Partikeldämpfer sind einfach zu bauende passive Dämpfungselemente. Hierbei werden Behältnisse mit granularen Partikel befüllt und an die schwingende Struktur angebracht oder darin integriert. Aufgrund der Schwingungen werden die Partikel in Bewegung versetzt und durch Reib- und Stoßvorgängen zwischen den Partikeln wird Energie dissipiert. Dies sind nichtlineare Effekte die zu einem hoch nichtlinearen Verhalten der Partikeldämpfer führen können. Partikeldämpfer sind einfach anzuwenden, auch bei schon existierenden Maschinen. Es konnte gezeigt werden, dass diese Dämpfer mindestens so effektiv wie andere Dämpfungsmethoden sein können. Die Mechanismen der Energiedissipation sind nicht auf eine einzelne Frequenz beschränkt sondern wirken über einen breiteren Frequenzbereich. Darüber hinaus sind Partikeldämpfer sehr anpassungsfähig, beispielsweise durch verschiedene Formen und Größen des Dämpferbehältnisses, der Anzahl der Partikel oder durch verschiedene Materialien. Die numerischen und experimentellen Analysen aus der ersten Projektphase haben gezeigt, dass der Großteil der dissipierten Energie durch Partikelstöße entsteht. Deshalb sollte die Stoßzahl so klein wie möglich sein, damit eine möglichst große Menge an Energie dissipiert. Um eine möglichst große Übertragung von kinetischer Energie der schwingenden Struktur auf die Partikel zu ermöglichen, sind schwere, metallische Partikel wie Stahl, Messing oder Wolfram zu bevorzugen. Für diese Materialien haben FE Simulationen gezeigt, dass die Stoßzahl für Partikel-Partikel Stöße recht hoch ist und somit die Menge an dissipierter Energie limitiert ist. Ein Weiterer großer Nachteil bei der Benutzung von metallischen Partikeln für Partikeldämpfer ist die Erzeugung von nicht unerheblichem Lärm durch die Partikelstöße. Es gibt bereits erste Versuche von Partikeldämpfern mit polymeren Granulaten. Allerdings wird aufgrund der geringeren Partikelmasse eine geringere Dämpfung der Struktur erzielt. Das Forschungsziel ist die Weiterentwicklung einer simulationsbasierten Entwicklungsmethode von verteilten Partikeldämpfern für die passive Schwingungsdämpfung von Leichtbaustrukturen und -maschinen. Dieses Projekt hat dabei das Ziel komplett neue hybride Partikeldämpfer zu entwickeln und zu bewerten. Dadurch werden weitere Freiheitsgrade bezüglich des Designs geschaffen, indem verschiedene Materialien verwendet werden und somit die Masse der Partikel und die Stoßzahl einzelner Partikelkollisionen teilweise entkoppelt voneinander sind. Hierbei sollte ein schweres metallisches Partikel mit einem viskoelastischen Material mit hoher Dämpfung gepaart werden. Durch diesen Ansatz entsteht eine komplett neue Designphilosophie, um kleine Partikeldämpfer zu erhalten, welche deutlich mehr Energie dissipieren als vergleichbare homogen Partikeldämpfer mit ähnlicher Masse. Als Nebeneffekt wird zudem erwartet, dass diese hybriden Partikeldämpfer deutlich geräuschärmer als die klassischen Partikeldämpfer sind.
Die Korrosionsschaeden an Denkmaelern aus Kupfer und Kupferlegierungen, Eisen (Gusseisen, Schmiedeeisen, Corten-Stahl, Edelstahl, Baustahl), Blei, Zink und Aluminium werden untersucht. Aus den gefundenen Schaeden lassen sich geeignete Restaurierungsmassnahmen ableiten. Die verfuegbaren Konservierungsprodukte, z.B. Lacke zum Schutz der Oberflaeche, Korrosionsinhibitoren werden durch Bewitterungsversuche ueberprueft.
Data presented here were collected between January 2020 to December 2020 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) of the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were created in the back barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog. Local tide and wave conditions were recorded with a RBRduo TDǀwave sensor (RBR Ltd., Ontario/Canada). The sensor was bottom mounted in a shallow tidal creek (0.78 m NHN) through a steel girder (buried 0.3m deep in the sediment) and was positioned 10 cm above sediment surface, as was determined by using a portable differential GPS. This resulted in the sensor falling dry during low tide. For accurate depth calculations, raw pressure data were manually corrected for atmospheric pressure derived from a locally installed weather station. The sensor was pre-calibrated by the manufacturer and the sampling rate was 3 Hz with 1024 samples per burst at a sample interval of 10 min. Recorded data were internally logged until the readout with the Ruskin (V1.13.13) software. Date and time is given in UTC. Data handling was performed according to Zielinski et al. (2018): Post-processing of collected data was done using MATLAB (R2018a). Quality control was performed by (a) erasing data covering maintenance activities, (b) removing outliers, and (c) visually checks. Low-tide data is not removed, but were easily identified through the manually calculated water depth data, where all depths < 0.05m represented low tide data.
Data presented here were collected between January 2019 to December 2019 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) of the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were created in the back barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog. Local tide and wave conditions were recorded with a RBRduo TDǀwave sensor (RBR Ltd., Ontario/Canada). The sensor was bottom mounted in a shallow tidal creek (0.78 m NHN) through a steel girder (buried 0.3m deep in the sediment) and was positioned 10 cm above sediment surface, as was determined by using a portable differential GPS. This resulted in the sensor falling dry during low tide. For accurate depth calculations, raw pressure data were manually corrected for atmospheric pressure derived from a locally installed weather station. The sensor was pre-calibrated by the manufacturer and the sampling rate was 3 Hz with 1024 samples per burst at a sample interval of 10 min. Recorded data were internally logged until the readout with the Ruskin (V1.13.13) software. Date and time is given in UTC. Data handling was performed according to Zielinski et al. (2018): Post-processing of collected data was done using MATLAB (R2018a). Quality control was performed by (a) erasing data covering maintenance activities, (b) removing outliers, and (c) visually checks. Low-tide data is not removed, but were easily identified through the manually calculated water depth data, where all depths < 0.05m represented low tide data.
Data presented here were collected between January 2021 to October 2021 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) of the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were created in the back barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog. Local tide and wave conditions were recorded with a RBRduo TDǀwave sensor (RBR Ltd., Ontario/Canada). The sensor was bottom mounted in a shallow tidal creek (0.78 m NHN) through a steel girder (buried 0.3m deep in the sediment) and was positioned 10 cm above sediment surface, as was determined by using a portable differential GPS. This resulted in the sensor falling dry during low tide. For accurate depth calculations, raw pressure data were manually corrected for atmospheric pressure derived from a locally installed weather station. The sensor was pre-calibrated by the manufacturer and the sampling rate was 3 Hz with 1024 samples per burst at a sample interval of 10 min. Recorded data were internally logged until the readout with the Ruskin (V1.13.13) software. Date and time is given in UTC. Data handling was performed according to Zielinski et al. (2018): Post-processing of collected data was done using MATLAB (R2018a). Quality control was performed by (a) erasing data covering maintenance activities, (b) removing outliers, and (c) visually checks. Low-tide data is not removed, but were easily identified through the manually calculated water depth data, where all depths < 0.05m represented low tide data.
Data presented here were collected between April 2017 to December 2018 within the BEFmate project (Biodiversity - Ecosystem Functioning across marine and terrestrial ecosystems, https://uol.de/icbm/verbundprojekte/abgeschlossene-projekte/befmate/ ) of the Universities of Oldenburg and Göttingen and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were created in the back barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog. Local tide and wave conditions were recorded with a RBRduo TDǀwave sensor (RBR Ltd., Ontario/Canada). The sensor was bottom mounted in a shallow tidal creek (0.71 / 0.78 m NHN) through a steel girder (buried 0.3m deep in the sediment) and was positioned 10 cm above sediment surface, as was determined by using a portable differential GPS. This resulted in the sensor falling dry during low tide. For accurate depth calculations, raw pressure data were manually corrected for atmospheric pressure derived from a locally installed weather station. The sensor was pre-calibrated by the manufacturer and the sampling rate was 3 Hz with 1024 samples per burst at a sample interval of 10 min. Recorded data were internally logged until the readout with the Ruskin (V1.13.13) software. Date and time is given in UTC. Data handling was performed according to Zielinski et al. (2018): Post-processing of collected data was done using MATLAB (R2018a). Quality control was performed by (a) erasing data covering maintenance activities, (b) removing outliers, and (c) visually checks. Low-tide data is not removed, but were easily identified through the manually calculated water depth data, where all depths < 0.05m represented low tide data.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1678 |
| Europa | 82 |
| Kommune | 3 |
| Land | 128 |
| Weitere | 94 |
| Wirtschaft | 9 |
| Wissenschaft | 459 |
| Zivilgesellschaft | 42 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 1 |
| Daten und Messstellen | 83 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 1385 |
| Gesetzestext | 1 |
| Infrastruktur | 1 |
| Text | 379 |
| Umweltprüfung | 30 |
| unbekannt | 55 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 259 |
| Offen | 1485 |
| Unbekannt | 189 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1764 |
| Englisch | 261 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 231 |
| Bild | 27 |
| Datei | 230 |
| Dokument | 299 |
| Keine | 991 |
| Multimedia | 1 |
| Webdienst | 3 |
| Webseite | 617 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1255 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1311 |
| Luft | 1112 |
| Mensch und Umwelt | 1916 |
| Wasser | 967 |
| Weitere | 1933 |