TY - CONF A1 - Eichner, Lukas A1 - Schneider, Ronald A1 - Baeßler, Matthias T1 - Probabilistische Systemidentifikation einer Versuchsstruktur für Substrukturen von Offshore-Windenergieanlagen mit statischen und dynamischen Messdaten N2 - In diesem Beitrag wird ein probabilistischer Ansatz zur Systemidentifikation für Tragstrukturen von Offshore-Windkraftanlagen vorgestellt. Der Schwerpunkt der Forschung liegt auf der Integration von globalen Systemantworten in Form von Eigenfrequenzen und -formen sowie Verschiebungen und Dehnungen als lokale Messdaten. Die unterschiedlichen Daten werden kombiniert für die Aktualisierung der Parameter eines Finite-Elemente-Modells genutzt. Zu diesem Zweck wird ein probabilistischer Ansatz nach Bayes verfolgt, um Vorwissen sowie Unsicherheiten einzubeziehen. Die Methodik wird bei einer Versuchsstruktur angewandt, die eine Jacket-Substruktur von Offshore-Windenergieanlagen nachbildet. Eine Systemidentifikation mit Hilfe von Überwachungsdaten ist wertvoll für Jacket-Substrukturen, da eine Zustandsanalyse für die Gewährleistung der strukturellen Integrität unerlässlich ist, aber hinsichtlich der schwierigen Offshore-Bedingungen möglichst effizient sein muss. In diesem Zusammenhang schafft diese Arbeit die Grundlage für eine Schadenserkennung, eine verbesserte Vorhersage der Ermüdungslebensdauer und optimierte Instandhaltungsstrategien. Während das Modell hinsichtlich der statischen Messdaten erfolgreich aktualisiert werden kann, sind Schwierigkeiten bei der Identifizierung der dynamischen Systemeigenschaften erkennbar. T2 - 8. VDI-Fachtagung Baudynamik 2025 CY - Würzburg, Germany DA - 02.04.2025 KW - Systemidentifikation KW - Versuchsstruktur KW - Jacket KW - Offshore-Windenergie PY - 2025 VL - 8 SP - 175 EP - 188 AN - OPUS4-62879 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Eichner, Lukas A1 - Gerards-Wünsche, Paul A1 - Happel, Karina A1 - Weise, Sigurd A1 - Haake, Gerrit A1 - Sieber, Lars A1 - Flederer, Holger A1 - Schneider, Ronald A1 - Herrmann, Ralf A1 - Hille, Falk A1 - Baeßler, Matthias A1 - Huhn, Holger A1 - Küchler, Andreas T1 - Digitales Datenmanagement für die Instandhaltung von Offshore-Windparks T1 - Digital data management for maintenance in offshore wind farms N2 - Im Forschungsprojekt DiMoWind-Inspect wurde untersucht, welche Grundvoraussetzungen geschaffen werden müssen, um digitale Methoden für die Instandhaltung von Offshore-Windenergieanlagen einsetzen zu können. Daten aus allen Lebensphasen der Anlagen werden derzeit nur selten effizient dafür genutzt, um die sinnvollsten Instandhaltungsmaßnahmen am richtigen Ort, zum richtigen Zeitpunkt und mit den geringsten Kosten durchzuführen. Eine im Vorhaben entwickelte einheitliche Strukturierung der bisher häufig unstrukturierten Bau- und Instandhaltungsdaten ermöglicht ihre übergreifende, anwenderspezifische Verfügbarkeit. Hierfür werden Prinzipien des Referenzkennzeichnungssystems RDS-PP adaptiert. Es wird aufgezeigt, wie neben Bauteilen auch zusätzliche Informationen wie Instandhaltungsmaßnahmen oder Mängel strukturiert werden können. Dem Ansatz des Building Information Modeling folgend werden die Bauwerkskomponenten direkt mit den Informationen aus Inspektionen und weiteren Instandhaltungsmaßnahmen verknüpft. So können Informationen aus dem Betrieb über den Zustand der Struktur verarbeitet und für die maßgebenden Berechnungen und Nachweise zur Verfügung gestellt werden. Als Anwendungsfall wird ein zweistufiges Konzept vorgestellt, das zur Bewertung der Ermüdungslebensdauer eines korrosionsgeschädigten Konstruktionsdetails der Gründungsstruktur einer Offshore-Windenergieanlage mit Informationen aus der Instandhaltung eingesetzt wird. N2 - The DiMoWind-Inspect research project explored the essential requirements for implementing digital methods in the maintenance of offshore wind turbines. Currently, data from all stages of the turbines' lifecycles are underutilized, leading to suboptimal maintenance actions being taken in terms of location, timing, and cost. A consistent structuring of previously often unstructured construction and maintenance data developed in the project enables their cross-disciplinary, user-specific availability. To accomplish this, the principles of the Reference Designation System for Power Plants RDS-PP are applied. In this way, additional information, such as maintenance measures or defects, can be structured alongside components. The components of the structures are directly linked with information from inspections and other maintenance activities, following the Building Information Modeling approach. This allows for processing operational information about the condition of the structure and providing it for relevant calculations and assessments. As a use case, a two-stage concept is presented, utilizing maintenance information to assess the fatigue life of a corrosion-damaged structural detail in the support structure of an offshore wind turbine. KW - Building Information Modeling KW - Datenmanagement KW - Instandhaltung KW - Offshore-Windenergie KW - Referenzkennzeichnungssystem PY - 2024 DO - https://doi.org/10.1002/bate.202400026 VL - 101 IS - 10 SP - 558 EP - 567 PB - Ernst & Sohn CY - Berlin AN - OPUS4-60765 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Eichner, Lukas T1 - Probabilistische Systemidentifikation einer Versuchsstruktur für Substrukturen von Offshore-Windenergieanlagen mit statischen und dynamischen Messdaten N2 - In diesem Beitrag wird ein probabilistischer Ansatz zur Systemidentifikation für Tragstrukturen von Offshore-Windkraftanlagen vorgestellt. Der Schwerpunkt der Forschung liegt auf der Integration von globalen Systemantworten in Form von Eigenfrequenzen und -formen sowie Verschiebungen und Dehnungen als lokale Messdaten. Die unterschiedlichen Daten werden kombiniert für die Aktualisierung der Parameter eines Finite-Elemente-Modells genutzt. Zu diesem Zweck wird ein probabilistischer Ansatz nach Bayes verfolgt, um Vorwissen sowie Unsicherheiten einzubeziehen. Die Methodik wird bei einer Versuchsstruktur angewandt, die eine Jacket-Substruktur von Offshore-Windenergieanlagen nachbildet. Eine Systemidentifikation mit Hilfe von Überwachungsdaten ist wertvoll für Jacket-Substrukturen, da eine Zustandsanalyse für die Gewährleistung der strukturellen Integrität unerlässlich ist, aber hinsichtlich der schwierigen Offshore-Bedingungen möglichst effizient sein muss. In diesem Zusammenhang schafft diese Arbeit die Grundlage für eine Schadenserkennung, eine verbesserte Vorhersage der Ermüdungslebensdauer und optimierte Instandhaltungsstrategien. Während das Modell hinsichtlich der statischen Messdaten erfolgreich aktualisiert werden kann, sind Schwierigkeiten bei der Identifizierung der dynamischen Systemeigenschaften erkennbar. T2 - 8. VDI-Fachtagung Baudynamik 2025 CY - Würzburg, Germany DA - 02.04.2025 KW - Systemidentifikation KW - Versuchsstruktur KW - Jacket KW - Offshore-Windenergie PY - 2025 AN - OPUS4-62880 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -