Motivation und Zielsetzung
Die Definition von Regerationspfaden für komplexe Investitionsgüter sowie die Entscheidung für den optimalen Regenerationspfad sind mit teilweise erheblichen Unsicherheiten verbunden, die sich als Risiken für den Gesamterfolg der Regeneration niederschlagen. Es gilt einen Regenerationspfad so zu definieren, dass sowohl technische als auch wirtschaftliche Risiken der Regeneration minimal gehalten werden. Gleichzeitig bestimmen vergangene und beabsichtigte Nutzungsbedingungen für das Investitionsgut Anforderungen an die Regeneration, die durch die Abbildung aller Unsicherheiten auf die Funktionalität des Investitionsgutes als Gesamtsystem zu quantifizieren sind. Letztlich sollen Resilienzen im Regenerationspfad sicherstellen, dass unvorhergesehene Abweichungen von der geplanten Regeneration mit minimalem Aufwand und risikoarm durch Anpassungen des Regenerationspfades abgefedert werden können. Im Zusammenspiel dieser Aspekte wird das Teilprojekt D5 mit quantitativen Aussagen zu Risiken und Resilienz die Definition von Regenerationspfaden mit optimaler Balance zwischen Investition und akzeptablem Risiko unterstützen.
Ergebnisse
In der zweiten Förderperiode wurden wissenschaftliche und technologische Basislösungen entwickelt, die vorwiegend aleatorische Unsicherheiten quantifizieren, d.h. Unsicherheiten, die aus zufälligen Einflüssen bei der Reparatur und in der Materialqualität resultieren und sich als stochastische Eigenschaften im funktionalen Verhalten von Bauteilen der Investitionsgüter zeigen. Damit kann zeitabhängig das primäre technische Risiko abgeschätzt werden, dass das Investitionsgut die vorgesehene Qualität, ausgedrückt durch die erforderliche Zuverlässigkeit und Lebensdauer, nicht erreicht. Konkret wurde am Beispiel der Regeneration eines Axialverdichters in enger Zusammenarbeit mit den Teilprojekten B3 und C6 ein funktionsbasiertes Systemmodell entwickelt.
Aktuelle Arbeiten und Ausblick
In der dritten Förderperiode des SFB zielt die Forschung im Teilprojekt D5 auf einen integralen Algorithmus zur Risikobewertung der Regenerationspfade und zur Unterstützung resilienter Regeneration mit Fokus auf die Funktionalität des Gesamttriebwerkes. Durch Auswahl eines robusten und zuverlässigen Regenerationspfades sollen sowohl technische als auch wirtschaftliche Risiken minimiert werden. Ausgegangen wird von den in der vorangegangenen Förderperiode entwickelten wissenschaftlichen und technologischen Basislösungen, um Unsicherheiten und Risiken bei der Regeneration komplexer Investitionsgüter umfassend zu berücksichtigen. Speziell wird auf das entwickelte numerische Modell zur Zuverlässigkeitsanalyse des Investitionsgutes aufgebaut. Die für das Teilprojekt formulierten langfristigen Fragestellungen lassen sich für die beantragte Förderperiode wie folgt konkretisieren:
- Welche Qualität der Regeneration ist notwendig, um die Risiken einzelner Regenerationspfade akzeptabel zu halten?
- Wie können risikotreibende Kombinationen im Einzelnen risikoarmer Regenerationsschritte identifiziert und umgangen werden?
- Wie robust sind die Regenerationspfade hinsichtlich unvorhergesehener Abweichungen in den funktionalen Eigenschaften der Bauteile bei der Durchführung der Regeneration?
- Wie können während der Regeneration bei Auftreten kritischer Abweichungen von der Zielqualität nachfolgenden Entscheidungen risikokompensierend angepasst werden?
- Wie kann Resilienz der Regenerationsprozesse bereits bei deren Planung maximiert werden, so dass risikokompensierende Korrekturen in den Regenerationspfaden minimalinvasiv ausfallen.
Die Allgemeingültigkeit der Theorien und Methoden sichert die Übertragbarkeit auf andere, insbesondere stationäre Investitionsgüter, wie z.B. Teile von Kraftwerks- und Windkraftanlagen.
Verantwortliches Institut
Das Projekt wird verantwortet durch das Institut für Risiko und Zuverlässigkeit.
Teilprojektleiter
30167 Hannover
30167 Hannover
Mitarbeiter
30167 Hannover
Veröffentlichungen
Internationale wissenschaftliche Beiträge in Fachzeitschriften, begutachtet
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(2021): Efficient reliability analysis of complex systems in consideration of imprecision., Reliability Engineering & System Safety 216 (2), S. 107972
DOI: 10.1016/j.ress.2021.107972 -
(2020): Resilience Decision-Making for Complex Systems, ASME J. Risk Uncertainty Part B. Jun 2020, 6(2): 020901
DOI: 10.1115/1.4044907 -
(2019): Reliability Analysis of an Axial Compressor Based on One-Dimensional Flow Modeling and Survival Signature., ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems,Part B: Mechanical Engineering SEPTEMBER 2019, Vol. 5, 031003-1 - 031003-9
DOI: 10.1115/1.4043150. -
(2019): Resilience Decision-Making For Complex Systems, The ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part B: Mechanical Engineering
DOI: 10.1115/1.4044907
Internationale Konferenzbeiträge, begutachtet
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(2020): Efficient Reliability Analysis of an Axial Compressor in Consideration of Epistemic Uncertainty, Piero Baraldi, Francesco Di Maio und Enrico Zio (Hg.): Proceedings of the 30th European Safety and Reliability Conference and 15th Probabilistic Safety Assessment and Management Conference
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(2019): Multidimensional Resilience Decision-Making On A Multistage High-Speed Axial Compressor, Beer, M. und Zio, E. (Hg.): Proceedings of the 29th European Safety and Reliability Conference (ESREL 2019), 22-26 September, Hannover, DE., S. 1357–1364
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(2018): Decision-Making for Resilience-Enhancing Endowments in Complex Systems using Principles of Risk Measures, Proc. of the 6th Intl. Symposium on Reliability Engineering and RiskManagement (6ISRERM)Resilience and Sustainability of Urban Systems.
DOI: 10.3850/978-981-11-2726-7_CRR06 -
(2017): Survival signature approach for the reliability analysis of an axial compressor., In: Cepin, M. et al. (eds.) Safety and Reliability – Theory and Application: ESREL 2017, Proceedings of the European Safety and Reliability Conference (ESREL 2017), Taylor & Francis Group, London.