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Analyse der Schallemissionssignale aus Ermüdungsrisswachstum und Korrosionsprozessen Untersuchung der Möglichkeiten für die kontinuierliche Zustandsüberwachung von Transportbehältern mittels Schallemissionsprüfung

  • Die Schädigung von Gefahrgutbehältern während ihres Transports durch Korrosion und Ermüdungsrisswachstum sind Ursache von Unfällen, die Menschenleben gefährden, die Umwelt schädigen und hohe Sachschäden verursachen. Um solchen Unfällen vorzubeugen, werden präventive Intervallprüfungen durchgeführt. Diese sind jedoch kostenintensiv, unter anderem durch die Standzeit der Transportmittel. Eine Alternative bietet die Idee einer kontinuierlichen Zustandsüberwachung mittels Schallemissionsprüfung (SEP). So sollen Materialfehler sofort nach dem Entstehen entdeckt und repariert werden können. Die Schallemissionsprüfung ist eine online Methode der Familie der zerstörungsfreien Prüfung. Schallemission (SE) wird durch Veränderungen im Material erzeugt und durch elastische Wellen als Körperschall transportiert. Erzeugt das Schallemissionsereignis genug Energie, damit sich eine elastische Welle bis zum Rand eines Bauteils ausbreiten kann, entsteht dort eineDie Schädigung von Gefahrgutbehältern während ihres Transports durch Korrosion und Ermüdungsrisswachstum sind Ursache von Unfällen, die Menschenleben gefährden, die Umwelt schädigen und hohe Sachschäden verursachen. Um solchen Unfällen vorzubeugen, werden präventive Intervallprüfungen durchgeführt. Diese sind jedoch kostenintensiv, unter anderem durch die Standzeit der Transportmittel. Eine Alternative bietet die Idee einer kontinuierlichen Zustandsüberwachung mittels Schallemissionsprüfung (SEP). So sollen Materialfehler sofort nach dem Entstehen entdeckt und repariert werden können. Die Schallemissionsprüfung ist eine online Methode der Familie der zerstörungsfreien Prüfung. Schallemission (SE) wird durch Veränderungen im Material erzeugt und durch elastische Wellen als Körperschall transportiert. Erzeugt das Schallemissionsereignis genug Energie, damit sich eine elastische Welle bis zum Rand eines Bauteils ausbreiten kann, entsteht dort eine Oberflächenverschiebung im Pikometer-Bereich, die mithilfe von piezoelektrischen Sensoren detektiert werden kann. Der Sensor gibt ein elektrisches Signal aus. Aus diesem transienten SE-Signal lassen sich SE-Parameter wie die Maximalamplitude oder die Frequenz extrahieren. Durch Methoden der Signalanalyse können Signalgruppen in der Zeit- und Frequenzebene untersucht werden. Durch Wellenmodenanalysen lassen sich beispielsweise Aussagen über die Art der Quelle machen. Diese Methoden werden angewendet, um aus dem SE-Signal Rückschlüsse auf die Quelle der Schallemission zu ziehen. Werden definierte Schadensmechanismen erkannt, können Hinweise auf den Schadenszustand des Bauteils gegeben werden. Durch Schallemission, die durch den Rissfortschritt erzeugt wird, kann beispielsweise ein Zusammenhang zur Rissfortschrittsrate und zum Spannungsintensitätsfaktor geschlossen werden. Eine neue Entwicklung im Bereich der Schallemissionsprüfung ist die Mustererkennung von SESignalen. Aus den Signalen werden spezifische Merkmale extrahiert, die sie ihren Schadensmechanismen zuordnen sollen. Für die Schadensmechanismen Korrosion und Ermüdungsrisswachstum findet in dieser Arbeit eine vergleichende Analyse von SE-Signalen statt. Die Schadensmechanismen werden anwendungsnah auf großen Platten in der Wärmeeinflusszone einer Schweißnaht generiert und ihre SE-Signale definiert aufgenommen. Dafür werden Resonanzsensoren verwendet, die auf der einen Seite durch ihre Frequenzabhängigkeit sehr empfindlich die kleinste Oberflächenbewegungen reagieren und somit auch für die Anwendung in einer Zustandsüberwachung geeignet sind, jedoch andererseits frequenzbasierte Methoden der Signalanalyse erschweren. Es werden reines Ermüdungsrisswachstum, Ermüdungsrisswachstum unter dem Einfluss von Korrosion sowie reine Oberflächenkorrosion generiert. Die Signalgruppen der Schadensmechanismen werden anhand ihrer Parameter verglichen; anhand von Wellenmodenanalysen können erste Unterschiede, trotz des starken Sensoreinflusses im Frequenzbereich, festgestellt werden. Der Schadenszustand der Proben wird durch bruchmechanische Kenngrößen in Zusammenhang mit SE-Parametern der Signalgruppen gebracht. Ferner findet eine Mustererkennung der SE-Signale statt. Dafür werden zwei Methoden des überwachten Lernens verwendet: eine automatisierte Merkmalsauswahl mithilfe eines kommerziellen Mustererkennungssystems, bei dem hauptsächlich frequenzabhängige Merkmale generiert werden sowie eine parameterbasierte Mustererkennung. Bei der parameterbasierten Mustererkennung wird die Einteilung in Signalklassen aufgrund der Häufigkeitsverteilung der SE-Parameter aus den Signalen der untersuchen Schadensmechanismen vorgenommen. Dabei ergeben beide Methoden, insbesondere für die Schädigung durch Korrosion, eine gute Zuordnung der SE-Signale in die richtige Schädigungsklasse. Abschließend findet unter Berücksichtigung der Nachweisbarkeit von SE-Ereignissen und der Klassifizierbarkeit von SE-Signalen eine Einschätzung zu Chancen und Risiken der permanenten Zustandsüberwachung mittels Schallemissionsprüfung statt. Dazu werden unter anderem eigene Messungen an Tankfahrzeugen hinzugezogen sowie Ergebnisse aus zyklischer und statischer Belastung verglichen. Es wird eine Abschätzung zur Wahl der Überwachungsmethode an Gefahrgutbehältern gegeben.zeige mehrzeige weniger
  • Fatigue crack growth and active corrosion processes are the main causes of structural failures of transport products like road tankers, railway tank cars and ships. To prevent those failures, preventive, time-based maintenance is performed. However, preventive inspections are costly and include the risk of not detecting a defect, which could lead to a failure within the next service period. An alternative is the idea of continuous monitoring of the whole structure by means of acoustic emission testing (AT). With AT, defects within the material shall be detected and repaired directly after their appearance. Acoustic emission testing is an online non-destructive testing method. Acoustic Emission (AE) arises from changes within the material and is transported by elastic waves through the material. If the AE event generates enough energy, the elastic wave propagates to the boundaries of the component, produces a displacement in the picometre scale and can be detected by a piezoelectricFatigue crack growth and active corrosion processes are the main causes of structural failures of transport products like road tankers, railway tank cars and ships. To prevent those failures, preventive, time-based maintenance is performed. However, preventive inspections are costly and include the risk of not detecting a defect, which could lead to a failure within the next service period. An alternative is the idea of continuous monitoring of the whole structure by means of acoustic emission testing (AT). With AT, defects within the material shall be detected and repaired directly after their appearance. Acoustic emission testing is an online non-destructive testing method. Acoustic Emission (AE) arises from changes within the material and is transported by elastic waves through the material. If the AE event generates enough energy, the elastic wave propagates to the boundaries of the component, produces a displacement in the picometre scale and can be detected by a piezoelectric sensor. The sensor produces an electrical signal. From this AE signal, AE features such as the maximum Amplitude or the frequency can be extracted. Methods of signal analysis are used to investigate the time and frequency dependency of signal groups. The purpose of the signal analysis is to connect the AE signal with the originating AE source. If predefined damage mechanisms are identified, referencing the damage condition of the structure is possible. Acoustic emission from events of the actual crack Propagation process can for example lead to the crack growth rate or the stress intensity factor, both specific values from fracture mechanics. A new development in the domain of acoustic emission testing is the pattern recognition of AE signals. Specific features are extracted from the AE signals to assign them to their damage mechanisms. In this thesis the AE signals from the damage mechanisms corrosion and fatigue crack growth are compared and analysed. The damage mechanisms were generated application oriented, on plates within the heat affected zone of a weld. Their AE signals were recorded with resonant sensors. On the one hand resonant sensors are very sensitive and able to detect small displacements on huge structures, which makes them applicable for condition monitoring. On the other hand, resonant sensors have a great influence on the AE signals and hinder signal analyses and pattern recognition. Pure fatigue crack growth, fatigue crack growth in a corrosive environment and pure corrosion were applied. Signal groups of the damage mechanisms were compared by their AE features. Differences between signal groups could be made after wave mode analysis, despite the spectral influence of the AE sensors. The damage condition of the test plates is investigated with the combination of AE features of the signal groups and fracture mechanic parameters. Furthermore, two methods of unsupervised pattern recognition of the AE signals are being performed: A commercial classification system, where mainly frequency. based features are generated, and an AE feature based method. In the latter, classification takes place after the frequency distributions of the AE features of the signals from the examined damage mechanisms. Both methods result in an accurate classification for the AE signals, especially originating from corrosion damage mechanisms, in the correct damage class.zeige mehrzeige weniger

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Metadaten
Autoren/innen:Janne Wachsmuth
Dokumenttyp:Dissertation
Veröffentlichungsform:Eigenverlag BAM
Schriftenreihe (Bandnummer):BAM Dissertationsreihe (142)
Sprache:Deutsch
Jahr der Erstveröffentlichung:2016
Organisationseinheit der BAM:5 Werkstofftechnik
5 Werkstofftechnik / 5.3 Mechanik der Polymerwerkstoffe
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Titel verleihende Institution:Technische Universität Berlin, Fakultät V – Verkehrs- und Maschinensysteme
Gutachter/innen:Jürgen Thorbeck, Jürgen Bohse
Datum der Abschlussprüfung:07.08.2015
Verlag:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlagsort:Berlin
Jahrgang/Band:142
Erste Seite:1
Letzte Seite:265
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Ermüdungsrisswachstum; Korrosion; Mustererkennung; Schallemissionsprüfung; Zustandsüberwachung; zerstörungsfreie Prüfung
acoustic emission testing; condition monitoring; corrosion; fatigue crack growth; non-destructive testing; pattern recognition
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Material / Life Cycle von Komponenten
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-354823
ISSN:1613-4249
ISBN:978-3-9817502-4-9
Verfügbarkeit des Volltexts:Volltext-PDF für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoAllgemeines Deutsches Urheberrecht
Datum der Freischaltung:09.03.2016
Jahr der Fertigstellung:2016
Referierte Publikation:Nein