{"id":1667,"date":"2026-08-28T10:26:33","date_gmt":"2026-08-28T08:26:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/emt\/?page_id=1667"},"modified":"2026-08-28T13:49:10","modified_gmt":"2026-08-28T11:49:10","slug":"echt-zeit-faehiges-drahtloses-sensor-netzwerk-zur-form-und-dehnungsmessung-fuer-grossstrukturen","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/emt\/forschungsthemen\/echt-zeit-faehiges-drahtloses-sensor-netzwerk-zur-form-und-dehnungsmessung-fuer-grossstrukturen","title":{"rendered":"Echt-Zeit f\u00e4higes drahtloses Sensor Netzwerk zur Form- und Dehnungsmessung f\u00fcr Gro\u00dfstrukturen"},"content":{"rendered":"\n

Die echtzeitf\u00e4hige Vermessung gro\u00dffl\u00e4chiger und verformbarer Bauteile ist in industriellen Fertigungsumgebungen bislang nur eingeschr\u00e4nkt m\u00f6glich. Gleichzeitig sind pr\u00e4zise Informationen \u00fcber Form, Verformung und lokale Dehnung beispielsweise bei formgebenden Fertigungsverfahren, der Montage gro\u00dfer Baugruppen oder der Prozess\u00fcberwachung in der Luftfahrt- und Windenergieindustrie von hoher Bedeutung. Das entwickelte Sensornetzwerk adressiert diese Herausforderung mit einem modularen, drahtlosen und skalierbaren Messsystem. Eine Vielzahl verteilter Messknoten erfasst die Bauteiloberfl\u00e4che parallel, sodass die Messzeit unabh\u00e4ngig von der Gr\u00f6\u00dfe des Messobjekts bleibt und das Netzwerk flexibel an unterschiedliche Geometrien und Messaufgaben angepasst werden kann. Das am Lehrstuhl f\u00fcr Elektrische Messtechnik entwickelte Sensornetzwerk besteht aus Messknoten zur Erfassung der lokalen Oberfl\u00e4chenneigung und verbindenden Messstangen zur Bestimmung der relativen Abst\u00e4nde zwischen benachbarten Knoten. Aus der Kombination dieser Messgr\u00f6\u00dfen werden die r\u00e4umlichen Positionen der Messknoten sowie die Form und Verformung der Bauteiloberfl\u00e4che rekonstruiert. Durch die feste Zuordnung der Messpunkte zur Oberfl\u00e4che k\u00f6nnen zus\u00e4tzlich lokale Dehnungen bestimmt werden. Die Messdaten werden drahtlos an eine zentrale Recheneinheit \u00fcbertragen und dort ausgewertet. Die Messknoten werden f\u00fcr den wieder verwendbaren Einsatz im Produktionsumfeld mittels Vakuum an die Oberfl\u00e4che des Bauteils angesaugt.<\/p>\n\n\n\n

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Abb 1: Verbindung zwischen zwei Messknoten mit Sensorgr\u00f6\u00dfen und mechanischen Abmessungen.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Abb 2: Sensornetzwerk mit sieben Messknoten und 12 Verbindungen: 1. Messknoten 2. Messstangen 3. Vakuumschlauch.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Zur Validierung des Messsystems werden Wiederholbarkeit und Messgenauigkeit anhand zweier etablierter Referenzmesssysteme, Photogrammetrie und Lasertracker, untersucht. Hierzu wird ein Flugzeugbauteil (2,7×1,6m) durch zwei linear Motoren gezielt asymmetrisch verformt. Die resultierende Form\u00e4nderung wird \u00fcber 58 Belastungszyklen parallel mit dem Sensornetzwerk und beiden Referenzsystemen erfasst und anschlie\u00dfend hinsichtlich Abweichung und Reproduzierbarkeit miteinander verglichen.<\/p>\n\n\n

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Abb 3: Vergleichsmessung zwischen Sensor Netzwerk und konventionellen Messsystem f\u00fcr Gro\u00dfstrukturen auf einem 1,6×2,7m gro\u00dfen Bauteil<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Aus der Messreihe l\u00e4sst sich f\u00fcr jeden Messknoten die Abweichung gegen\u00fcber den Referenzmesssystemen sowie deren Streuung bestimmen. Dabei ist kein ausgepr\u00e4gter systematischer Offset erkennbar. Die maximale Streuung betr\u00e4gt 0,34mm und liegt damit in einer vergleichbaren Gr\u00f6\u00dfenordnung, wie die Messunsicherheiten der eingesetzten Referenzsysteme. Zus\u00e4tzlich erm\u00f6glicht das Sensornetzwerk die Bestimmung der Dehnung aus den Positions\u00e4nderungen der fest auf der Oberfl\u00e4che zugeordneten Messpunkte. Dadurch steht neben der Form\u00e4nderung eine weitere relevante Messgr\u00f6\u00dfe f\u00fcr die Prozess\u00fcberwachung zur Verf\u00fcgung. Auch lokale Dehnungen k\u00f6nnen erfasst werden und zeigen eine gute \u00dcbereinstimmung mit den eingesetzten Referenzmesssystemen.<\/p>\n\n\n\n

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Abb. 4: Abweichung der Sensorknoten zu den Referenzsystemen.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Abb. 5: Berechnet Dehnung aus dem Sensor Netzwerk bei einseitiger Belastung des Bauteils.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Die Entwicklung und Erprobung des Sensornetzwerks ist abgeschlossen. Im n\u00e4chsten Schritt steht der Transfer in konkrete Anwendungen im Mittelpunkt. Daf\u00fcr suchen wir Partner und Anwender aus Industrie und Wissenschaft, die das Messsystem f\u00fcr neue Messaufgaben, Prozess\u00fcberwachung oder Forschung einsetzen m\u00f6chten. Wir freuen uns \u00fcber den Austausch zu m\u00f6glichen Anwendungen, Kooperationen und applikationsspezifischen Anpassungen!<\/strong>

Kontakt: lars.bretthauer@hsu-hh.de<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Spezifikation:<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

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Messvolumen:
Messraster:
Messgenauigkeit:
Netzwerkstruktur:
Messfrequenz:
Daten\u00fcbertragung:
\u00dcbertragungsfehlerrate:
Maximale Betriebsdauer: <\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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max. 15 \u00d7 15 \u00d7 15 m (bis zu 120 Messsonden)
0,3 \u2013 0,6
0,15 \u2013 0,5 mm (abh\u00e4ngig von der Netzwerkstruktur)
frei anpassbar an die Messaufgabe
5 \u2013 30 s (abh\u00e4ngig von Umgebungsbedingungen)
IO-Link Wireless (Zykluszeit: 5 ms)
< 10\u207b\u2079 (Bitfehlerwahrscheinlichkeit)
bis zu 12 h<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Ver\u00f6ffentlichungen:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"Publikation<\/div>
Lars-Michel Bretthauer, Ralf Heynicke und Gerd Scholl. \u201cProposal of a Cyber Physical Finite Element Sensor Network for Surface Measurements\u201d. In: 2024 IEEE International Instrumentation an Measurement Technology Conference (I2MTC). Mai 2024, S. 1\u20136. doi: 10.1109\/I2MTC60896.2024.10560668<\/a>.<\/div><\/div>\n\n\n\n
\"Publikation<\/div>
L.-M. Bretthauer, R. Heynicke und G. Scholl. \u201cUncertainty Modeling of a Cyber-Physical Finite Element Sensor Network for Surface Measurements\u201d. In: 22. GMA\/ITG-Fachtagung Sensoren und Messsysteme 2024 (Juni 2024), S. 380\u2013387. doi: 10.5162\/sensoren2024\/D5.1<\/a>.<\/div><\/div>\n\n\n\n
\"Publikation<\/div>
Lars-Michel Bretthauer, Ralf Heynicke und Gerd Scholl. \u201cMonte Carlo Method for Uncertainty Estimations of Cyber-Physical Finite Element Sensor Networks\u201d. de. In: tm – Technisches Messen 91.s1 (Sep. 2024), S. 32\u201337. issn: 2196-7113. doi: 10.1515\/teme-2024-0050<\/a>.<\/div><\/div>\n\n\n\n
\"Publikation<\/div>
L. M. Bretthauer, G. Scholl und R. Heynicke. \u201cShape Measurement of Large Scale Components Employing Wireless Sensor Networks\u201d. In: N\u00fcrnberg: AMA Service GmbH<\/abbr>, 2025, S. 261\u2013262. doi: 10.5162\/smsi2025\/p15<\/a>.<\/div><\/div>\n\n\n\n
\"Publikation<\/div>
Lars-Michel Bretthauer, Ralf Heynicke und Gerd Scholl. \u201cDesign methodology and uncertainty estimation of a wireless sensor network for surface strain and shape measurements\u201d. en. In: tm – Technisches Messen (Apr. 2025). issn: 0171-8096, 2196-7113. doi: 10.1515\/teme-2025-0008<\/a>.<\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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