Modellanpassung von generischen Rotorblättern für Laufzeitverlängerungsgutachten mittels optischer 3D-Messtechnik und experimenteller Modalanalyse
2023-2026
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Luhmann, T.; Tecklenburg, W.; Hastedt, H. (2001):
Camera Modelling with Image-variant Parameters and Finite Elements. Optical 3-D Measurement Techniques V, Wien
, Weblink
Brinkhoff, T.; Weitkämper, J. (2001):
Continuous Queries within an Architecture for Querying XML-Represented Moving Objects. 7th International Symposium on Spatial and Temporal Databases, Los Angeles, July 2001. in: Lecture Notes in Computer Science, Springer, pp. 136-154
, Weblink
Brinkhoff, T.; Weitkämper, J. (2001):
Eine Architektur zur XML-basierten Repräsentation von bewegten Geo-Objekten. GI-Fachtagung Datenbanksysteme in Büro, Technik und Wissenschaft, Oldenburg, März 2001, in: Informatik aktuell, Springer, 144-53
, Weblink
Luhmann, T.; Tecklenburg, W. (2001):
Hybride Photogrammetric and Geodetic Surveillance of Historical Buildings for an Urban Tunnel Construction. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Recreating the Past - Visualization and Animation of Cultural Heritage, Vol. XXXIV, Part 5/W1, pp. 170-175, Ayutthaya, Thailand
, Weblink
Rönfeld, J.; Meyer, P.; Weisensee, M. (2001):
Photogrammetric Reconstruction and Virtual Presentation of the Cistercian Monastery Haina. CIPA, Berlin, 2001
Vorträge
Luhmann, T.
:
Erweiterte Verfahren zur geometrischen Kamerakalibrierung in der Nahbereichsphotogrammetrie.
Vortrag Jade Hochschule,
Januar 2010
Luhmann, T.
:
Untersuchungen zur Genauigkeit der photogrammetrischen 6DOF-Bestimmung bewegter Objekte.
Habilitationsvortrag, Technische Universität Dresden,
Januar 2010
Projekte
Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz
Teilprojekt Optische 3D-Messtechnik:
Für die Erstellung von zuverlässigen Laufzeitverlängerungsgutachten von Windenergieanlagen wird ein neues Verfahren entwickelt, bei dem die die Geometrie und Modaleigenschaften des jeweiligen Rotorblattes berÃ... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. habil. Till Sieberth (Leitung) Martina Göring, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. habil. Till Sieberth (Leitung) Martina Göring, M.Sc.
Gefördert durch: zukunft.niedersachsen
Der Forschungsverbund DiViAS bringt wissenschaftliche Methoden und Praktiken beim Digitalisieren, Erforschen und Repräsentieren von Sammlungsgut aus kolonialen Kontexten zusammen. Das Projekt verbindet systematisch die Expertise aus Museums-, Geschi... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) 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 (Leitung) Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) 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-)
Gefördert durch: Deutsche Bundesstiftung Umwelt (DBU)
Das Projekt OptiKons zielt darauf ab, durch den Einsatz optischer 3D-Messtechnik den Zeitpunkt zu erkennen, an dem sich archäologisches Nassholz verformt, um eine frühzeitige und angepasste konservatorische Maßnahme zu ermöglichen. Ein unterwasse... mehr
Abschlussarbeiten
Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Kooperationspartner
Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
Potenzialanalyse von Randflächen an Autobahnen für Windkraft- und Photovoltaikfreiflächenanlagen (2022/11)
Untersuchungen zur Erfassung von spiegelnden und transparenten Oberflächen aus Laserscan-Punktwolken (2022/10)
Bildbasierte Detektion von Rissen in Schweißverbindungen mit den Methoden des Deep Learnings (2022/10)