Modellanpassung von generischen Rotorblättern für Laufzeitverlängerungsgutachten mittels optischer 3D-Messtechnik und experimenteller Modalanalyse
2023-2026
Artikel und Bücher
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2023
2024
Brinkhoff, T. (2000):
The Impacts of Map-Oriented Internet Applications on Internet Clients, Map Servers and Spatial Database Systems. 9th International Symposium on Spatial Data Handling, Beijing, August 2000
, Weblink
Brinkhoff, T. (1999):
Requirements of Traffic Telematics to Spatial Databases. 6th International Symposium on Large Spatial Databases, Hongkong, August 1999. in: Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1651, Springer, 365-369
, Weblink
Buchholz, C.; Weisensee, M. (1999):
Zum Einsatz amtlicher Geobasisdaten für regionale Informationssysteme im Internet. Schriftenreihe des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie, Frankfurt 1999
Vorträge
Luhmann, T.
:
Optische 3D-Messtechnik im Kontext von Industrie 4.0.
Technische Universität Dresden,
Dezember 2019
Brinkhoff, T.
:
Geodatenbanksysteme.
CAS Räumliche Informationssysteme, ETH Zürich, Schweiz,
Dezember 2019
Brinkhoff, T.
:
What is Special About Spatial Data Management?.
Invited Keynote, 11th GeoMundus Conference 2019, Castellón de la Plana, Spain,
November 2019
Brinkhoff, T.
:
The Analysis of Spatial Sensor Data by Data Stream Management Systems.
Workshop, 11th GeoMundus Conference 2019, Castellón de la Plana, Spain,
November 2019
Knies, J. :
Eine integrierte kommunale Wärmeleitplanung zur Umsetzung der Wärmewende „Planungsstufe 0“.
Der Rechtsrahmen für eine kosteneffiziente und sozialverträgliche Wärmewende (Würzburg),
November 2019
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
Entwicklung eines Dashboards zur Verbesserung des Bewerbungsprozesses für Unternehmen und Bewerber (2024/1)
Kooperationspartner
Human-Centered Design in der Konzeption und Entwicklung eines geodatenbasierten Entsiegelungskatasters (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Flächendeckende Versiegelungsdetektion mittels Machine Learning für Entsiegelungskataster (2023/12)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Der digitale Zwilling im Metaverse - Untersuchung zur Modellierung und Anwendung virtueller Räume (2023/12)
Kooperationspartner
Räumliche Unterschiede bei der Wahrnehmung von Zukunftsmärkten in Medien: Eine Analyse von Zeitungsartikeln mittels Machine Learning (2023/10)
Kooperationspartner