Verbundvorhaben: Add2ReliaBlade - Erweiterte Materialdaten und Computertomographie, virtuelle Prüfstände, Big Data und datenbasierte Modellierung als Ergänzung für ReliaBlade; Teilvorhaben: Anpassung von Rotorblattsimulationsmodellen unter Berücksichtigung von Imperfektionen aus Fertigung und Betrieb

dc.contributor.authorSill, Tom
dc.contributor.authorSeeger, Jörg
dc.date.accessioned2025-12-03T05:52:27Z
dc.date.available2025-12-03T05:52:27Z
dc.date.issued2025-12-02
dc.description.abstractDas Forschungsvorhaben Add2ReliaBlade unterstützte und ergänzte das im Jahr 2018 gestartete Projekt ReliaBlade (FKZ 0324335A/B), mit dem die Zuverlässigkeit von Rotorblattstrukturen für Windenergieanlagen (WEA) erhöht werden sollte. Konkret sollte in ReliaBlade das Material- und Strukturverhalten von Rotorblättern experimentell untersucht, analytisch und numerisch modelliert und in Form eines digitalen Zwillings abgebildet werden mit dem Zweck, die Materialmodellierung unter Berücksichtigung fertigungsbedingter Imperfektionen zu verbessern. So können realistischere Ergebnisse zur Lebensdauer von WEA gewonnen werden. Die TECOSIM GmbH beschäftigt sich mit CAE-Methoden und Berechnungsdienstleistungen und besitzt fundierte Erfahrung in der strukturellen Auslegung von Komponenten von Windenergieanlagen mit Finite-Element-Methoden (FEM). Im Projekt sollte diese Erfahrung genutzt werden, um Abweichungen aus der Fertigung oder auch aus Schädigungsszenarien in FE-Modelle von Rotorblättern zu überführen und Nachweismodelle realistischer zu gestalten. Die beiden Hauptergebnisse des Projektes wurden erreicht, indem zum einen ein Verfahren zur automatisierten Berücksichtigung von Imperfektionen aus Fertigung und Betrieb für Simulationsmodelle von Rotorblättern realisiert wurde. Im Projekt wurden drei Modifikationen umgesetzt (Veränderung der Materialeigenschaften, Delamination, Risse), die in Simulationsmodellen automatisiert eingebracht werden können. Zum anderen wurde das Ziel der KI-basierten automatischen Erkennung von Fehlstellen in Scan-Daten erreicht. Es konnte anhand von Rissen und Poren demonstriert werden. Insbesondere können Risse detektiert werden, die mit dem menschlichen Auge kaum mehr wahrnehmbar sind.ger
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/26939
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/26176
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationTECOSIM GmbH
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany
dc.subject.ddc000 | Informatik, Information und Wissen, allgemeine Werke
dc.subject.otherWindenergieanlagenger
dc.subject.otherRotorblattger
dc.subject.otherZuverlässigkeitger
dc.subject.otherStrukturverhaltenger
dc.subject.otherdigitaler Zwillingger
dc.subject.otherSchädigungsszenarioger
dc.subject.otherfertigungsbedingte Imperfektionenger
dc.subject.otherRisseger
dc.subject.otherDelaminationenger
dc.subject.otherPorenger
dc.subject.otherFEM-Simulationger
dc.subject.otherSimulationsprozessketteger
dc.subject.otherrealistische Modelleger
dc.subject.othermaschinelles Lernenger
dc.subject.otherneuronale Netzeger
dc.titleVerbundvorhaben: Add2ReliaBlade - Erweiterte Materialdaten und Computertomographie, virtuelle Prüfstände, Big Data und datenbasierte Modellierung als Ergänzung für ReliaBlade; Teilvorhaben: Anpassung von Rotorblattsimulationsmodellen unter Berücksichtigung von Imperfektionen aus Fertigung und Betriebger
dc.title.subtitleAbschlussbericht
dc.typeReport
dc.typeText
dcterms.event.date01.05.2021 bis 30.04.2025
dcterms.extent37 Seiten
dtf.funding.funderBMWE
dtf.funding.program0324335F
dtf.funding.verbundnummer01184464

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