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TU Berlin

Inhalt des Dokuments

1. Förderphase (11.2016 - 10.2020)

Lupe

Projektergebnisse

  1. Identifikation von Luftporen in Klebverbindungen mittels zerstörungsfreier Prüfverfahren (ZfP)
  2. Entwicklung eines allgemeingültigen Konzeptes hinsichtlich Datenakquisition, -modellierung, -verarbeitung und -assimilation für Ingenieurprobleme
  3. Definition eines Mehrskalenproblems bestehend aus Makro-, Meso- und Mikroskala
  4. Aufbau eines parametrisierten 3D-Modells des Henkelbalkens und FE-Simulationen unter polymorpher Unschärfe
  5. Entwicklung effizienter numerischer Verfahren zur Behandlung hochdimensionaler Probleme, z.B. adaptive parametrische Gebietszerlegungsverfahren oder hierarchische Niedrigrang-Tensorformate
  6. Aufbau von künstlichen neuronalen Netzwerken (ANNs) und Verwendung für Probleme mit unscharfen Daten, insbesondere der Ermittlung und Lokalisierung von Spannungskonzentrationen in Gebieten mit Löchern
  7. Vergleich von numerischen und experimentellen Untersuchungen an einem repräsentativen Ersatzproblem auf Mesoskala
  8. Durchführung von Untersuchungen zur Bewertung, Entscheidungsfindung und Entscheidungsverbesserung unter polymorpher Unschärfe

Zusammenfassung

Die Qualität von Klebverbindungen in Rotorblättern von Windenergieanlagen hat einen maßgeblichen Einfluss auf die ganzheitliche Strukturintegrität und -zuverlässigkeit. Herstellungsbedingte Ungenauigkeiten und Imperfektionen können zu schlechter Haftung der Systemkomponenten und kritischen Luftporen in den Klebeschichten führen, für welche im Rahmen der ersten Förderphase experimentelle und numerische Untersuchungen durchgeführt wurden.

Dafür wurde ein Mehrskalenproblem bestehend aus Makro-, Meso- und Mikroskala definiert. Als Makromodell dient der Henkelbalken, eine vom Fraunhofer IWES entwickelte repräsentative Subkomponente zur Analyse von Klebverbindungen in Rotorblättern. Auf der Mesoskala wurden gelochte zwei- bzw. dreidimensionale Gebiete als Ersatzmodelle für Klebeschichten verwendet und einzelne Zellen mit Luftpore innerhalb der Klebeschicht definieren die Mikroskala.

Mittels zur Verfügung stehender Bilddateien aus computertomographischen Untersuchungen vom Henkelbalken konnten Lufteinschlüsse identifiziert werden. Durch verschiedene Bildverarbeitungstechniken wurden die ZfP-Daten analysiert, aufbereitet und zur Modellierung unscharfer Parameter wie Anzahl, Lage, Form und Größe verwendet. Dafür wurde ein allgemeingültiges Konzept hinsichtlich Datenakquisition, -modellierung, -verarbeitung und -assimilation im Rahmen des Komplexes A entwickelt und in Kooperation mit anderen Forschungsgruppen des SPP 1886 zusätzlich auf unterschiedliche Ingenieurprobleme angewendet.

Die Integration der akquirierten Daten in das parametrisierte 3D-Modell des Henkelbalkens führte zu FE-Simulationen unter polymorpher Unschärfe. Für die Quantifizierung wurden probabilistische sowie nicht-probabilistische Methoden verwendet. Die gleichzeitige Berücksichtigung von stochastischen, Intervall- und Fuzzy-Variablen machten folglich die Entwicklung und Anwendung effizienter numerischer Verfahren unabdingbar. Die Klebeschichten mit Luftporen als Mesomodell wurden mittels Guyan-Reduktion aus dem Gesamtmodell extrahiert. Für die Berücksichtigung der Luftporen konnten parametrische Gebietszerlegungsverfahren basierend auf der Schwarz-Methode, der Schurkomplement-Methode oder der FETI-DP-Methode erfolgreich implementiert werden. Damit wurden die Luftporen mit polymorph unscharfen Parametern auf Mikroskala nahezu entkoppelt, was zu einem effizienten mehrskaligen Modell des Henkelbalkens führt. Dennoch war es zweckmäßig, Approximationsmethoden zur Berücksichtigung der polymorphen Unschärfe zu untersuchen. Für die beschriebene Anwendung konnten künstliche neuronale Netze (ANNs) mit guter Übereinstimmung zur aufwendigen Referenzlösung definiert werden.

Zur Validierung der beschriebenen numerischen Verfahren und Modelle wurden experimentelle Untersuchungen an einem repräsentativen Mesoskalenproblem durchgeführt. Eine Reihe von Plexiglas-Scheiben mit nahezu ähnlichen Eigenschaften wurde hergestellt und uniaxial auf Zug belastet. Unterschiedliche Versagensmodi bei unterschiedlichen Versagenslasten konnten identifiziert werden und begründeten die Verwendung unscharfer Daten in numerischen Simulationen. Die experimentellen Ergebnisse wurden durch die Numerik qualitativ sowie quantitativ erfasst. Aufwendige FE-Simulationen konnten mittels ANNs unter Vernachlässigung geringfügiger Abweichungen effizient ersetzt werden. Die unscharfen Parameter wurden als stochastische und/oder Fuzzy-Variablen definiert. Es zeigte sich, dass die gleichen ANNs unabhängig von der Art der unscharfen Daten zufriedenstellend angewendet werden können.

Zusätzlich wurden mit anderen Forschungsgruppen innerhalb des SPP 1886 repräsentative Untersuchungen zur Bewertung, Entscheidungsfindung und Entscheidungsverbesserung unter polymorpher Unschärfe durchgeführt. Diese werden in der zweiten Förderphase in Hinblick auf reale Ingenieurprobleme angewendet und weiter intensiviert.

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