Project Details
Description
Die Zuverlässigkeit der Rotorblattstruktur ist für die gesamte Windenergieanlage sowohl technisch als auch wirtschaftlich von zentraler Bedeutung. Jedoch kommt es noch immer zu Rissbildungen, die z. T. Ursache für kostspielige Reparaturen und Betriebsausfälle sind ' trotz langjähriger Erfahrung der Windenergieindustrie im Entwurf und Betrieb von Rotorblättern. Das deutet auf Wissenslücken in der Schadensentstehung hin. Wichtige physikalische Zusammenhänge wurden noch nicht vollständig verstanden. Dies schließt insbesondere die Materialmodellierung unter Berücksichtigung fertigungsbedingter Imperfektionen sowie eine umfassende experimentelle Validierung erweiterter Modelle und die strukturierte Auswertung der zugehörigen Messdaten ein. In dem seit 2018 laufenden Projekt 'ReliaBlade' stellt sich ein internationales Konsortium den Herausforderungen, diese Wissenslücken zu schließen. Die folgenden drei Ergänzungen sollen im Rahmen dieses Vorhabens zu einer Erhöhung der Rotorblatt-Zuverlässigkeit beitragen: - Eine hochgenaue Beobachtung der Ermüdungsschadensentwicklung bei Belastungsversuchen auf Material- und Strukturebene, um neue oder erweiterte Modelle umfassend zu validieren und als Fernziel die Prognose des wahrscheinlichen Schadensfortschritts und eine Aussage zur verbleibenden Lebensdauer zu ermöglichen. - Die (numerische) Beschreibung der Ermüdungsschadensentwicklung in Form virtueller Prüfstände für Subkomponenten und Rotorblätter, u. a. zum Einsatz in modellbasierten SHM-Systemen. - Die strukturierte Auswertung, Aufbereitung und Visualisierung von Versuchsergebnissen auf Material- und Strukturebene sowie die Entwicklung von Methoden zur datenbasierten Material- und Strukturmodellierung, um zukünftig zuverlässige Schadensprognosen im Feld mit gemessenen Daten erstellen zu können.
| Acronym | Add2ReliaBlade |
|---|---|
| Status | Finished |
| Effective start/end date | 1 May 2021 → 30 Apr 2025 |
Collaborative partners
- Leibniz University Hannover (lead)
- Wölfel Engineering GmbH + Co. KG (Project partner)
- Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. (Project partner)
- TECOSIM Technische Simulation GmbH (Project partner)
- TPI Composites Germany GmbH (Project partner)
UN Sustainable Development Goals
In 2015, UN member states agreed to 17 global Sustainable Development Goals (SDGs) to end poverty, protect the planet and ensure prosperity for all. This project contributes towards the following SDG(s):
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SDG 7 Affordable and Clean Energy
Funding type
- Federal research funding
Funding scheme
- Federal Ministry for Economic Affairs and Energy: general project funding
Key research areas of LUH
- Energy Research
Projects
- 1 Active
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ReliaBlade2: Verbundvorhaben: Entwicklung neuer Auslegungsmethoden für Rotorblätter; Teilvorhaben: Charakterisierung und Modellierung von Ermüdungsschädigung in Rotorblättern sowie Entwicklung eines probabilistischen digitalen Zwillings
Balzani, C. (Principal Investigator), Muyan, M. C. (Project staff), Rajjoub, B. (Project staff), Rolfes, R. (Principal Investigator) & Scheffler, S. S. (Co-Principal Investigator)
1 Jan 2025 → 31 Dec 2028
Project: Research
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Predicting multiaxial stiffness degradation using uniaxial data: A model based on non-proportional experiments on a structural adhesive
Kuhn, M., Eder, M. A., Krimmer, A. & Balzani, C., Jan 2026, In: International journal of fatigue. 202, 109240.Research output: Contribution to journal › Article › Research › peer review
Open Access -
Deciphering AI behaviors in microstructural material modeling of composites using diffusion models
Khan, A. W. & Balzani, C., 1 Oct 2025, 45th Risø International Symposium on Materials Science: Advancement in composites through characterisation, modelling and digitalisation 01/09/2025 - 04/09/2025 Copenhagen, Denmark. 11 p. 012012. (IOP Conference Series: Materials Science and Engineering; vol. 1338).Research output: Chapter in book/report/conference proceeding › Conference contribution › Research › peer review
Open Access -
From CT Imaging to 3D Representations: Digital Modelling of Fibre-Reinforced Adhesives with Image-Based FEM
Khan, A. W., Xu, K., Manousides, N. & Balzani, C., 3 Dec 2025, In: Adhesives. 1, 4, 21 p., 14.Research output: Contribution to journal › Article › Research › peer review
Open Access