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Im Rahmen des Forschungsprojekts "Artificial Intelligence for Rail Inspection" (AIFRI) wird ein KI-Algorithmus entwickelt, um die Fehlererkennung und Bewertung bei der Auswertung von Schienenprüfungen mittels Ultraschall- und Wirbelstromprüfverfahren zu verbessern. Je nach Prüfverfahren werden relevante Schienenschädigungen (z. B. Head Checks) und Artefakte (z. B. Bohrungen) entsprechend analysiert und in einem parametrisierbaren digitalen Zwilling abgebildet, um anschließend die KI-Algorithmen trainieren zu können. Mit der Simulation können Prüffahrten virtuell durchgeführt und Schadensbilder für das KI-Training erzeugt werden, die das Verhalten komplexer Systeme reproduzieren, ohne dass das reale System benötigt wird. Die Modellannahmen sind dabei von erheblicher Bedeutung, denn unzureichende Modellannahmen führen leicht zu falschen Simulationsergebnissen. Um die Ergebnisse einer Simulation ordnungsgemäß darstellen zu können, ist das Simulationsmodell selbst zu überprüfen.
Die Vollständigkeit, Richtigkeit und Genauigkeit der Simulationsergebnisse werden anhand von realen Prüfungen verifiziert. Für die Verifikation der Ultraschallsimulation werden hier Stegbohrungen als Referenzreflektoren herangezogen. Als Testkörper stehen Schienensegmente mit unterschiedlichen Profiltypen sowie speziell angefertigte Testkörper mit schienenähnlicher Geometrie zur Verfügung. In den Testkörpern befinden sich künstliche und reale Schädigungen in Kopf-, Steg- und Fußbereich, sowie Bohrungen mit Nuten. Die Validierung der Wirbelstromsimulation erfolgt an Testkörpern, die aus Schienenköpfen gefertigt sind. Dabei werden die Signale für unterschiedliche Nuttiefen und Nutenpaare mit unterschiedlichen Abständen untersucht.
Für die Modellierung der Simulationsergebnisse verweisen wir auf das ebenfalls eingereichte Poster „Simulation von Ultraschall- und Wirbelstromprüfdaten für die Schienenprüfung“.
Das Projekt AIFRI wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Artificial Intelligence for Rail Inspection" (AIFRI) wird ein KI-Algorithmus entwickelt, um die Fehlererkennung bei der Auswertung von Schienenprüfungen zu verbessern. Der Prozess der mechanisierten Schienenprüfung wird analysiert und die Schienenfehler sowie Artefakte werden in einem digitalen Zwilling abgebildet, um in einem weiteren Schritt die automatische Fehlererkennung und Klassifizierung mit KI-Algorithmen trainieren zu können. Zu diesem Zweck werden Ultraschalldatensätze auf der Grundlage der Regelwerke und Informationen aus der Instandhaltung mit einer Simulationssoftware erstellt, die Anzeigen der verschiedenen Schienenschädigungen und Artefakte enthalten.
Die Schienenfehler werden bei der Auswertung in Fehlerklassen eingeordnet, für das KI-Training priorisiert und auf Basis der von der DB Netz AG ausgewählten Informationen untersucht. Hierfür werden die Schienenfehler nach den für das KI-Training relevanten Merkmalen zerlegt und die Konfiguration der Parameter der Simulation entsprechend abgestimmt.
Für die Grundstruktur des Datensatzes wird ein Schienenmodell mit einer Länge von einem Meter für die Simulation eingesetzt, auf dessen Basis alle bei der Schienenprüfung zu verwendenden Prüfköpfe für den jeweiligen Reflektortyp betrachtet werden. Die simulierten Daten werden auf einer Testschiene im Labormaßstab validiert. Mögliche Einflussparameter wie z. B. der Signal-Rausch-Abstand sowie die Fahrgeschwindigkeit werden in den Datensätzen herangezogen. Die Zusammenstellung eines Testdatensatzes mit lokal veränderlichen Einflussgrößen erfolgt aus den simulierten Daten unter Verwendung der skriptbasierten Programmierumgebung Python und Matlab.
Das Projekt AIFRI wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.
Im Rahmen des Forschungsvorhabens AIFRI „Arteficial Intelligence for Rail Inspection“ wird der Prozess der mechanisierten Schienenprüfung in einem digitalen Zwilling abgebildet, um in einem zweiten Schritt mit KI-Algorithmen eine automatisierte Defekterkennung und -klassifizierung trainieren zu können. Hierzu werden relevante Schienenschädigungen und in der Schiene vorhandene Artefakte analysiert und in skalierbare Modelle übertragen.
Die Norm DIN EN 16729-1 „Bahnanwendungen - Infrastruktur - Zerstörungsfreie Prüfung an Schienen im Gleis - Teil 1: Anforderungen an Ultraschallprüfungen und Bewertungsgrundlagen“ gilt für die Prüfausrüstung von Schienenprüffahrzeugen und handgeführten Rollgeräten und legt die Anforderungen an die Prüfgrundsätze und -systeme bei der Prüfung verlegter Eisenbahnschienen fest, um vergleichbare Ergebnisse in Bezug auf Lage, Art und Größe der Unregelmäßigkeiten in den Schienen zu erhalten.
Um die Performance von Prüfsystemen in der Simulation zu evaluieren, wurden die in den Anhängen der DIN EN 16729-1 angegebenen Bezugsreflektoren als künstliche Reflektoren (nach Anhang A) und simulierte Reflektoren (nach Anhang B) in einem digitalen Zwilling mit einem Schienenprofil 54E4 nach DIN EN 13674-1 sowie mit vereinfachter Geometrie als virtuelle Testschienen abgebildet.
Die Simulationen wurden mit den in den Tabellen 3 und 4 nach DIN EN 16729-1 definierten Prüfkopfwinkeln durchgeführt. Die Rechnungen wurden im Labormaßstab an Testkörpern verifiziert und die Signal-Rausch-Abstände für Untersuchungen im Feld ermittelt.
Ergebnisse der Untersuchungen und Möglichkeiten der Anwendung werden vorgestellt.
Das Forschungsvorhaben wird durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) im Rahmen von mFund unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 gefördert.
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.
Der Fachbereich 7.6 untersucht seit einiger Zeit an Auslagerungsständen auf dem Testgelände in Horstwalde Korrosion im maritimen Bereich. Im Moment läuft das System mit künstlichem Meerwasser und simuliert die Bewitterung von Metallproben unter angenäherten klimatischen Bedingungen ähnlich zum natürlichem Habitat. Im Laufe der Zeit konnte nicht intendierter mikrobieller bewuchs beobachtet werden. Es stellte sich die Frage, welche Mikroorganismen vorlagen und ob diese einen Einfluss auf die Korrosionsuntersuchungen haben könnte. Aus diesem Grund wurden 16S-rRNA Untersuchungen durchgeführt welche alle drei Domänen des Lebens widerspiegeln Bakterien, Archaea und Eukaryoten. Es konnte gezeigt werden, dass über 95% der vorliegenden Biomasse Grünalgen waren, die durch Licht Eintrag in den Container Photosynthese betrieben und dadurch an Biomasse zunahmen. Des weiteren konnten Bakterien detektiert werden, welche in der Regel halophilen und aeroben Habitaten zu finden sind. Allerdings wurden auch Sulfat reduzierende Bakterien (MIC) detektiert, wenn auch in einem geringen prozentualen Anteil. Es muss allerdings Berücksichtigt werden, dass die mikrobielle Zusammensetzung sich im Laufe der Zeit weiter ändern kann. Als Ursprung der Biomasse wird, das künstliche Sediment vermutet. Außerdem wäre es für zukünftige Experiment denkbar, das System mit echtem Sediment aus dem marinen Habitat anzuimpfen.
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).
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.
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.
Simulation und Identifizierung von Delaminationen in kohlenstofffaserverstärkten Kunststoffen
(2017)
Kohlenstofffaserverstärkte Kunststoffe werden häufig in sicherheitsrelevanten Gebieten wie im Automobilbau und in der Luftfahrt eingesetzt. Hier besteht ein zunehmender Bedarf an zerstörungsfreien Prüfmethoden um die Sicherheit und Zuverlässigkeit der eingesetzten Bauteile gewährleisten zu können. Aktive Thermographieverfahren ermöglichen die effiziente Prüfung großer Flächen mit hoher Auflösung in wenigen Arbeitsschritten. Ein wichtiges Teilgebiet ist die Ortung und Charakterisierung von Delaminationen, die sowohl bereits in der Fertigung als auch während der Nutzung eines Bauteils auftreten und dessen strukturelle Integrität schwächen können.
In diesem Beitrag beschäftigen wir uns mit der Modellierung und effizienten Finite-Elemente-Simulation solcher Delaminationen, sowie ihrer Rekonstruktion aus gemessenen Oberflächentemperaturen. Dabei sollen die Rekonstruktionsergebnisse nicht nur eine Ortung der Fehlstellen, sondern auch eine quantitative Beschreibung der geometrischen Abmessungen und des Umfangs der Schädigungen ermöglichen. Hier erlauben numerische Rekonstruktionsverfahren basierend auf der Simulation des dreidimensionalen Wärmetransports eine Defektrekonstruktion unter Berücksichtigung lateraler Wärmeleitungsprozesse sowie von anisotropen thermischen Materialeigenschaften. Da solche Verfahren sehr rechenaufwändig sind diskutieren wir schnelle heuristische Rekonstruktionsverfahren für die Anwendung in der Praxis.
Evakuierung von Gebäuden
(2016)
Luftultraschall wird immer häufiger für die Prüfung von anisotropen Faserverbunden eingesetzt. Meistens wir in Durchschallung geprüft, aber bei der einseitigen Zugänglichkeit muss eine Art Tandemtechnik mit Anregung von geführten Wellen angewendet werden. Bei beiden Techniken ist der Signal-Rausch-Abstand wegen der niedrigen akustischen Impedanz der Luft deutlich kleiner als bei einer typischen Prüfung in Kontakttechnik. Bei der Tandemtechnik wird das Signal zusätzlich durch eine größere Divergenz und Dämpfung geschwächt. Deshalb ist es wichtig, die Anregung, Ausbreitung und Detektion von geführten Wellen in Faserverbunden zu verstehen. In diesem Beitrag wird ein Finite-Elemente-Modell für die Simulation von luftgekoppelter Anregung und Ausbreitung von geführten Wellen in Faserverbunden vorgestellt und mit Messungen verglichen. Insbesondere wurde die Wellenausbreitung und Modenkonversion in der Nähe von Schäden in mehreren Parameterstudien untersucht.
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.
Durch ein thermodynamisch konsistentes Phasenfeldmodell kann die Rißinitiierung sowie das Rißwachstum in einem spröden Material mit Hilfe der Finite-Elemente-Methode simuliert werden. Ein diskreter scharfer Riß wird durch einen Regularisierungsansatz in ein Phasenfeld überführt, das einen kontinuierlichen Übergang zwischen Riß und Restmaterial abbildet. Modelle von C(T) - Bruchmechanikproben konnten unter monoton wachsender Belastung simuliert werden. Die Ergebnisse konnten mit analytischen Ergebnissen der linear-elastischen Bruchmechanik verglichen werden. Ablenkungen des Rißpfades konnten durch Modelle von gelochten Proben simuliert werden. An dem Modell eines Dreipunktbiegeversuchs konnte die Rißinitiierung demonstriert werden. Die Kenntnis und Modellierung eines vordefinierten Rißpfades ist bei Verwendung dieses Modells nicht erforderlich, was insbesondere zur Untersuchung von komplexen Rißpfaden von Vorteil sein kann.
Ein neuartiger Modellierungsansatz für die Berechnung des transienten Temperaturfeldes beim Laserstrahlschweißen mit einer äquivalenten Wärmequelle wurde vorgestellt. Das numerische Modell wurde in zwei Studien unterteilt. Im ersten Teil wurde der Laserstrahlschweißprozess in einer stationären Schmelzbadsimulation untersucht. Die lokale Schmelzbadgeometrie und das Temperaturfeld wurden unter Berücksichtigung der Effekte der thermokapillaren und freien Konvektion, der latenten Wärme und der temperaturabhängigen Materialeigenschaften bis hin zur Verdampfungstemperatur ermittelt. Die Ergebnisse wurden benutzt, um eine äquivalente volumetrische Wärmequelle zu definieren. In der folgenden Studie wurde damit das transiente Temperaturfeld im geschweißten Bauteil berechnet. Die numerischen Ergebnisse wurden durch parallel laufende Experimente validiert.