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Automotive braking is based on dry friction between fixed pads and a rotating disc. Besides macroscopic thermo-physical properties, the development of topographic features on the mesoscopic scale and the nanostructure of the third body formed by wear processes, determine brake performance properties. Whereas modelling on the atomistic scale is suitable to understand mechanisms leading to nanocrystalline surface films, the properties of such films can be assessed best with a model based on movable cellular automata (MCA). It turned out that the presence of at least 10% of soft nanoinclusions is most essential in respect to smooth sliding conditions. It made no major difference whether graphite or copper particles were assumed as soft nanoinclusions. The third body material is not only the stuff which spreads over contact areas, but it also contributes to contact size by wear particle compaction and formation of secondary contact areas. The evolution of contact size is the major feature of mesoscopic modelling and thus it is capable to model and explain dynamic changes of the coefficient of friction (COF) during certain brake operations. Although it is still ambiguous in many cases which feature has the major impact on friction behaviour, the following conclusions can be drawn. The reinforcing ingredients of the pad material serve as primary contact sites and thus define the starting condition for mesoscopic simulations. A certain amount of wear is necessary to provide a third body which is capable to form secondary contact sites and friction layers screening the first body materials. The composition and nanostructure of the third body is important as well, because it determines the friction level and is responsible for smooth sliding conditions.
Does ultra-mild wear play any role for dry friction applications, such as automotive braking?
(2012)
Nanostructured third body films and/or storage of wear debris at the surfaces of the first bodies are deemed as prerequisites of sliding under ultra-mild wear conditions. Since such features have been observed experimentally on brake pads and discs, attempts were undertaken to study their sliding behaviour by modelling on the nanoscopic scale with an approach based on Movable Cellular Automata (MCA). The model rendered the possibility to study the influence of different nanostructures systematically and to assess the impact of different brake pad ingredients on the sliding behaviour, velocity accommodation and friction force stabilization at a sliding contact. Besides providing a review on previously published modelling results, some additional new graphs enabling better visualization of dynamic processes are presented. Although ultra-mild wear conditions were considered to be essential for achieving the desired tribological properties, transitions to mesoscopic and macroscopic wear mechanisms were studied as well. The final conclusion is that ultra-mild wear and corresponding smooth sliding behaviour play an important role during automotive braking, even though temporarily and locally events of severe wear may cause friction instabilities, surface damage and release of coarse wear particles.
To enhance the biological effects of radiation damage in cancerous cells, we present an alternative approach to the use of gold nanoparticles (AuNP), focusing on the synthesis and characterization of highly monodisperse, spherical radioactive gold nanoparticles 198AuNP. The size of the AuNP size was optimized with the help of Geant4/TOPAS particle scattering simulations, and energy deposition per nm3 per decay for varying radii (2–10 nm) was evaluated. This work is the foundation for ongoing experimental work to evaluate cell death induced by 198AuNP which aims for the use of radioactive gold nanoparticles in cancer treatment.
Dose enhancement by gold nanoparticles (AuNP) was shown to increase the biological effectiveness of radiation damage in biomolecules and tissue. Most of the current studies focus on external beam therapy on combination with AuNP. Here we present a Monte-Carlo study (Geant4) to characterise radioactive AuNP. Radioactive 198 Au emits beta and gamma rays and is considered for applications with solid tumours. To effectively apply 198 AuNP their energy deposit characteristics have to be determined in terms of intrinsic and extrinsic properties e.g. AuNP diameter, AuNP density, and their clustering behaviour. After each decay process, the energy deposit, inelastic scattering events, kinetic energy spectrum of secondary particles within the AuNP themselves and in a spherical target volume of water up to 1 μm radius were determined. Simulations were performed for AuNP radii ranging from 2.5 nm to 20 nm radius, different cluster sizes and densities. The results show an increase of the energy deposit in the vicinity of the AuNP up to 150 nm. This effect nearly vanishes for distances up to one micron. For the case of AuNP clusters and the same activity, the enhancement of the energy deposit increases with the relative gold mass percentage and therefore can be adjusted by changing AuNP radius or clustering behaviour.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Artificial Intelligence for Rail Inspection" (AIFRI) wird ein KI-Algorithmus entwickelt, um die Fehlererkennung und Bewertung bei der Auswertung von Schienenprüfungen mittels Ultraschall- und Wirbelstromprüfverfahren zu verbessern. Je nach Prüfverfahren werden relevante Schienenschädigungen (z. B. Head Checks) und Artefakte (z. B. Bohrungen) entsprechend analysiert und in einem parametrisierbaren digitalen Zwilling abgebildet, um anschließend die KI-Algorithmen trainieren zu können. Mit der Simulation können Prüffahrten virtuell durchgeführt und Schadensbilder für das KI-Training erzeugt werden, die das Verhalten komplexer Systeme reproduzieren, ohne dass das reale System benötigt wird. Die Modellannahmen sind dabei von erheblicher Bedeutung, denn unzureichende Modellannahmen führen leicht zu falschen Simulationsergebnissen. Um die Ergebnisse einer Simulation ordnungsgemäß darstellen zu können, ist das Simulationsmodell selbst zu überprüfen.
Die Vollständigkeit, Richtigkeit und Genauigkeit der Simulationsergebnisse werden anhand von realen Prüfungen verifiziert. Für die Verifikation der Ultraschallsimulation werden hier Stegbohrungen als Referenzreflektoren herangezogen. Als Testkörper stehen Schienensegmente mit unterschiedlichen Profiltypen sowie speziell angefertigte Testkörper mit schienenähnlicher Geometrie zur Verfügung. In den Testkörpern befinden sich künstliche und reale Schädigungen in Kopf-, Steg- und Fußbereich, sowie Bohrungen mit Nuten. Die Validierung der Wirbelstromsimulation erfolgt an Testkörpern, die aus Schienenköpfen gefertigt sind. Dabei werden die Signale für unterschiedliche Nuttiefen und Nutenpaare mit unterschiedlichen Abständen untersucht.
Für die Modellierung der Simulationsergebnisse verweisen wir auf das ebenfalls eingereichte Poster „Simulation von Ultraschall- und Wirbelstromprüfdaten für die Schienenprüfung“.
Das Projekt AIFRI wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Artificial Intelligence for Rail Inspection" (AIFRI) wird ein KI-Algorithmus entwickelt, um die Fehlererkennung bei der Auswertung von Schienenprüfungen zu verbessern. Der Prozess der mechanisierten Schienenprüfung wird analysiert und die Schienenfehler sowie Artefakte werden in einem digitalen Zwilling abgebildet, um in einem weiteren Schritt die automatische Fehlererkennung und Klassifizierung mit KI-Algorithmen trainieren zu können. Zu diesem Zweck werden Ultraschalldatensätze auf der Grundlage der Regelwerke und Informationen aus der Instandhaltung mit einer Simulationssoftware erstellt, die Anzeigen der verschiedenen Schienenschädigungen und Artefakte enthalten.
Die Schienenfehler werden bei der Auswertung in Fehlerklassen eingeordnet, für das KI-Training priorisiert und auf Basis der von der DB Netz AG ausgewählten Informationen untersucht. Hierfür werden die Schienenfehler nach den für das KI-Training relevanten Merkmalen zerlegt und die Konfiguration der Parameter der Simulation entsprechend abgestimmt.
Für die Grundstruktur des Datensatzes wird ein Schienenmodell mit einer Länge von einem Meter für die Simulation eingesetzt, auf dessen Basis alle bei der Schienenprüfung zu verwendenden Prüfköpfe für den jeweiligen Reflektortyp betrachtet werden. Die simulierten Daten werden auf einer Testschiene im Labormaßstab validiert. Mögliche Einflussparameter wie z. B. der Signal-Rausch-Abstand sowie die Fahrgeschwindigkeit werden in den Datensätzen herangezogen. Die Zusammenstellung eines Testdatensatzes mit lokal veränderlichen Einflussgrößen erfolgt aus den simulierten Daten unter Verwendung der skriptbasierten Programmierumgebung Python und Matlab.
Das Projekt AIFRI wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.
Im Rahmen des Forschungsvorhabens AIFRI „Arteficial Intelligence for Rail Inspection“ wird der Prozess der mechanisierten Schienenprüfung in einem digitalen Zwilling abgebildet, um in einem zweiten Schritt mit KI-Algorithmen eine automatisierte Defekterkennung und -klassifizierung trainieren zu können. Hierzu werden relevante Schienenschädigungen und in der Schiene vorhandene Artefakte analysiert und in skalierbare Modelle übertragen.
Die Norm DIN EN 16729-1 „Bahnanwendungen - Infrastruktur - Zerstörungsfreie Prüfung an Schienen im Gleis - Teil 1: Anforderungen an Ultraschallprüfungen und Bewertungsgrundlagen“ gilt für die Prüfausrüstung von Schienenprüffahrzeugen und handgeführten Rollgeräten und legt die Anforderungen an die Prüfgrundsätze und -systeme bei der Prüfung verlegter Eisenbahnschienen fest, um vergleichbare Ergebnisse in Bezug auf Lage, Art und Größe der Unregelmäßigkeiten in den Schienen zu erhalten.
Um die Performance von Prüfsystemen in der Simulation zu evaluieren, wurden die in den Anhängen der DIN EN 16729-1 angegebenen Bezugsreflektoren als künstliche Reflektoren (nach Anhang A) und simulierte Reflektoren (nach Anhang B) in einem digitalen Zwilling mit einem Schienenprofil 54E4 nach DIN EN 13674-1 sowie mit vereinfachter Geometrie als virtuelle Testschienen abgebildet.
Die Simulationen wurden mit den in den Tabellen 3 und 4 nach DIN EN 16729-1 definierten Prüfkopfwinkeln durchgeführt. Die Rechnungen wurden im Labormaßstab an Testkörpern verifiziert und die Signal-Rausch-Abstände für Untersuchungen im Feld ermittelt.
Ergebnisse der Untersuchungen und Möglichkeiten der Anwendung werden vorgestellt.
Das Forschungsvorhaben wird durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) im Rahmen von mFund unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 gefördert.
The safety assessment of casks for radioactive material at interim storage facilities or in final repositories includes the investigation of possible handling accidents if clearly defined test conditions are not available from the regulations. Specific handling accidents usually are the drop of a cask onto the transport vehicle or the floor as well as the collision with the wall of the storage building or another cask. For such load cases an experimental demonstration of cask safety would be difficult. Therefore, numerical analyses of the entire load scenario are preferred. The lessons learnt from dynamic finite element analyses of accident scenarios with thick-walled cubical containers or cylindrical casks are presented. The dependency of calculation results on initial and boundary conditions, material models, and contact conditions is discussed. Parameter sets used should be verified by numerical simulation of experimentally investigated similar test scenarios. On the other hand, decisions have to be made whether a parameter or property is modeled in a realistic or conservative manner. For example, a very small variation of the initial impact angle of a container can cause significantly different stresses and strains. In sophisticated cases an investigation of simpler limit load scenarios could be advantageous instead of analyzing a very complicated load scenario.