| | Forschungsschwerpunkte: - Schwingungsbasierte Zustandsüberwachung zur Schadensidentifikation, modellgestützte Schadenslokalisation und Restlebensdauerprognose
- Automatisierte Sensorfehlererkennung in Monitoring-Systemen
- Messtechnische Systemidentifikation, output-only-Modalanalyse
- Entwicklung von Schadensüberwachungsmethoden basierend auf Schwingungsmonitoring, Ultraschalltechniken, Akustischer Emission und Elektromechanischer Impedanz
- Population / Fleet-Monitoring
Forschungsprojekte: smartRD – Smarte Rollendrehvorrichtung für sehr große dünnwandige zylindrische Stahlbauteile - Teilvorhaben: Effiziente Methodik zur intelligenten Lastverteilung, Schwingungsminderung und Driftkompensation bei der Fertigung großer zylindrischer Stahlbauteile
- Förderkennzeichen: 03EE2034B
- Projektzeitraum: 01.07.2021 - 30.06.2024
- Ausführende Stelle: Universität Siegen – Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät – Department Maschinenbau – Lehrstuhl für Mechanik mit Schwerpunkt Schädingungsüberwachung
- Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie im Rahmen des 7.Energieforschungsprogramms der Bundesrepublik Deutschland
- Projektpartner: AWS Schäfer Technologie Gmbh, EEW Special Pipe Constructions GmbH
Intelligente Zustandsüberwachung von umlaufenden Messern in Schaumstoff-Konturschneidemaschinen (IKnife4Foam) - Förderkennzeichen: 16KN080127
- Projektzeitraum: 01.11.2021 – 31.10.2023
- Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie im Rahmen des Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) des BMWi
- Projektpartner: Albrecht Bäumer
- Förderkennzeichen: 16KN100102
- Projektzeitraum: 01.04.2024 - 31.03.2026
- Ausführende Stelle: Universität Siegen - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät - Department Maschinenbau - Lehrstuhl für Mechanik mit Schwerpunkt Schädigungsüberwachung
- Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) im Rahmen des Förderprogramms „Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)“ – FuE-Kooperationsprojekt.
- Projektpartner: Albrecht Bäumer GmbH & Co.KG
Interne Forschungskooperationen: Die Forschung am Lehrstuhl zielt darauf ab, praxistaugliche Zustandsüberwachungsverfahren zu entwickeln. Insbesondere die Kompensation der Umgebungseffekte auf die Schädigungsmerkmale oder oft vorkommende inverse Probleme bei der Anwendung von modellgestützten Verfahren sind heute noch nicht vollständig und zufriedenstellend gelöst. Weiterer Forschungsbedarf besteht bei der Entwicklung von neuartiger Sensorik für SHM. Eine neue Forschungsrichtung bzgl. SHM ist das Flotten- oder Population-Monitoring. Hier werden mehrere Monitoringobjekte gleichzeitig mit vernetzten SHM-Systemen, bestehend aus unterschiedlicher Hardware und verschiedenartiger Sensorik und mit umfassenden Algorithmen zur Datenanalyse, überwacht. Die Zusammenhänge zwischen den Informationen unterschiedlicher Systeme werden zu wesentlich zuverlässigeren Aussagen über den Schädigungszustand und die Lebensdauererwartung einzelner Strukturen führen, als es heute möglich ist. Diese Themen werden in enger interdisziplinären Kooperationen mit den benachbarten Fachgebieten und Fakultätseinrichtungen wie - Mess- und Regelungstechnik: Bei der Anwendung von Mustererkennungsansätzen und Machine Learning-Techniken in der Zustandsüberwachung
- Werkstofftechnik: Bei der Schadenscharakterisierung und Entwicklung neuer Materialien
- Zentrum für Sensorsystemen (ZESS): Bei der Entwicklung und Anwendung von neuartigen Sensoren für die Zustandsüberwachung
erforscht und praxistauglich umgesetzt. | |
