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- 9.4 Integrität von Schweißverbindungen (360)
Im Rahmen des BMBF-Vorhabens SEE-2L wurde auf dem Testgelände Technische Sicherheit (BAM TTS) ein Großversuchsstand für das thermische Durchgehen von Lithium-Batterien auf Modul- und Batterieebene entwickelt und aufgebaut. Im Zuge des Projektes konnte eine erste Versuchsserie zu den Auswirkungen des thermischen Durchgehens von Batteriemodulen durchgeführt werden. Im Vortrag werden die wesentlichen Ergebnisse der Versuche vorgestellt.
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. Die Bandbreite möglicher Defekte und die Menge an Einflussgrößen auf die Schienenprüfung ist sehr groß, aber die Prüfdaten aus dem Feld bilden diese Bandbreite nicht balanciert ab und sind unzureichend gelabelt. Durch Simulationen werden große Mengen detailliert gelabelter Daten für relevante Schienenschädigungen und Artefakte bereitgestellt. Aus diesen Daten werden wiederum virtuellen Prüffahrten erstellt, die für das Training und die Validierung der KI genutzt werden können.
In unserem Vortrag stellen wir den Erstellungsprozess der Datensätze vor. Jeder Schritt von der Geometriedarstellung bis zur Datenverarbeitung wird erfasst. Der Fokus wird auf Simulationsergebnisse und deren Verarbeitung gelegt. Die Signalverarbeitung spielt in den Datensätzen eine große Rolle, dabei werden die Datensätze an die realen Daten angepasst. Für Wirbelstrom und Ultraschall werden diese Prozesse im Hinblick auf die Fehlertypen Head Checks und Bohrungsanrisse veranschaulicht. Ferner diskutieren wir die Simulation von Schweißnähten, die von beiden Prüfsystem detektiert werden können; und somit besondere Abstimmung bedürfen aber auch Synergieeffekte zwischen den Prüfsystem ermöglichen.
Für die Ablage der Datensätze verweisen wir auf das ebenfalls eingereichte Poster „Verwendung von DICONDE bei der Eisenbahn-Schienenprüfung“.
Das Projekt AIFRI wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.
Revolutionizing our polymer industry for adaption to a sustainable carbon circular economy has become one of today’s most demanding challenges. Exploiting renewable resources to replace fossil-fuel—based plastics with biopolymers such as poly(lactic acid) (PLA) is inevitable while using waste streams as a raw material resource at least is promising. When it comes to using PLA as technical polymer, its high flammability must be addressed by flame retardants compatible with the thermoplastic processing of PLA and its compostability. This study proposes microalgae enriched with phosphorus from wastewater (P-Algae) as an elegant way towards a kind of sustainable organophosphorus flame retardant. The concept is demonstrated by investigating the processing, pyrolysis, flammability, and fire behavior of PLA/P-Algae, while varying the P-Algae content and comparing P-Algae with four alternative bio-fillers (phosphorylated lignin, biochar, thermally treated sewage sludge, and metal phytate) with different P-contents as meaningful benchmarks.
This presentation gives an overview of the recent achievements in simulating piping erosion during the installation process of suction bucket foundations for offshore wind turbines. The physical correctness of the code is validated, and the simulation code's performance on the LUMI supercomputer is presented. The simulation results are compared to experimental data.
Low Transformation Temperature (LTT)-Schweißzusätze stellen einen innovativen Ansatz zur Erhöhung der Ermüdungsfestigkeit geschweißter Konstruktionen dar. LTT-Schweißzusätze zeichnen sich durch eine martensitische Phasenumwandlung nahe der Raumtemperatur aus, welche Druckeigenspannungen in der Schweißnaht und der Wärmeeinflusszone (WEZ) generieren.
Dieser Vortrag fokussiert sich auf die gezielte Einbringung zusätzlicher LTT-Lagen an ermüdungskritischen Stellen von konventionell geschweißten Verbindungen. Dies ermöglicht eine ökonomische Anwendung, ohne dass die Schweißnahtintegrität zu stark beeinflusst wird. Die Auswirkungen zusätzlicher LTT-Lagen wurden anhand geschweißter Längssteifen aus hochfestem Stahl hinsichtlich der chemischen Zusammensetzung und der Eigenspannungen untersucht. Unter Variation der Schweißgeschwindigkeit und Abstand zur konventionellen Naht konnten 3 unterschiedliche Nahtausführungen des Chrom-Nickellegierten LTT-Zusatzes bewertet werden.
Die chemische Zusammensetzung wurde mittels OES-Analysen untersucht. Dabei stellte heraus, dass die Aufmischung in allen Varianten sehr ähnlich war trotz teils unterschiedlicher LTT-Volumina. Härtebestimmungen ergaben in allen 3 Varianten eine ähnliche Härte. Daraus lässt sich annehmen, dass die Martensitstarttemperatur bei allen Nahtvarianten ähnlich ist.
Röntgenografische Eigenspannungsmessungen belegen, dass die Eigenspannungen am versa-genskritischen Nahtübergang bei Einsatz von LTT-Schweißzusätzen deutlich abgesenkt werden. Während die konventionelle Schweißnaht Zugeigenspannungen von ca. 350 MPa aufweist, können an den LTT-Nähten teilweise Druckeigenspannungen von bis zu -150 MPa nachgewiesen werden. Je höher der Abstand zur konventionellen Naht und je größer das eingebrachte LTT-Volumen ist, umso stärker sind die Eigenspannungsreduzierungen am Nahtübergang. Da in allen 3 Varianten eine ähnliche Martensitstarttemperatur angenommen werden kann, ist somit die Geometrische Komponente der LTT-Zusatzlage ein entscheidender Faktor für die Eigenspannungsreduzierung.
Dem AVK-Arbeitskreis Wasserstoff-Drucktanks werden ausgehend von Zielen und Aufgaben der BAM sowie der Fachkompetenz auf dem Gebiet der Sicherheit von Composite-Druckbehältern über die prüftechnische Ausstattung, die angewendeten und weiterentwickelten Prüf- und Untersuchungsmethoden sowie zu Beispielen von Forschungsvorhaben wie DELFIN, COLIBRI und SH2APED berichtet.
An Trinkwasserrohren aus ferritischem Stahl (1.4521) sind bei einigen größeren Bauvorhaben massive Korrosionsschäden aufgetreten. Die Leckagen treten ausschließlich durch Spaltkorrosion in Pressverbindungen auf, wo konstruktionsbedingt ein mit Wasser gefüllter Spalt zwischen der Rohr-Außenseite und dem Pressfitting gebildet wird. Im Vortrag werden die gewonnenen Erkenntnisse aus verschiedenen Schadensfällen der jüngeren Vergangenheit vorgestellt.
This paper explores combining a gimbal-mounted tunable diode laser absorption spectroscopy (TDLAS) sensor and a video camera to create a virtual gas camera for methane leak detection. This provides a low-to-zero-cost extension of typical TDLAS gas tomography systems. A prototype setup mounted on a ground robot is evaluated. Results acquired using a simulated methane leak show the feasibility of the virtual gas camera, accurately detecting methane leaks by overlaying concentrations onto a visual image. While the acquisition time is significantly longer than for traditional gas cameras, potential enhancements are discussed. The study concludes that the virtual gas camera is feasible and useful, despite its longer acquisition time. It serves as a valuable software-only addition to typical TDLAS gas tomography systems, offering quickly-available on-site data augmentation for visual leak assessment at low-to-zero cost.
Gas Distribution Mapping (GDM) is essential in monitoring hazardous environments, where uneven sampling and spatial sparsity of data present significant challenges. Traditional methods for GDM often fall short in accuracy and expressiveness. Modern learning-based approaches employing Convolutional
Neural Networks (CNNs) require regular-sized input data, limiting their adaptability to irregular and sparse datasets typically encountered in GDM. This study addresses these shortcomings by showcasing Graph Neural Networks (GNNs) for learningbased GDM on irregular and spatially sparse sensor data. Our Radius-Based, Bi-Directionally connected GNN (RABI-GNN) was trained on a synthetic gas distribution dataset on which it outperforms our previous CNN-based model while overcoming its constraints. We demonstrate the flexibility of RABI-GNN by applying it to real-world data obtained in an industrial steel factory, highlighting promising opportunities for more accurate GDM models.
Packages for the transport of radioactive material are designed to en-dure severe accidents. Packages for the transportation of radioactive material must demonstrate that the package can withstand certain prescribed tests from the IAEA Regulations [1]. In addition to mechanical tests, a thermal test in form of a fire test must be carried out. As packages to be tested at BAM are signifi-cantly larger than previous package designs, BAM has expanded an existing fire test stand. A modular concept is chosen, which means that the arrangement of the burner nozzles can be adapted to the test specimen. The dimensions of the burner rings, the type, the orientation and the number of burner nozzles can be varied depending on the test specimen. In addition, various pumps can be used to set the corresponding mass flow. With the help of a calorimeter test, the fire test stand can be qualified for a specific size of packages regarding the boundary conditions of the IAEA Regulations [1]. Due to the typically wood filled impact limiters in German package designs, a fire test is necessary, as experiments have shown that possible openings that occurred during a mechanical test contributed to the igni-tion of the wood filled impact limiters within the prescribed 30 minutes of the IAEA Regulations [1]. From a series of experiments, two experiments are pre-sented to show the possibilities to obtain different temperatures and temperature rates in the test specimen. In addition to sensor data, the heat flux into the package is calculated to verify that the IAEA boundary conditions are satisfied. In addition to the temperature data, other data such as wind speed and wind direction are also recorded to explain subsequent effects in the measurement data in a comprehen-sible manner.