Filtern
Dokumenttyp
- Vortrag (16)
- Beitrag zu einem Tagungsband (11)
- Posterpräsentation (8)
- Zeitschriftenartikel (4)
Schlagworte
- Simulation (39) (entfernen)
Organisationseinheit der BAM
- 8 Zerstörungsfreie Prüfung (39) (entfernen)
Eingeladener Vortrag
- nein (16)
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.
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.
The lack of traceability to meter of X-ray Computed Tomography (CT) measurements still hinders a more extensive acceptance of CT in coordinate metrology and industry. To ensure traceable, reliable, and accurate measurements, the determination of the task-specific measurement uncertainty is necessary. The German guideline VDI/VDE 2630 part 2.1 describes a procedure to determine the measurement uncertainty for CT experimentally by conducting several repeated measurements with a calibrated test specimen. However, this experimental procedure is cost and effort intensive. Therefore, the simulation of dimensional measurement tasks conducted with X-ray computed tomography can close these drawbacks. Additionally, recent developments towards a resource and cost-efficient production (“smart factory”) motivate the need for a corresponding numerical model of a CT system (“digital twin”) as well. As there is no standardized procedure to determine the measurement uncertainty of a CT system by simulation at the moment, the project series CTSimU was initiated, aiming at this gap. Concretely, the goal is the development of a procedure to determine the measurement uncertainty numerically by radiographic simulation. The first project (2019-2022), "Radiographic Computed Tomography Simulation for Measurement Uncertainty Evaluation - CTSimU" developed a framework to qualify a radiographic simulation software concerning the correct simulation of physical laws and functionalities. The most important outcome was a draft for a new guideline VDI/VDE 2630 part 2.2, which is currently under discussion in the VDI/VDE committee. The follow-up project CTSimU2 "Realistic Simulation of real CT systems with a basic-qualified Simulation Software" will deal with building and characterizing a digital replica of a specific real-world CT system. The two main targets of this project will be a toolbox including methods and procedures to configure a realistic CT system simulation and to develop tests to check if this replica is sufficient enough. The result will be a draft for a follow-up VDI/VDE guideline proposing standardized procedures to determine a CT system's corresponding characteristics and test the simulation (copy) of a real-world CT system which we call a "digital twin".
The project series CTSimU was initiated with the goal to develop a set of procedures to enable the determination of the task-specific measurement uncertainty of a CT system numerically by radiographic simulation. The first project (2019-2022) “Radiographic Computed Tomography Simulation for Measurement Uncertainty Evaluation - CTSimU” was focused on the sufficient physical correctness of the radiographic simulation and created as a result a test framework for simulation softwares and a draft of a VDI standard in the series VDI/VDE 2630 for this application. However, for the realistic simulation of a CT system in a simulation software (i.e. a digital twin), not only the correctness of the simulation software itself is crucial, but also the quality of the parameterization of the CT system in the simulation software - this represents the starting point of the 2nd project “Realistic Simulation of real CT systems with a basic-qualified Simulation Software - CTSimU2” (2022-2024).
The parameterization of a CT system in a simulation software can be divided into four steps: after the data acquisition at the real CT system (step 1) follows the evaluation of the acquired data for the generation of general parameter specifications (step 2). It follows the transfer of the parameters into the specific simulation software (step 3) and the validation of the resulting simulation parameters by a suitable test (step 4). The intended result of the project CTSimU2 is a draft VDI standard (for VDI/VDE 2630) for this test, which contains an informative annex on the state of the art regarding the possibilities for parameter determination.
Die Entwicklung von Werkzeugen zur realitätsnahen Nachbildung eines industriellen CT-Systems in einer Simulationssoftware ist derzeit Hauptaufgabe des WIPANO Forschungsprojektes CTSimU2 Realistische Simulation realer Röntgencomputertomografie - Systeme mit basisqualifizierter Simulationssoftware. Als Voraussetzung dienen dabei Simulationssoftwares, die durch das Testframework aus dem Vorprojekt CTSimU1 basisqualifiziert wurden. Das Testframework testet die hinreichende physikalische Korrektheit und Funktionalität einer Simulationssoftware (Basisqualifizierung der Software). Für eine realitätsnahe Nachbildung ist nicht nur die Güte der Simulationssoftware, sondern insbesondere die Güte der Parametrisierung des realen CT-Systems in der Simulationssoftware ausschlaggebend. Dabei kann das Vorgehen der Parametrisierung in vier Schritte unterteilt werden: die Datenaufnahme am realen CT-System (Schritt 1), die Auswertung der aufgenommenen Daten für die Generierung allgemeiner Parameterangaben (Schritt 2), die Übertragung der Parameter in die spezifischen Simulationssoftwares (Schritt 3) und die Validierung der resultierenden Simulationsparameter durch einen geeigneten Test (Schritt 4). Ziel des Projektes ist es daher neben der Erarbeitung eines Werkzeugkastens mit allgemeinen Methoden zur Datenaufnahme und Auswertung der Daten, die Entwicklung eines Tests, auf dessen Basis die ausreichend korrekte Simulation einer realen Anlage beurteilt werden kann. Die erarbeiteten Ergebnisse sollen wie bereits im Vorprojekt CTSimU1 in einen Richtlinienentwurf für die Richtlinienreihe VDI/VDE 2630 übertragen werden. Dieser Beitrag soll einen Überblick über das Projekt und die ersten Ergebnisse geben.
Virtual CT with aRTist
(2023)
The software aRTist is a simulation tool for the generation of realistic radiographs of virtual radiographic superstructures.
With radiographic simulations, virtual component models can be scanned as in a computer tomograph.
Industrial X-ray computed tomography (CT) enables the non-destructive detection of internal and external surfaces as well as inhomogeneities of technical objects. Virtual CT offers new possibilities for the investigation of parameter influences of this complex testing and measuring technique. In addition to the option of switching physical effects on and off, scanning movements can also be tested before their technical realization.
The virtual CT generates projection images from different directions for the subsequent reconstruction of a volume model of the examined object. The reconstruction of the simulated scans is carried out with the algorithms and programs for real scans. Tomographic scans consist of a large number of projections, which practically cannot be generated individually by the user of a simulation. The software offers various options for the automated simulation of tomographic scans. These range from standard CT to scans on free trajectories or with individual projection matrices.
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.
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.
Im Rahmen des Forschungsvorhabens AIFRI „Arteficial Intelligence for Rail Inspection“ wird der Prozess der mechanisierten Schienenprüfung in einem digitalen Zwilling abgebildet, um in einem zweiten Schritt mit KI-Algorithmen eine automatisierte Defekterkennung und -klassifizierung trainieren zu können. Hierzu werden relevante Schienenschädigungen und in der Schiene vorhandene Artefakte analysiert und in skalierbare Modelle übertragen.
Die Norm DIN EN 16729-1 „Bahnanwendungen - Infrastruktur - Zerstörungsfreie Prüfung an Schienen im Gleis - Teil 1: Anforderungen an Ultraschallprüfungen und Bewertungsgrundlagen“ gilt für die Prüfausrüstung von Schienenprüffahrzeugen und handgeführten Rollgeräten und legt die Anforderungen an die Prüfgrundsätze und -systeme bei der Prüfung verlegter Eisenbahnschienen fest, um vergleichbare Ergebnisse in Bezug auf Lage, Art und Größe der Unregelmäßigkeiten in den Schienen zu erhalten.
Um die Performance von Prüfsystemen in der Simulation zu evaluieren, wurden die in den Anhängen der DIN EN 16729-1 angegebenen Bezugsreflektoren als künstliche Reflektoren (nach Anhang A) und simulierte Reflektoren (nach Anhang B) in einem digitalen Zwilling mit einem Schienenprofil 54E4 nach DIN EN 13674-1 sowie mit vereinfachter Geometrie als virtuelle Testschienen abgebildet.
Die Simulationen wurden mit den in den Tabellen 3 und 4 nach DIN EN 16729-1 definierten Prüfkopfwinkeln durchgeführt. Die Rechnungen wurden im Labormaßstab an Testkörpern verifiziert und die Signal-Rausch-Abstände für Untersuchungen im Feld ermittelt.
Ergebnisse der Untersuchungen und Möglichkeiten der Anwendung werden vorgestellt.
Das Forschungsvorhaben wird durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) im Rahmen von mFund unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 gefördert.
The interest in using computer simulations of dimensional x-ray computed tomography (dXCT) for various metrological purposes—such as measurement planning, performance prediction, performance optimisation and, finally, measurement uncertainty estimation—is increasing along with the ever-growing demand for more reliable measurements with dXCT. However, before a piece of simulation software can be used for tasks related to coordinate metrology, it has to be ensured that it is able to simulate physical laws, characteristic effects and basic CT system functionalities correctly and with sufficient accuracy. In short, the software must be qualified for dimensional metrology tasks. As one part of such a qualification process, a method is presented here for determining conformity intervals of 2D tests (projection-based tests) based on 3D tests (testing based on dimensional evaluations in a reconstructed volume) for the assessment of dXCT simulation software. The method consists of varying relevant parameter values in order to verify their influence on 3D measurement results. The results of the 3D tests with varied parameter values are then transferred to the quantities tested in the 2D tests and used as the basis for determining conformity intervals. Two approaches are applied for determining whether or not a variation of a parameter value is significant: (a) statistical and (b) heuristic. Two examples are presented, each based on simulated images, which show the application of the two different approaches for determining conformity intervals for the results of the 2D tests.
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.
Muon tomography applied to assessment of concrete structures: First experiments and simulations.
(2022)
Non-destructive techniques for reinforced or prestressed concrete inspection such as ultrasound or radar have found regular, successful practical application but sometimes suffer from limited resolution and accuracy, imaging artefacts or restrictions in detecting certain features. Until the 1980s X-ray transmission was used in case of special demands and showed a much better resolution than other NDT techniques. However, due to safety concerns and cost issues, this method is almost never used anymore. Muon tomography has received much attention recently. Novel detectors for cosmic muons and tomographic imaging algorithms have opened new fields of application. As a first step towards practical application in civil engineering and as a proof of concept we used an existing system to image the interior of a reference reinforced 600 kg concrete block. Even with a yet not optimized setup for this kind of investigation, the muon imaging results are at least of similar quality compared to ultrasonic and radar imaging, potentially even better. In a second step, we have performed simulations to assess the potential for a set of important testing problems such as grouting defects in tendon ducts. The next steps include the development of mobile detectors and optimizing acquisition and imaging parameters.
Muon tomography applied to assessment of concrete structures: First experiments and simulations.
(2022)
Non-destructive techniques for reinforced or prestressed concrete inspection such as ultrasound or radar have found regular, successful practical application but sometimes suffer from limited resolution and
accuracy, imaging artefacts or restrictions in detecting certain features. Until the 1980s X-ray transmission was used in case of special demands and showed a much better resolution than other NDT techniques.
However, due to safety concerns and cost issues, this method is almost never used anymore. Muon tomography has received much attention recently. Novel detectors for cosmic muons and tomographic imaging algorithms have opened new fields of application. As a first step towards practical application in civil engineering and as a proof of concept we used an existing system to image the interior of a reference reinforced 600 kg concrete block. Even with a yet not optimized setup for this kind of investigation, the muon imaging results are at least of similar quality compared to ultrasonic and radar imaging, potentially even better. In a second step, we have performed simulations to assess the potential for a set of important testing problems such as grouting defects in tendon ducts. The next steps include the development of mobile detectors and optimizing acquisition and imaging parameters.
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.
Bei der simulationsunterstützten Planung kritischer Ultraschallprüfaufgaben ist die detaillierte Kenntnis der Parameter der eingesetzten Prüfköpfe von entscheidender Bedeutung. Durch die, in den Regelwerken (DIN EN ISO 22232-2) zugelassenen Toleranzen bei der Herstellung der Prüfköpfe sind einige Prüfkopfparameter nur ungefähr bekannt. Durch die Alterung von Prüfköpfen und Verschleiß können auch Parameter variieren, die nicht vollständig durch die erforderliche Justierung ausgeglichen werden können. Daher sind zusätzlichen Vorversuche oft unvermeidlich. In dieser Arbeit wurden nach einer statistischen Versuchsplanung (DoE) Untersuchungen zur relativen Echo-Empfindlichkeit von konventionellen Prüfköpfen durchgeführt. Die Auswertung wurde für prüfkopfbezogene und personenbezogene Stichproben durchgeführt. Es wird gezeigt, wie weit die Daten um den Zentralwert herum verteilt sind bzw. wie sehr sich das Testobjekt im untersuchten Merkmal unterscheidet. Gerade in Hinblick auf die Beurteilung der intrinsischen Fähigkeit von Prüfverfahren und der Human Factors wird das POD-Analysekonzept zur quantitativen Bewertung der Zuverlässigkeit weiterentwickelt. Die HF-Quantifizierung bezieht sich auf verschiedene Faktoren und Methoden, die in der Veröffentlichung von M. Bertovic et al. [1] ausführlich beschrieben wurden. Die Schritte, die für das Bewertungsverfahren zur POD-Analyse erforderlich sind, werden in der Veröffentlichung von D. Kanzler et al. [2] detailliert dargestellt. Die grundlegenden Anforderungen an die Testkörpersätze für die POD-Analyse wurden in der Publikation von A. Jüngert et al. [3] zusammengefasst. Diesbezüglich wurden mit Hilfe von Simulationsrechnungen die möglichen Abweichungen an Beispielen der im Projekt norm- POD ausgewählten Prüfanordnungen dargestellt. Die Ergebnisse wurden Messungen an Testkörpern gegenübergestellt.
Multifaceted developments for pre-disposal management of low and intermediate level radioactive waste are undertaken in the EC funded project PREDIS. In work package 7, innovations in cemented waste handling and pre-disposal storage are advanced by testing and evaluating. To provide better means for safe and effective monitoring of cemented waste packages including prediction tools to assess the future integrity development during pre-disposal activities, several monitoring and digital tools are evaluated and improved. Both safety enhancement (e. g. less exposure of testing personnel) and cost effectiveness are part of the intended impact. Current methods to pack, store, and monitor cemented wastes are identified, analysed and improved. Innovative integrity testing and monitoring techniques applied to evaluate and demonstrate package and storage quality assurance are further developed. The work includes but is not limited to inspection methods such as muon imaging, wireless sensors integrated into waste packages as well as external package and facility monitoring such as remote fiber optical sensors. The sensors applied will go beyond radiation monitoring and include proxy parameters important for long term integrity assessment (e. g. internal pressure). The measured data will be used in digital twins of the packages for specific simulations (geochemical, integrity) providing a prediction of future behaviour. Machine Learning techniques trained by the characterization of older packages will help to connect the models to the actual data. As data handling, processing and fusion are crucial for both the monitoring and the digital twin model, all data (measured and simulated) will be collected in a joint data base and connected to a decision framework. Finally, the implementation of the improved techniques will be tested at actual facilities. An overview about various relevant tools, their interconnections, and first research results will be shown.
The ability of industrial X-ray computed tomography (CT) to scan an object with several internal and external features at once causes increasing adoption in dimensional metrology. In order to evaluate the quality of a measurement value, the task-specific measurement uncertainty has to be determined. Currently, VDI/VDE 2630 part 2.1 gives a guideline to determine the uncertainty of CT measurements experimentally by conducting repeated measurements. This is costly and time-consuming. Thus, the aim is to determine the task-specific measurement uncertainty numerically by simulations (e. g. according to the guide to expression of uncertainty in measurement (GUM) Supplement 1). To achieve that, a digital twin is necessary. This contribution presents a simple first approach how a digital twin can be built. In order to evaluate this approach, a study comparing measurements and simulations of different real CT systems was carried out by determining the differences between the measurement results of the digital twin and of the measurement results of the real-world CT systems. The results have shown a moderate agreement between real and simulated data. To improve on this aspect, a standardized method to characterize CT systems and methods to implement CT parameters into the simulation with sufficient accuracy will be developed.
Zur Simulation des Schallfeldes von beliebig geformten konventionellen Schallquellen existieren viele Ansätze (EFIT, GPSS). Sie alle basieren auf der Annahme eines monochromatischen akustischen Signals, was meist eine gültige Annäherung darstellt. Allerdings sind bei thermoakustischen Quellen aufgrund ihrer Funktionsweise und der hohen Bandbreite viele der existierenden Ansätze nicht direkt anwendbar und können Beobachtungen bei der Vermessung von thermoakustischen Wandlern nicht vollständig abbilden und erklären.
In diesem Beitrag wurde die bekannte Methode der generalisierten Punktquellensynthese (GPSS) für die Berechnung von Schallfeldern von thermoakustischen Schallquellen angewendet. Dabei gehen zahlreiche Parameter wie die Dicke und Geometrie der leitfähigen Schicht, Krümmung des Substrats, sowie die Signalform der Anregung in die Simulation ein. Neu an dem präsentierten Ansatz ist die Abweichung von der üblichen monochromatischen Annäherung und die Berücksichtigung der großen Bandbreite von thermoakustischen Wandlern. Für die Validierung der Simulationen wurden Schallfelder von Quellen mit bekannter Anregung und Geometrie breitbandig durch ein optisches Mikrofon vermessen.
The best-known discretization methods for solving engineering problems formulated as partial differential equations are finite difference method (FDM), finite element method (FEM) and finite volume method (FVM). While the finite volume method is used in fluid mechanics, the finite element method is predominant in solid state mechanics. At first glance, FVM and FEM are two highly specialized methods. However, both methods can solve problems of both solid mechanics and fluid mechanics well. Since experimental mechanics deals not only with solid state physics but also with fluid mechanics problems, we want to understand FVM in the sense of FEM in this work. In the long term, we want to use the variational calculus to unify many important numerical methods in engineering science into a common framework. In this way, we expect that experiences can be better exchanged between different engineering sciences and thus innovations in the field of experimental mechanics can be advanced. But in this work, we limit ourselves to the understanding of the FVM with the help of the variational calculus already known in FEM. We use a simple 1D Poisson equation to clarify the point. First, we briefly summarize the FVM and FEM. Then we will deal with the actual topic of this paper, as we establish the FEM and the FVM on a common basis by variation formulation. It is shown here that the FVM can be understood in terms of the finite element method with the so-called Galerkin-Petrov approach.
The best-known discretization methods for solving engineering problems formulated as partial differential equations are finite difference method (FDM), finite element method (FEM) and finite volume method (FVM). While the finite volume method is used in fluid mechanics, the finite element method is predominant in solid state mechanics. At first glance, FVM and FEM are two highly specialized methods. However, both methods can solve problems of both solid mechanics and fluid mechanics well. Since experimental mechanics deals not only with solid state physics but also with fluid mechanics problems, we want to understand FVM in the sense of FEM in this work. In the long term, we want to use the variational calculus to unify many important numerical methods in engineering science into a common framework. In this way, we expect that experiences can be better exchanged between different engineering sciences and thus innovations in the field of experimental mechanics can be advanced. But in this work, we limit ourselves to the understanding of the FVM with the help of the variational calculus already known in FEM. We use a simple 1D Poisson equation to clarify the point. First, we briefly summarize the FVM and FEM. Then we will deal with the actual topic of this paper, as we establish the FEM and the FVM on a common basis by variation formulation. It is shown here that the FVM can be understood in terms of the finite element method with the so-called Galerkin-Petrov approach.
Radiografische Simulationswerkzeuge wie aRTist, ScorpiusXLab, SimCT oder CIVA CT verwenden analytische Methoden und physikalische Monte-Carlo-Teilchentransportsimulationen, um die Interaktionsprozesse zwischen Röntgenstrahlung und Materie zu simulieren. Die berechneten Projektionen bilden anschließend unter Berücksichtigung einer definierten Scan-Trajektorie die Basis der Simulation einer röntgencomputertomografischen Untersuchung.
Für den erfolgreichen Einsatz der Computertomografie, sei es als zerstörungsfreie Prüfmethode oder beim dimensionellen Messen, ist es generell notwendig, bekannte Fehler- bzw. Abweichungsquellen des Messverfahrens auszuschließen oder zu reduzieren. Dabei hat sich gezeigt, dass die Auswahl der Messparameter und die Erfahrung des Anwenders direkten Einfluss auf das erzielbare Messergebnis einer computertomografischen Untersuchung nehmen. Es ist daher sinnvoll, die Parameterauswahl in einem virtuellen Simulationsaufbau vorher zu erproben und an die Messaufgabe anzupassen.
Neben der Optimierung von Messparametern finden radiografische Simulationswerkzeuge auch Anwendung für Machbarkeitsstudien und werden zur Schulung von Anwendern im Bereich der Röntgen-Computertomografie verwendet.
Radiografische Simulationswerkzeuge befinden sich in einem stetigen Wandel, beispielsweise durch die Entwicklung neuer Rekonstruktionsmethoden, durch Erweiterung von analytischen Modellen, durch Integration komplexer Trajektorien oder durch Berücksichtigung von prozessbedingten geometrischen Abweichungen. Im laufenden EMPIR-Projekt „AdvanCT“ entsteht deshalb ein „Good Practice Guide“ für die Simulationsumgebung aRTist. Ziel dieses Guides ist es, die mit steigender Komplexität verbundenen Einstiegshürden für Anwender von aRTist zu reduzieren, um damit einen praxisnahen Zugang zur virtuellen Computertomografie zu ermöglichen. Dabei werden anhand von praktisch nachvollziehbaren Beispielen die grundlegenden Mechanismen der Simulationsumgebung erklärt und ein strukturierter Leitfaden zur Simulation röntgencomputertomografischer Untersuchungen mit aRTist vermittelt.
In diesem Beitrag werden erste Auszüge des Guides sowie eine Übersicht der weiteren geplanten Themen für die anschließende Diskussion vorgestellt.
Die industrielle Röntgen-Computertomografie (CT) etabliert sich für die Anwendung in der dimensionellen Messtechnik. Sie bietet als zerstörungsfreies Messverfahren das Potential, sowohl innen- als auch außenliegende Merkmale holistisch zu erfassen. Für die Bestimmung der Güte eines Messwerts muss die dem Messwert zugeordnete Messunsicherheit ermittelt werden. Dabei kann, nach derzeitigem Stand der Technik und Normung, die aufgabenspezifische Messunsicherheit nach VDI/VDE 2630 Blatt 2.1 nur unter hohem Aufwand mit einer Vielzahl an experimentellen Wiederholmessungen ermittelt werden. Ziel diverser Forschungs-projekte zu diesem Thema ist es daher, eine numerische Messunsicherheitsbestimmung zu erreichen. Dafür ist es notwendig, alle signifikanten Einflussgrößen zu erfassen, deren Unsicherheitsbeiträge zu bestimmen und zu bewerten. In diesem Beitrag wird der Einfluss des Bildrauschens auf verschiedene dimensionelle Messgrößen simulativ untersucht. Mithilfe eines prismatischen Prüfkörpers, der eine Vielzahl an Geometrieelementen aufweist, werden verschiedene Messgrößen unterschiedlicher Komplexität betrachtet. Ziel ist es, für diese Messgrößen zu testen, wie diese auf das Bildrauschen reagieren. Dieses wird dabei durch das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) der Projektionsgrauwerte beschrieben und variiert. Es werden Wiederholsimulationen durchgeführt, damit eine statistische Aussage über die Verteilung der Messwerte möglich ist und der Einfluss des Rauschens auf verschiedene Messgrößen individuell beurteilt werden kann. Das Simulationsszenario wird so gestaltet, dass lediglich das Bildrauschen Einfluss auf die Messung hat. Die berechneten Verteilungsbreiten lassen mit sinkendem SNR eine deutliche Zunahme erkennen, insbesondere bei der Bestimmung von Formabweichungen. Simuliert wird mit der Software aRTist 2.10 (BAM).
Rail inspection performed by ultrasonic rail inspection trains is a complex and challenging process. A large number of variables and parameters given by the environment, the track and the testing-system have an influence on the overall performance of the inspection and the inspection result. Typically the parameter vary in a combination depending on the track condition.
To evaluate the individual influence of each relevant variable, simulation tools can be used. Therefore the entire inspection process has to be transferred into a model using combined modelling techniques.
The goal of this work is to model an instrumented ultrasonic test run with a rail inspection train with the parameters varied by a script over a virtually driven distance.
Rail inspection performed by ultrasonic rail inspection trains is a complex and challenging process. A large number of variables and parameters given by the environment, the track and the testing-system have an influence on the overall performance of the inspection and the inspection result. Typically the parameter vary in a combination depending on the track condition.
To evaluate the individual influence of each relevant variable, simulation tools can be used. Therefore the entire inspection process has to be transferred into a model using combined modelling techniques.
The goal of this work is to model an instrumented ultrasonic test run with a rail inspection train with the parameters varied by a script over a virtually driven distance.
In diesem Vortrag werden die aktuellen Techniken für die angewandte mechanisierte Schienenprüfung dargestellt und Perspektiven für die Zukunft der handgeführten und fahrzeuggeführten Prüftechnik aufgezeigt. Insbesondere wird hier die bildhafte Darstellung, der zusätzliche Nutzen von Arraysensoren sowie die Möglichkeiten der Simulation von Schienenfehlern vorgestellt.
Bei der mechanisierten Prüfung von verlegten Eisenbahnschienen mit Schienenprüfzügen werden große Prüfdatenmengen mit einer komplexen Prüfkopfanordnung in kurzer Zeit bei hohen Prüfgeschwindigkeiten aufgenommen. Der Typ und der Zustand des Gleises kann während der Prüfung in schnellem Wechsel streckenabhängig variieren, z.B. unterschiedliche Schienentypen oder Abnutzung sowie beim Durchfahren von Weichenstraßen. Der logistische Aufwand diese Prüfung insgesamt durchzuführen ist dabei sehr hoch und eine Wiederholung der Prüfung in einem kurzen Zeitintervall nicht möglich.
Es werden während der Prüfdatenaufnahme bereits Datenreduktionsverfahren, Rekonstruktionsverfahren und Online-Parametervariationen eingesetzt, um die Ergebnisdaten zum einen in Ihrer Menge zu begrenzen zum anderen auf die lokalen Geometrie- und Zustandsänderungen des Prüfobjektes Schiene zu reagieren.
Im Regelwerk EN 16729-1 „Zerstörungsfreie Prüfung an Schienen im Gleis -Teil 1: Anforderungen an Ultraschallprüfungen und Bewertungsgrundlagen“ werden Bezugsreflektoren definiert, um die Leistung automatisierter Ultraschallsysteme für die Schienenprüfung zu verifizieren.
Um die Einflüsse der komplexen Randbedingungen der mechanisierten Schienenprüfung auf das Prüfergebnis evaluieren zu können, wurde ein Softwarewerkzeug erarbeitet, mit dem eine Prüffahrt auf einer Schiene simuliert werden kann. Basierend auf der Datenaufnahme mit dem Glassy-Rail-Diagramm können alle relevanten Prüfparameter und Artefakte in Schienen sowie Störeinflüsse bei der Simulation berücksichtigt werden.
Virtual CT acquisition and reconstruction of complex and noisy scanning trajectories in aRTist
(2019)
In modern CT imaging, simulation has become an important tool to minimize cost- and time-intensive measurements. It is increasingly used to optimize techniques for complex applications, to support the preparation of written procedures, and for educational purposes. We extended the CT simulation software ‘aRTist’ with a module to set-up arbitrary trajectories including disturbing influences during the scan. Moreover, such geometric deviations can be compensated by the internal reconstruction tool.
Die Simulation von Ultraschallausbreitung ist ein wesentliches Hilfsmittel zur Optimierung von Prüfanordnungen und wird zunehmend in der Prüfvorbereitung eingesetzt. Eisenbahnschienen sind Bauteile mit komplexer Geometrie und im eingebauten Zustand eingeschränkter Zugänglichkeit. Bei der Prüfung im Feld entstehen aus der Schienengeometrie komplexe Echosignale mit Formanzeigen, die schwer zu interpretieren sind.
Für das bessere Verständnis der Schallausbreitung in der Eisenbahnschiene wird diese in einem ersten Schritt mit Hilfe verschiedener Ansätze modelliert. Hierbei werden Finite Elemente Methoden und semi-analytischen Modelle verwendet. In einem zweiten Schritt werden die Ergebnisse der Simulationsmodelle einander gegenübergestellt und mit Messungen an realen Schienen verglichen.
Ziel dieser Untersuchungen ist die Validierung von Simulationsverfahren mit Hilfe von Messdatensätzen und Überprüfung der Anwendbarkeit bei der Bewertung von Ergebnissen der Schienenprüfung.
Die Simulation von Ultraschallausbreitung ist ein wesentliches Hilfsmittel zur Optimierung von Prüfanordnungen und wird zunehmend in der Prüfvorbereitung eingesetzt.
Eisenbahnschienen sind Bauteile mit komplexer Geometrie und im eingebauten Zustand eingeschränkter Zugänglichkeit. Bei der Prüfung im Feld entstehen aus der Schienengeometrie komplexe Echosignale mit Formanzeigen, die schwer zu interpretieren sind.
Für das bessere Verständnis der Schallausbreitung in der Eisenbahnschiene wird diese in einem ersten Schritt mit Hilfe verschiedener Ansätze modelliert. Hierbei werden Finite Elemente Methoden und semi-analytischen Modelle verwendet. In einem zweiten Schritt werden die Ergebnisse der Simulationsmodelle einander gegenübergestellt und mit Messungen an realen Schienen verglichen.
Ziel dieser Untersuchungen ist die Validierung von Simulationsverfahren mit Hilfe von Messdatensätzen und Überprüfung der Anwendbarkeit bei der Bewertung von Ergebnissen der Schienenprüfung.
Die Simulation von Ultraschallausbreitung ist ein wesentliches Hilfsmittel zur Optimierung von Prüfanordnungen und wird zunehmend in der Prüfvorbereitung eingesetzt. Eisenbahnschienen sind Bauteile mit komplexer Geometrie und im eingebauten Zustand eingeschränkter Zugänglichkeit. Bei der Prüfung im Feld entstehen aus der Schienengeometrie komplexe Echosignale mit Formanzeigen, die schwer zu interpretieren sind.
Für das bessere Verständnis der Schallausbreitung in der Eisenbahnschiene wird diese in einem ersten Schritt mit Hilfe verschiedener Ansätze modelliert. Hierbei werden Finite Elemente Methoden und semi-analytischen Modelle verwendet. In einem zweiten Schritt werden die Ergebnisse der Simulationsmodelle einander gegenübergestellt und mit Messungen an realen Schienen verglichen.
Ziel dieser Untersuchungen ist die Validierung von Simulationsverfahren mit Hilfe von Messdatensätzen und Überprüfung der Anwendbarkeit bei der Bewertung von Ergebnissen der Schienenprüfung.
Simulation becomes more and more important in modern CT imaging. It is increasingly used to optimize techniques for complex applications, to support the preparation of written procedures, and for educational purposes. The radiographic simulator aRTist is a modelling tool which simulates X-ray imaging using a hybrid analytical and Monte Carlo method to efficiently model the radiation transport. In addition to the relevant physical effects such as absorption, scattering and fluorescence, simplified fast models are employed to describe the characteristics of the X-ray source and the detector. aRTist is well equipped to model realistic X-ray imaging setups due to the ability to load exported CAD object descriptions. A simple CT scan module is contained in aRTist which allows the simulation of standard (circular cone beam) scanning trajectories.
TomoSynth is a module for aRTist which allows to set up more complex scanning trajectories by attaching geometrical modification functions to the objects in the radiographic scene. In this way, advanced scanning modes can be realized, for instance helical CT as an overlay of a rotation and a linear motion, or laminography as a motion of the source point. In addition to deterministic motion, also random variations can be introduced. By combining random variations with deterministic motion, non-ideal (realistic) CT scan geometries can be simulated, e.g. focal spot drift and mechanical instability of the axis of rotation. The TomoSynth module conveniently allows to construct these scenarios in a graphical interface and provides a preview before starting the (potentially long running) batch job. Therefore, deviations from ideal CT scan trajectories can be easily adjusted which is a necessary step towards uncertainty determination from simulation.
The inspection of complex-shaped components, such as those enabled by additive manufacturing, is a major challenge in industrial quality assurance. A frequently adopted approach to volumetric non-destructive evaluation is X-ray computed tomography, but this has major drawbacks. Two-dimensional radiography can overcome some of these problems, but does not generally provide an inspection that is as capable.
Moreover, designing a detailed inspection for a complex-shaped component is a labour-intensive task, requiring significant expert input. In response, a computational framework for optimizing the data acquisition for an image-based inspection modality has been devised. The initial objective is to advance the capabilities of radiography, but the algorithm is, in principle, also applicable to alternative types of imaging. The algorithm exploits available prior
information about the inspection and simulations of the inspection modality to allow the Determination of the optimal inspection configuration, including specifically component poses with respect to the imaging system. As an intermediate output, spatial maps of inspection performance are computed, for understanding spatially varying limits of detection. Key areas of innovation concern the defect detectability evaluation for arbitrarily complex indications and the creation of an application-specific optimization algorithm. Initial trials of the algorithm are presented, with good results.
Minimally invasive injection of calcium phosphate cement into bone defects in aged sheep vertebrae has been used as a model for the treatment of osteoporotic vertebral fractures. One of the therapeutic criteria is a compression test of non-treated or treated vertebral bodies. In the present study, an in situ compression test with a stepwise load increase was performed with small spongiosa cylinders from the vertebrae under continuous monitoring by μCT. This allows localization of bone cracks and the visualization of correct placement and form of the bone cylinder. In addition, the effects of an uneven load distribution on the sample due to an irregular shape and a subsequent underperformance of the test sample can be excluded by controlling its shape under increasing load. There was a good agreement between the measured data and those obtained by simulated load-dependent transformation on the basis of a digital volume correlation between consecutive compression tests on the bone surface under the assumption of homogeneous bone material. Mechanic simulation was executed by directly using structural voxel data, resulting in maps of Von Mise stresses and predicted displacements.
Untersuchungen haben gezeigt, dass sich ältere Schafe gut als Modell für die mi-nimalinvasive Behandlung von Osteoporose eignen [1]. Um einen Behandlungs-effekt nachzuweisen, wird dabei unter anderem die Belastungsfähigkeit des Kno-chens durch Druckversuche an kleinen Zylindern aus den behandelten und unbe-handelten Knochen bestimmt. Diese hatten hier einen Durchmesser von 10 mm und eine Höhe von 13 mm. Für den in-situ Druckversuch wurde eine Deben CT5000 verwendet. In einer Serie von Druckerhöhungen wurden die Proben je-weils tomographiert. Dabei ergab sich zunächst, dass mit der µCT innerhalb der Knochen im oberen und unteren Bereich schon Brüche nachgewiesen werden können, obwohl die gemessene Kraftaufnahmekurve keine Unstetigkeit zeigt. Deswegen wurden die starren Probenaufnehmer der Deben Anordnung durch bewegliche Aufnehmer ergänzt, die eine leichte Verkippung der belasteten Ober-flächen ausgleichen können. Ein Vergleich der gemessenen und der aus den µCT-Daten berechneten Verschiebungsfelder ergab trotz der komplexen Struktur der Knochen gute Übereinstimmungen. Diese Verschiebungen wurden dann mit den aus den µCT Daten simulierten mechanischen Druckversuchen, Von-Mise-Spannungen und daraus berechneten Verschiebungen verglichen. (VGStudioMax Simulation).
Untersuchungen haben gezeigt, dass sich ältere Schafe gut als Modell für die mi-nimalinvasive Behandlung von Osteoporose eignen [1]. Um einen Behandlungs-effekt nachzuweisen, wird dabei unter anderem die Belastungsfähigkeit des Kno-chens durch Druckversuche an kleinen Zylindern aus den behandelten und unbe-handelten Knochen bestimmt. Diese hatten hier einen Durchmesser von 10 mm und eine Höhe von 13 mm. Für den in-situ Druckversuch wurde eine Deben CT5000 verwendet. In einer Serie von Druckerhöhungen wurden die Proben je-weils tomographiert. Dabei ergab sich zunächst, dass mit der µCT innerhalb der Knochen im oberen und unteren Bereich schon Brüche nachgewiesen werden können, obwohl die gemessene Kraftaufnahmekurve keine Unstetigkeit zeigt. Deswegen wurden die starren Probenaufnehmer der Deben Anordnung durch bewegliche Aufnehmer ergänzt, die eine leichte Verkippung der belasteten Ober-flächen ausgleichen können. Ein Vergleich der gemessenen und der aus den µCT-Daten berechneten Verschiebungsfelder ergab trotz der komplexen Struktur der Knochen gute Übereinstimmungen. Diese Verschiebungen wurden dann mit den aus den µCT Daten simulierten mechanischen Druckversuchen, Von-Mise-Spannungen und daraus berechneten Verschiebungen verglichen. (VGStudioMax Simulation).