Model adaption of generic rotor blades for runtime extension assessments using optical 3D measurement technology and experimental modal analysis
2023-2026
Books and Papers
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Wujanz, D.; Gruner, F.; Buriakovskyi, V.; Gorkovchuk, D.; Chizhova, M.; Popovas, D.; Gielsdorf, F.; Clemen, C.; Luhmann, T. (2024):
Geodätische Netzplanung für Robotermissionen basierend auf synthetischen Laserscans. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, Berlin/Offenbach, S. 227-234.
Albers, S.; Rofallski, R.; Luhmann, T. (2024):
Inline-Geometrievermessung von Kautschuk: Entwicklung eines Orientierungskonzeptes zwischen Lichtschnittsensoren und einem Stereokamerasystem. Luhmann/Sieberth (Hrsg.): Photogrammetrie-Laserscanning-Optische 3D-Messtechnik, Wichmann Verlag, berlin/Offenbach, S. 2-19.
Pan, J.; Chizhova, M.; Luhmann, T.; Eißing, T. (2024):
Machbarkeitsstudie zur automatisierten Zustandsanalyse verbauter historischer Holzbalken. Kersten/Tilly (eds.): Publikationen der DGPF, Band 32, Hamburg/Köln, S. 466-481
Koch, S.; Elbeshausen, M.; Schnabel, M.; Fincken, M. (2024):
Machine Learning für flächendeckende Geothermie-Potentialanalysen
im Kontext der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. 36. Oldenburger Rohrleitungsforum
Nietiedt, S.; Helmholz, P.; Luhmann, T. (2024):
Occlusion handling in spatio-temporal objeact-based image sequence matching. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., X-2-2024
, doi: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-2-2024-163-2024
Presentations
Bethmann, F. :
Object-based Multi-Image Semi-Global Matching – Concept and First Results.
ISPRS Technical Commission V Symposium „Close-range Imaging, Ranging and Applications“, Riva del Garda, Italien,
Juni 2014
Luhmann, T.
:
Eccentricity in Images of Circular and Spherical Targets and its Impact to 3D Object Reconstruction.
ISPRS Technical Commission V Symposium „Close-range Imaging, Ranging and Applications“, Riva del Garda, Italien,
Juni 2014
Jaquemotte, I.
:
Die Stadt in 3D – Modellierung und Präsentation.
DGfK Sektion Bayern, München,
Mai 2014
Luhmann, T.
:
Recent Developments and State-of-the-Art in Industrial and Medical Photogrammetry.
Geoforum, Lviv, Ukraine,
April 2014
Jepping, C. :
Untersuchung zum messtechnischen Genauigkeitspotenzial einer Lichtfeldkamera.
Gemeinsame Tagung 2014 der DGfK, der DGPF, der GfGI und des GiN, Hamburg,
März 2014
Projects
funded by: Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action
Subproject Optical 3D Measurement Technology:
For making of reliable wind turbine runtime extension assessments, a new method is being developed that takes into account the geometry and modal properties of the respective rotor blade. These are deter... more
funded by: zukunft.niedersachsen
The research network DiViAS brings together previously rarely interlinked methods and practices in the digitization, research and representation of collections from colonial contexts. The project will systematically combine expertise from museum stud... more
people
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Prof. Dr. Sascha Koch (head) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Simon Albers, M.Sc. (10.2023-) Dipl.-Ing. Verm.-Ass. Andreas Gollenstede (11.2023-) Arne Schierbaum, M.Sc. (12.2023-) Maximilian Herbers, M.Sc. (03.2024-)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Prof. Dr. Sascha Koch (head) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (head) Simon Albers, M.Sc. (10.2023-) Dipl.-Ing. Verm.-Ass. Andreas Gollenstede (11.2023-) Arne Schierbaum, M.Sc. (12.2023-) Maximilian Herbers, M.Sc. (03.2024-)
Bachelor & Master Theses
Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
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Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
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Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
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