Schwerpunkt der Fakultät: Tailored Materials

1. Relevante Forschungsaktivität

Im Kontext des FSP werden im Lehrstuhl SRS Fragestellungen zur Veränderung der Funktionali-tät von Materialien (Tribologische Kontakte, Rissbildung in Metallen und Faserverbundmateria-lien sowie Veränderungen innerhalb von Li-O-Batterien) während des Betriebs sowie deren Einbettung in ein Gesamtsystemführungs- und Überwachungskonzept untersucht. Neben der Bestimmung von Alterungsmodellen auf Basis von Belastungs-/Ausfalldaten (mit dem Ziel der Prognose der Lebens-/Nutzungsdauer) sind die datengetriebene Diagnose (zur Funktionsver-änderung) auf Basis von Acoustic-Emission (AE) Sensorik, die zugehörige Filterung und Klassifi-kation Schwerpunkte der methodischen Arbeiten. Als Anwendungsbeispiele bzw. -materialien dienen Reibkontakte (Stahl-Stahl Paarungen), Schädigungsuntersuchungen bei CFRP und ver-wandten Materialien sowie die phänomenologische Betrachtung der Veränderung bei Li-O-Zellen sowie eine (simulierte) Windturbinenanlage (als Gesamtsystemintegrator).

 

2. Projekte und Kooperationen

Die Beispielsysteme (mit publizierten Ergebnissen) wurden/werden im Rahmen industrieller Auftragsforschung bzw. im Rahmen der Selbstforschung untersucht.
Ausstattung
Die für die Bewertung des Maschinenzustandes notwendige Sensorik ist im Lehrstuhl verfügbar, insbesondere hinsichtlich der Nutzung von Acoustik-Emission (AE) (Sensorik, Filterung, Klassifi-kation, Modelle (Diagnose, Lebensdauer).
Als aktuell nutzbare Beispielsysteme sind verfügbar: Reibverschleißversuchsstand, CFRP-Materialien und Versuchsstände, regelbare Lade- und Entladeeinheiten für Li-X Batterien.

 

3. Ausgewählte Tätigkeiten in Fachgesellschaften und Journalen

tbd

 

4. Fünf ausgewählte Publikationen oder Patente

Beganovic, N.; Söffker, D.: Structural Health Management utilization for lifetime prognosis and advanced control strategy deployment of Wind Turbines: An overview and outlook concerning actual methods, tools, and obtained results. Renewable & Sustainable Energy Reviews, Vol. 64, 2016, pp. 68-83.

Baccar, D.; Söffker, D.: Wear Detection by Means of Wavelet-based Acoustic Emission Analysis. Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 60-61, August, 2015, pp. 198-207.

Söffker, D.; Wei, C.; Wolff, S., Saadawia, M.S.: Detection of Rotor Cracks: Comparison of an old Model- with a new Signal-based approach. Nonlinear Dynamics, Vol. 83, 2016, pp. 1153-1170.

Beganovic, N.; Baccar, D., Söffker, D.: Wear aging and related impact on system reliability. In: Chang, F.K.; Kopsaftopoulos (Ed.): Structural Health Monitoring 2016, Stanford, USA, September 1-3, 2015, pp. 353-401.

Al-Shrouf, L.; Saadawia, M.; Söffker, D.: Improved process monitoring and supervision based on a reliable multi-stage feature-based pattern recognition technique. Information sciences, 2013, pp. 282-294.