TY - CONF A1 - Le, Quynh Hoa A1 - Balzer, B A1 - Bettge, Dirk T1 - „Auffällige große Streifen“ im Schwingbruch N2 - Die „auffälligen großen Streifen“ sind von echten Schwingstreifen nur sehr schwer zu trennen, weil sie parallel zu den Schwingstreifen verlaufen und meistens ebenfalls nicht sehr groß sind. Die im Labor getesteten Proben zeigten, dass diese großen Streifen zusammen mit Verreibungen auftraten und „tire tracks“ („Reifenspuren“) verursachten. Dies wurde durch eine hochauflösende REM-Untersuchung bestätigt, die „tire tracks“ auf den „großen Streifen“ zeigte. Ein weiterer Hinweis ist die Änderung des R-Werts von -1 auf 0,1, was zu einer Bruchfläche ohne große Streifen und „tire tracks“ führt. T2 - Treffen der AG Fraktographie im Gemeinschaftsausschuss Rasterelektronenmikroskopie in der Materialprüfung CY - Online meeting DA - 19.11.2021 KW - Fractography KW - Fracture surface KW - SEM KW - REM KW - Fraktographie KW - Schwingstreifen KW - Fatigue PY - 2021 UR - https://dgm.inventum.de/widget/preview/45d8c33d-622b-43e2-8459-ba783394a723/611d133ebdac0611d133ebdac1 AN - OPUS4-53796 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schmies, Lennart A1 - Sonntag, U. A1 - Bettge, Dirk A1 - Le, Quynh-Hoa A1 - Yarysh, Anna A1 - Botsch, B. T1 - Quantitative Fraktographie unter Verwendung klassischer Verfahren, Topographie-Daten und Deep-Learning N2 - Die Analyse von Bruchflächen wird in der Schadensanalyse meist auf der Basis von Erfahrungswissen vorgenommen, welches aus vorliegenden Untersuchungen, eigenen Vergleichsversuchen und aus der Literatur stammt. Durch Vergleiche mit bereits vorliegenden Bildern werden qualitativ Bruchmechanismen ermittelt. Grundlage sind zumeist zweidimensionale Bilder aus licht- und elektronenoptischen Verfahren. Quantitative Aussagen beziehen sich bislang beispielsweise auf makroskopische Anteile von Bruchmechanismen oder die Ausmessung von Schwingstreifen. In jüngerer Zeit gibt es vermehrt Ansätze, Computer-Algorithmen einzusetzen, die in der Lage sind, unterschiedlich strukturierte Bruchmerkmale zu finden und zu klassifizieren. Im hier vorgestellten IGF-Vorhaben „iFrakto“, IGF Vorhaben Nr.: 21477 N, werden licht- und elektronen-optisch Topographie-Bilder erzeugt und die gewonnenen 3D-Informationen zusammen mit den klassischen 2D-Bildern ausgewertet. Analytische Algorithmen und Machine Learning werden eingesetzt, um Bruchmerkmale zu analysieren, zu bewerten und mit Informationen aus einer fraktographischen Datenbank zu verknüpfen. Ziel ist die Bereitstellung von Software zur Unterstützung der Fraktographie in der Schadensanalyse. In diesem Beitrag werden erste Ergebnisse des Vorhabens vorgestellt. T2 - 55. Metallographie-Tagung CY - Online meeting DA - 29.9.2021 KW - Fraktographie KW - Machine Learning KW - Datenbank KW - REM KW - Topographie PY - 2021 AN - OPUS4-53491 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -