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Indirect combustion noise due to the interaction of flow inhomogeneities with a choked combustion-chamber exit is an important cause of combustion instability in solid rocket motors.
Moreover, it is believed to be an issue in electrical-power generation turbines and aero-engines. If these flow inhomogeneities are essentially characterized by the fluid having a locally appreciablydifferent thermodynamic state, the acoustic response engendered by its interaction with the combustion-chamber exit is commonly referred to as entropy noise. In this paper, dedicated numerical-simulation results of entropy-patch choked-nozzle interactions are presented. Two types of entropy patches were considered: rectangular slugs and circular spots. Moreover, analytical-model-based analysis, of said simulation results, is presented. Based on said analysis, the authors posit the existence of three modeling regimes: the quasi-steady-modeling regime, the blended-physical-effects regime, and the inertial-modeling regime.
Das Ausbreitungsverhalten geführter Ultraschallwellen ermöglicht die großflächige Prüfung von Platten und schalenförmigen Bauteilen wie Rohren und Laminaten auf Fehlstellen von wenigen Prüfpunkten aus. Während die beschränkte Divergenz der geführten Wellen die Ultraschallprüfung begünstigt, erschwert das dispersive und multimodale Verhalten der Lamb-Wellen die Auswertung der Ultraschallsignale. Die dispersive und multimodale Wellenausbreitung verkompliziert die Bestimmung der Fehlerposition bei der Auswertung der Geschwindigkeiten einzelner Wellenpakete. Zudem ist es herausfordernd, einen einfachen Zusammenhang zwischen den Reflexionen der Fehlstelle und deren Größe und Form herzustellen. Eine Möglichkeit zur genauen Bestimmung der Fehlerposition und -geometrie bietet der direkte Vergleich der Messsignale mit den Signalen aus einem Simulationsmodell. Die Nachbildung des Schadens im Simulationsmodell stellt ein inverses Problem dar, das iterativ gelöst werden kann, indem ein Vorwärtsmodell immer weiter optimiert wird. Klassische Ansätze wie die Finite Elemente Methode (FEM) sind für die Simulation von Ultraschallwellen aufgrund der kleinen Wellenlängen im Vergleich zur Bauteilgröße meist ineffizient. Aus diesem Grund basiert das vorgestellte Vorwärtsmodell auf der semi-analytischen Scaled Boundary Finite Element Method (SBFEM), die große Teile der Wellenausbreitung analytisch berechnet. In diesem Beitrag wird die Validierung des zweidimensionalen Modells an Platten mit einer rechteckigen Nut als Ersatzfehler präsentiert und es werden erste Schritte zur Validierung von 3D-Modellen vorgestellt.
Das Ausbreitungsverhalten geführter Ultraschallwellen ermöglicht die großflächige Prüfung von Platten und schalenförmigen Bauteilen wie Rohren und Laminaten auf Fehlstellen von wenigen Prüfpunkten aus. Während die beschränkte Divergenz der geführten Wellen die Ultraschallprüfung begünstigt, erschwert das dispersive und multimodale Verhalten der Lamb-Wellen die Auswertung der Ultraschallsignale. Die dispersive und multimodale Wellenausbreitung verkompliziert die Bestimmung der Fehlerposition bei der Auswertung der Geschwindigkeiten einzelner Wellenpakete. Zudem ist es herausfordernd, einen einfachen Zusammenhang zwischen den Reflexionen der Fehlstelle und deren Größe und Form herzustellen. Eine Möglichkeit zur genauen Bestimmung der Fehlerposition und -geometrie bietet der direkte Vergleich der Messsignale mit den Signalen aus einem Simulationsmodell. Die Nachbildung des Schadens im Simulationsmodell stellt ein inverses Problem dar, das iterativ gelöst werden kann, indem ein Vorwärtsmodell immer weiter optimiert wird. Klassische Ansätze wie die Finite Elemente Methode (FEM) sind für die Simulation von Ultraschallwellen aufgrund der kleinen Wellenlängen im Vergleich zur Bauteilgröße meist ineffizient. Aus diesem Grund basiert das vorgestellte Vorwärtsmodell auf der semi-analytischen Scaled Boundary Finite Element Method (SBFEM), die große Teile der Wellenausbreitung analytisch berechnet. In diesem Beitrag wird die Validierung des zweidimensionalen Modells an Platten mit einer rechteckigen Nut als Ersatzfehler präsentiert und es werden erste Schritte zur Validierung von 3D-Modellen vorgestellt.
Die zunehmende Bedeutung der luftgekoppelten Ultraschallprüfung (ACUT) in der zerstörungsfreien Prüfung (ZfP) unterstreicht die Notwendigkeit von standardisierten Abläufen und Methoden. Bei der ACUT bestehen grundlegende Unterschiede zur manuell durchgeführten Ultraschallprüfung mit Kontakttechnik oder zur automatisierten Tauchtechnik. Die Unterschiede bei der Bestimmung von Prüfkopfparametern für ACUT wurde von Herstellern, Forschungseinrichtungen und Anwendern bereits als wichtig erkannt, was sie veranlasst hat, im Rahmen des Unterausschusses Luftgekoppelte Ultraschallprüfung der DGZfP die Richtlinie US08 zur standardisierten Charakterisierung von luftgekoppelten Ultraschallwandlern zu erarbeiten. Darüber hinaus bestehen auch bei der Durchführung einer Messung grundlegende Unterschiede, die aktuell in einem Leitfaden zusammengetragen und definiert werden.
In diesem Beitrag wird ein Überblick über die geplanten Inhalte dieses Leitfadens gegeben. Insbesondere wird die Auswahl von Prüfparametern in Form von Frequenzen, Abständen und Positionierung sowie die Auswertung behandelt. Darüber hinaus werden die Ergebnisse eines Ringversuchs vorgestellt, welcher an einem eigens hierfür entwickelten und mit Defekten versehenem Prüfkörper, der sog. ACUT-Prüfplatte, durchgeführt wurde. In diesem Ringversuch werden unterschiedliche Messanordnungen, die mittels luftgekoppeltem Ultraschall möglich sind, anhand des erreichbaren Signal-Rausch-Verhältnisses sowie der messbaren Defektgröße quantifiziert. Zudem findet eine Abgrenzung zu weiteren gängigen Verfahren der ZfP statt. Anhand der hier vorgestellten Ergebnisse ist es möglich, die Anwendbarkeit des luftgekoppelten Ultraschalls unter Berücksichtigung unterschiedlicher Messanordnungen besser einzuschätzen.
Die größten Vorteile der luftgekoppelten Ultraschallprüfung sind: die berührungslose Prüfung und der Verzicht auf ein flüssiges Koppelmittel. Allerdings weisen die meisten luftgekoppelten Prüfszenarien ein sehr geringes Signal-zu-Rausch-Verhältnis (SNR) auf und die Pegel, die von luftgekoppelten Ultraschallwandlern realisiert werden, sind um mehrere Größenordnungen kleiner.
Da diese Herausforderung auch in anderen Disziplinen wie bspw. der Radartechnik existiert und dort ebenfalls eine entscheidende Rolle spielt, wurde die dort eingesetzte Pulskompression auf die physikalischen Gegebenheiten der luftgekoppelten Ultraschallprüfung angepasst und angewandt.
Dieser Beitrag präsentiert die Ergebnisse von zwei Versuchsaufbauten: 1) ein thermoakustischer Sender und ein optisches Mikrofon und 2) ein Paar Ferroelektret-Wandler als Sender und Empfänger. Aufgrund der physikalischen Randbedingungen wurden unipolare Kodierungen verwendet. Die Verwendung von unipolaren Kodes zur Modulation der Anregungssignale stellt dabei eine neue Methode dar, die so die Pulskompression für Ferroelektret- und thermoakustische Wandler ermöglichen soll. Die Anwendung der Pulskompression auf die Kombination aus thermoakustischem Sender und optischem Mikrofon konnte das Signal-zu-Rausch-Verhältnis um bis zu 15 dB und für die Ferroelektret-Wandler um bis zu 23 dB erhöhen.
Die größten Vorteile der luftgekoppelten Ultraschallprüfung sind: die berührungslose Prüfung und der Verzicht auf ein flüssiges Koppelmittel. Allerdings weisen die meisten luftgekoppelten Prüfszenarien ein sehr geringes Signal-zu-Rausch-Verhältnis (SNR) auf und die Pegel, die von luftgekoppelten Ultraschallwandlern realisiert werden, sind um mehrere Größenordnungen kleiner.
Da diese Herausforderung auch in anderen Disziplinen wie bspw. der Radartechnik existiert und dort ebenfalls eine entscheidende Rolle spielt, wurde die dort eingesetzte Pulskompression auf die physikalischen Gegebenheiten der luftgekoppelten Ultraschallprüfung angepasst und angewandt.
Dieser Beitrag präsentiert die Ergebnisse von zwei Versuchsaufbauten: 1) ein thermoakustischer Sender und ein optisches Mikrofon und 2) ein Paar Ferroelektret-Wandler als Sender und Empfänger. Aufgrund der physikalischen Randbedingungen wurden unipolare Kodierungen verwendet. Die Verwendung von unipolaren Kodes zur Modulation der Anregungssignale stellt dabei eine neue Methode dar, die so die Pulskompression für Ferroelektret- und thermoakustische Wandler ermöglichen soll. Die Anwendung der Pulskompression auf die Kombination aus thermoakustischem Sender und optischem Mikrofon konnte das Signal-zu-Rausch-Verhältnis um bis zu 15 dB und für die Ferroelektret-Wandler um bis zu 23 dB erhöhen.
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.
Normung und Standardisierung in der zerstörungsfreien Prüfung finden auf nationaler, europäischer und internationaler Ebene statt. Die Übernahme von Leitungsfunktionen in diesen Gremien erzeugt die Möglichkeit der Steuerung von Themen und Inhalte der relevanten Normen. Das persönliche Engagement der Fachexpert*innen in den nationalen Gremien und den europäischen und internationalen Arbeitsgruppen ist ein zusätzlicher Faktor für die inhaltliche Korrektheit und die erwünschte inhaltliche Ausrichtung der Norm. Denn wer nicht normt wird genormt und muss letztlich Regeln verwenden, die andere entsprechend ihrer eigenen Interessen gestalten. Voraussetzung für die Teilnahme in europäischen und internationalen Normungsgremien ist die Mitwirkung in den entsprechenden DIN-Spiegelgremien, welche die europäischen (CEN) und internationalen (ISO) Aktivitäten spiegeln und die Fachexperten für die Mitarbeit autorisieren. Auf internationaler Ebene findet die Normungsarbeit in den technischen Komitees ISO/TC 135 “Non-destructive testing” und ISO/TC 44/SC 5 “Testing and inspection of welds” und ihren Arbeitsgruppen statt. Das europäische Pendant ist das CEN/TC 138 “Zerstörungsfreie Prüfverfahren” mit seinen Arbeitsgremien. Die DIN-Spiegelgremien sind für die deutsche Mitarbeit in diesen Gremien und die inhaltliche Bewertung der Norm-Entwürfe zuständig.
Normung und Standardisierung in der zerstörungsfreien Prüfung finden auf nationaler, europäischer und internationaler Ebene statt. Die Übernahme von Leitungsfunktionen in diesen Gremien erzeugt die Möglichkeit der Steuerung von Themen und Inhalten der relevanten Normen. Das persönliche Engagement der Fachexpert*innen in den nationalen Gremien und den europäischen und internationalen Arbeitsgruppen ist ein zusätzlicher Faktor für die inhaltliche Korrektheit und die inhaltliche Ausrichtung der Norm. Denn wer nicht normt, wird genormt und muss letztlich Normen anwenden, die andere entsprechend ihrer eigenen Interessen gestaltet haben. Voraussetzung für die Teilnahme in europäischen und internationalen Normungsgremien ist die Mitwirkung in den entsprechenden DINSpiegelgremien, welche die europäischen (CEN) und internationalen (ISO) Aktivitäten spiegeln und die Fachexpert*innen für die Mitarbeit autorisieren.
Auf internationaler Ebene findet die Normungsarbeit in den technischen Komitees ISO/TC 135 “Non-destructive testing” und ISO/TC 44/SC 5 “Testing and inspection of welds” und ihren Arbeitsgruppen statt. Das europäische Pendant ist das CEN/TC 138 “Zerstörungsfreie Prüfverfahren” mit seinen Arbeitsgremien. Die DINSpiegelgremien sind für die deutsche Mitarbeit in diesen Gremien und die inhaltliche Bewertung der Norm-Entwürfe zuständig.
Bei der zerstörungsfreien Prüfung verlegter Eisenbahnschienen werden die Rohdaten derzeit in proprietären Datenformaten gespeichert und auf Datenträgern zwischen den Prüfzügen und den auswertenden Stellen versendet. Die proprietären Datenformate sind in der Regel nur den Herstellern der Prüfsysteme bekannt und deren Dokumentation nicht allgemein zugänglich.
Die „Standard Practice for Digital Imaging and Communication in Nondestructive Evaluation“ (DICONDE), basierend auf dem medizinischen Standard „Digital Imaging and Communication in Medicine“ (DICOM), ermöglicht es, sowohl Prüfdaten als auch Prüfergebnisse und Streckeninformationen in einem standardisierten Format zu speichern und zwischen verschiedenen Endpunkten zu übertragen.
Das Poster gibt zunächst einen kurzen Überblick über die hierarchische Struktur von DICONDE und zeigt dann, wie DICONDE bei der Prüfung verlegter Eisenbahnschienen verwendet werden kann. Die geometrischen Besonderheiten (mehrere Kilometer Länge pro Prüffahrt, kurviger Streckenverlauf) stellen dabei eine besondere Herausforderung dar. Im Rahmen des mFUND-geförderten Projektes „Arteficial Intelligence for Railway Inspection (AIFRI)“, Förderkennzeichen 19FS2014C, wurde ein Vorschlag für eine Erweiterung des DICONDE-Standards für die Schienenprüfung erarbeitet und bei der ASTM eingereicht.
Early detection of fatigue cracks and accurate measurements of the crack growth play an important role in the maintenance and repair strategies of steel structures exposed to cyclic loads during their service life. Observation of welded connections is especially of high relevance due to their higher susceptibility to fatigue damage. The aim of this contribution was to monitor fatigue crack growth in thick welded specimens during fatigue tests as holistically as possible, by implementing multiple NDT methods simultaneously in order to record the crack initiation and propagation until the final fracture. In addition to well-known methods such as strain gauges, thermography, and ultrasound, the crack luminescence method developed at the Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM), which makes cracks on the surface particularly visible, was also used. For data acquisition, a first data fusion concept was developed and applied in order to synchronize the data of the different methods and to evaluate them to a large extent automatically. The resulting database can ultimately also be used to access, view, and analyze the experimental data for various NDT methods. During the conducted fatigue tests, the simultaneous measurements of the same cracking process enabled a comprehensive comparison of the methods, highlighting their individual strengths and limitations. More importantly, they showed how a synergetic combination of different NDT methods can be beneficial for implementation in large-scale fatigue testing but also in monitoring and inspection programs of in-service structures - such as the support structures of offshore wind turbines.
Bei der zerstörungsfreien Prüfung verlegter Eisenbahnschienen werden die Rohdaten derzeit in proprietären Datenformaten gespeichert und auf Datenträgern zwischen den Prüfzügen und den auswertenden Stellen versendet. Die proprietären Datenformate sind in der Regel nur den Herstellern der Prüfsysteme bekannt und deren Dokumentation nicht allgemein zugänglich.
Die „Standard Practice for Digital Imaging and Communication in Nondestructive Evaluation“ (DICONDE), basierend auf dem medizinischen Standard „Digital Imaging and Communication in Medicine“ (DICOM), ermöglicht es, sowohl Prüfdaten als auch Prüfergebnisse und Streckeninformationen in einem standardisierten Format zu speichern und zwischen verschiedenen Endpunkten zu übertragen.
Das Poster gibt zunächst einen kurzen Überblick über die hierarchische Struktur von DICONDE und zeigt dann, wie DICONDE bei der Prüfung verlegter Eisenbahnschienen verwendet werden kann. Die geometrischen Besonderheiten (mehrere Kilometer Länge pro Prüffahrt, kurviger Streckenverlauf) stellen dabei eine besondere Herausforderung dar. Im Rahmen des mFUND-geförderten Projektes „Arteficial Intelligence for Railway Inspection (AIFRI)“, Förderkennzeichen 19FS2014C, wurde ein Vorschlag für eine Erweiterung des DICONDE-Standards für die Schienenprüfung erarbeitet und bei der ASTM eingereicht.
Es wird eine Studie zur Charakterisierung eines anisotropen Stahls vorgestellt, bei der Ultraschalluntersuchungen mit Mikrostrukturanalysen verbunden werden. Das Material weist hohe Festigkeit und Korrosionsbeständigkeit auf, zugleich ist mit anisotropen Eigenschaften die mechanischen und betrieblichen Eigenschaften beeinflussen zu rechnen. Vorläufige Ergebnisse lassen vermuten, dass weitere Untersuchungen notwendig sind, um die Fähigkeiten und Grenzen des Materials genau zu bestimmen. Es wird ein systematischer Ansatz mit Array- Prüfköpfen, Time-of-Flight Diffraction (TOFD) Technik und mikrostrukturellen Untersuchungen angewendet, um die Wechselwirkung zwischen Anisotropie und Mikrostruktur des Stahls zu analysieren. Ultraschallprüfungen mit der TOFD-Technik und in Tauchtechnik liefern Einblicke in das anisotrope Verhalten des Werkstoffes, einschließlich entsprechenden Kornorientierung, Dämpfung und Schallgeschwindigkeitsvariation. Diese Messungen führen in Verbindung mit mikrostrukturellen Analysen zu einem tieferen Verständnis des Materialverhaltens. Unser Hauptziel ist es, ein Framework zu erstellen, welches die Ultraschallantwort anisotroper Materialien mit ihren mikroskopischen Struktureigenschaften verbindet. Die vorgestellte Methodik ermöglicht eine zerstörungsfreie und zügige Bewertung der Materialintegrität, was besonders bei der Anwendung von Hochleistungsmaterialien relevant ist. Durch diesen integrativen Ansatz werden verschiedener Charakterisierungsmethoden kombiniert, um ein umfassenderes Materialverständnis zu erreichen.
Adhesively bonded composite joints can develop voids and porosity during fabrication, leading to stress concentration and a reduced load-carrying capacity. Hence, adhesive porosity analysis during the fabrication is crucial to ensure the required quality and reliability. Ultrasonic-guided wave (UGW)-based techniques without advanced signal processing often provide low-resolution imaging and can be ineffective for detecting small-size defects. This article proposes a damage imaging process for adhesive porosity analysis of bonded composite plates using UGWs measured by scanning laser Doppler vibrometer (LDV). To implement this approach, a piezoelectric transducer is mounted on the composite joint specimen to generate UGWs, which are measured over a densely sampled area. The signals obtained from the scan are processed using the proposed signal processing in different domains. Through the utilization of filter banks in frequency and wavenumber domains, along with the root-mean-square calculation of filtered signals, damage images of the adhesive region are obtained. It has been observed that different filters provide information related to different void sizes. Combining all the images reconstructed by filters, a final image is obtained which contains damages of various sizes. The images obtained by the proposed method are verified by radiography results and the porosity analysis is presented. The results indicate that the proposed methodology can detect the pores with the smallest detectable pore area of 2.41 mm^2, corresponding to a radius of 0.88 mm, with an overall tendency to overestimate the pore size by an average of 11%.
Automated Wall Thickness Evaluation for Turbine Blades Using Robot-Guided Ultrasonic Array Imaging
(2024)
Nondestructive testing has become an essential part of the maintenance of modern gas turbine blades and vanes since it provides an increase in both safety against critical failure and efficiency of operation. Targeted repairs of the blade’s airfoil require localized wall thickness information. This information, however, is hard to obtain by nondestructive testing due to the complex shapes of surfaces, cavities, and material characteristics. To address this problem, we introduce an automated nondestructive testing system that scans the part using an immersed ultrasonic array probe guided by a robot arm. For imaging, we adopt a two-step, surface-adaptive Total Focusing Method (TFM) approach.
For each test position, the TFM allows us to identify the outer surface, followed by calculating an adaptive image of the interior of the part, where the inner surface’s position and shape are obtained. To handle the large volumes of data, the surface features are automatically extracted from the TFM images using specialized image processing algorithms. Subsequently, the collection of 2D extracted surface data is merged and smoothed in 3D space to form the outer and inner surfaces, facilitating wall thickness evaluation. With this approach, representative zones on two gas turbine vanes were tested, and the reconstructed wall thickness values were evaluated via comparison with reference data from an optical scan. For the test zones on two turbine vanes, average errors ranging from 0.05 mm to 0.1 mm were identified, with a standard deviation of 0.06–0.16 mm.
Die Pulskompression wird in der Radartechnik eingesetzt, um den Signal-Rausch-Abstand zu erhöhen. Das Ziel ist es die Entdeckungswahrscheinlichkeit eines Nutzsignals bei gleichbleibender Auflösung zu erhöhen. Durch den Einsatz von Barker Codes oder komplementären Golay Codes werden Sendesignale von Luftultraschallanwendungen pulscodiert. Dies ermöglicht in der zerstörungsfreien Prüfung die Inspektion von dickeren Bauteilen, da die Signalenergie durch zeitlich gestreckte Sendesignale bei gleicher Auflösung vergrößert wird.
In dieser Arbeit wird die Pulskompression durch die Einführung von unipolaren Sequenzen zur Pulscodierung für thermoakustische Ultraschallwandler ermöglicht. Der Signal-Rausch-Abstand wird in der Anwendung der Pulscodierung und anschließenden Filterung mit einem signalangepassten Filter in Luftultraschallmessungen mit dem thermoakustischen Wandler und Wandlern aus zellulärem Polypropylen erhöht.
For structural health monitoring systems or non-destructive testing, it is crucial to study the interactions of ultrasonic-guided waves with inhomogeneities or damage in structural components. Simulation of these interactions poses a challenge.
After the wave-damage interaction, the numerical model must reproduce features like mode conversion or wave scattering. Mathematically, damages are discontinuities in a computational domain, and each wave interacts differently because of the geometrical features. We propose a quadtree-based meshing in the current contribution to capture these geometrical characteristics.
This kind of discretisation approach requires special techniques to couple cells of different sizes since, after a quadtree decomposition, the problem of so-called hanging nodes may arise. Transition elements based on high-order transfinite shape functions are used to solve this issue. The advantage is that these elements allow the correct coupling of the cells while retaining a high-order interpolation. Moreover, the reuse of the dynamic stiffness matrices can be exploited based on the similarity of the cells. This procedure makes the approach very efficient.
Examples show the scattering characteristics of different guided wave modes after interacting with inhomogeneities and discontinuities in a plate.
In the field of guided waves for non-destructive testing, the interaction of these waves with damages or other discontinuities in a structure is critical. When a guided wave mode travels and hits a defect, it scatters in all directions, converting to other modes and reflecting the existing one. These interactions are captured in scattered far field complex amplitudes. The amplitudes are stored in scattering matrices, which characterise the elastodynamic behaviour of a defect completely. Scattering matrices are also useful to simulate backpropagation from a defect using ray-tracing methods.
Simulating these interactions is challenging, and analytical solutions only exist for simple geometries. Still, using general tools like the finite element method results in large, usually costly models. Recently, researchers proposed a method based on a numerical implementation of the Kirchhoff–Helmholtz integral that allows the computation of the scattering matrices using a model containing only the damaged region. However, classical methods to resolve the far field and low-order elements were used, leading to large models yet more efficient than using other techniques.
We propose using the SBFEM as an alternative to enhance the computation of the far field scattering. The damaged region is discretised using high-order polyhedral elements, while the far field is constructed using a modified version of the SBFEM. Examples compared to the literature demonstrate the validity of the approach.
Ultrasonic guided waves interacting with complex geometrical features are of high interest in the SHM field. For example, investigations into the extent to which a small change in defect geometry affects wave propagation have applications in Probability of Detection and defect reconstruction. These fields have to be supported by numerical tools aiming to retrieve accurate and reliable results and, thus, more realistic modeling.
Due to the short wavelengths of ultrasonic waves and the relatively large domains in which the waves propagate, fine grid resolution for the entire domain is usually not possible due to limited computational resources. One solution is to partition the domain into different subdomains and use a specific, efficient approach for each subdomain.
This contribution shows a combination of methods that aims to study these wave defect interactions in an elastic media. Firstly we introduce high-order 3D meshes that can resolve very fine geometrical details and are based on an Octree discretisation technique that employs special transition shape functions to resolve the hanging nodes that may appear due to the nature of the method. Afterward, the Octree mesh is embedded in a prismatic wave-guide based on the semi-analytical formulation of the SBFEM in 3D. To couple the different domains, we employ the mortar method, which enforces the continuity of the wave field across the internal boundaries of the domains. Examples show the power of the approach especially when it comes to parametric analysis.
For structural health monitoring systems or non-destructive testing, it is crucial to study the interactions of ultrasonic-guided waves with inhomogeneities or damage in structural components. Simulation of these interactions poses a challenge.
After the wave-damage interaction, the numerical model must reproduce features like mode conversion or wave scattering. Mathematically, damages are discontinuities in a computational domain, and each interacts diversely depending on its geometrical features. We propose a quadtree-based meshing in the current contribution to capture these geometrical
characteristics.
This kind of discretisation approach requires special techniques to couple cells of different sizes since, after a quadtree decomposition, the problem of so-called hanging nodes may arise. Transition elements based on high-order transfinite shape functions are used to solve this issue. The advantage is that these elements allow the correct coupling of the cells while retaining a high-order interpolation. Moreover, the reuse of the dynamic stiffness matrices can be exploited based on the similarity of the cells. This procedure renders the approach very efficient.
Examples show the scattering characteristics of different guided wave modes after interacting with inhomogeneities and discontinuities in a plate.
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 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 Poster stellen wir die Simulation dieser Ultraschall- und Wirbelstromprüfdaten vor. Dabei gehen wir im Detail auf die Themen CAD-Modellierung, Modellparameter, Simulationssoftware und Signalverarbeitung ein. Wir stellen ausgewählt die Simulation von Head Checks für Wirbelstromprüfverfahren und Bohrungsanrissen für Ultraschallprüfverfahren dar, da das Erkennen dieser Schädigungstypen bei der Schienenprüfung hohe Priorität innehat.
Für die Verifikation der Simulationsergebnisse verweisen wir auf den ebenfalls eingereichten Vortrag „Verifikation von Ultraschall- und Wirbelstromsimulationen bei der Schienenprüfung“.
Das Projekt AIFRI wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.
Bei der zerstörungsfreien Prüfung verlegter Eisenbahnschienen werden die Rohdaten derzeit in proprietären Datenformaten gespeichert und auf Datenträgern zwischen den Prüfzügen und den auswertenden Stellen versendet. Die proprietären Datenformate sind in der Regel nur den Herstellern der Prüfsysteme bekannt und deren Dokumentation nicht allgemein zugänglich.
Das Forschungsprojekt „Artificial Intelligence for Rail Inspection“ (AIFRI) erfordert den Austausch von Prüfdaten in einem offenen Format sowohl zwischen den Projektpartnern als auch die Veröffentlichung anonymisierter Daten ausgewählter Strecken aus dem Offenen Digitalen Testfeld (ODT). Wir haben uns in dem Projekt für die Verwendung der „Standard Practice for Digital Imaging and Communication in Nondestructive Evaluation“ (DICONDE) entschieden. DICONDE basiert auf dem medizinischen Standard „Digital Imaging and Communication in Medicine“ (DICOM) und wurde von ASTM an die ZfP angepasst. DICOM bzw. DICONDE ist nicht nur ein Datenformat, sondern beinhaltet auch Kommunikationsschnittstellen für die Auftragsvergabe, Datenübertragung und Abfrage gespeicherter Datensätze aus einem Archiv.
In dem Vortrag werden DICOM und DICONDE vorgestellt, sowie die Verwendung von DICONDE für die Schienenprüfung im Projekt AIFRI näher erläutert. Es wird gezeigt, wie sich Prüfdaten, Prüfparameter, Streckeninformationen incl. Kilometertafeln und Geokoordinaten und Befunde in DICONDE kodieren lassen.
Nondestructive testing of gas turbine blades is essential for their maintenance and service process which is critical to ensure both safety and efficiency of these highly stressed parts. In this presentation, a novel ultrasonic testing method is explored in order to acquire part thickness information in the turbine blade’s airfoil. In established industry processes, the measurements are mainly carried out manually and only at a few specific positions of the inspected parts. The proposed method scans the part using a robot arm guiding an ultrasonic array sensor. For ultrasonic coupling to the complex-shaped surface geometry, the inspected part and sensor are immersed into water. A two-step TFM[1, 2] (Total Focusing Method) approach is used to reconstruct the outer and inner surfaces subsequently from the ultrasonic raw data, which are acquired using the FMC[3] (Full Matrix Capture) measurement principle. For each sensor position, the location and geometry of the outer surface is first identified and then used to create an image of an area inside the material. From that image, the inner surface is reconstructed. Finally, part thickness information is deducted from merging location data of inner and outer surface. The result is a high resolution, high precision mapping of the inspected part’s wall thickness.
Die Wirbelstromprüfung ist ein bewährtes Verfahren zur zerstörungsfreien Prüfung elektrisch leitfähiger Objekte im oberflächennahen Bereich. Nach einer Einführung in die Wirkungsweise, Möglichkeiten und Grenzen des Wirbelstromprüfverfahrens wird am Beispiel des Schreins der Heiligen Drei Könige gezeigt, wie sich mit dem Wirbelstromprüfverfahren unterschiedliche Metalllegierungen unter einer Vergoldung zerstörungsfrei identifizieren lassen.
Der Schrein der Heiligen Drei Könige wurde um das Jahr 1200 von Nikolaus von Verdun erschaffen, ca. 1750 von Johann Rohr und 1807 von Wilhelm Pollack restauriert. Die Restaurierungsarbeiten wurden jedoch nur unvollständig dokumentiert. Es ist bekannt, dass zu den unterschiedlichen Zeiten unterschiedliche Metalllegierungen als Grundmaterial unter der Vergoldung verwendet wurden. Mit Hilfe von Vergleichsproben aus einer Sammlung der Kölner Dombauverwaltung ließen sich die Akanthus-Prägungen des Schreins den verschiedenen Restaurierungen zuordnen.
Water management in proton-exchange membrane fuel cells (PEMFCs) is critical for efficient operation. However, in-situ measurements of the water distribution in an operating PEMFC are challenging. In this study, we investigate key aspects of ultrasonic guided wave (UGW) propagation through the bipolar plate of a PEMFC using 3D scanning laser Doppler vibrometry (3D LDV). Our results provide insights for the design and optimization of UGW-based sensor systems for water detection in PEMFCs.
The deployment of machine learning (ML) and deep learning (DL) in structural health monitoring (SHM) faces multiple challenges. Foremost among these is the insufficient availability of extensive high-quality data sets essential for robust training. Within SHM, high-quality data is defined by its accuracy, relevance, and fidelity in representing real-world structural scenarios (pristine as well as damaged). Although methods like data augmentation and creating synthetic data can add to datasets, they frequently sacrifice the authenticity and true representation of the data. Sharing real-world data encapsulating true structural and anomalous scenarios offers promise. However, entities are often reluctant to share raw data, given the potential extraction of sensitive information, leading to trust issues among collaborating entities.
Our study introduces a novel methodology leveraging Federated Learning (FL) to navigate these challenges. Within the FL framework, models are trained in a decentralized manner across different entities, preserving data privacy. In our research, we simulated several scenarios and compared them to traditional local training methods. Employing guided wave (GW) datasets, we distributed the data among different parties (clients) using IID (independent, identically distributed or in other words, statistically identical) mini batches of dataset, as well as non-IID configurations. This approach mirrors real-world data distribution among varied entities, such as hydrogen refueling stations.
In our methodology, the initial round involves individualized training for each client using their unique datasets . Subsequently, the model parameters are sent to the FL server, where they are averaged to construct a global model. In the second round, this global model is disseminated back to the clients to aid in predictive tasks. This iterative process continues for several rounds to reach convergence.
Our findings distinctly highlight the advantages of FL over localized training, evidenced by a marked improvement in prediction accuracy . This research underscores the potential of FL in GW-based SHM, offering a remedy to similar challenges tied to data scarcity in other SHM approaches and paving the way for a new era of collaborative, data-centric monitoring systems.
A semi-automatic thermographic procedure for the assessment of the welded area of resistance projection welded joints has been developed. Currently, to assess the quality of RPW joints destructive tests are used and the more commonly used non-destructive technique is the ultrasonic one. The possibility for a quantitative evaluation of the welded area by thermographic technique has been proved by means of an innovative procedure applied on steel RPW joints with ‘as it’ surface conditions. Measurements obtained by thermography and ultrasound have been compared, to verify the developed procedure.
Die Nutzung von Sensortechnologien, insbesondere im Bereich der Gasdetektion mit einem Schwerpunkt auf Wasserstoff, spielt eine entscheidende Rolle in verschiedenen Anwendungsbereichen der Wasserstofftechnologie. Sicherheitsüberwachung, Leckdetektion und Prozesskontrolle gehören zu den prominenten Anwendungsgebieten dieser Sensortechnologien. Ein zentrales Ziel ist die Erkennung von freigesetztem Wasserstoff sowie die genaue Bestimmung des Wasserstoff-Luftverhältnisses mithilfe von Gassensoren. Dies ist von entscheidender Bedeutung, um potenzielle Gefahren frühzeitig zu erkennen und angemessene Maßnahmen zu ergreifen.
Ein weiterer Schwerpunkt dieses Beitrags liegt auf der Analytik und der Verwendung zertifizierter Referenzmaterialien in Verbindung mit Metrologie für die Wasserstoffspeicherung. Dies gewährleistet eine präzise und zuverlässige Charakterisierung von Wasserstoff und unterstützt die Entwicklung sicherer Speichertechnologien. Im Rahmen des Euramet-Vorhabens Metrology for Advanced Hydrogen Storage Solutions (MefHySto) wird eine Kurzvorstellung präsentiert.
Der Vortrag stellt zwei zerstörungsfreie Prüfverfahren zum strukturellen Zustandsüberwachung (Structural Health Monitoring, SHM) für Wasserstofftechnologien vor. Insbesondere die Fehlstellenerkennung mittels geführter Ultraschallwellen spielt eine bedeutende Rolle bei der Lebensdauerüberwachung von Wasserstoffspeichern. Ein weiterer Aspekt ist die Anwendung faseroptischer Sensorik zur Schadensfrüherkennung von Wasserstoffspeichern. Diese zerstörungsfreien Prüfverfahren ermöglichen eine präzise und frühzeitige Identifizierung von Schäden, was die Sicherheit und Effizienz von Wasserstoffspeichersystemen entscheidend verbessert.
Offshore wind turbines continuously increase in size and weight and demand adequate offshore foundations concepts like monopiles, tripods, or jackets. These components are typically constructed using submerged arc welding (SAW) with high-strength thick steel plates like the S420ML. During welding, the occurrence of delayed hydrogen-assisted cracking (HAC) must be anticipated. HAC is a critical combination of the local hydrogen concentration within a susceptible microstructure under certain mechanical load, i.e., the occurring (welding) residual stresses. The welding sequence of the thick-walled plates complicates the residual stress distribution due to the necessary repeated thermal cycling, i.e., welding seam/layer deposition to fill the joint. For that purpose, SAW with two-wire-technique was used to weld a specially designed and prototype-like mock-up of a real component with a thickness of 50 mm, filled with over 20 passes and a seam length of 1000 mm. Additional welded stiffeners simulated the effect of a high restraint, to achieve critical HAC conditions. The necessity of a minimum waiting time (MWT) before the NDT can be conducted (to exclude HAC) was critically verified by the application of ultrasonic testing of the welded joint at different time-steps of the NDT of up to 48 h after the completion welding. The residual stresses were determined by a robot XRD goniometer. Tensile residual stresses up to the yield limit are found both in the weld metal and in the heat-affected zone. Numerical modeling allowed the qualitative estimation of the hydrogen diffusion in the weld. No noticeable HAC occurrence was identified and confirms the high cracking resistance of the investigated material. Finally, the applicability of the MWT concept should be critically discussed.
Human factors (HFs) are a frequently mentioned topic when talking about the reliability of non-destructive testing (NDT). However, probability of detection (POD), the commonly used measure of NDT reliability, only looks at the technical capability of an NDT system to detect a defect.
After several decades of research on the influence of HFs on NDT reliability, there is still no commonly accepted approach to rendering HFs visible in reliability assessment. This paper provides an overview of possible quantitative and qualitative methods for integrating HFs into the reliability assessment. It is concluded that reliability assessment is best carried out using both quantifiable and non-quantifiable approaches to HFs.
The digitalization of quality control processes and the underlying data infrastructures for safety relevant components, such as hydrogen pressure vessels, plays a significant role in the transition towards Industry 4.0. In the current safety regulations for hydrogen pressure vessels, there is no established concept for structural health monitoring. The development of a reliable structural health monitoring methodology for monitoring the structural integrity of pressure vessels enables a fast-forward transition from personnel- and costintensive recurring inspections, a.k.a. periodic maintenance, to predictive maintenance. In the work presented; we investigated the application of ultrasonic guided wave propagation to monitor and assess the condition of Type IV composite overwrapped pressure vessel (COPV). A sensor network of fifteen piezo-electric wafers is placed on the carbon fibre reinforced composite cylinder. Five different artificial damage configurations are created by gluing two different weight blocks on three different locations. The database containing measured guided wave data sets is enriched by two different boundary conditions. We utilized an open-source software, openBIS labnotebook, to store and analyse experimental datasets. The guided wave ultrasonic signals were investigated and analysed by using commonly used ultrasonic features (e.g., amplitude, frequency, time of flight) as well as non-traditional time-series features (kurtosis, skewness, variance). The features were used to calculate damage index and the detection performance for the results has been evaluated. The results suggest that both traditional and non-traditional features assume significant importance in artificial damage detection. The future works will additionally involve the impacts of operational conditions, such as periodic pressure variations temperature loadings as well as material degradations.
The application of composite overwrapped pressure vessels (COPV) to store hydrogen and other compressed gases, especially when operating at high pressures, imposed the need for an innovative and reliable approach to ensure the safe operation of the system. Continuous structural health monitoring (SHM) based on ultrasonic guided waves (GWs) is a promising approach due to the ability of the wave to propagate for long distances and go around complex structures, moreover the high sensitivity to various failure modes such as delamination, matrix cracking and debonding. In this study, we scrutinize the behavior of (GWs) within the COPV using a network of PZT elements that are used for excitation and sensing. A laser doppler vibrometer (LDV) was also used to scan the surface of the vessel in various directions. L(0,1) and L(0,2) were observed in the captured signal. The L(0, 2) appeared to be a dominant mode in the COPV and was capable of propagating along the entire length and maintaining a good signal-to-noise ratio. The L(0,2) mode maintained the same phase velocity when it is captured at various excitation angles (0, 45, and 90 degrees). The reduced effect of the orthotropy of the materials on the propagating waves is an important result as it will reduce the complexity in data processing when performing damage identification.
The applications of composite overwrapped pressure vessels (COPVs) in extreme conditions, such as storing hydrogen gases at very high pressure, impose new requirements related to the system's integrity and safety. The development of a structural health monitoring (SHM) system that allows for continuous monitoring of the COPVs provides rich information about the structural integrity of the component. Furthermore, the collected data can be used for different purposes such as increasing the periodic inspection intervals, providing a remaining lifetime prognosis, and also ensuring optimal operating conditions. Ultimately this information can be complementary to the development of the envisioned digital twin of the monitored COPVs. Guided waves (GWs) are preferred to be used in continuous SHM given their ability to travel in complex structures for long distances. However, obtained GW signals are complex and require advanced processing techniques. Machine learning (ML) is increasingly utilized as the main part of the processing pipeline to automatically detect anomalies in the system's integrity. Hence, in this study, we are scrutinizing the potential of using ML to provide continuous monitoring of COPVs based on ultrasonic GW data. Data is collected from a network of sensors consisting of fifteen Piezoelectric (PZT) wafers that were surface mounted on the COPV. Two ML algorithms are used in the automated evaluation procedure (i) a long short-term memory (LSTM) autoencoder for anomaly detection (defects/impact), and (ii) a convolutional neural network (CNN) model for feature extraction and classification of the artificial damage sizes and locations. Additional data augmentation steps are introduced such as modification and addition of random noise to original signals to enhance the model's robustness to uncertainties. Overall, it was shown that the ML algorithms used were able to detect and classify the simulated damage with high accuracy.
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.
Offshore-Windenergieanlagen erfordern Gründungskonzepte aus unterpulver-(UP-)geschweißten Dickblechen (bspw. der Güte S420ML). Während der Schweißfertigung kann eine zeitverzögerte wasserstoffunterstützte Kaltrissbildung auftreten, deren Bewertung aufgrund der Bauteilgröße von Offshore-Strukturen sehr komplex ist. Deswegen wurde eine bauteilähnliche Geometrie (Mock-Up) entwickelt, um reale Steifigkeitsverhältnisse auf den Labormaßstab zu übertragen. Zusätzliche Versteifungen simulieren die Wirkung einer Einspannung bzw. Schrumpfbehinderung der Schweißnaht. Über die Verwendung von Schweißpulvern mit definierter Feuchte wurden zudem ein Extremszenario der Wasserstoffaufnahme simuliert. Entsprechend der vorgegebenen Mindestwartezeit für die ZfP von bis zu 48 h wurde die Schweißnaht zerstörungsfrei mit Phased-Array-Ultraschall-Prüfung (PAUT) geprüft und die Eigenspannungen über Röntgendiffraktometrie (XRD) bestimmt. Zusätzlich wurde die Wasserstoffverteilung in der Schweißverbindung numerisch simuliert. Außer zulässigen Defekten (wie Poren), wurde keine verzögerte Kaltrissbildung in den Mock-Ups festgestellt, was auf hohe Rissbeständigkeit hindeutet.
Offshore-Windenergieanlagen erfordern Gründungskonzepte aus unterpulver-(UP-)geschweißten Dickblechen (bspw. der Güte S420ML). Während der Schweißfertigung kann eine zeitverzögerte wasserstoffunterstützte Kaltrissbildung auftreten, deren Bewertung aufgrund der Bauteilgröße von Offshore-Strukturen sehr komplex ist. Deswegen wurde eine bauteilähnliche Geometrie (Mock-Up) entwickelt, um reale Steifigkeitsverhältnisse auf den Labormaßstab zu übertragen. Zusätzliche Versteifungen simulieren die Wirkung einer Einspannung bzw. Schrumpfbehinderung der Schweißnaht. Über die Verwendung von Schweißpulvern mit definierter Feuchte wurden zudem ein Extremszenario der Wasserstoffaufnahme simuliert. Entsprechend der vorgegebenen Mindestwartezeit für die ZfP von bis zu 48 h wurde die Schweißnaht zerstörungsfrei mit Phased-Array-Ultraschall-Prüfung (PAUT) geprüft und die Eigenspannungen über Röntgendiffraktometrie (XRD) bestimmt. Zusätzlich wurde die Wasserstoffverteilung in der Schweißverbindung numerisch simuliert. Außer zulässigen Defekten (wie Poren), wurde keine verzögerte Kaltrissbildung in den Mock-Ups festgestellt, was auf hohe Rissbeständigkeit hindeutet.
The application of composite overwrapped pressure vessels (COPV) to store hydrogen and other compressed gases, especially when operating at high pressures, imposed the need for an innovative and reliable approach to ensure the safe operation of the system. Continuous structural health monitoring (SHM) based on ultrasonic guided waves (GWs) is a promising approach due to the ability of the wave to propagate for long distances and go around complex structures, moreover the high sensitivity to various failure modes such as delamination, matrix cracking and debonding. In this study, we scrutinize the behavior of (GWs) within the COPV using a network of PZT elements that are used for excitation and sensing. A laser doppler vibrometer (LDV) was also used to scan the surface of the vessel in various directions. L(0,1) and L(0,2) were observed in the captured signal. The L(0,2) appeared to be a dominant mode in the COPV and was capable of propagating along the entire length and maintaining a good signal-to-noise ratio. The L(0,2) mode maintained the same phase velocity when it is captured at various excitation angles (0, 45, and 90 degrees). The reduced effect of the orthotropy of the materials on the propagating waves is an important result as it will reduce the complexity in data processing when performing damage identification.
Detaillierte Kenntnisse der elastischen Materialeigenschaften sind in vielen ingenieurtechnischen Bereichen von grundlegender Bedeutung. Insbesondere für die Anwendung von Predictive Maintenance und Structural- Health-Monitoring Methoden mit Ultraschall ist die genaue Kenntnis der elastischen Materialkonstanten eine Grundvoraussetzung. Die von den Herstellern zur Verfügung gestellten Angaben zu den elastischen Materialkonstanten, insbesondere für Polymere und faserverstärkte Kunststoffe, sind jedoch oft unzureichend, da diese vom Produktionsprozess abhängig sind und sich zusätzlich aufgrund von Materialabbauprozessen oder Ermüdung ändern können. In der Praxis liegen polymere Werkstoffe, faserverstärkte Kunststoffe und Metalle oft als dünne, plattenförmige Strukturen vor, in welchen sich geführte Ultraschallwellen (UGWs) ausbreiten können. In der aktuellen Forschung sind bereits verschiedene Neuronale Modelle zur Bestimmung der elastischen Konstanten und der Materialcharakterisierung mittels UGWs bekannt. Ein einfaches neuronales Netz, mit aus Dispersionsbildern extrahierten Werten für Frequenz und Wellenzahl ausbeutungsfähiger Moden als Eingabe, zur Vorhersage der elastischen Konstanten wird in verwendet. Ein rekurrentes Neuronales Netz mit einem Zeit-Frequenz Vektor als Eingabe wird in angewandt, während in ein 1D- Convolutional-Neuronal-Networks (CNN) unter Verwendung der zeitlichen Auslenkung der Grundmoden und in ein 2D-CNN unter Verwendung einer polaren Gruppengeschwindigkeitsdarstellung zur Bestimmung der elastischen Konstanten verwendet wird. In diesem Vortrag wird ein Ansatz zur Bestimmung der isotropen elastischen Konstanten von dünnen Platten auf der Grundlage von UGWs unter Verwendung von Dispersionsbildern und 2D-CNNs vorgestellt. Dispersionsabbildungen aus numerischen Simulationen werden mithilfe verschiedener Methoden vorverarbeitet, um realistische Messdaten zu simulieren. Mit den modifizierten Daten wird das Modell trainiert und die Architektur optimiert. Anschließend wird die Genauigkeit des erzeugten Modells mit realen Messdaten validiert. Es wird gezeigt, dass 2D-CNNs in der Lage sind, die isotropen elastischen Konstanten anhand multimodaler Merkmale aus Dispersionsbildern vorherzusagen, ohne dass eine anfängliche Schätzung der Parameter oder manuelle Merkmalsextraktion erforderlich ist.
This paper presents an automatic damage imaging technique by employing a signal processing approach based on applying hierarchically clustered filters across different domains. The technique involves time-frequency-wavenumber filter banks which are applied sequentially to ultrasonic guided wave (UGW) data. The study is conducted for a single lap joint composite specimen with a special focus on small voids which were formed due to manual adhesive component mixing. UGW data are acquired with a 3D Scanning Laser Doppler Vibrometer (LDV) over the scan area of the bonded plate. UGWs are excited at the central frequency of 100 kHz by a single piezoelectric transducer mounted on the surface of the single plate. Within each domain of time, frequency, and wavenumber, four filters are designed which results in 64 distinct filtered wavefields. From each filtered wavefield, an image is obtained by using root-mean-square (RMS) calculation of the signals. The obtained results are then combined to create a final, improved-resolution image of the scan area. The final image is compared to the image obtained through RMS calculation of full wavefield with interpolation through Delaunay triangulation and the image obtained by X-ray radiography. The results show that the smallest void that could be detected has a diameter of 2.14 mm.
The applications of composite overwrapped pressure vessels (COPVs) in extreme conditions, such as storing hydrogen gases at very high pressure, impose new requirements related to the system's integrity and safety. The development of a structural health monitoring (SHM) system that allows for continuous monitoring of the COPVs provides rich information about the structural integrity of the component. Furthermore, the collected data can be used for different purposes such as increasing the periodic inspection intervals, providing a remaining lifetime prognosis, and also ensuring optimal operating conditions. Ultimately this information can be complementary to the development of the envisioned digital twin of the monitored COPVs. Guided waves (GWs) are preferred to be used in continuous SHM given their ability to travel in complex structures for long distances. However, obtained GW signals are complex and require advanced processing techniques. Machine learning (ML) is increasingly utilized as the main part of the processing pipeline to automatically detect anomalies in the system's integrity. Hence, in this study, we are scrutinizing the potential of using ML to provide continuous monitoring of COPVs based on ultrasonic GW data. Data is collected from a network of sensors consisting of fifteen Piezoelectric (PZT) wafers that were surface mounted on the COPV. Two ML algorithms are used in the automated evaluation procedure (i) a long short-term memory (LSTM) autoencoder for anomaly detection (defects/impact), and (ii) a convolutional neural network (CNN) model for feature extraction and classification of the artificial damage sizes and locations. Additional data augmentation steps are introduced such as modification and addition of random noise to original signals to enhance the model's robustness to uncertainties. Overall, it was shown that the ML algorithms used were able to detect and classify the simulated damage with high accuracy.
Structural Health Monitoring (SHM) mittels geführter Ultraschallwellen ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung komplexer Bauteile und liefert umfangreiche Informationen über deren strukturelle Integrität. Die aufgezeichneten Signale sind jedoch komplex und werden daher zunehmend mittels KI verarbeitet, um Anomalien in der Systemintegrität automatisch zu erkennen. Eine Herausforderung dabei ist jedoch das Trainieren solcher KI-Modelle, da dafür große Mengen an Trainingsdaten inklusive diverser Schadensfälle benötigt werden, um eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Experimentelle Generierung dieser Daten ist wegen des enormen Zeit- und Kostenaufwands nicht möglich.
Eine Alternative hierfür bieten die numerischen Simulationen, da dadurch Trainingsdaten für beliebige Anzahl an Schadenskonfigurationen erzeugt werden können. Das Hauptproblem dabei ist jedoch die Abweichung zwischen den experimentellen und simulierten Daten (durch z.B. Abweichungen bei der Geometrie, Randbedingungen oder Materialparameter). Um diese Abweichungen zu reduzieren bzw. zu eliminieren, wird ein KI-Modell mit einer Autoencoder-Decoder Architektur vorgestellt, die mittels eines Experiments kalibriert werden kann und anschließend in der Lage ist, die Genauigkeit der Simulationsergebnisse nachträglich zu erhöhen.
Offshore wind turbines (OWT) are a key factor of the sustainable energy generation of tomorrow. The continuously increasing installation depths and weight of the OWTs require suitable foundation concepts like monopiles or tripods. Typically, mild steels like the S420ML are used with plate thicknesses up to several hundreds of mm causing high restraints in the weld joints. Due to the large plate thickness, submerged arc welding (SAW) with multiple wires is the state-of-the-art welding procedure. As a result of the very high stiffness of the construction, a certain susceptibility for time-delayed hydrogen-assisted cracking (HAC) may occur. The evaluation of crack susceptibility is very complex due to the component size and stiffness of real offshore structures. For this purpose, a near-component test geometry was developed to transfer the real stiffness conditions to laboratory (i.e., workshop) scale. The investigated mock-up, weighing 350 kg, comprised heavy plates (thickness 50 mm, seam length 1,000 m) joined by a 22-pass submerged arc weld. Additional stiffeners simulated the effect of high restraint or shrinkage restraint of the weld. Extreme scenarios of hydrogen absorption during welding were simulated via the use of welding fluxes in dry (HD < 5 ml/100g Fe) and moisture condition (HD > 15 ml/100g Fe). The residual stresses were determined by a robot X-ray diffractometer. Areas of critical tensile residual stress (at the level of the yield strength) were found in the weld metal and heat affected zone. To identify possible delayed cracking, the welds were tested by phased array ultrasonic testing (PAUT) after 48 h. Summarized, no significant occurrence of HAC was detected, indicating the high crack resistance of the welded joint, i.e., a suitable combination of base material, welding consumable and welding parameters.
DICONDE in der ZfP
(2023)
DICONDE (Digital Imaging and Communication in Non-Destructive Evaluation) ist ein offener internationaler Standard zur Speicherung und zum Austausch industrieller Prüfdaten und prozessbezogener Informationen. Der DICONDE-Standard definiert sowohl die Semantik für eine strukturierte Speicherung von Daten als auch die netzwerkbasierte Kommunikation zwischen zwei Endpunkten. Damit lassen sich viele Vorgänge von Prüfprozessen digital und sicher abbilden und gleichzeitig normative Anforderungen wie eine Rückführbarkeit zum Prüfer und Prüfobjekt sowie eine Reproduzierbarkeit von Prüfergebnissen erfüllen.
DICONDE (Digital Imaging and Communication in Non-Destructive Testing) is an open international standard for storing and exchanging industrial test data and process-related information. The DICONDE standard defines both the semantics for structured storage of data and the network-based communication between two endpoints. This allows many test processes to be mapped digitally and securely, while at the same time meeting normative requirements such as traceability to the tester and test object and reproducibility of test results.
Im Forschungsvorhaben PALUP werden luftgekoppelte Phased-Array-Sender und -Empfänger entwickelt. Die Wandler basieren auf geladenen zellulären Polymeren, auch Ferroelektrete genannt, die piezoelektrische Eigenschaften und eine sehr geringe spezifische akustische Impedanz aufweisen, womit sie sich für den Bau von luftgekoppelten Ultraschallwandlern sehr gut eignen.
We introduce a novel approach that combines the scaled boundary finite element method (SBFEM) with a mortar coupling to enhance the computational modelling of elastic wave propagation and interaction with local features in the ultrasonic range. The key objective is to achieve decoupling between different regions of interest, enabling independent meshes for the zones where waves either propagate or interact with localised discontinuities in the elastic media. This decoupling allows us to exploit the benefits offered by various SBFEM formulations. Thus, we can select the most suitable solution for each specific region. An important concept we emphasise is the differentiation between the near field and far field regions. The near field encompasses zones where the precise representation of small features compared to the wavelength is crucial. At the same time, the far field comprises homogeneous regions where the waves propagate without interactions, eventually radiating towards infinity if the domain is unbounded. By separating these two zones, we can improve the computational performance by employing finer discretisation only where necessary. Furthermore, this decoupling enables the reuse of far field models in parametric analyses, making it highly valuable for scenarios focused particularly on local elastic wave interactions. This approach offers considerable potential in such cases. The modelling technique is validated, and its potential is demonstrated through practical applications.
The present work is part of the AIFRI project (Artificial Intelligence For Rail Inspection), where we and our project partners train a neural network for defect detection and classification. Our goal at BAM is to generate artificial ultrasound and eddy current training data for the A.I. This paper has an exploratory nature, where we focus on the simulation of eddy current signals for head check cracks, one of the most important rail surface defects. The goal of this paper is twofold. On the one hand, we present our general simulation setup. This includes geometric models for head check cracks with features like branching and direction change, a model for the HC10 rail testing probe, and the configuration of the Faraday simulation software.
On the other hand, we use the Faraday software to simulate eddy current testing signals with a strong focus on the influence of the damage depth on the signal, while differentiating between different crack geometries. Here, we observe an early saturation effect of the test signal at a damage depth of 2 mm (at a crack angle of 25◦ to the surface). That is about 2 mm earlier than we would expect from measurements at a crack angle of 90◦. This behavior will be investigated further in a future paper. Finally, we interpolate the simulated signals in a two-step curve fitting process. With these interpolations we may generate eddy current test signals for any damage depth within the simulated range.
The present work is part of the AIFRI project (Artificial Intelligence For Rail Inspection), where we and our project partners train a neural network for defect detection and classification. Our goal at BAM is to generate artificial ultrasound and eddy current training data for the A.I. This paper has an exploratory nature, where we focus on the simulation of eddy current signals for head check cracks, one of the most important rail surface defects. The goal of this paper is twofold. On the one hand, we present our general simulation setup. This includes geometric models for head check cracks with features like branching and direction change, a model for the HC10 rail testing probe, and the configuration of the Faraday simulation software.
On the other hand, we use the Faraday software to simulate eddy current testing signals with a strong focus on the influence of the damage depth on the signal, while differentiating between different crack geometries. Here, we observe an early saturation effect of the test signal at a damage depth of 2 mm (at a crack angle of 25◦ to the surface). That is about 2 mm earlier than we would expect from measurements at a crack angle of 90◦. This behavior will be investigated further in a future paper. Finally, we interpolate the simulated signals in a two-step curve fitting process. With these interpolations we may generate eddy current test signals for any damage depth within the simulated range.
In recent years, additive manufacturing technologies have gained in importance. Laser powder bed fusion can be used for complex functional components or the production of workpieces in small quantities. High safety requirements, e.g. in aerospace, demand comprehensive quality control. Therefore, non-destructive offline inspection methods such as computed tomography are used after production. Recently, online non-destructive testing methods such as optical tomography have been developed to improve profitability and practicality. In this presentation, the applicability of eddy current inspection using GMR sensors for online inspection of PBF-LB/M parts is demonstrated. Eddy current testing is performed for each layer during the production process at frequencies uo to 1.2 MHz. Despite the use of high-resolution arrays with 128 elements, the testing time is kept low by an adapted hardware. Thus, the measurement can be performed during the manufacturing process without significantly slowing down the production process. In addition to the approach, the results of an online eddy current test of a step-shaped test specimen made of Haynes282 are presented.
Die Magnetpulverprüfung ist eine weit verbreitete Prüfmethode für ferromagnetische Bauteile. Hierbei werden Oberflächenfehler wie Risse mit ferromagnetischem Pulver sichtbar gemacht, wodurch eine qualitative Bewertung des Bauteils ermöglicht wird. Allerdings können die Anzeigen kaum zu einer quantitativen Bewertung herangezogen werden. Hierfür sind Magnetfeldsensoren nötig, die die Stärke der Streufelder messen, wodurch z. B. die Tiefe der Risse abgeschätzt werden kann. Bei kommerziellen Magnetfeldsensoren sind die sensitiven Elemente auf Platinen angebracht bzw. in eine Verkapselung integriert. Hierdurch erhöht sich der Abstand der Elemente zur Oberfläche und kleine Fehler können unter Umständen nicht mehr detektiert werden. Auch wird eine automatisierte Prüfung komplexer Geometrien durch die starren Sonden erschwert.
Um Streufelder von kleinen Fehlern in komplexen Bauteilen quantitativ bewerten zu können, validiert die BAM den Einsatz neuartiger, flexibler Magnetfeldsensoren. Hierbei sind die sensitiven Elemente auf flexiblen Folien aufgebracht und lassen sich verformen, wodurch sie auf viele mögliche Oberflächenformen appliziert werden können. Es wird ein geringerer Abstand der Elemente zur Oberfläche erreicht und Streufelder von kleinen Defekten können besser aufgelöst werden. Zudem verlieren die Sensoren durch Verformung weder ihre Sensitivität noch werden sie hierdurch zerstört. Dies macht diese Sensoren zu perfekten Kandidaten für die quantitative Bewertung von Rissstreufeldern in komplex geformten, ferromagnetischen Bauteilen.
Der Beitrag präsentiert die Charakterisierung der Sensoren sowie erste Versuche an komplexen Bauteilen. Schließlich wird eine Einschätzung hinsichtlich weiterer Anwendungsmöglichkeiten gegeben.
Die zunehmende Bedeutung von Wasserstoff als emissionsfreier Energieträger der Zukunft lässt die Anforderungen an eine technisch einwandfreie und sichere Wasserstoffspeicherung steigen. Im Mobilitätssektor kommen dabei vorwiegend Kohlefaserverbundbehälter zur Speicherung von gasförmigem Wasserstoff im Hochdruckbereich zum Einsatz, die sich durch ihre Leichtbauweise bei gleichzeitig hoher Speicherkapazität auszeichnen. Materialfehler oder -ermüdung können jedoch zum Ausfall bis hin zum kritischen Versagensfall führen. Ein sicherer Betrieb der Behälter erfordert daher ein innovatives und zuverlässiges Konzept, um deren Integrität zu gewährleisten und folgenschwere Zwischenfälle zu vermeiden.
Die Strukturüberwachung mittels geführter Ultraschallwellen ist dafür einer der prominentesten Ansätze, da sich die Wellen über große Entfernungen in der Struktur ausbreiten können und zudem sehr empfindlich auf kleinste Materialdefekte reagieren.
In diesem Beitrag wird der Aufbau eines Sensornetzwerks zur Schadenserkennung und -lokalisierung vorgestellt, das auf den Prinzipien der Ausbreitung geführter Ultraschallwellen in Druckbehältern aus Verbundwerkstoffen basiert. Dazu werden in einem ersten Schritt das dispersive und multimodale Ausbreitungsverhalten analysiert und dominante Wellenmoden identifiziert. Basierend auf der Analyse werden Dämpfungsverhalten und Empfindlichkeit gegenüber künstlichen Defekten bestimmt. Unter Verwendung der ermittelten Informationen wird ein Sensornetzwerk bestehend aus piezoelektrischen Flächenwandlern entworfen, welches den zu untersuchenden Bereich vollständig abdecken soll. Das Ergebnis wird anschließend durch Aufbringen künstlicher Defekte experimentell evaluiert und präsentiert.
Wasserstoff als flexibel einsetzbarer und leicht transportierbarer Energieträger bildet eine Schlüsselkomponente auf dem Weg zu einer klimaneutralen Energiewende. Zur Speicherung von gasförmigem Wasserstoff kommen bei stationären und auch mobilen Anwendungen meist Druckbehälter aus Verbundwerkstoffen zum Einsatz. Dabei ist für den Betrieb der Behälter die Gewährleistung der Sicherheit von großer Relevanz. Structural Health Monitoring (SHM) bietet einen innovativen Ansatz, um sowohl die Sicherheit als auch die Zuverlässigkeit der Druckbehälter zu gewährleisten und kritische Versagensfälle zu vermeiden.
Zur kontinuierlichen Überwachung und Bewertung des Zustands eines Wasserstoffdruckbehälters wird in dem vorliegenden Beitrag eine aktive Methode präsentiert, die auf geführten Ultraschallwellen basiert. Dabei kommt das Pitch-Catch Verfahren zwischen Sender und Empfängern zur Überwachung der strukturellen Integrität zum Einsatz. Auf Grundlage des untersuchten Wellenausbreitungsverhaltens im Druckbehälter sowie der Geometrieeigenschaften wird ein Sensornetzwerk aus piezoelektrischen Flächenwandlern (PZT) zur Abdeckung des zu überwachenden Bereichs entworfen. Ziel ist es mit Hilfe eines Optimierungsalgorithmus eine größtmögliche Abdeckung bei gleichzeitiger Minimierung der Anzahl der Sensoren zu erreichen. Zudem soll eine gleichmäßige und platzsparende Verteilung im Vordergrund stehen, so dass zukünftig weitere Messmethoden auf dem Druckbehälter angewendet werden können (z. B. durch akustische oder faseroptische Sensoren).
Das für die Anwendung optimierte Sensornetzwerk wird anschließend hinsichtlich der Robustheit bei der Schadenserkennung und -lokalisierung durch Aufbringen von künstlichen Schäden evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die künstlichen Schäden am Wasserstoffdruckbehälter nachgewiesen werden können.
While hydrogen is one of the most promising energy carriers, the safety of hydrogen storage technology remains one of the most important factors for technological and societal approval. While the engineering safety factors of the pressure vessels are kept high, the periodic inspection and the limited lifetime are making the application very costly considering manpower, time, money, and material waste. The development of an integrated structural health monitoring system can allow an easy transition from the current situation to cost-effective predictive maintenance. Hence, we propose to integrate three different SHM systems into hydrogen pressure vessels, namely guided wave ultrasonics, acoustic emission, and fibre optic sensing, to continuously monitor the condition and integrity.
In this work, we evaluated the condition of a Type IV composite overwrapped pressure vessel using ultrasonic guided wave propagation. We mounted fifteen piezo-electric wafers on the composite cylinder by shaping three rings containing five sensors each. We acquired data from the sensor network following different boundary conditions with artificial damages on the selected locations. The data were evaluated with guided wave tomography techniques using ultrasonic features (amplitude, frequency, etc.) as well as artificial intelligence (AI). The results suggest that both traditional guided wave fusion techniques and AI-based characterization methods can detect artificial damages. In future work, it is planned to integrate acoustic emission and fibre optic sensing. Moreover, the measurement and the test results will be implemented into a digital twin to derive trends and make predictions on the damage propagation as well as the remaining useful lifetime.
This work has received funding from German Ministry of Economic Affairs and Climate Actions within the QI-Digital initiative (www.qi-digital.de).
Guided wave ultrasonic features in composite overwrapped pressure vessels towards digital twin
(2023)
The digitalization of quality control processes and the underlying data infrastructures for safety relevant components, such as hydrogen pressure vessels, plays a significant role in the transition towards Industry 4.0. In the current safety regulations for hydrogen pressure vessels, there is no established concept for structural health monitoring. The development of a reliable structural health monitoring methodology for monitoring the structural integrity of pressure vessels enables a fast-forward transition from personnel- and costintensive recurring inspections, a.k.a. periodic maintenance, to predictive maintenance. In the work presented; we investigated the application of ultrasonic guided wave propagation to monitor and assess the condition of Type IV composite overwrapped pressure vessel (COPV). A sensor network of fifteen piezo-electric wafers is placed on the carbon fibre reinforced composite cylinder. Five different artificial damage configurations are created by gluing two different weight blocks on three different locations. The database containing measured guided wave data sets is enriched by two different boundary conditions. We utilized an open-source software, openBIS labnotebook, to store and analyse experimental datasets. The guided wave ultrasonic signals were investigated and analysed by using commonly used ultrasonic features (e.g., amplitude, frequency, time of flight) as well as non-traditional time-series features (kurtosis, skewness, variance). The features were used to calculate damage index and the detection performance for the results has been evaluated. The results suggest that both traditional and non-traditional features assume significant importance in artificial damage detection. The future works will additionally involve the impacts of operational conditions, such as periodic pressure variations temperature loadings as well as material degradations.
Human factors (HF) are little understood, and particularly in non-destructive testing (NDT) experimental data is rare, samples are often small, and statistical methods are rarely used to evaluate results. HF have been widely implicated in major occurrences of technical failure, for example at North Anna Power Plant and on United Airlines Flight 232. Understanding HF is vital for reliable detection and prevention of failures. Reliability assessments, though known to be affected by intrinsic capability, application factors, and HF, have thus far only concentrated to a sufficient degree on intrinsic capability. The addition of HF to that assessment has proven difficult due to the lack of a method of quantifying HF. This paper presents the first attempt from a psychological perspective to quantify HF from qualitative data.
HF data was derived from qualitative human-oriented Failure Modes and Effects Analysis (Human-FMEA) workshops for visual inspection of tunnels by laser scanning and for ultrasonic testing of welds. Data was collected on human failure modes, causes, consequences and preventive measures, as well as eliciting a risk priority number (RPN). Using this data, a system of quantitative weightings was created to allocate errors to inductively derived HF categories for further allocation to existing HF categorisation models.
This weighting model proved useful for creating quantitative summaries of HF, informing and validating qualitative FMEA results, and comparing existing HF categorisation models. Further potential lies within a planned interface to quantitative reliability assessment methods such as POD (Probability of Detection). While providing quantifications, the method retains a qualitative and holistic nature, can, thus, bridge the gap between psychological and engineering concerns of HF and reliability, contributing to future interdisciplinary work.
It can be difficult to efficiently model ultrasonic waves in 3D structures, especially when the computational model needs to account for complex geometries. This contribution presents a solution based on the Scaled Boundary Finite Element Method (SBFEM). It is a numerical tool suitable for elastodynamic problems. A space-tree discretisation, namely quad-trees, is used. This technique allows the decomposition of an image into quadrilaterals or quads, which are extruded to generate the 3D plate geometry. In particular, small quads resolve regions with discontinuities, allowing them to represent fine details in the structure. Moreover, this meshing technique allows for exploiting cell similarities, making the calculation procedure more efficient. The space-tree discretisations are generated from a high-resolution image containing all the information about damaged regions or boundary conditions. The resulting SBFEM polyhedral domains employ transition elements to ensure correct coupling between cells of different sizes. The analytical solution of a cylindrical scatterer serves as a reference to validate the proposed approach. Other examples also demonstrate the validity of the methodology and its flexibility.
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.
Phased-Array-Prüfköpfe für luftgekoppelte Ultraschallprüfung auf Basis von zellulären Kunststoffen
(2023)
Luftgekoppelte Ultraschallprüfung setzt sich immer häufiger gegen die konventionelle Ultraschallprüfung von Leichtbaukomponenten durch, und zwar in vielen Industriezweigen von der Holzindustrie bis zur Luftfahrt. aWährend die Phased-Array-Technik mittlerweile zu dem industriellen Standard im Bereich der Prüfung mit Ankopplung gehört, wird luftgekoppelte Ultraschallprüfung meist mit zwei Wandlern in Durchschallung durchgeführt. Deswegen werden Vorteile der Phased-Array-Technik wie beispielsweise elektronische Fokussierung oder Schwenkung des Einschallwinkels für luftgekoppelte Prüfung selten genutzt.
In diesem Beitrag werden die laufenden Arbeiten an der Entwicklung eines neuen Phased-Array-Geräts vorgestellt, mit dem Schwerpunkt an der Charakterisierung der Prüfköpfe und ihrer Schallfelder. Das Gerät besteht aus einem linearen Phased-Array-Prüfkopf, einer Sende- und einer Empfangseinheit. Die Hauptinnovation unserer Arbeit ist die Anwendung von zellulären Kunststoffen für den Bau eines Arrays, wobei der Sender mit Hochspannung von ca. 1500 V angeregt wird. Geladene zelluläre Polymere werden auch Ferroelektrete oder Piezoelektrete genannt. Sie weisen einen sehr niedrigen Elastizitätsmodul und dadurch eine niedrige akustische Impedanz auf, so dass auf den Einbau von Anpassschichten verzichtet werden kann.
Eine sehr niedrige mechanische Kreuzkopplung bei Ferroelektreten ermöglicht eine unabhängige Anregung einzelner Elemente, was bei Piezokompositen deutlich schwieriger wäre. Die Entwicklung der Array-Prüfköpfe wurde durch Berechnungen des Schallfeldes unterstützt, die auf Punktquellensynthese basieren. Die beabsichtigte Anwendung von Phased-Array-Prüfköpfen und des Prüfsystems sind die Durchschallung mit Fokussierung, elektronischer Scan und die Schwenkung des Einschallwinkels zur Anregung von geführten Wellen, angewandt an carbonfaserverstärkten Kunststoffen und ähnlichen Materialien. Die Anwendung von geführten Wellen bietet die Perspektive, Bauteile mit einseitiger Zugänglichkeit zu prüfen.
Normung und Standardisierung in der zerstörungsfreien Prüfung finden auf nationaler, europäischer und internationaler Ebene statt. Durch die Übernahme von Leitungsfunktionen in diesen Gremien kann ein deutlicher steuernder Einfluss auf Themen und Inhalte der Normen genommen werden. Unabdingbar für den Erfolg ist zusätzlich das persönliche Engagement der Fachexpert*innen in den nationalen Gremien und den europäischen und internationalen Arbeitsgruppen. Denn wer nicht normt wird genormt und muss letztlich Regeln verwenden, die andere entsprechend ihrer eigenen Interessen gestalten. Voraussetzung für die Teilnahme in europäischen und internationalen Normungsgremien ist die Mitwirkung in den entsprechenden nationalen Spiegelgremien der nationalen Normungsinstitute, welche die europäischen und internationalen Aktivitäten spiegeln und die Fachexperten für die Mitarbeit autorisieren.
Gezeigt werden die relevante Gremienstruktur auf internationaler Ebene (ISO/TC 135 “Non-destructive testing”, ISO/TC 44/SC 5 “Testing and inspection of welds”), auf europäischer Ebene (CEN/TC 138 “Zerstörungsfreie Prüfverfahren”), die Struktur der nationalen deutschen Spiegelgremien, das Zusammenspiel der Gremien, und die Einflussmöglichkeiten.
Bei der Prüfung von Werkstücken mit empfindlichen Oberflächen oder auch hydrophilen Werkstoffen sind traditionelle ultraschallbasierte zerstörungsfreie Prüfmethoden wie die Kontakttechnik oder die Tauchtechnik in vielen Anwendungsfällen aufgrund der Flüssigkeitsankopplung nicht anwendbar.
Die luft-gekoppelte Ultraschallprüfung umgeht diese Problematik und eröffnet neue Prüfszenarien. Derzeit werden zwei Varianten der Schallerzeugung als vielversprechend angesehen: ferroelektrische Folien und thermoakustische Dünnschichtwandler. Thermoakustische Wandler ermöglichen die resonanzfreie Erzeugung von Ultraschall und somit kurze zeitliche Impulse sowie eine sehr breitbandige Anregung. Durch die Verwendung von gekrümmten Substraten ist sowohl eine Herstellung von planaren als auch fokussierten Wandlern möglich.
Dieser Beitrag präsentiert die letzten Forschungsergebnisse im Bezug auf thermoakustischen Wandlern, welche derzeit in einen thermoakustischen Gruppenstrahler münden. Gruppenstrahler erlauben die simultane Änderung des Einschallwinkels, sowie die Verschiebung des Fokuspunktes während der Verwendung.
Durch die Verbindung beider Schlüsseltechnologien, der thermoakustischen Anregung und des Gruppenstrahlerprinzips, wird das Spektrum der klassischen ZfP-Anwendungen, sowie moderner Ansätze wie der Anregung von geführten Wellen oder der Strukturüberwachung erheblich erweitert und bereichert.
Dabei soll innerhalb dieses Beitrages auf die Modellierung des Schallfeldes, die elementweise Charakterisierung und verschiedene Anwendungsszenarien eingegangen werden.
Die üblichen Verfahren der zerstörungsfreien Prüfung mit Ultraschall basieren auf der Verwendung von flüssigen Koppelmitteln. Luftgekoppelte Prüfung setzt sich gegen die konventionellen Verfahren durch, wenn die Flüssigkeit nicht erwünscht oder den Prüfling gar beschädigen kann. Zwei Technologien für Erzeugung von Ultraschallsignalen sind vielversprechend: thermoakustische Wandler und Ferroelektret-Wandler. Basierend auf diesen beiden Technologien wurden Array-Sender gebaut und in diesem Beitrag miteinander verglichen.
Thermoakustische Wandler basieren auf Dünnschichttechnologie und bieten eine resonanzfreie Erzeugung von Ultraschall. Sie bestehen aus einer dünnen elektrisch leitenden Schicht und werden mit kurzen elektrischen Pulsen angeregt. Die Erhöhung der thermischen Energie führt zur Erzeugung von akustischen Wellen in der umgebenden Luft.
Bei Ferroelektret-Wandlern handelt es sich um polarisierte zelluläre Kunststoffe, die für den Bau eines Array-Senders besonders gut geeignet sind. Einige Ferroelektrete weisen eine hervorragende an Luft angepasste akustische Impedanz auf, so dass auf den Einsatz von Anpassschichten verzichtet werden kann. Ein sehr niedriges mechanisches Übersprechen zwischen einzelnen Elementen ermöglicht eine unabhängige Anregung einzelner Elemente, was bei Piezokompositen deutlich schwieriger wäre.
Mit der Phased-Array-Technik können elektronische Fokussierung oder Schwenkung des Einschallwinkels für eine luftgekoppelte Prüfung genutzt werden. Die Schallfelder von diesen beiden Technologien wurden berechnet, gemessen und miteinander verglichen. Die Vorteile und Nachteile der beiden Technologien werden dargestellt.
Bei der Prüfung von Werkstücken mit empfindlichen Oberflächen oder auch hydrophilen Werkstoffen sind traditionelle ultraschallbasierte zerstörungsfreie Prüfmethoden wie die Kontakttechnik oder die Tauchtechnik in vielen Anwendungsfällen aufgrund der Flüssigkeitsankopplung nicht anwendbar.
Die luft-gekoppelte Ultraschallprüfung umgeht diese Problematik und eröffnet neue Prüfszenarien. Derzeit werden zwei Varianten der Schallerzeugung als vielversprechend angesehen: ferroelektrische Folien und thermoakustische Dünnschichtwandler. Thermoakustische Wandler ermöglichen die resonanzfreie Erzeugung von Ultraschall und somit kurze zeitliche Impulse sowie eine sehr breitbandige Anregung. Durch die Verwendung von gekrümmten Substraten ist sowohl eine Herstellung von planaren als auch fokussierten Wandlern möglich.
Dieser Beitrag präsentiert die letzten Forschungsergebnisse im Bezug auf thermoakustischen Wandlern, welche derzeit in einen thermoakustischen Gruppenstrahler münden. Gruppenstrahler erlauben die simultane Änderung des Einschallwinkels, sowie die Verschiebung des Fokuspunktes während der Verwendung.
Durch die Verbindung beider Schlüsseltechnologien, der thermoakustischen Anregung und des Gruppenstrahlerprinzips, wird das Spektrum der klassischen ZfP-Anwendungen, sowie moderner Ansätze wie der Anregung von geführten Wellen oder der Strukturüberwachung erheblich erweitert und bereichert.
Dabei soll innerhalb dieses Beitrages auf die Modellierung des Schallfeldes, die elementweise Charakterisierung und verschiedene Anwendungsszenarien eingegangen werden.
Phased-Array-Prüfköpfe für luftgekoppelte Ultraschallprüfung auf Basis von zellulären Kunststoffen
(2023)
Luftgekoppelte Ultraschallprüfung setzt sich immer häufiger gegen die konventionelle Ultraschallprüfung von Leichtbaukomponenten durch, und zwar in vielen Industriezweigen von der Holzindustrie bis zur Luftfahrt. Während die Phased-Array-Technik mittlerweile zu dem industriellen Standard im Bereich der Prüfung mit Ankopplung gehört, wird luftgekoppelte Ultraschallprüfung meist mit zwei Wandlern in Durchschallung durchgeführt. Deswegen werden Vorteile der Phased-Array-Technik wie beispielsweise elektronische Fokussierung oder Schwenkung des Einschallwinkels für luftgekoppelte Prüfung selten genutzt.
In diesem Beitrag werden die laufenden Arbeiten an der Entwicklung eines neuen Phased-Array-Geräts vorgestellt, mit dem Schwerpunkt an der Charakterisierung der Prüfköpfe und ihrer Schallfelder. Das Gerät besteht aus einem linearen Phased-Array-Prüfkopf, einer Sende- und einer Empfangseinheit. Die Hauptinnovation unserer Arbeit ist die Anwendung von zellulären Kunststoffen für den Bau eines Arrays, wobei der Sender mit Hochspannung von ca. 1500 V angeregt wird. Geladene zelluläre Polymere werden auch Ferroelektrete oder Piezoelektrete genannt. Sie weisen ein sehr niedriges Elastizitätsmodul und dadurch eine niedrige akustische Impedanz auf, so dass auf den Einbau von Anpassschichten verzichtet werden kann.
Eine sehr niedrige mechanische Kreuzkopplung bei Ferroelektreten ermöglicht eine unabhängige Anregung einzelner Elemente, was bei Piezokompositen deutlich schwieriger wäre. Die Entwicklung der Array-Prüfköpfe wurde durch Berechnungen des Schallfeldes unterstützt, die auf Punktquellensynthese basieren. Die beabsichtigte Anwendung von Phased-Array-Prüfköpfen und des Prüfsystems sind die Durchschallung mit Fokussierung, elektronischer Scan und die Schwenkung des Einschallwinkels zur Anregung von geführten Wellen, angewandt an carbonfaserverstärkten Kunststoffen und ähnlichen Materialien. Die Anwendung von geführten Wellen bietet die Perspektive, Bauteile mit einseitiger Zugänglichkeit zu prüfen.
Die üblichen Verfahren der zerstörungsfreien Prüfung mit Ultraschall basieren auf der Verwendung von flüssigen Koppelmitteln. Luftgekoppelte Prüfung setzt sich gegen die konventionellen Verfahren durch, wenn die Flüssigkeit nicht erwünscht oder den Prüfling gar beschädigen kann. Zwei Technologien für Erzeugung von Ultraschallsignalen sind vielversprechend: thermoakustische Wandler und Ferroelektret-Wandler. Basierend auf diesen beiden Technologien wurden Array-Sender gebaut und in diesem Beitrag miteinander verglichen.
Thermoakustische Wandler basieren auf Dünnschichttechnologie und bieten eine resonanzfreie Erzeugung von Ultraschall. Sie bestehen aus einer dünnen elektrisch leitenden Schicht und werden mit kurzen elektrischen Pulsen angeregt. Die Erhöhung der thermischen Energie führt zur Erzeugung von akustischen Wellen in der umgebenden Luft.
Bei Ferroelektret-Wandlern handelt es sich um polarisierte zelluläre Kunststoffe, die für den Bau eines Array-Senders besonders gut geeignet sind. Einige Ferroelektrete weisen eine hervorragende an Luft angepasste akustische Impedanz auf, so dass auf den Einsatz von Anpassschichten verzichtet werden kann. Ein sehr niedriges mechanisches Übersprechen zwischen einzelnen Elementen ermöglicht eine unabhängige Anregung einzelner Elemente, was bei Piezokompositen deutlich schwieriger wäre.
Mit der Phased-Array-Technik können elektronische Fokussierung oder Schwenkung des Einschallwinkels für eine luftgekoppelte Prüfung genutzt werden. Die Schallfelder von diesen beiden Technologien wurden berechnet, gemessen und miteinander verglichen. Die Vorteile und Nachteile der beiden Technologien werden dargestellt.
Der Beitrag behandelt verschiedene Themen aus dem H2Safety@BAM-Kompetenzfeld Sensorik, Analytik und zertifizierte Referenzmaterialien (SensRef) mit Schwerpunkt auf Mess- und Prüfverfahren, die verschiedene Analyseverfahren, Sensortechnologien und Ultraschallwellen nutzen. Ein Teil davon ist das Euramet-Vorhaben "MefHySto" zur Metrologie der Wasserstoffspeicherung. Des Weiteren werden Verfahren zur Erkennung von freigesetztem Wasserstoff und zur Bestimmung des Wasserstoff-Luftverhältnisses mithilfe von Gassensoren behandelt. Ein weiterer Aspekt ist die zerstörungsfreie Fehlstellenerkennung mit einem integrierten Zustandsüberwachungssystem, das auf geführten Ultraschallwellen basiert und zur Überwachung der Lebensdauer von Composite-Behältern (Wasserstoffspeicher) dient. Zudem wird die Anwendung faseroptischer Sensorik zur Schadenfrüherkennung an Wasserstoffspeichern diskutiert. Dabei werden erkennbare Dehnungsänderungen an Druckbehältern als Indikatoren genutzt.
Klebeverbindungen sind aus vielen Anwendungen wie dem Leichtbau nicht mehr wegzudenken. Durch die Verklebung gleicher oder ungleicher Materialien entstehen viele Vorteile gegenüber konservativen Fügeverfahren. Jedoch stellen schwache Haftfestigkeiten eine sehr unbeliebte Fehlerart dar, die schlecht zu detektieren sind und zu einem frühzeitigen Versagen der Verklebung bei vergleichsweise geringen Belastungen führen können. Aufgrund hoher Sicherheits- und Qualitätsansprüche wird die Haftfestigkeit dieser Verbindungen jedoch noch immer zerstörend geprüft. Zufriedenstellende zerstörungsfreie Verfahren, um Haftfestigkeiten zu prüfen, sind nicht vorhanden und Thema gegenwärtiger Forschung. Ein Ansatz, der in diesem Projekt verfolgt wird, liegt in der Verwendung geführter Ultraschallwellen.
Hierzu wird anhand von Simulationen mittels der Scaled Boundary Finite Element Methode gezeigt, dass die gezielte Auswertung bestimmter Bereiche des Dispersionsdiagrams, den sogenannten vermiedenen Kreuzungen (engl. mode repulsion regions), eine Charakterisierung der Haftfestigkeiten zulassen könnten. Dies liegt darin begründet, dass die mittleren mechanischen Belastungen der Kleberschicht in diesen Bereichen ein lokales Maximum aufweisen und daher eine erhöhte Sensitivität auf Materialänderungen haben. Es wird gezeigt, wie sensitiv diese Bereiche auf Materialänderungen in der Klebergrenzschicht sind und welche potenziellen Fehlergrößen existieren.
Klebeverbindungen sind aus dem heutigen Leichtbau wie der Automobil- und Luftfahrtindustrie nicht mehr wegzudenken. Durch die Verklebung gleicher oder ungleicher Materialien entstehen viele Vorteile gegenüber konservativen Fügeverfahren wie dem Schweißen oder dem Nieten. Aufgrund hoher Sicherheits- und Qualitätsansprüche wird die Festigkeit dieser Verbindungen jedoch noch immer zerstörend geprüft. Zuverlässige und zufriedenstellende zerstörungsfreie Verfahren, insbesondere um schwache Haftfestigkeiten zu prüfen, sind nicht vorhanden und Thema gegenwärtiger Forschung. Ein Ansatz, der in diesem Projekt verfolgt wird, liegt in der Verwendung geführter Ultraschallwellen und der gezielten Auswertung spezifischer Bereiche des Dispersionsdiagrams, den sogenannten Mode Repulsion Regions, welche eine potenzielle Charakterisierung der Haftfestigkeiten zulassen könnten.
Hierzu wurden neben Simulationen mittels der sogenannten SBFEM, zur Findung geeigneter Charakterisierungsparameter, auch experimentelle zerstörungsfreie Untersuchungen von verklebten Zweischichtstrukturen aus Aluminium und Polycarbonat mittels geführter Ultraschallwellen durchgeführt . Hierzu dienten Voruntersuchungen an Stirnabzugsproben mittels zerstörender Validierungsmessungen zur Ermittlung geeigneter Oberflächenbearbeitungen zur Herstellung verschiedener Haftfestigkeiten. Mit Niederdruckplasma behandelte Proben dienten bei den zerstörungsfreien Messungen als ideale Referenzklebung gegenüber den schwächeren Haftfestigkeiten.
Es konnten verschiedenste Haftfestigkeiten reproduzierbar hergestellt, zerstörend validiert und zerstörungsfrei mittels geführter Ultraschallwellen untersucht werden. Die Ausprägungen bestimmter Mode Repulsion Regions zeigen eine vielversprechende Sensitivität, welche durch ein geeigneten Parameter charakterisiert werden konnten.
Klebeverbindungen sind aus vielen Anwendungen wie dem Leichtbau nicht mehr wegzudenken. Durch die Verklebung gleicher oder ungleicher Materialien entstehen viele Vorteile gegenüber konservativen Fügeverfahren. Jedoch stellen schwache Haftfestigkeiten eine sehr unbeliebte Fehlerart dar, die schlecht zu detektieren sind und zu einem frühzeitigen Versagen der Verklebung bei vergleichsweise geringen Belastungen führen können. Aufgrund hoher Sicherheits- und Qualitätsansprüche wird die Haftfestigkeit dieser Verbindungen jedoch noch immer zerstörend geprüft. Zufriedenstellende zerstörungsfreie Verfahren, um Haftfestigkeiten zu prüfen, sind nicht vorhanden und Thema gegenwärtiger Forschung. Ein Ansatz, der in diesem Projekt verfolgt wird, liegt in der Verwendung geführter Ultraschallwellen.
Hierzu wird anhand von Simulationen mittels der Scaled Boundary Finite Element Methode gezeigt, dass die gezielte Auswertung bestimmter Bereiche des Dispersionsdiagrams, den sogenannten vermiedenen Kreuzungen (engl. mode repulsion regions), eine Charakterisierung der Haftfestigkeiten zulassen könnten. Dies liegt darin begründet, dass die mittleren mechanischen Belastungen der Kleberschicht in diesen Bereichen ein lokales Maximum aufweisen und daher eine erhöhte Sensitivität auf Materialänderungen haben. Es wird gezeigt, wie sensitiv diese Bereiche auf Materialänderungen in der Klebergrenzschicht sind und welche potenziellen Fehlergrößen existieren.
Akustische Bestimmung der Werkstoffparameter faserverstärkter Kunststoffe mittels geführter Wellen
(2021)
Akustische Verfahren eignen sich hervorragend zur Bestimmung der Werkstoffeigenschaften. Die Verfügbarkeit derartiger Verfahren ist vor allem für Kunststoffe wichtig, da deren Eigenschaften stark abhängig vom jeweiligen Herstellungsprozess und vom Alterungszustand sind. Exakte und vollständige Werte sind daher in Datenbanken oder von Herstellern nur begrenzt zu finden. Insbesondere die Entwicklung von Methoden zur Charakterisierung faserverstärkter Kunststoffe (FKV) ist nach wie vor Gegenstand der Forschung. Hier müssen anisotropiebedingt mehrere Kennwerte bestimmt werden. Da FKV zumeist als dünnwandige Bauteile zum Einsatz kommen, können die Werkstoffparameter aus den Dispersionseigenschaften der Lamb-Wellen, die sich in diesen Strukturen ausbreiten, abgeleitet werden. Dazu ist eine räumliche Abtastung des sich ausbreitenden Schallfelds erforderlich.
In der vorliegenden Untersuchung wird dieser Ansatz für die relativ neue Werkstoffklasse der faserverstärkten Thermoplaste angewendet. Diese zeichnet ein ausgeprägtes Dämpfungsverhalten und eine Anisotropie der Materialparameter aus. Dazu wurde das Schallfeld im Ultraschallbereich mit einem Laser-Doppler-Vibrometers vermessen. Rechnerisch bestimmte Dispersionskurven wurden dann an die gemessenen Werte angepasst, womit die richtungsabhängigen Materialparameter bestimmt werden konnten.
Im Vortrag wird das Messverfahren vorgestellt und auf spezielle Probleme, die sich z.B. aus dem Dämpfungsverhalten des Werkstoffs ergeben, eingegangen. Ausgewählte gemessene Werte werden mit den Ergebnissen von Referenzverfahren verglichen.
In plate-like structures, ultrasonic waves propagate as Lamb waves. Their use is important for many applications from non-destructive testing to structural health monitoring. Efficient simulation tools contribute to a significant value add e.g. in designing systems for these applications. Under which conditions an acceptable accuracy of these models with affordable computational costs can be achieved is an open question. Many of these applications include the usage of a plane wavefront, simulated in 2D crossesctional models to reduce complexity. In this contribution, a comparative case study between simulations and experiments is presented. The aim is to verify and compare a 2D cross-sectional model with experimental data. The experimental setup for this case study consists of an aluminum plate. A rectangular piezoelectric transducer is mounted for guided wave excitation. A laser Doppler vibrometer (LDV) measures out-of-plane velocities on the plate. A 2D cross-sectional model based on the Scaled Boundary Finite Element Method (SBFEM) is used to simulate the wave propagation of the experimental setup. The first data points near the transducer are used to fit the excitation tractions of the model, while additional points further away from the source are used to validate the model. The comparison between the recorded measurements and the simulated velocities shows a high degree of compatibility.
Akustische Verfahren eignen sich hervorragend zur Bestimmung der Werkstoffeigenschaften. Die Verfügbarkeit derartiger Verfahren ist vor allem für Kunststoffe wichtig, da deren Eigenschaften stark abhängig vom jeweiligen Herstellungsprozess und vom Alterungszustand sind. Exakte und vollständige Werte sind daher in Datenbanken oder von Herstellern nur begrenzt zu finden. Insbesondere die Entwicklung von Methoden zur Charakterisierung faserverstärkter Kunststoffe (FKV) ist nach wie vor Gegenstand der Forschung. Hier müssen anisotropiebedingt mehrere Kennwerte bestimmt werden. Da FKV zumeist als dünnwandige Bauteile zum Einsatz kommen, können die Werkstoffparameter aus den Dispersionseigenschaften der Lamb-Wellen, die sich in diesen Strukturen ausbreiten, abgeleitet werden. Dazu ist eine räumliche Abtastung des sich ausbreitenden Schallfelds erforderlich.
In der vorliegenden Untersuchung wird dieser Ansatz für die relativ neue Werkstoffklasse der faserverstärkten Thermoplaste angewendet. Diese zeichnet ein ausgeprägtes Dämpfungsverhalten und eine Anisotropie der Materialparameter aus. Dazu wurde das Schallfeld im Ultraschallbereich mit einem Laser-Doppler-Vibrometers vermessen. Rechnerisch bestimmte Dispersionskurven wurden dann an die gemessenen Werte angepasst, womit die richtungsabhängigen Materialparameter bestimmt werden konnten.
Im Vortrag wird das Messverfahren vorgestellt und auf spezielle Probleme, die sich z.B. aus dem Dämpfungsverhalten des Werkstoffs ergeben, eingegangen. Ausgewählte gemessene Werte werden mit den Ergebnissen von Referenzverfahren verglichen.
Wavefield measurements by a scanning laser Doppler vibrometer are generally carried out in a cartesian coordinate. As a piezoelectric transducer generates Lamb waves following radial paths, the use of a polar coordinate can be a suitable alternative to the use of a cartesian coordinate. Therefore, in the proposed method, using a single transducer placed on the center of the specimen, the measured wavefields are transformed into polar coordinates, making several identical radial line inspections from the center in a direction of incident waves. Taking advantage of the properties of the polar coordinates, a signal processing technique is proposed through a frequency-wavenumber filtering process in these coordinates. In this technique, by using proper filters, unwanted wave modes of the incident wave along with all reflected waves are filtered out. In addition, the conventional features of RMS and Euclidean distance are adapted for the polar coordinate system to image the bonded plate. The proposed signal processing and damage imaging are first introduced through a numerical simulation. Then, the performance of the proposed technique is presented by experimental measurements of two specimens including adhesively bonded carbon fiber-reinforced plastic composite plates and bonded aluminum plates.
The rails of modern railways face an enormous wear and tear from ever increasing train speeds and loads. This necessitates diligent non-destructive testing for defects of the entire railway system.
Non-destructive testing of rail tracks is carried out by rail inspection trains equipped with ultrasonic and eddy current test devices. However, the evaluation of the gathered data is mainly done manually with a strong focus on ultrasonic data, and defects are checked on-site using hand-held testing equipment. Maintenance measures are derived based on these on-site findings.
The aim of the AIFRI project (Artificial Intelligence For Rail Inspection) is to
- increase the degree of automation of the inspection process, from the evaluation of the data to the planning of maintenance measures,
- increase the accuracy of defect detection,
- automatically classify detected indications into risk classes.
These aims will be achieved by training a neural network for defect detection and classification. Since the current testing data is unbalanced, insufficiently labeled and largely unverified we will supplement fused, simulated eddy current and ultrasonic testing data in form of a configurable digital twin.
Non-destructive testing of rail tracks is carried out by using rail inspection cars equipped with ultrasonic and eddy current measurement. The evaluation of test data is mainly done manually, supported by a software tool which pre-selects relevant indications shown to the evaluators. The resulting indications have to be checked on-site using hand-held testing equipment. Maintenance interventions are then derived on the basis of these on-site findings.
Overall aim of the AIFRI (Artificial Intelligence For Rail Inspection) project - funded by the German Federal Ministry of Digital and Transport (BMDV) as part of the mFUND programme under funding code 19FS2014 – is to increase the degree of automation of the inspection process from the evaluation of the data to the planning of maintenance interventions. The accuracy of defect detection shall be increased by applying AI methods in order to enable an automated classification of detected indications into risk classes. For this purpose, data from both eddy current inspections and ultrasonic inspections will be used in combination.
Within the framework of this data-driven project, relevant defect patterns and artefacts present in the rail are analysed and implemented into a configurable digital twin. With the help of this digital twin virtual defects can be generated and used to train AI algorithms for detection and classification. With the help of reliability assessment trained AI algorithms will be evaluated with regard to the resulting quality in defect detection and characterisation.
A particular aspect of the development of AI methods is the data fusion of different NDT data sources: Thereby, synergies are used that arise from linking eddy current and ultrasonic inspection data in a combined model.
In the course of the project a demonstrator consisting of the developed IT-tool and an asset management system will be implemented and tested in the field using real-world data.
Structural health monitoring techniques associate strongly with damage detection and characterization. Ultrasonic guided waves (UGW), for such scope, arise as one of the most promising methods for many reasons i.e. UGW are able to travel long distances and they have high sensitivity to damage. In this context, the necessity to model realistic wave-defect interaction occurs to be critical.
Realistic damage scenarios can be modeled through the usage of image-based quadtree meshes. Images, such as the outcome from X-ray scans, C-scans, etc., can be converted into meshes for further integration in a computational domain. Quadtree meshes are created by converting the intensity of the pixels to quadrilateral cells. Homogeneous regions inside one image result in one quad, whereas fine features such as discontinuities can be described with smaller quads.
This contribution proposes an efficient methodology to model wave defect interaction, using as a framework the scaled boundary finite element method (SBFEM) and quadtree meshes. Problems as non-conforming regions in the mesh due to the space tree decomposition can be easily avoided using SBFEM’s polygonal elements. Moreover, the semi-analytical nature of the SBFEM allows the modeling of arbitrarily long prismatic/undamaged regions of the waveguides without an increase in the computational burden.
Temperature compensation strategies play a key role in the implementation of guided wave based structural health monitoring approaches. The varying temperature influences the performance of the inspection system inducing false alarms or missed detection, with a consequent reduction of reliability. This paper quantitatively assesses two temperature compensation methods, namely the optimal baseline selection (OBS) and the baseline signal stretch (BSS), with the aim to extend their use to the case of distributed sensor networks (DSN). The effect of temperature separation between baseline time-traces in OBS and BSS are investigated considering multiple couples of sensors employed in the DSN. A decision strategy that uses frequent value warning to define the optimal baseline or stretching parameter is found to be effective analyzing data from two several experiments, which use different frequency analysis with either predominantly A0 mode or S0 mode data or both. The focus is given on the fact that different paths are available in a sensor network and several possible combinations of results are available. Nonetheless, introducing a frequent value warning it is possible to increase the efficiency of the OBS and BSS approach making use of fewer signal processing algorithms. In addition, the effectiveness of those approach is quantified using damage indicators as metric, which confirms that the performance of OBS and BSS quantitatively agree with predictions and also demonstrate that the use of compensation strategies improve detectability of damage with a higher reliability of the system.
This thesis investigates ultrasonic guided waves (GW) in multi-layered plates with the focus on higher order modes. The aim is to develop techniques for hybrid structures such as of adhesive bonds and composite pressure vessels (COPV) which are widely used in automotive and aerospace industries and are still challenging to inspect non-destructively. To be able to analyse GW, numerical methods and precise material properties are required. For this purpose, an efficient semi-analytical approach, the Scaled Boundary Finite Element Method, is used. The material properties are inferred by a GW-based optimisation procedure and a sensitivity study is performed to demonstrate the influence of properties on GW. Then, an interesting feature, called mode repulsion, is investigated with respect to weak and strong adhesive bonds. The results show that the coupling between two layers influences the distance between coupled modes in a mode repulsion region, thus allowing for the characterisation of adhesive bonds. At next, wave-damage interaction is studied in the hybrid structure as of the COPV. Results show that the wave energy can be concentrated in a certain layer enabling damage localisation within different layers. Further investigations are carried out on the hybrid plate with an impact-induced damage. Two well-known wavenumber mapping techniques, which allow to quantify the damage in three dimensions, are implemented and their comparison is done for the first time.
Air-coupled ultrasound sensors have advantages over contact ultrasound sensors when a sample should not become contaminated or influenced by the couplant or the measurement has to be a fast and automated inline process. Thereby, air-coupled transducers must emit high-energy pulses due to the low air-to-solid power transmission ratios (10−3 to 10−8). Currently used resonant transducers trade bandwidth—a prerequisite for material parameter analysis—against pulse energy. Here we show that a combination of a non-resonant ultrasound emitter and a non-resonant detector enables the generation and detection of pulses that are both high in amplitude (130 dB) and bandwidth (2 µs pulse width). We further show an initial application: the detection of reflections inside of a carbon fiber reinforced plastic plate with thicknesses between 1.7 mm and 10 mm. As the sensors work contact-free, the time of flight and the period of the in-plate reflections are independent parameters. Hence, a variation of ultrasound velocity is distinguishable from a variation of plate thickness and both properties are determined simultaneously. The sensor combination is likely to find numerous industrial applications necessitating high automation capacity and opens possibilities for air-coupled, single-side ultrasonic inspection.
The structural integrity of sealing structures in underground repositories for radioactive waste is a major concern regarding safe disposal. Non-destructive testing plays a very important role in the safety of this sealing structures. Ultrasonic pulse echo technology has been established in the construction industry as a non-destructive testing method for locating potential defects and material characterization of concrete structures. A borehole probe is an ultrasonic pulse-echo device used to investigate the internal structures of salt concrete. A prototype borehole probe is successfully demonstrated with the existing research borehole in the test site using a commercially available flaw detector. A novel phased array borehole probe that allows the beam to be focused based on the delay law was constructed and tested. The directivity measurements on the semi-cylindrical concrete sample agree well with the simulation results for the different focusing angles. In combination with geophysical reconstruction methods, the optimized radiation pattern of the probe is expected to improve the signal quality and thus increase the reliability of the imaging results. In addition, a unique large aperture ultrasound system (LAUS) is expected to provide enhanced images of possible cracks and embedded objects in in-situ structures. LAUS will be optimized to reliably detect objects at depths greater than 9 m and, at the same time, provide good resolution. Modeling studies show the potential to increase the distance between the transducer arrays further, and the same configuration has been successfully tested on a thick concrete wall. Overall, the paper shows that quality assurance using ultrasonic testing is crucial for constructing safe sealing structures to dispose of radioactive or toxic waste.
Understanding on how a machine learning model interprets data is a crucial step to verify its reliability and avoid overfitting. While the focus of the scientific community is nowadays orientated towards deep learning approaches, which are considered as black box approaches, this work presents a toolbox that is based on complementary methods of feature extraction and selection, where the classification decisions of the model are transparent and can be physically interpreted. On the example of guided wave benchmark data from the open guided waves platform, where delamination defects were simulated at multiple positions on a carbon fiber reinforced plastic plate under varying temperature conditions, the authors could identify suitable frequencies for further investigations and experiments. Furthermore, the authors presented a realistic validation scenario which ensures that the machine learning model learns global damage characteristics rather than position specific characteristics.
Der Beitrag beinhaltet Themen vom H2Safety@BAM-Kompetenzfeld Sensorik, Analytik und zertifizierte Referenzmaterialien (SensRef) mit Fokus auf Mess- und Prüfverfahren mit verschiedenen Sensortechnologien und Ultraschallwellen:
Metrologie zur Wasserstoffspeicherung - Euramet-Vorhaben "MefHySto",
Erkennung von freigesetztem Wasserstoff sowie die Bestimmung des Wasserstoff-Luftverhälntisses mit Gassensoren, zerstörungsfreie Fehlstellenerkennung mit integriertem Zustandsüberwachungssystem basierend auf geführten Ultraschallwellen zur Lebensdauerüberwachung von Composite-Behältern (Wasserstoffspeicher) sowie faseroptische Sensorik zur Schadenfrüherkennung von Wasserstoffspeichern aufgrund erkennbarer Dehnungsänderungen an Druckbehältern.
Uncertainty quantification of multimodal surface wave inversion using artificial neural networks
(2023)
An inversion of surface waves dispersion curves is a non-unique and ill-conditioned problem. The inversion result has a probabilistic nature, which becomes apparent when simultaneously restoring the shear wave (S-wave) velocity and layer thickness. Therefore, the problem of uncertainty quantification is relevant. Existing methods through deterministic or global optimization approaches of uncertainty quantification via posterior probability density (PPD) of the model parameters are not computationally efficient since they demand multiple solutions of the inverse problem. We present an alternative method based on a multi-layer fully connected artificial neural network (ANN). We improve the current uni-modal approach, which is known from publications, to multi-modal inversion. The learned ANN maps the phase velocity dispersion curves to values of the S-wave velocity and layers thickness. To estimate the uncertainties, we adapt the Monte-Carlo simulation strategy and project onto the resulting velocity model both frequency-dependent data noise and inverse operator errors, which are evaluated by the prediction of the training data set. The proposed combination of surface waves data processing methods, configured with each other, provides a novel surface waves multi-modal dispersion data inversion and uncertainty quantification approach. We first test our approach on synthetic experiments for various velocity models: a positive velocity gradient, a low-velocity layer and a high-velocity layer. This is done considering uni-modal inversion at first and then compared to the multi-modal inversion. Afterwards, we apply our approach to field data and compare resulting models with the body S-wave processing by the generalized reciprocal method (GRM). The experiments show high-potential results using ANN yields the possibility to accurately estimate PPD of restored model parameters without a significant computational effort. The PPD-based comparison demonstrates advantages of a multi-modal inversion over uni-modal inversion. The trained ANN provides reasonable model parameters predictions and related uncertainties in real-time.
In order to detect small and hidden material defects or micro-cracks, weak and localized magnetic stray fields need to be detected and characterized on the magnetic surface. Current flux leakage sensor elements are rigid and rely on air gaps to detect stray fields several hundred micrometers above the surface. Furthermore, the increasing complexity of critical components, enabled by novel fabrication technologies, primarily additive manufacturing, poses a significant challenge to the available flux leakage testing technologies.
The emergence of flexible magneto-electronics paves the way to a compliant form of magnetic sensors that, on one hand, are able to adapt to highly curved surfaces, allowing these measurements to be conducted on irregularly formed components, which are inaccessible for nowadays electromagnetic NDT equipment and, on the other hand, could enhance the detection limit for small magnetic stray fields, by allowing the magneto-sensitive elements to approximate the object’s surface until only a few µm, mediated by thin and flexible packaging.
Im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz haben DIN und DKE im Januar 2022 die Arbeiten an der zweiten Ausgabe der Deutschen Normungsroadmap Künstliche Intelligenz gestartet. In einem breiten Beteiligungsprozess und unter Mitwirkung von mehr als 570 Fachleuten aus Wirtschaft, Wissenschaft, öffentlicher Hand und Zivilgesellschaft wurde damit der strategische Fahrplan für die KI-Normung weiterentwickelt. Koordiniert und begleitet wurden diese Arbeiten von einer hochrangigen Koordinierungsgruppe für KI-Normung und -Konformität.
Mit der Normungsroadmap wird eine Maßnahme der KI-Strategie der Bundesregierung umgesetzt und damit ein wesentlicher Beitrag zur „KI – Made in Germany“ geleistet.
Die Normung ist Teil der KI-Strategie und ein strategisches Instrument zur Stärkung der Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit der deutschen und europäischen Wirtschaft. Nicht zuletzt deshalb spielt sie im geplanten europäischen Rechtsrahmen für KI, dem Artificial Intelligence Act, eine besondere Rolle.
The aim of this work is to achieve reliable nondestructive evaluation (NDE) of adhesively bonded aerospace components by developing novel multidimensional data fusion techniques, which would combine the information obtained by ultrasonic and X-ray NDE methods. Separately, both NDE techniques have their advantages and limitations. The integration of data obtained from pulse echo immersion ultrasound testing and radiography holds immense potential to help improve the reliability of non-destructive evaluation. In this study, distinctive features obtained from single techniques, traditional ultrasonic pulse echo testing, and radiography, as well as fused images, were investigated and the suitability of these distinctive features and fusion techniques for improving the probability of defect detection was evaluated. For this purpose, aluminum single lap joints with brass inclusions were analyzed using ultrasound pulse echo and radiography techniques. The distinctive features were extracted from the data obtained, and images of features obtained by both techniques were fused together. Different combinations of features and fusion algorithms were investigated, considering the desire to automate data evaluation in the future.
In this study, we explored the detection of weak bonds (WBs) due to contamination and faulty curing (FC) using linear ultrasound and machine learning. For this purpose, aluminium single-lap adhesive joints containing three variants of bonding quality were investigated: perfect bond, WB due to release agent (RA) contamination, and WB due to FC. The data, according to the deviation of the bonding protocol, were arranged in two groups, creating two datasets: distinct and complete. Each dataset included all bonding conditions (perfect, RA, and FC), although the distinct dataset contained only marginal cases, which were expected to be well separable, whereas the complete dataset included data with minor deviations from the bonding protocol. Pulse-echo C-scan images were acquired for all prepared samples in the immersion tank, and 45 features were initially extracted from the time traces representing each bonding group. The initial data were analysed via a t-test and pairwise correlation analysis to reveal statistically significant features. Then, we performed dimensionality reduction using tree-based, recursive, sequential, and linear discriminant analysis (LDA) feature selectors to explore feature importance and classification accuracy with different feature subsets. Finally, the important features identified with the different feature selectors were fed to support vector machine (SVM) classifiers, and the classification accuracies were compared amongst the different feature subsets. The classification accuracy using a distinct dataset in some cases demonstrated nearly 99% accuracy, indicating that significant bonding protocol deviations could be easily detected. It was demonstrated that classification accuracy increased with the number of features. However, even in the case of the 2D feature space obtained using linear discriminant analysis, the bonding quality classification accuracy remained higher than 84%. The feature subspace reduction with LDA demonstrated sufficient classification accuracy and an improvement of nearly 40% in training time compared with that for the initial feature set. Thus, the classical ultrasonic pulse-echo C-scan with an LDA feature transformation and SVM classifier could be used to identify the deviations in the bonding protocol in aluminium single-lap adhesive joints.
Geführte Ultraschallwellen sind für die Materialcharakterisierung hervorragend geeignet, da ihr Ausbreitungsverhalten abhängig von den Materialeigenschaften des untersuchten Werkstoffs ist.
Um aus dem messtechnisch ermittelten Ausbreitungsverhalten geführter Ultraschallwellen Rückschlüsse auf die Materialparameter zu ziehen, werden in der aktuellen Forschung verschiedene inverse Methoden diskutiert. Dispersionsabbildungen im Frequenz-Wellenzahl-Bereich repräsentieren das Ausbreitungsverhalten geführter Ultraschallwellen. Maschinelles Lernen und insbesondere Convolutional-Neural-Networks (CNNs) sind eine Möglichkeit der automatisierten inversen Bestimmung der Materialparameter aus den Dispersionsabbildungen.
In diesem Beitrag wird anhand synthetischer Daten gezeigt, wie das Ausbreitungsverhalten von geführten Ultraschallwellen unter Verwendung von CNNs und Dispersionsabbildungen genutzt werden kann, um die elastischen Konstanten einer isotropen plattenförmigen Struktur zu bestimmen. Anhand dieses Beispiels wird das generelle Vorgehen zur Anwendung maschineller neuronaler Lernverfahren aufgezeigt. Hierfür werden die verwendeten Daten analysiert, das Preprocessing erläutert und eine einfache CNN-Architektur gewählt. Im Rahmen der Auswertung wird insbesondere Wert auf die Erklärbarkeit und Zuverlässigkeit des verwendeten CNNs gelegt und so Grenzen und Möglichkeiten aufgezeigt.
In non-destructive testing and structural health monitoring with ultrasonic waves, the quantification of damage in components is one of the main tasks. In many shell-like structures, such as plates, pipes, or laminate components, ultrasonic waves propagate as guided waves. Although guided waves enable the testing of large areas, their multimodal and dispersive properties make it challenging to analyze signals. So, there is a need for more advanced algorithms to handle these properties, especially when reconstructing damage position and geometry.
The reconstruction can be formulated as an inverse problem where the measured signals are fitted with a simulative forward model. Due to the small wavelength of ultrasonic waves, classic forward models based on, e.g., the Finite Element Method are computationally intensive. In contrast, the authors use the semi-analytical Scaled Boundary Finite Element Method (SBFEM) to reduce the computational effort. The SBFEM approximates arbitrary long, undamaged parts of the structure with only a few degrees of freedom.
This contribution summarizes a general inverse procedure based on algorithmic differentiation in combination with the SBFEM. Results are presented for damaged 2D cross-sectional models of waveguides. These results include an analysis of the robustness of the proposed algorithms against noise.
This paper considers an indirect measurement approach to reconstruct a defect in a two-dimensional waveguide model for a non-destructive ultrasonic inspection via derivative-based optimization. The propagation of the mechanical waves is simulated by the scaled boundary finite element method that builds on a semi-analytical approach. The simulated data are then fitted to given data associated with the reflected waves from a defect which is to be reconstructed. For this purpose, we apply an iteratively regularized Gauss-Newton method in combination with algorithmic differentiation to provide the required derivative information accurately and efficiently. We present numerical results for three kinds of defects, namely, a crack, delamination, and corrosion. The objective function and the properties of the reconstruction method are investigated. The examples show that the parameterization of the defect can be reconstructed efficiently as well as robustly in the presence of noise.
Ein Hauptziel der zerstörungsfreien Prüfung und der Strukturüberwachung (engl. Structural Health Monitoring - SHM) mit Ultraschallwellen ist die Charakterisierung von Schäden in Bauteilen. In vielen schalenförmigen Bauteilen, wie zum Beispiel Rohrleitungen, Laminaten und Platten, breitet sich der Ultraschall in Form geführter Wellen aus. Zwar erlauben geführte Wellen eine großflächige Prüfung durch das langsame Abklingen der Wellen. Jedoch breiten sich die Wellen in verschiedenen dispersiven Moden aus, was die Analyse der vom Schaden erzeugten Reflexionen erschwert. Eine Möglichkeit, die Messsignale zu interpretieren, um Schäden zu charakterisieren, ist der direkte Vergleich mit einem Simulationsmodell. Die Rekonstruktion des Schadens stellt ein inverses Problem dar. Das inverse Problem kann als Optimierungsproblem formuliert werden. Für die Optimierung werden mehrere Vorwärtsrechnungen gebraucht, um das Schadensmodell an die Messdaten anzupassen.
Aufgrund der kurzen Wellenlängen von Ultraschallwellen sind klassische Methoden für die Vorwärtsrechnung, wie z.B. die Finite Elemente Methode (FEM), rechenintensiv. Eine Möglichkeit den Rechenaufwand zu reduzieren, bietet die Approximation der Wellenausbreitung mittels der semi-analytischen Scaled Boundary Finite Element Method (SBFEM). Frühere Untersuchungen haben gezeigt, dass die benötigten Freiheitsgrade im Vergleich zur FEM wesentlich geringer sind [1].
Im Beitrag wird eine Optimierung basierend auf einem Gradientenverfahren in Kombination mit der SBFEM vorgestellt und an verschiedenen Schadenstypen in 2D-Querschnittsmodellen von Stahlplatten getestet. Der Gradient des Vorwärtsmodells wird durch Algorithmisches Differenzieren berechnet, wodurch eine genaue und schnelle Optimierung ermöglicht wird. Es werden Untersuchungen zum inversen Problem und das Finden einer geeigneten Zielfunktion präsentiert. Es wird verdeutlicht, dass der entwickelte Algorithmus robust gegenüber von Rauscheinflüssen ist. In diesen Untersuchungen werden zunächst „Messdaten“ aus unabhängigen Simulationen verwendet [2]. Erste Schritte für die experimentelle Validierung und Erweiterung auf 3D Modelle werden anschließend vorgestellt.
In this study, the concept of a zero mass flow liner is evaluated. The concept enables impedance control by theinduction of, acoustically actuated, periodic bias flowthrough the facing sheet of the liner. Bymeans of the periodic bias flow, the impedance of the liner is adapted to different grazing flowconditions.The equivalent fluid impedancemodel for perforated plates is modified to account for the effects of periodic bias and grazing flow. A generally applicable optimization routine, using the impedance of the lined surface as a boundary condition in a numeric calculation, is implemented. Based on the results of the optimization, a zero mass flow liner is manufactured and evaluated experimentally. The damping characteristics are assessed in the form of dissipated energy along the lined surface.
Prediction and measurements show reasonable agreement. The zero mass flow liner delivers broadband dissipation of high peak value over a range of grazing flow Mach numbers. Under grazing flow, the effect of periodic bias flow is reduced. For a ratio of grazing to bias flow velocities larger than five, no appreciable effect is found. This poses considerable energy requirements on the actuation source for the application in high-Mach-number flow regimes.
This guideline was drafted following and complementing the norm ISO 22232-2:2020(E) to include air-coupled ultrasonic transducers. This document specifies the characteristics of probes used for non-destructive air-coupled ultrasonic testing with center frequencies above 20 kHz, with focusing or without focusing means.
The rising popularity of additive manufacturing processes leads to an increased interest in possibilities and methods for related process monitoring. Such methods ensure improved process quality and increase the understanding of the manufacturing process, which in turn is the basis for stable component quality, e.g., required in the aerospace industry or in the medical sector. For laser powder bed fusion, a handful of process monitoring tools already exist, such as optical tomography, thermography, pyrometry, imaging, or laser power monitoring. Although these tools provide helpful information about the process, more information is required for an accurate in-depth understanding. In this article, advanced approaches in eddy current testing (ET) are combined, such as single wire excitation, magnetoresistive (MR) sensor arrays, and heterodyning to build up a system that can be used for online process monitoring of laser powder bed fusion. In addition to detailed information about the developed ET system and underlying signal processing, the first results of magnetoresistance-basedonline ET during the laser powder fusion process are presented. While producing a step-shaped cuboid, each layer is tested during recoating.
Test results show that not only the contours of the topmost layer are detected but also the contours of previous layers covered by powder. At an excitation frequency of 1 MHz, a penetration depth of approx. 400 μm is obtained. To highlight the possibilities of ET for online process monitoring of laser powder bed fusion, results are compared with postexposure images of the integrated layer control system (LCS).
Whereas human factors (HF) in the non-destructive testing (NDT) of metallic components are a poorly investigated topic (in comparison to other industrial fields such as aviation), HF in the inspection of concrete components are even less known. Studies have shown that there is always some variability between individuals in their inspection results and that HF affect the reliability of NDT inspections. The aim of the ongoing WIPANO project is to draft a standard for a holistic reliability assessment, with concrete inspection as one case study. This includes also the HF. A human-oriented Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) was carried out to do the following: a) identify possible human-related risks in tunnel inspection processes using a laser scan method (including data collection,evaluation, and assessment of tunnel damage) and b) evaluate these human-related risks as regards their possible causes, consequences and probability of occurrence – in addition with respect to existing and possible preventive measures. The results show that the causes for possible failures can lie within people, the physical environment, technology, organisation, and extra-organisational environment. Whereas current preventive measures rely mostly on the individual and quality management practices, there is potential for even larger improvement at the organisational and extra-organisational level. The FMEA results were also used to develop a quantification method to further understand the HF in tunnel inspection, which could possibly be included in the information into the overall reliability assessment. The usage of qualitative and quantitative data collected through the human-FMEA within the proposed quantification method shows promise that HF can be quantified and could offer broader understanding of HF influences on inspection in various industries
Seit beinahe 50 Jahren werden Zuverlässigkeitsbewertungen zerstörungsfreier Prüfverfahren erfolgreich in unterschiedlichen Industriebranchen eingesetzt. Dennoch gibt es weiterhin viele Vorbehalte, da die Bewertungsgrundlage nicht standardisiert ist und konkrete Handlungsanweisungen fehlen. Dem gegenüber steht die Anerkennung in der ZfP-Community. Es ist bisher nur Wenigen bekannt, dass dem Wissen über die Zuverlässigkeit eines zerstörungsfreien Prüfverfahren eineSchlüsselfunktion für die ZfP 4.0 zukommt.
Im Vortrag wird die Notwendigkeit für eine Norm oder eine Richtlinie zum Thema Zuverlässigkeitsbewertungen aufgezeigt. Es wird darauf eingegangen, warum es bisher (in Deutschland) noch keine Richtlinie gab und gibt und was der:die Anwender:innen aus einer Richtlinie zur Zuverlässigkeitsbewertung von ZfP-Prüfverfahren erwarten kann.
Es werden konkrete Schritte und Vorgehensweisen zur Bewertung der Zuverlässigkeit eines Verfahrens aufgezeigt; von der Definition eines Anwendungsfalls, über die Herstellung geeigneter Testkörper bis hin zur Durchführung und Bewertung von Prüfungen unter Einbeziehung von menschlichen Einflüssen. Die Beispiele umfassen sowohl Anwendungen aus dem Bauwesen als auch aus dem Maschinen- und Anlagenbau.
Der Vortrag fasst die bisherigen und geplanten Arbeiten in dem WIPANO Projekt „Normung für die probabilistische Bewertung der Zuverlässigkeit für zerstörungsfreie Prüfverfahren“ zusammen.
Im Rahmen des WIPANO Vorhabens „normPOD“ wird eine Richtlinie zur experimentellen und simulationsgestützten Zuverlässigkeitsbewertung erstellt. In der Richtlinie wird die Zuverlässigkeitsbewertung beispielhaft für zwei praktische Anwendungsfälle vorgestellt. Ein Anwendungsfall beschäftigt sich mit konventionellen Ultraschallprüfungen an ferritischen Stählen und deren
Schweißnähten.
Zur Berechnung von Probability-Of-Detection (POD)-Kurven ist es notwendig, dass ein geeigneter Testkörpersatz zur Verfügung steht, der sowohl leicht zu findende Fehlstellen als auch Fehlstellen, die an der Grenze der Detektierbarkeit liegen, enthält.
Im Vorhaben kommen verschiedene Testkörper zum Einsatz, die entweder Ersatzfehler wie Nuten und Bohrungen oder künstlich eingebrachte realistische Fehlstellen wie Risse und Schweißfehler enthalten.
Zur Erstellung eines möglichst allgemeinen Leitfadens zur Testkörperherstellung für die Zuverlässigkeitsbewertung werden verschiedene Möglichkeiten betrachtet. Es wird ein Testkörpersatz mit Ersatzfehlern hergestellt und durch Testkörper mit realistischen Fehlstellen ergänzt. Mit Hilfe von Simulationen mit CIVA sollen die optimalen Konfigurationen und Anordnung von realistischen Fehlstellen und Ersatzfehlern identifiziert, und anschließend mithilfe geeigneter Fertigungsverfahren eingebracht und validiert werden. Neben den Testkörpern, die gezielt für das Vorhaben hergestellt werden, kommen außerdem kommerziell erhältliche Testkörpersätze mit realistischen Fehlstellen zum Einsatz.
Die Prüfaussage einer Ultraschallprüfung hängt weiterhin wesentlich von den Informationen ab, die dem Prüfpersonal vor Ort zur Verfügung steht. Es muss ein ausgewogenes Maß zwischen zu wenig und zu viel Informationen gefunden werden.
Im letzten Schritt wird deshalb eine geeignete Vorlage für eine Prüfanweisung erstellt, die so formuliert ist, dass die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler (z. B. Missverständnis, Fehlinterpretation, Überspringen von Schritten usw.) möglichst gering ist.
Visually detecting irregularities on components is a complex process, influenced by physical, technical, and human factors. Current standards mainly focus on illuminance, demanding highest accuracy for it, without providing scientific justification. In this research, 63 inspectors visually inspected forgings, with and without crack-like indications. The influence of illuminance on probability of detection was investigated. Therefore, illuminance was varied in three steps (200 lx, 350 lx, 500 lx). Human factors (e.g., experience, motivation) were recorded by using questionnaires. The results show no significant difference in probability of detection between the three illuminance levels. Equal probability of detection rates could be achieved at illuminances below and at the required threshold (500 lx). A difference in illuminance was found between the measurement point and the test area of the respective participant. This leads to higher assumed illuminance than present on the component. Compared with the measurement accuracy of the used illuminance meter, none of these deviations could be used to explain the similar results at different illuminance. The fact that illuminance has a significant influence in detecting indications has been disproven for this case. Whether human factors can provide explanation for the results remains unclear. This will be investigated in further research.