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REVOLUTIONising WIND blade life-cycle through circular design and Condition-Based Monitoring using multifunctional self-sensing 3D printed bonded structures and a multi-modal machine learning approach

Descrizione del progetto

Una svolta ecologica nella tecnologia delle pale eoliche

Con l’intensificarsi dei cambiamenti climatici, la transizione verso l’implementazione di fonti energetiche rinnovabili diventa fondamentale. L’energia eolica è una soluzione promettente in tal senso; ciononostante, la durabilità e l’efficienza delle pale delle turbine eoliche continuano a rappresentare un ostacolo, motivo per cui, per garantire un futuro energetico affidabile e conveniente, risulta fondamentale compiere progressi nelle tecnologie ad esse associate. Con il supporto del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto REVOLUTION_WIND sta aprendo la strada allo sviluppo di una tecnologia che consentirà la produzione di pale eoliche più grandi e segmentate, in grado di offrire prestazioni e sostenibilità migliorate. Il progetto integra una struttura multifunzionale stampata in 3D a rilevamento autonomo all’interno di uno strato adesivo reversibile per migliorare la tolleranza ai danni e la circolarità della prossima generazione di pale eoliche. Inoltre, attraverso tecniche avanzate di apprendimento automatico e analisi sperimentale, REVOLUTION_WIND si propone di ottimizzare la durata di vita delle pale eoliche.

Obiettivo

The challenge of climate change poses a significant threat to humanity. It is essential to prioritise renewable and cost-effective energy sources while simultaneously reducing greenhouse gas emissions for the benefit of future generations. One of the primary solutions lies in the new generation of larger, segmented and more efficient wind blades.
The REVOLUTION_WIND project aims to enhance the circularity and damage tolerance of the new generation of larger and segmented wind blades by embedding a multifunctional self-sensing 3D printed structure within a reversible adhesive layer. The project will use a combination of supervised machine learning and experimental characterisation to devise a multi-modal monitoring system that can accurately predict the remaining useful life of the reversible adhesively bonded joints. The most cutting-edge outcome of REVOLUTION_WIND is a multifunctional 3D printed self-sensing structure that will work as an embedded reinforcement and generate input data for a machine learning framework for in-situ life assessment of the structural integrity of reversible adhesively bonded joints.
Finally, the successful implementation of REVOLUTION_WIND will contribute to achieving the European Green Deal's objective of establishing wind power as Europe's primary energy source while promoting a circular economy.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.

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Coordinatore

INSTITUTO DE ENGENHARIA MECANICA
Contribution nette de l'UE
€ 172 618,56
Indirizzo
AVENIDA ROVISCO PAIS 1 INSTITUTO SUPERIOR TECNICO
1049-001 Lisboa
Portogallo

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Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato