Das dynamische Verhalten einer Windenergieanlage (WEA) im Bereich > 20 MW ist durch verschiedene nichtlineare Effekte geprägt. Die Nichtlinearitäten resultieren beispielsweise aus Lasten, die von der Regelung beeinflusst werden, oder aus Dämpfungseigenschaften. Um das dynamische Verhalten bereits während der Auslegung vorherzusagen, werden nichtlineare gekoppelte Gesamtmodelle benötigt . Es ist allerdings davon auszugehen, dass Simulationsergebnisse bezüglich der Anlagendynamik, die während der Auslegung berechnet wurden, und Ergebnisse von Messungen der Dynamik der WEA, die während des späteren Betriebs durchgeführt werden, voneinander abweichen. Gründe für diese Diskrepanz können beispielsweise Ungenauigkeiten im Modell (z. B. Vernachlässigung von Fertigungstoleranzen) oder Veränderungen der realen Struktur über die Zeit (z. B. Kolkbildung) sein. Um diese Abweichungen zu minimieren, kann das numerische Strukturmodell nachträglich mit Hilfe von Modellanpassungsverfahren an die Messdaten angepasst werden. Ziel einer Modellanpassung kann somit erstens die Verbesserung der Qualität des initialen Simulationsmodells sein. Zweitens ist so eine Anpassung an Langzeitveränderungen der Struktur und der Randbedingungen über die Lebensdauer möglich. Und drittens kann die Modellanpassung zur Schadenslokalisation und -quantifikation genutzt werden. Insbesondere die Punkte zwei und drei werden benötigt, um die Adaptivität des Digitalen Zwillings zu gewährleisten.

Nach dem Stand der Forschung beschränken sich Modellanpassungsverfahren für komplexe, geregelte Strukturen, z. B. WEA, zumeist auf deterministische Verfahren. Diese Verfahren vernachlässigen die in Simulation und Messung vorliegende Unschärfe, die sich unter anderem aus statistischer Unschärfe (z. B. begrenzte Daten über die vorherrschenden Windbedingungen), nicht reduzierbarer Modellunschärfe (z. B. vereinfachte oder fehlerhafte Modellannahmen), Messunsicherheiten und physikalische Unschärfe aufgrund von natürlicher Variabilität (z. B. streuende Werkstoffeigenschaften) zusammensetzt. Für Offshore-Megastrukturen ist die Unschärfe im Vergleich zu heutigen WEA erhöht, da beispielsweise neuartige, teilweise nicht validierte Partialmodelle (z. B. aus Projektbereich B) vorliegen, die noch große nicht reduzierbare Modellunschärfe aufweisen, oder lange Lebensdauern, die für verstärkte, ungewisse Langzeiteffekte sorgen, vorgesehen sind. Daher ist die Arbeitshypothese dieses TP, dass für die Adaptivität des geplanten Digitalen Zwillings deterministische Modellanpassungsverfahren nicht ausreichend sein werden und Verfahren benötigt werden, die nicht reduzierbare Unschärfe explizit berücksichtigen.

Für einfache Systeme gibt es bereits nicht deterministische Modellanpassungsverfahren – sogenannte stochastische bzw. robuste Modellanpassungsverfahren. Diese Verfahren umfassen sowohl Fälle, bei denen die Unschärfe in den anzupassenden Parametern (Designvariablen) vorliegt, als auch die, bei denen nicht reduzierbare Unschärfe als zusätzliche Zufallsvariablen (z. B. Modellunschärfe) modelliert wird. Das aktuell dominierende Konzept sind bayessche Ansätze, die sich insbesondere für reduzierbare Unschärfe eignen. Für nicht reduzierbare Unschärfe werden in den letzten Jahren vermehrt auch Mehrzielverfahren, die die Genauigkeit und die Robustheit der Modellanpassung getrennt voneinander bewerten, untersucht. Aufgrund der Relevanz von nicht reduzierbarer Unschärfe bei zukünftigen WEA ist das Forschungsziel des TP die Erforschung von robusten Modellanpassungsverfahren für den Digitalen Zwilling einer zukünftigen WEA, die auf globaler Mehrzieloptimierung basieren.

Da diese Verfahren hohe Rechenzeiten erfordern, soll eine vorgelagerte Einschränkung des unscharfen Parameterraums mit Hilfe von globalen Sensitivitätsverfahren vorgenommen werden. Des Weiteren ist geplant, die Modellanpassung mit getrennten Erwartungswert- (Genauigkeit) und Streuungsmodellen (Robustheit) durchzuführen.