In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur geometrischen Erfassung von Rotorblattdeformationen an Windkraftanlagen vorgestellt. Der verfolgte Ansatz basiert auf einer Kombination aus photogrammetrischen und Laserscanner-Messungen, bei dem die Deformation eines Rotorblattes aus Profilmessungen mit einem oder mehreren Laserscannern sowie aus den Silhouetten der Rotorblätter in den Bildern abgeleitet wird. Zur Beschreibung von Deformationen wird ein kinematisches Modell verwendet, welches in der Lage ist, die Verformungen eines Rotorblattes dreidimensional zu beschreiben. Das verwendete Modell basiert auf den Annahmen eines Euler-Bernoulli Biegebalkens. Die Eignung des Verfahrens wird mit Hilfe einer Monte-Carlo-Simulationen nachgewiesen. Hierbei stellt sich heraus, dass Genauigkeiten von wenigen Dezimetern für die Durchbiegung eines Rotorblattes realistisch sind. In Laborversuchen konnte die Eignung des Verfahrens bestätigt werden.
In this thesis a method for the geometric measurement of rotor blade deformations at wind turbines is described. The method uses a combination out of photogrammetry and laser scanning. This combination technique derives the deformation of the rotor blades from profile measurements from one or more laser scanners and from the silhouettes of the blades in one or more images. An appropriate kinematic model is used to describe the resulting 3d deformation. The model is based on the Euler-Bernoulli bending beam assumptions. A Validation of the method is achieved using a monte-carlo simulation. This simulation results in an accuracy of a few decimetres for the deflection of a rotor blade. The suitability of the method has been verified in laboratory tests.
von Leor Barack ; Vitor Cardoso ; Samaya Nissanke ; Thomas P. Sotiriou ; Abbas Askar ; Chris Belczynski ; Gianfranco Bertone ; Edi Bon ; Diego Blas ; Richard Brito ; Tomasz Bulik ; Clare Burrage ; Christian T. Byrnes ; Chiara Caprini ; Masha Chernyakova ; Piotr Chruściel ; Monica Colpi ; Valeria Ferrari ; Daniele Gaggero ; Jonathan Gair ; Juan García-Bellido ; S. F. Hassan ; Lavinia Heisenberg ; Martin Hendry ; Ik Siong Heng ; Carlos Herdeiro ; Tanja Hinderer ; Assaf Horesh ; Bradley J. Kavanagh ; Bence Kocsis ; Michael Kramer ; Alexandre Le Tiec ; Chiara Mingarelli ; Germano Nardini ; Gijs Nelemans ; Carlos Palenzuela ; Paolo Pani ; Albino Perego ; Edward K. Porter ; Elena M. Rossi ; Patricia Schmidt ; Alberto Sesana ; Ulrich Sperhake ; Antonio Stamerra ; Leo C. Stein ; Nicola Tamanini ; Thomas M. Tauris ; L. Arturo Urena-López ; Frederic Vincent ; Marta Volonteri ; Barry Wardell ; Norbert Wex ; Kent Yagi ; Tiziano Abdelsalhin ; Miguel Ángel Aloy ; Pau Amaro-Seoane ; Lorenzo Annulli ; Claus Lämmerzahl ; Jutta Kunz ; Lucas Gardai Collodel ; Jose Luis Blázquez-Salcedo ; Manuel Arca-Sedda
The grand challenges of contemporary fundamental physics—dark matter, dark energy, vacuum energy, inflation and early universe cosmology, singularities and the hierarchy problem—all involve gravity as a key component. And of all gravitational phenomena, black holes stand out in their elegant simplicity, while harbouring some of the most remarkable predictions of General Relativity: event horizons, singularities and ergoregions. The hitherto invisible landscape of the gravitational Universe is being unveiled before our eyes: the historical direct detection of gravitational waves by the LIGO-Virgo collaboration marks the dawn of a new era of scientific exploration. Gravitational-wave astronomy will allow us to test models of black hole formation, growth and evolution, as well as models of gravitational-wave generation and propagation. It will provide evidence for event horizons and ergoregions, test the theory of General Relativity itself, and may reveal the existence of new fundamental fields. The synthesis of these results has the potential to radically reshape our understanding of the cosmos and of the laws of Nature. The purpose of this work is to present a concise, yet comprehensive overview of the state of the art in the relevant fields of research, summarize important open problems, and lay out a roadmap for future progress. This write-up is an initiative taken within the framework of the European Action on ‘Black holes, Gravitational waves and Fundamental Physics’.
Classical and quantum gravity Bristol : IOP Publ., 1984 36(2019), 14, Artikel-ID 143001, Seite 1-178 Online-Ressource
International Joint Conference on Neural Networks (2016 : Vancouver, British Columbia) 2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) Piscataway, NJ : IEEE, 2016 (2016), Seite 551-559 1 Online-Ressource
Ein klassisches Problem des maschinellen Lernens ist die Klassifikation von Objekten. Falls genügend Trainingsdaten vorhanden sind, führt dieses Konzept in vielen Fällen zu Modellen mit einer exzellenten Güte. Die Erstellung eines hinreichend großen Datensatzes kann sich für gewisse Anwendungsfälle jedoch als aufwendig erweisen. Im Gegensatz zu solchen gelabelten Trainingsdaten stehen ungelabelte Daten oft in großem Umfang zur Verfügung. Um auch letztere mit in den Lernprozess einzubeziehen, wurden in der Literatur unter anderem die sogenannten halb- und unüberwachten Support Vektor Maschinen vorgestellt; beide Erweiterungen führen jedoch zu schwierigen kombinatorischen Optimierungsproblemen. Die Entwicklung von Optimierungsansätzen für beide Erweiterungen ist eines der zentralen Themen der Dissertation. Über diese theoretischen Ausführungen hinaus ist die Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens auf aktuelle Fragestellungen in der Astronomie Gegenstand der Arbeit. <dt.>
A common task in the field of machine learning is the classification of objects. Given sufficient labeled data, most classification concepts can yield models that exhibit a satisfying classification performance. However, for a variety of real-world tasks, the acquisition of such labeled data can be very time-consuming. In contrast to labeled training data, unlabeled one can often be obtained easily in huge quantities. Semi- and unsupervised techniques aim at taking these unlabeled patterns into account to generate appropriate models. In the literature, various ways of extending support vector machines to these scenarios have been proposed. One of these ways leads to combinatorial optimization tasks. The main part of this thesis deals with the development of optimization strategies for both extensions. Despite these theoretical derivations, possible application domains of machine learning methods in the field of astronomy are discussed. <engl.>