Aktivieren Doppeltreffererkennung. </li><li> Stellen Sie die Abtastfrequenz auf 25.600 Hz. Die nutzbare Frequenzbereich ist daher 12.800 Hz. </li><li> Stellen Sie die Probe Zeit wurde auf 1 Sekunde. </li><li> Wählen Sie den Hammer Kanal als Triggerkanal. Stellen Sie den Triggerpegel auf 10 EU. </li><li> Stellen Sie den Pre-Trigger-Länge bis 5% der gesamten Probenzeit. Die Pre-tVorbereiter Daten sind Daten gesammelt, bevor die Datenerfassung gestartet wird, die in einem Puffer gespeichert wurde. Es ist wichtig, diese Daten abrufen und speichern, so dass die gesamte Aufprallereignis erfasst wird. </li><li> Wählen Sie den H1 FRF-Schätzer. Dieser Schätzer geht davon aus, dass es Rauschen auf den Antwort-Kanäle und kein Lärm auf der Kraft-Kanal ist. Hinweis: Verwenden Sie keine Fenster Daten während der Erfassung. Fenster können in der Nachbearbeitung angewendet werden, falls erforderlich. </li><li> Geben Sie Beschleunigungsmesser und Hammer Informationen, einschließlich der Kalibrierungsfaktoren und technischen Spezifikationen. </li><li> Speichern Sie die Einstellungen für die Aufzeichnung und für den Einsatz in zukünftigen Tests. </li></ol></li></ol> 2. Impact Testing auf der gesunde Klinge <ol><li> Schlagpunkt 1 mit dem Hammer. Wenn die Amplitude der Stoßkraft der gewählten Triggerpegel überschreitet, wird das Datenerfassungssystem ausgelöst werden und Daten, einschließlich der ausgewählten Menge an Pre-Trigger-Daten, wird die Aufnahme beginnen. <ol><li> Während der Daten Acquisition, überwachen Kanäle Kanal Clipping und Doppel Auswirkungen durch die Beobachtung der Zeitverläufe angezeigt in der Software zur Datenerfassung zu vermeiden. </li><li> Während der Datenerfassung, Überwachung der Kohärenz für jedes Beschleunigungsmessers Kanal die Qualität der erfassten Daten durch die Beobachtung der Kohärenz Grundstück in der Software zur Datenerfassung zu bewerten. </li></ol></li><li> Wiederholen Sie Schritt 2.1 vier weitere Male bei Punkt 1. <ol><li> Verwenden Sie konsistente Schlagamplituden für alle Auswirkungen. </li></ol></li><li> Wiederholen Sie die Schritte 2.1 und 2.2 für alle Punkte. </li></ol> 3. Impact Testing auf dem beschädigten Klinge <ol><li> Wiederholen Sie Abschnitt 2 auf die beschädigte Klinge, um Daten zu sammeln für die eingebetteten Empfindlichkeitsfunktion Ergebnisse zu validieren. Mit Ausnahme der Veränderung in der Testprobe, werden alle Testparameter gleich gehalten. </li></ol>

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	<li>Singh, N., Joshi, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimization+of+location+and+number+of+sensors+for+structural+health+monitoring+using+genetic+algorithm.">Optimization of location and number of sensors for structural health monitoring using genetic algorithm.</a> Mater Forum. 33, 359-367 (2009).</li><li>Gao, H., Rose, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ultrasonic+sensor+placement+optimization+in+structural+health+monitoring+using+evolutionary+strategy.">Ultrasonic sensor placement optimization in structural health monitoring using evolutionary strategy.</a> Review Of Qnde. 25, 1687-1693 (2006).</li><li>Raich, A. M., Liszkai, T. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multi-objective+optimization+of+sensor+and+excitation+layouts+for+frequency+response+function-based+structural+damage+identification.">Multi-objective optimization of sensor and excitation layouts for frequency response function-based structural damage identification.</a> Comput-Aided Civinfrastructure Eng. 27 (2), 95-117 (2012).</li><li>Worden, K., Burrows, A. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimal+sensor+placement+for+fault+detection.">Optimal sensor placement for fault detection.</a> Eng Struct. 23 (8), 885-901 (2001).</li><li>Flynn, E. B., Todd, M. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Bayesian+approach+to+optimal+sensor+placement+for+structural+health+monitoring+with+application+to+active+sensing.">A Bayesian approach to optimal sensor placement for structural health monitoring with application to active sensing.</a> Mech Syst Signal Pr. 24 (4), 891-903 (2010).</li><li>Markmiller, J., Chang, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sensor+network+optimization+for+a+passive+sensing+impact+detection+technique.">Sensor network optimization for a passive sensing impact detection technique.</a> Struct Health Monit. 9 (1), 25-39 (2010).</li><li>Yang, C., Adams, D., Yoo, S., Kim, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+embedded+sensitivity+approach+for+diagnosing+system-level+noise+and+vibration+problems.">An embedded sensitivity approach for diagnosing system-level noise and vibration problems.</a> J. Sound Vibration. 269 (3), 1063-1081 (2004).</li><li>Yang, C., Adams, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Predicting+changes+in+vibration+behavior+using+first-+and+second-order+iterative+embedded+sensitivity+functions.">Predicting changes in vibration behavior using first- and second-order iterative embedded sensitivity functions.</a> J. Sound Vibration. 323 (1), 173-193 (2009).</li><li>Yang, C., Adams, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Damage+Identification+Technique+based+on+Embedded+Sensitivity+Analysis+and+Optimization+Processes.">A Damage Identification Technique based on Embedded Sensitivity Analysis and Optimization Processes.</a> J. Sound Vibration. 333 (14), 3109-3119 (2013).</li><li>Rocklin, G. T., Crowley, J., Vold, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comparison+of+the+H1,+H2,+and+Hv+frequency+response+functions.">A comparison of the H1, H2, and Hv frequency response functions.</a> Proc. Of IMAC III. 1, 272-278 (1985).</li><li>Meyer, J., Adams, D., Silvers, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Embedded+Sensitivity+Functions+for+improving+the+effectiveness+of+vibro-acoustic+modulation+and+damage+detection+on+wind+turbine+blades.">Embedded Sensitivity Functions for improving the effectiveness of vibro-acoustic modulation and damage detection on wind turbine blades.</a> , (2014).</li><li>Guratzsch, R., Mahadevan, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Structural+health+monitoring+sensor+placement+optimization+under+uncertainty.">Structural health monitoring sensor placement optimization under uncertainty.</a> AIAA J. 48 (7), 1281-1289 (2010).</li></ol>

Die Autoren haben nichts zu offenbaren.

Prüfadapter sollten realistische Randbedingungen zu replizieren werden so konzipiert, dass die Ergebnisse anwendbar unter Betriebsbedingungen sein. Die Auswahl der Anzahl von Auftreffpunkten für die Prüfung verwendet wird, ein Kompromiß zwischen einer ausreichenden räumlichen Auflösung und die Testzeit. Wählen Sie den Hammer auf der Basis der Größe des Prüflings und den Frequenzbereich von Interesse. Im Allgemeinen, je kleiner die Hammer, desto breiter der Frequenzbereich angeregt wird. Aber auch kleinere Häm...

Viele Strukturüberwachung Techniken beruhen auf Veränderungen der gemessenen Frequenzantwortfunktionen (FRFs) Schaden innerhalb einer Struktur zu erkennen. Jedoch adressieren einige dieser Methoden, wie Sensorplatzierungen und / oder Eingangskraft Stellen zu bestimmen, die die Wirksamkeit des Verfahrens maximiert Schäden zu detektieren. Eingebettete Empfindlichkeitsfunktionen (ESFs) können verwendet werden, um die Empfindlichkeit eines FRF zu einer lokalen Veränderung der Struktur einer Materialeigenschaften zu bestimmen. Deshalb, in der Regel, weil Schäden in einer lokalen Änderung der Steifigkeit ergibt, Dämpfung, oder die Masse der Struktur bieten ESFs ein Verfahren zur Bestimmung der besten Sensor und Kraftplätze für die FRF-basierte Gesundheitsüberwachungstechniken. Der Zweck dieses Video und Manuskript ist zum Detail die Datenerfassungsprozess und Best Practices für die ESF für eine Struktur zu bestimmen. Der Prozess umfasst verschiedene FRFs von modalen Aufpralltests zu bestimmen, die durch Anregung eines structu durchgeführt wird,wieder mit einem modalen Schlaghammer und Messung seiner Reaktion mit Beschleunigungssensoren. In dieser Arbeit wird die Struktur getestet ist ein 1,2 m Wohn-Skala Windturbinenschaufel. Das Ziel der Tests und Analysen ist Sensorstellen zu identifizieren, die am empfindlichsten auf eine Beschädigung der Klinge sind. Diese Sensorpositionen könnten dann in einem Strukturüberwachung Schema verwendet werden, um die Klinge auf Beschädigungen zu überwachen. Neben dem Einsatz von ESF die effektivsten Sensorpositionen zu bestimmen, in einer Strukturüberwachung Schema, mehrere optimale Sensorplatzierung Algorithmen auch gefunden in der Literatur nachgewiesen werden kann, zu verwenden. In [Kramer] wertet Kramer iterativ die Fähigkeit einer Reihe von Sensoren, die Betriebsarten des Systems zu beobachten. In jüngerer Zeit wurden genetische Algorithmen 1-3 und neuronale Netze 4 entwickelt Stellen optimal Sensor zu identifizieren. In 5 wird ein Bayes - Ansatz verwendet, der das Risiko von verschiedenen Arten von Fehlern berücksichtigt ,und die Verteilung der Schadensraten. In 6 wurde ein Finite - Elemente - Modell der Sensorstellen am ehesten zu erkennen Schäden zu identifizieren , genutzt. In den meisten der Sensorplatzierung Algorithmen in der Literatur vorgestellt, Daten von der beschädigten Struktur, auch simuliert oder gemessen wird, ist erforderlich. Ein Vorteil der eingebetteten Empfindlichkeit Ansatz ist, dass die Sensorpositionen von der gesunden Struktur bestimmt werden kann. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass ESFs Materialeigenschaften müssen nicht explizit bekannt sein. Stattdessen werden die Materialeigenschaften &quot;eingebettet&quot; in den Ausdrücken für die FRFs des Systems. Daher ist alles, was benötigt ESFs sind ein Satz gemessener FRFs an bestimmten Eingabe / Ausgabe-Positionen zu berechnen. Insbesondere aus einer Reaktion berechnet die Empfindlichkeit der FRF (H jk) am Punkt j , gemessen mit einem Eingang an dem Punkt k zu einer Änderung der Steifigkeit (K mn) zwischen den Punkten m und nist <img alt="Equation1" src="/files/ftp_upload/53690/53690equation1.jpg" /> woher <img alt="Equation2" src="/files/ftp_upload/53690/53690equation2.jpg" /> ist der ESF als Funktion der Frequenz, ω 7-9. Das Verfahren für die Messung erforderlich FRFs die rechte Seite der Gleichung zu berechnen (1) ist detailliert in dem folgenden Abschnitt und in dem Video gezeigt.

<table><tbody><tr><td>Accelerometer</td><td>PCB</td><td>356B11</td><td>three used in testing</td></tr><tr><td>Impact hammer</td><td>PCB</td><td>086C01</td><td></td></tr><tr><td>Data acquisition card</td><td>NI</td><td>9234</td><td></td></tr><tr><td>DAQ chasis&amp;nbsp;</td><td>NI</td><td>cDAQ-9171</td><td>or similar</td></tr><tr><td>Software</td><td>MATLAB</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Super glue</td><td>Loctite</td><td>454</td><td></td></tr><tr><td>Handheld Shaker</td><td>PCB</td><td>394C06</td><td>for calibration&amp;nbsp;</td></tr></tbody></table>

data acquisition protocol for determining embedded sensitivity functions

Die Wirksamkeit vieler Strukturüberwachung Techniken hängt von der Anordnung von Sensoren und die Lage der Eingangskräfte. Algorithmen zur optimalen Sensor zu bestimmen und zwingt Standorte erfordern in der Regel Daten, entweder simuliert oder gemessen, aus dem beschädigten Struktur. Embedded Empfindlichkeitsfunktionen bieten einen Ansatz zur Bestimmung der besten Lage verfügbaren Sensorschäden mit nur Daten aus der gesunden Struktur zu erkennen. In diesem Video-und Manuskript, das Datenerfassungsverfahren und Best Practices für die eingebetteten Empfindlichkeitsfunktionen einer Struktur zu bestimmen vorgestellt. Die Frequenzantwortfunktionen bei der Berechnung der eingebetteten Empfindlichkeitsfunktionen verwendet werden, unter Verwendung modal Schlagprüfung erworben. Die Daten werden erfasst und repräsentative Ergebnisse sind für eine Wohn Maßstab Windturbinenschaufel gezeigt. Strategien für die Bewertung der Qualität der gewonnenen Daten werden bei der Demonstration des Datenerfassungsprozesses vorgesehen sind. </p&gt;

Figur 1 zeigt ein typisches eingebettetes Empfindlichkeitsfunktion. Ähnlich einem FRF hat der ESF-Gipfel in der Nähe der Eigenfrequenzen der Struktur. Je höher der Wert des ESF, desto empfindlicher ist die Lage zwischen den Punkten m und n nicht zu beschädigen. Jede der dreißig Punkte getestet auf der Windturbinenschaufel hat ein einzigartiges ESF. Diese ESFs können verglichen werden, um die Sensorposition bestimmen wäre sehr empfindlich für Bes...

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Data Acquisition Protocol for Determining Embedded Sensitivity Functions

The data acquisition procedure for determining embedded sensitivity functions is described. Data is acquired and representative results are shown for a residential scale wind turbine blade.

Data Acquisition Protocol zur Bestimmung Embedded Empfindlichkeitsfunktionen

The effectiveness of many structural health monitoring techniques depends on the placement of sensors and the location of input forces. Algorithms for ...

data-acquisition-protocol-for-determining-embedded-sensitivity

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Engineering

6.1K Aufrufe.  Vanderbilt University. The data acquisition procedure for determining embedded sensitivity functions is described. Data is acquired and representative results are shown for a residential scale wind turbine blade.

Serie: Data Acquisition Protocol for Determining Embedded Sensitivity Functions

Combining Multiple Data Acquisition Systems to Study Corticospinal Output and Multi-segment Biomechanics

Transcranial magnetic stimulation techniques allow for an in-depth investigation into the neural mechanisms that underpin human behavior. To date, the use of TMS to study human movement, has been limited by the challenges related to precisely timing the delivery of TMS to features of the unfolding movement and, also, by accurately characterizing kinematics and kinetics. To overcome these technical challenges, TMS delivery and acquisition systems should be integrated with an online motion tracking system. The present manuscript details technical innovations that integrate multiple acquisition systems to facilitate and advance the use of TMS to study human movement. Using commercially available software and hardware systems, a step-by-step approach to both the hardware assembly and the software scripts necessary to perform TMS studies triggered by specific features of a movement is provided. The approach is focused on the study of upper limb, planar, multi-joint reaching movements. However, the same integrative system is amenable to a multitude of sophisticated studies of human motor control.

The use of transcranial magnetic stimulation (TMS) to study human motor control requires the integration of data acquisition systems to control TMS delivery and simultaneously record human behavior. The present manuscript provides a detailed methodology for integrating data acquisition systems for the purpose of investigating human movement via TMS.

Kombinieren mehrerer Datenerfassungssysteme zu kortikospinalen Ausgang und Multi-segment Biomechanik Studieren

Transcranial magnetic stimulation techniques allow for an in-depth investigation into the neural mechanisms that underpin human behavior. To date, the use ...

Forschung

Verhalten

Frequency Mixing Magnetic Detection Scanner for Imaging Magnetic Particles in Planar Samples

The setup of a planar Frequency Mixing Magnetic Detection (p-FMMD) scanner for performing Magnetic Particles Imaging (MPI) of flat samples is presented. It consists of two magnetic measurement heads on both sides of the sample mounted on the legs of a u-shaped support. The sample is locally exposed to a magnetic excitation field consisting of two distinct frequencies, a stronger component at about 77 kHz and a weaker field at 61 Hz. The nonlinear magnetization characteristics of superparamagnetic particles give rise to the generation of intermodulation products. A selected sum-frequency component of the high and low frequency magnetic field incident on the magnetically nonlinear particles is recorded by a demodulation electronics. In contrast to a conventional MPI scanner, p-FMMD does not require the application of a strong magnetic field to the whole sample because mixing of the two frequencies occurs locally. Thus, the lateral dimensions of the sample are just limited by the scanning range and the supports. However, the sample height determines the spatial resolution. In the current setup it is limited to 2 mm. As examples, we present two 20 mm &#215; 25 mm p-FMMD images acquired from samples with 1 &#181;m diameter maghemite particles in silanol matrix and with 50 nm magnetite particles in aminosilane matrix. The results show that the novel MPI scanner can be applied for analysis of thin biological samples and for medical diagnostic purposes.

A scanner for imaging magnetic particles in planar samples was developed using the planar frequency mixing magnetic detection technique. The magnetic intermodulation product response from the nonlinear nonhysteretic magnetization of the particles is recorded upon a two-frequency excitation. It can be used to take 2D images of thin biological samples.

Frequenzmisch Magnetische Erkennung Scanner für die Bildgebung magnetische Partikel in Planar Proben

The setup of a planar Frequency Mixing Magnetic Detection (p-FMMD) scanner for performing Magnetic Particles Imaging (MPI) of flat samples is presented. ...

Ingenieurwesen

Drug-induced Sensitization of Adenylyl Cyclase: Assay Streamlining and Miniaturization for Small Molecule and siRNA Screening Applications

Sensitization of adenylyl cyclase (AC) signaling has been implicated in a variety of neuropsychiatric and neurologic disorders including substance abuse and Parkinson&#39;s disease. Acute activation of G&#945;i/o-linked receptors inhibits AC activity, whereas persistent activation of these receptors results in heterologous sensitization of AC and increased levels of intracellular cAMP. Previous studies have demonstrated that this enhancement of AC responsiveness is observed both in vitro and in vivo following the chronic activation of several types of G&#945;i/o-linked receptors including D2 dopamine and &#956; opioid receptors. Although heterologous sensitization of AC was first reported four decades ago, the mechanism(s) that underlie this phenomenon remain largely unknown. The lack of mechanistic data presumably reflects the complexity involved with this adaptive response, suggesting that nonbiased approaches could aid in identifying the molecular pathways involved in heterologous sensitization of AC. Previous studies have implicated kinase and Gb&#947; signaling as overlapping components that regulate the heterologous sensitization of AC. To identify unique and additional overlapping targets associated with sensitization of AC, the development and validation of a scalable cAMP sensitization assay is required for greater throughput. Previous approaches to study sensitization are generally cumbersome involving continuous cell culture maintenance as well as a complex methodology for measuring cAMP accumulation that involves multiple wash steps. Thus, the development of a robust cell-based assay that can be used for high throughput screening (HTS) in a 384&#160;well format would facilitate future studies. Using two D2 dopamine receptor cellular models (i.e.&#160;CHO-D2L and HEK-AC6/D2L), we have converted our 48-well sensitization assay (&#62;20 steps 4-5 days) to a five-step, single day assay in 384-well format. This new format is amenable to small molecule screening, and we demonstrate that this assay design can also be readily used for reverse transfection of siRNA in anticipation of targeted siRNA library screening.

Persistent activation of inhibitory G protein-coupled receptors results in sensitization of adenylyl cyclase signaling. To identify the essential molecular pathways, nonbiased approaches are necessary; however, this strategy requires the development of a scalable cell-based cAMP sensitization assay. Herein, we describe a sensitization assay for small molecule and siRNA screening.

Drug-induzierte Sensibilisierung der Adenylatzyklase: Assay Straffung und Miniaturisierung für Small Molecule-und siRNA-Screening-Anwendungen

Sensitization of adenylyl cyclase (AC) signaling has been implicated in a variety of neuropsychiatric and neurologic disorders including substance abuse ...

Biotechnik

Electric Cell-substrate Impedance Sensing for the Quantification of Endothelial Proliferation, Barrier Function, and Motility

Electric Cell-substrate Impedance Sensing (ECIS) is an in vitro impedance measuring system to quantify the behavior of cells within adherent cell layers. To this end, cells are grown in special culture chambers on top of opposing, circular gold electrodes. A constant small alternating current is applied between the electrodes and the potential across is measured. The insulating properties of the cell membrane create a resistance towards the electrical current flow resulting in an increased electrical potential between the electrodes. Measuring cellular impedance in this manner allows the automated study of cell attachment, growth, morphology, function, and motility. Although the ECIS measurement itself is straightforward and easy to learn, the underlying theory is complex and selection of the right settings and correct analysis and interpretation of the data is not self-evident. Yet, a clear protocol describing the individual steps from the experimental design to preparation, realization, and analysis of the experiment is not available. In this article the basic measurement principle as well as possible applications, experimental considerations, advantages and limitations of the ECIS system are discussed. A guide is provided for the study of cell attachment, spreading and proliferation; quantification of cell behavior in a confluent layer, with regard to barrier function, cell motility, quality of cell-cell and cell-substrate adhesions; and quantification of wound healing and cellular responses to vasoactive stimuli. Representative results are discussed based on human microvascular (MVEC) and human umbilical vein endothelial cells (HUVEC), but are applicable to all adherent growing cells.

This protocol reviews Electric Cell-substrate Impedance Sensing, a method to record and analyze the impedance spectrum of adherent cells for the quantification of cell attachment, proliferation, motility, and cellular responses to pharmacological and toxic stimuli. Detection of endothelial permeability and assessment of cell-cell and cell-substrate contacts are emphasized.

Elektro-Zell-Substrat-Impedance Sensing zur Quantifizierung der endothelialen Proliferation, Barrierefunktion und Beweglichkeit

Electric Cell-substrate Impedance Sensing (ECIS) is an in vitro impedance measuring system to quantify the behavior of cells within adherent cell layers. ...

Effective Analysis of Human Exposure Conditions with Body-worn Dosimeters in the 2.4 GHz Band

A well-defined experimental procedure is put forward to evaluate maximum exposure conditions in a worst-case scenario whilst avoiding the uncertainties caused by the use of personal exposimeters (PEMs) as measuring devices: the body shadow effect (BSE), the limited sensitivity range, and the non-identification of the radiation source. An upper bound for exposure levels to EMF in several indoor enclosures has been measured and simulated. The frequency used for the study is 2.4 GHz, as it is the most commonly used band in indoor communications. Although recorded values are well below the International Commission for Non-Ionizing Radiation Protection (ICNIRP) reference levels, there is a particular need to provide reliable exposure levels within particularly sensitive environments. In terms of electromagnetic field (EMF) exposure, limits established in national and international standards for health protection have been set for unperturbed exposure conditions; that is, for real and objective exposure data that have not been altered in any way.

This study describes a protocol to measure exposure levels in the 2.4 GHz band, avoiding the uncertainties caused by the use of personal exposimeters as measuring devices. These alterations of the exposure levels should be taken into account, especially in compliance testing, where exposure limits are defined from non-perturbed data.

Effektive Analyse der Exposition des Menschen mit Körper Dosimeter im 2,4 GHz-Band

A well-defined experimental procedure is put forward to evaluate maximum exposure conditions in a worst-case scenario whilst avoiding the uncertainties ...

Microfluidic Platform with Multiplexed Electronic Detection for Spatial Tracking of Particles

Microfluidic processing of biological samples typically involves differential manipulations of suspended particles under various force fields in order to spatially fractionate the sample based on a biological property of interest. For the resultant spatial distribution to be used as the assay readout, microfluidic devices are often subjected to microscopic analysis requiring complex instrumentation with higher cost and reduced portability. To address this limitation, we have developed an integrated electronic sensing technology for multiplexed detection of particles at different locations on a microfluidic chip. Our technology, called Microfluidic CODES, combines Resistive Pulse Sensing with Code Division Multiple Access to compress 2D spatial information into a 1D electrical signal. In this paper, we present a practical demonstration of the Microfluidic CODES technology to detect and size cultured cancer cells distributed over multiple microfluidic channels. As validated by the high-speed microscopy, our technology can accurately analyze dense cell populations all electronically without the need for an external instrument. As such, the Microfluidic CODES can potentially enable low-cost integrated lab-on-a-chip devices that are well suited for the point-of-care testing of biological samples.

We demonstrate a microfluidic platform with an integrated surface electrode network that combines resistive pulse sensing (RPS) with code division multiple access (CDMA), to multiplex detection and sizing of particles in multiple microfluidic channels.

Mikrofluidik-Plattform mit Multiplexed elektronische Sensoren für Raumverfolgung von Partikeln

Microfluidic processing of biological samples typically involves differential manipulations of suspended particles under various force fields in order to ...

<meta charset="utf8"></head><body>Charakterisierung der viskoelastischen Eigenschaften von 3D-gedruckten Polymer-Metamaterialien

Characterizing Dissipative Elastic Metamaterials Produced by Additive Manufacturing

Viscoelastic behavior can be beneficial in enhancing the unprecedented dynamics of polymer metamaterials or, in contrast, negatively impacting their wave control mechanisms. It is, therefore, crucial to properly characterize the viscoelastic properties of a polymer metamaterial at its working frequencies to understand viscoelastic effects. However, the viscoelasticity of polymers is a complex phenomenon, and the data on storage and loss moduli at ultrasonic frequencies are extremely limited, especially for additively manufactured polymers. This work presents a protocol to experimentally characterize the viscoelastic properties of additively manufactured polymers and to use them in the numerical analysis of polymer metamaterials. Specifically, the protocol includes the description of the manufacturing process, experimental procedures to measure the thermal, viscoelastic, and mechanical properties of additively manufactured polymers, and an approach to use these properties in finite-element simulations of the metamaterial dynamics. The numerical results are validated in ultrasonic transmission tests. To exemplify the protocol, the analysis is focused on acrylonitrile butadiene styrene (ABS) and aims at characterizing the dynamic behavior of a simple metamaterial made from it by using fused deposition modeling (FDM) three-dimensional (3D) printing. The proposed protocol will be helpful for many researchers to estimate viscous losses in 3D-printed polymer elastic metamaterials that will improve the understanding of material-property relations for viscoelastic metamaterials and eventually stimulate the use of 3D-printed polymer metamaterial parts in various applications.

<meta charset="utf8"></head><body>Charakterisierung dissipativer, elastischer Metamaterialien, die durch additive Fertigung hergestellt werden

Additively manufactured polymers have been widely used for producing elastic metamaterials. The viscoelastic behavior of these polymers at ultrasonic frequencies remains, however, poorly studied. This study reports a protocol to estimate the viscoelastic properties of 3D-printed polymers and show how to use them to analyze the metamaterial dynamics.

Charakterisierung dissipativer, elastischer Metamaterialien, die durch additive Fertigung hergestellt werden 

Viscoelastic behavior can be beneficial in enhancing the unprecedented dynamics of polymer metamaterials or, in contrast, negatively impacting their wave ...

Determination of Photoreceptor Cell Spectral Sensitivity in an Insect Model from In Vivo Intracellular Recordings

Intracellular recording is a powerful technique used to determine how a single cell may respond to a given stimulus. In vision research, intracellular recording has historically been a common technique used to study sensitivities of individual photoreceptor cells to different light stimuli that is still being used today. However, there remains a dearth of detailed methodology in the literature for researchers wishing to replicate intracellular recording experiments in the eye. Here we present the insect as a model for examining eye physiology more generally. Insect photoreceptor cells are located near the surface of the eye and are therefore easy to reach, and many of the mechanisms involved in vision are conserved across animal phyla. We describe the basic procedure for in vivo intracellular recording of photoreceptor cells in the eye of a butterfly, with the goal of making this technique more accessible to researchers with little prior experience in electrophysiology. We introduce the basic equipment needed, how to prepare a live butterfly for recording, how to insert a glass microelectrode into a single cell, and finally the recording procedure itself. We also explain the basic analysis of raw response data for determining spectral sensitivity of individual cell types. Although our protocol focuses on determining spectral sensitivity, other stimuli (e.g., polarized light) and variations of the method are applicable to this setup.

Determination of Photoreceptor Cell Spectral Sensitivity in an Insect Model from In Vivo Intracellular Recordings

The electrophysiological technique of intracellular recording is demonstrated and used to determine spectral sensitivities of single photoreceptor cells in the compound eye of a butterfly.

Bestimmung der Sehzellen Spektrale Empfindlichkeit in einem Insekt Modell aus<em&gt; In Vivo</em&gt; Intrazellulärer Recordings

Intracellular recording is a powerful technique used to determine how a single cell may respond to a given stimulus. In vision research, intracellular ...

Data Acquisition Protocol zur Bestimmung Embedded Empfindlichkeitsfunktionen

Zusammenfassung

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Kombinieren mehrerer Datenerfassungssysteme zu kortikospinalen Ausgang und Multi-segment Biomechanik Studieren

Frequenzmisch Magnetische Erkennung Scanner für die Bildgebung magnetische Partikel in Planar Proben

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Charakterisierung dissipativer, elastischer Metamaterialien, die durch additive Fertigung hergestellt werden

Charakterisierung dissipativer, elastischer Metamaterialien, die durch additive Fertigung hergestellt werden

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Bestimmung der Sehzellen Spektrale Empfindlichkeit in einem Insekt Modell aus