Datengestützter Assistent für den Entwurf von Offshore-Jacket-Substrukturen

Publikation: Beitrag in FachzeitschriftForschungsartikelBeigetragenBegutachtung

Abstract

Mit steigender Leistung von Offshore-Windenergieanlagen (OWEA) werden immer mehr Einflussfaktoren in den verschiedenen Lebensphasen der Tragstruktur relevant, um die Machbarkeit, Wirtschaftlichkeit und Genehmigungsfähigkeit zu verbessern. Die konventionellen Entwurfsmethoden für OWEA sind komplex und teuer. Herkömmliche konzeptionelle Entwürfe stützen sich häufig auf die Expertise und Intuition von Ingenieur:innen, wodurch das Risiko von Verzerrungen aufgrund unzureichender Entwurfsinformationen zu Beginn eines Projekts besteht. Um dieses Risiko zu minimieren, wird in diesem Beitrag eine datengestützte Methode zur Vereinfachung des konzeptionellen Tragstrukturentwurfs entwickelt. Die Verwirklichung der Methode erfolgt, indem eine selbst erstellte globale Datenbank von bestehenden Windparks analysiert wird. Beispielhaft wird die datengestütze Methode für den konzeptionellen Entwurf von Offshore-Jacket-Substrukturen umgesetzt und evaluiert. Es zeigt sich, dass die Nennleistung der Anlage und die Wassertiefe des Windparks als zwei strukturelle Parameter für den konzeptionellen Entwurf von Jackets bei OWEA berücksichtigt werden sollten. Somit wird der Prozess wirtschaftlicher gestaltet und vereinfacht. Das Ergebnis bildet die Grundlage für den detaillierten Entwurf und die strukturelle Durchbildung der Gesamt-OWEA.

Details

OriginalspracheDeutsch
Seitenumfang11
FachzeitschriftBautechnik
Jahrgang101
PublikationsstatusVeröffentlicht - 24 Juli 2024
Peer-Review-StatusJa

Externe IDs

Scopus 85199422934
ORCID /0000-0001-8735-1345/work/165062314
ORCID /0000-0003-4752-1519/work/165062351
ORCID /0000-0002-3578-3098/work/165062507

Schlagworte

Fächergruppen, Lehr- und Forschungsbereiche, Fachgebiete nach Destatis

Ziele für nachhaltige Entwicklung

ASJC Scopus Sachgebiete

Schlagwörter

  • correlation analysis, data-driven conceptual design, offshore jackets, global data bench, offshore wind turbines