Dr.-Ing. Freia Harzendorf

Als Wissenschaftlerin am Forschungszentrum Jülich arbeitet Freia Harzendorf an Lösungen zur Erreichung der Klimaziele. Im Mittelpunkt ihrer Tätigkeit steht die Rolle als wissenschaftliche Leiterin des DACStorE Projekts (https://www.dacstore-project.com/de) dessen Ziel es ist, die Direct Air Capture and Storage Technologie ganzheitlich zu beforschen.

Im Zuge ihrer Promotion an der RWTH Aachen University hat sie eine Methodik zur ganzheitlichen Bewertung von Windenergieanlagenantriebsstrangkonzepten in der frühen Produktentwicklungsphase entwickelt und validiert. Darüber hinaus hat sie experimentell am Wälzlagerschadensphänomen White-Etching Cracks geforscht. In ihrer Zeit an der RWTH Aachen University hat sie zudem einen Teil der Masterveranstaltung „Windenergie“ konzipiert und die Übungen durchgeführt.

Freia studierte Wirtschaftsingenieurswesen mit Fachrichtung Maschinenbau an der RWTH Aachen University.

Harzendorf, F., Schelenz, R., Jacobs, G.: Method for holistic wind turbine drivetrain comparison exemplarily applied to geared and direct drive systems. In: Forschung im Ingenieurwesen 2021; DOI: 10.1007/s10010-021-00564-w.

Liu, X., Azzam, B., Harzendorf, F., Kolb, J., Schelenz, R., Hameyer K., Jacobs G.: Early stage white etching crack identification using artificial neural networks. In: Forschung im Ingenieurwesen 2021; DOI: 10.1007/s10010-021-00481-y.

Harzendorf, F., Schelenz, R., Jacobs, G.: Reducing cost uncertainty in the drivetrain design decision with a focus on the operational phase. In: Wind Energy Science 2021; DOI: 10.5194/wes-6-571-2021.

Blickwedel, L., Harzendorf, F., Schelenz, R.: Future economic perspective and potential revenue of non-subsidized wind turbines. In: Wind Energ. Sci. 2021; DOI: 10.5194/wes-6-177-2021.

Azzam, B., Harzendorf, F., Schelenz, R., Holweger, W.: Pattern discovery in white etching crack experimental data using machine learning techniques. In: Appl. Sci. 2019; DOI: 10.3390/app9245502.

Holweger, W., Harzendorf, F., Azzam, B., Schelenz, R.: Big Data - Smart Data, analytische Datenauswertung von Betriebsdaten. In: Schwingungen von Windenergieanlagen 2019; DOI: 10.51202/9783181023464-17.

Azzam, B., Harzendorf, F., Schelenz, R.: White etching crack bearing failure: risk classification of lubricants and identification of high risk lubricant compounds using random forests and support vector machines. In: International Conference on Gears 2019; DOI: 10.51202/9783181023556-569.

Harzendorf, F., Azzam, B., Schelenz, R., Jacobs, G.: Manufacturing cost – a critical evaluation criterion for new developments in wind turbine drivetrain technology. In: Journal of Physics: Conference Series, 2018; DOI: 10.1088/1742-6596/1102/1/012024.

Roscher, B., Harzendorf, F., Jacobs, G., Schelenz, R.: Reduced Levelized Cost of Energy through optimization of tower height, rotor diameter and wind farm layout. In: American Journal of Engineering Research, 2018. e-ISSN: 2320-0847

Harzendorf, F., Wulf, C., Haase, M., Baumann, M., Ersoy, H., Zapp, P.: Domestic Value Added as an Indicator for Sustainability Assessment – a Case Study on Alternative Drivetrains in the Passenger Car Sector. In: Clean Technologies and Environmental Policy 2022; DOI: 10.21203/rs.3.rs-1211251/v1.