Abteilung Umweltwirkungen und Sensorik

Abteilung Umweltwirkungen und Sensorik
Icon Abteilung Umweltwirkungen und Sensorik

Die Abteilung Umweltwirkungen und Sensorik beschäftigt sich mit Umweltwirkungen und Nachhaltigkeit, der Akustik elektrifizierter Antriebe sowie mit Sensorik und erweiterter Datenanalyse.

Forschungsgruppen

Akustik elektrifizierter Antriebe

Die Gruppe Akustik elektrifizierter Antriebe beschäftigt sich schwerpunktmäßig mit der Schallentstehung durch die einzelnen Komponenten des elektrischen oder hybrid-elektrischen Antriebsstrangs, deren Wechselwirkungen und möglichen Minderungsmaßnahmen. Dies betrifft nicht nur den nach außen abgestrahlten Luftschall, sondern auch den über die Struktur in die Kabine geleiteten Körperschall. Dazu werden analytische und numerische Vorauslegungswerkzeuge entwickelt, um die Entstehung und Abstrahlung des Schalls von Kernkomponenten wie Elektromotoren, Getrieben und Leistungselektronik zu berechnen, zu bewerten und aufbauend darauf lärmarme Technologien zu entwickeln. In naher Zukunft steht für die Arbeit der Gruppe zudem ein Akustik-Motorprüfstand zur Verfügung. In diesem reflexionsarmen Halbraum können detaillierte akustische Messungen zur Validierung der entwickelten Modelle und zur experimentellen Bewertung des Lärms des elektrischen Antriebsstrangs und seiner Wirkung auf den Menschen durchgeführt werden. 

Sensorik und erweiterte Datenanalyse

Die Gruppe Sensorik und erweiterte Datenanalyse beschäftigt sich mit der Auswahl, dem gezielten Einsatz und der Entwicklung von angepasster Sensorik und zugehörigen Signalverarbeitungsverfahren für detaillierte Messungen an Komponenten des elektrischen oder hybrid-elektrischen Antriebsstrangs unter Berücksichtigung von Störeinflüssen wie Vibrationen, elektromagnetischen Feldern sowie Druck- und Temperaturschwankungen. Dies ermöglicht zukünftig die Zustandsüberwachung und Wartung des elektrischen Antriebsstrangs unter Verwendung von neu zu entwickelnden Modellen für die Vorhersage von Leistungseffizienz, Ausfallwahrscheinlichkeit und Lebensdauer, wobei auch Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz zum Einsatz kommen. Ziel ist die Neu- und Weiterentwicklung robuster Sensoren und Datenauswertealgorithmen speziell für elektrische und hybrid-elektrische Flugzeugtriebwerke.