Schadensanalysen - Antriebstrang, Lager & Monitoring

20.02.2024 - 21.02.2024

Online | WEB 24-26-01

29 Anmeldungen
Veranstaltungsort

Online

Termine

20.02.2024 - 21.02.2024

Veranstaltungszeit

09:45 - 13:00 Uhr, 09:30 - 13:00 Uhr

Veranstaltungsnummer

WEB 24-26-01

Teilnahmegebühr

945,00 € | 745,00 € BWE-Mitglieder, zzgl. 19% USt. (Inklusivleistungen)

Sonderkonditionen

Für Studierende und Angestellte von Behörden bieten wir Sonderkonditionen an. Nehmen Sie hierzu gern Kontakt zu uns auf.

Zielgruppen

Betreiber, Betriebsführer, Sachverständige, Hersteller von Windenergieanlagen, Stadtwerke, Technische Betriebsführer, Versicherer, Zulieferer, Zertifizierer

Sie wollen in der Lage sein, Schäden frühzeitig zu erkennen, um damit Folgeschäden zu vermeiden? Sie haben Interesse an den neusten Erkenntnissen aus der gutachterlichen Praxis zum Thema Schadensanalysen? Wir vermitteln Ihnen die wichtigsten Infos und machen Sie fit für die Praxis!

Technische Inspektionen von Windenergieanlagen

Erfahren Sie, nach welchen Methoden Windkraftanlagen geprüft werden. Unsere praxiserfahrenen Sachverständigen erläutern, welche Bewertungsgrundlagen Sie nutzen und nach welchen gesetzlichen Vorgaben technische Inspektionen durchzuführen sind.

Schäden und Schadensursachen am Antriebsstrang

Worin liegen die Ursachen für Schäden an Hauptgetriebe, Hauptlagerung und Hauptwelle einer WEA? Lernen Sie eine Vielzahl an Prüf- und Analysemethoden zur Erkennung von Schäden kennen und erhalten Sie anhand umfangreicher Visualisierungen einen Überblick über typische Schadensarten.

Schäden bei Pitch- und Azimutlagern in Windenergieanlagen

Machen Sie sich mit den Bauformen von Pitch- und Azimutlagern vertraut und gewinnen Sie Einblicke in die Belastungssituationen dieser Bauteile. Anhand typischer Schadensbilder aus der Praxis vermitteln Ihnen unser Expert*innen wertvolles Know-How für Ihren Windpark.

Zustandsüberwachung für Windenergieanlagen

Lernen Sie die neusten Entwicklungen im Bereich Monitoring und KI-gestützte Zustandsüberwachung kennen. Darüber hinaus zeigen wir Ihnen auch, wie mit Machine und Deep Learning Früherkennung und Vermeidung von Schäden erfolgen kann.

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