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    Lithography-based Metal Manufacturing (LMM) für die Herstellung patientenspezifischer Endoprothesen
    Das internationale Kooperationsprojekt LitEndo plant eine Erschließung des geometrischen LMM-Potenzials für osseointegrative Strukturen in patientenindividuellen Hüftpfannen. Dadurch wird eine neue Generation von Revisionspfannen herstellbar sein, die speziell an die Bedürfnisse der Patienten angepasst sind und gleichzeitig eine bessere Osseointegration wie auch hohe Bio-Kompatibilität aufweisen. Dabei wird durch die geringere Schichtstärken (im Vergleich zu L-/E-PBF) bei der Fertigung eine höhere Oberflächengüte erreicht, wodurch selbst Gewinde direkt mitgedruckt werden können und Funktionsflächen einer geringeren Nachbearbeitung bedürfen. Dadurch können direkte Kosteneinsparungen entlang der Prozesskette und ein attraktiverer Business-Case realisiert werden. Als Materialien werden biokompatible Titanlegierungen sowie der Industriestandard CoCrMo betrachtet. Im Teilprojekt des ISM wird an der TUHH die Wärmebehandlungsstrategie der LMM-Bauteile entwickelt. Hierbei liegt der Fokus auf dem Erreichen markttypischer Anforderungen. Dies betriff vor allem die chemische Zusammensetzung und Verunreinigungen im gesinterten Bauteil. Projektpartner: Back to Mobility GmbH, Hürth; amsight GmbH, Hamburg; Institut für Korrosionsschutz Dresden GmbH, Dresden; Incus GmbH, Wien
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    Spezialenzyme zur Oxidation und Degradation von Kohlenwasserstoffen und deren beispielhafte Anwendung in Wasch- und Reinigungsverfahren
    Ziel des beantragten Forschungsvorhabens ist, Mikroorganismen bzw. mikrobielle Konsortien aus der Umwelt (z.B. Kläranlagen, Mülldeponien) zu isolieren und mittels spezieller molekularbiologischer bzw. biotechnologischer Verfahren (z.B. Metagenom- und Metatranskriptomanalyse auf Basis der Hochdurchsatz-Sequenziertechnologie, bioinformatische Analyse Enzym-kodierender Sequenzen unter Einsatz von Sequenzdatenbanken) in Kombination mit aktivitätsbasierten Methoden Enzyme bzw. Enzymklassen und -untergruppen zu identifizieren, die Kohlenwasserstoffe effizient abbauen können. Die Klassifizierung der Enzyme erfolgt anhand der von ihnen katalysierten Reaktionen (Wirkungsspezifität). Geeignete Methoden zum aktivitätsbasierten Screening sind zu entwickeln, um die Aktivität isolierter Enzyme gegenüber praxisrelevanten, nicht wasserlöslichen Substraten sowie unter praxisnahen Bedingungen ermitteln und bewerten zu können.
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    Nicht-konventionelle Optimierung des Windkanals zur Untersuchung turbulenter Nachläufe von Schiffen und Offshore-Strukturen
    Ein reibungsloser Offshore-Betrieb bei gleichbleibendem Wetter ist in der Realität eher die Ausnahme. Das Wetter hat einen großen Einfluss darauf, wie und ob Operationen durchgeführt werden können. Ein sich ständig ändernder Faktor ist der Wind in Form von Windböen. Diese stellen eine Herausforderung für alle Arten von Operationen dar, sei es das einfache Segeln, das Kranen oder komplexere Operationen wie die Installation von Windenergieanlagen. Die bisher genutzten Methoden sind nur für konstante Windgeschwindigkeiten und -richtungen anwendbar. Die verfügbaren instationären Berechnungsmethoden sind für den Einsatz in der industriellen Praxis zu aufwendig. Daher sollen für verschiedene instationäre Fälle Vorhersagemethoden entwickelt werden, welche auf stationären Berechnungsverfahren basieren. Dabei stehen Windböen im Fokus. Es werden drei Schiffe und eine Plattform untersucht, um verschiedene Aspekte des Offshore-Betriebs abzudecken. Die experimentellen Untersuchungen bilden die Validierungsbasis für die numerischen Untersuchungen, welche wiederum als Grundlage für Vorhersagemethoden von Windlasten und die Beschreibung der Strömung um Aufbauten dienen. In den experimentellen Untersuchungen werden die Modelle unter verschiedenen Umweltbedingungen untersucht. Die Grenzschicht wird entsprechend den Bedingungen des untersuchten Schiffstyps angepasst. Zusätzlich zu den Lasten werden der Nachlauf der Modelle und eine evtl. Abgasausbreitung erfasst. Die instationären Berechnungsmethoden werden anhand der Versuchsergebnisse validiert. Basierend auf den experimentellen und numerischen Ergebnissen werden Vorhersagemethoden entwickelt, welche zur Abschätzung der instationären Windlasten aus stationären Strömungssimulationen verwendet werden können. Dabei liegt das Augenmerk u.a. auf Aspekten wie Maßstabseffekte, Übertragung der Modellversuchsergebisse auf die Großausführung und Generierung von Böen und Grenzschichtprofilen im Windkanal
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    Propulsionsoptimierung von Schiffsrümpfen und Anhängen in der Großausführung
    Die internationale Seeschifffahrt ist verpflichtet, den Schadstoffausstoß in den kommenden Jahrzehnten signifikant zu senken. Die Verbesserung der Propulsoreffizienz ist diesbezüglich die technologisch aussichtsreichste Strategie. Ziel des ProSA-Verbunds ist die Verbesserung der Umweltbilanz durch Erhöhung der Antriebseffizienz von Schiffen. Kernpunkt ist die Propeller-Rumpf-Interaktion und die Leistungsoptimierung durch simulationsbasierte Formoptimierung und optimierte Integration. Innerhalb des ProSA-Verbundes befasst sich das DOzEnt-Vorhaben der TUHH mit der Weiterentwicklung von Adjungiertenverfahren zur Bestimmung von Formableitungen und mit dem Aufbau eines digitalen Formoptimierungszwillings. Die Methodik verspricht eine deutlich geringere Anzahl numerisch aufwendiger Untersuchungen im Großausführungsmaßstab und unterstützt so die geforderten verkürzten Entwicklungszeiten. Im Zentrum der DOzEnt-Arbeiten stehen ein höherer Integrationsgrad der Propulsion bei der Formoptimierung und die instationäre Propeller-Rumpf-Analyse im adjungierten Kalkül. Besonderes Augenmerk gilt der geometrisch aufgelösten Propulsor-Rumpf-Wechselwirkung sowie der Rumpfformoptimierung bei aktiver Propulsion mittels Surrogatmodellen. Daneben wird eine vollständig ähnliche Skalierung physikalischer Einflüsse als sogenannte ”digitale Großausführung” angestrebt. Mit den Entwicklungen soll, im Unterschied zu bisherigen Anwendungen, die benötigte Antriebsleistung und nicht nur der Widerstand minimiert werden können. Die Entwicklungen stützen sich auf neuartige Formbeschreibungs- und Formoptimierungsalgorithmen, datenbasierte Verfahren des Maschinellen Lernens zur Berücksichtigung des Antriebs, sowie moderne Methoden der Modellordnungsreduktion zur effizienten Behandlung instationärer Fragestellungen. Sie werden an generischen Beispielen sowie Beispielen auf der Grundlage von zwei Referenzschiffen erprobt, die von den Verbundpartnern eingebracht werden.
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