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Die Ultraschallprüfung additiv gefertigter Metallbauteile setzt eine genaue Kenntnis der akustischen Eigenschaften des Werkstoffs voraus. Insbesondere bei bildgebenden Rekonstruktionsverfahren müssen Anisotropien berücksichtigt werden, um ausreichende Abbildungsgenauigkeit zu erhalten. Es ist davon auszugehen, dass der lagenweise Aufbau des Werkstoffs beim selektiven Laserschmelzen eine bevorzugte Kornorientierung erzeugt, die sich in einer akustischen Anisotropie widerspiegelt. Zudem wird erwartet, dass die besondere Kornstruktur Einfluss auf die Schallschwächung hat.
Ziel der vorliegenden Untersuchungen war es, die akustischen Eigenschaften verschiedener additiv gefertigter Werkstoffe zu analysieren und die Ergebnisse mit konventionell gefertigten Werkstoffen zu vergleichen. In die Untersuchungen wurden verschiedene Stahl- und Aluminiumproben mit unterschiedlicher Aufbaurichtung einbezogen. Die Ergebnisse, sowohl aus Tauchtechnik- als auch aus Kontakttechnikuntersuchungen, zeigen eine signifikante Abhängigkeit der Schallausbreitungsgeschwindigkeit von der Aufbaurichtung. Zudem werden örtliche Schwankungen der gemessenen Schallgeschwindigkeiten sowie ein Einfluss auf die Schallschwächung sichtbar
Kegel-Phased-Array für die schnelle Ultraschallprüfung von längsgebohrten Eisenbahnradsatzwellen
(2018)
Durch die Verwendung von Ultraschall - Phased Arrays lässt sich in vielen Fällen sowohl die Prüfgeschwindigkeit als auch die Zuverlässigkeit der Prüfung erhöhen. Für die Prüfung von Eisenbahnradsatzwellen ist die Phased Arraytechnik schon verbreitet, jedoch vor allem für die Prüfung von Vollwellen. Die Prüfung von längsgebohrten Eisenbahnrad¬satzwellen erfolgt typischerweise mit einer Anzahl von konventionellen Prüfköpfen, die rotierend durch die Längsbohrung bewegt werden. Dabei werden weder die Achsen und Räder noch die Bremsscheiben demontiert.
Ein neuer Ansatz für die Prüftechnik ist die Verwendung eines rotations-symmetrischen kegelförmigen Phased Arrays in Tauchtechnik. Die Abtastung in Umfangs-richtung erfolgt durch elektronische Rotation des Schallfeldes, was viel höhere Prüfge-schwindigkeiten ermöglicht und den mechanischen Aufwand des Prüfsystems erheblich reduziert. Nur die Bewegung des Sensorsystems in axialer Richtung innerhalb der Bohrung erfolgt mechanisch. Senkrecht zur Bauteilachse kann das Schallbündel durch die Phased Arraysteuerung in Umfangsrichtung exakt ausgerichtet und im Abstand der Prüfbereiche nahe der Außenoberfläche der Radsatzwelle fokussiert werden.
Die Konstruktionsparameter des Kegelarrays wurden speziell optimiert zum Auffinden von rissartigen Querfehlern in und in der Nähe der äußeren Oberfläche von längsgebohrten Eisenbahnradsatzwellen von Hochgeschwindigkeitszügen. Die Fehlerfläche liegt dabei in der Querschnittsfläche des Bauteils. Im Beitrag werden der Prototyp des neuen Sensorsystems und erste Prüfergebnisse gezeigt. Die Arbeiten wurden durchgeführt im Rahmen des Europäischen Projektes “Whole Life Rail Axle Assessment and Improvement Using Ultrasonic Phased array and Corrosion Inspection Systems“ (RAAI).
Der Vortrag gibt einen Überblick über aktuelle Möglichkeiten zur Integration von sensorischen Funktionen in Leichtbauwerkstoffe, mit Fokus auf Faserverbundkunststoffe (FVK). Neben den unterschiedlichen Arten der eingesetzten Sensoren werden auch deren Arbeitsweisen, Anwendungsbereiche und Anwendungsbreiten erläutert. Es erfolgt eine Diskussion der Auswirkungen der Integration von Sensoren in die Bauteilstruktur und daraus abgeleitet eine Betrachtung der Vor- und Nachteile der einzelnen Methoden.
Das lernen die Teilnehmer im Vortrag:
Integration von Sensoren in Faserverbundstrukturen
Anwendungen von Sensorik
Auswirkungen der Funktionsintegration auf die Composite
Die zerstörungsfreien Methoden zur Untersuchung und Charakterisierung von Materialien sowie zur Detektion von betriebsbedingten und herstellungsbedingten Fehlern mit akustischen und elektrischen Methoden werden vorgestellt. Schwerpunkt bilden die Ultraschall-, die Wirbelstrom- und die Streuflussprüfung. Die Verfahren werden anhand des Aufgabenspektrums des Fachbereiches 8.4 der BAM dargestellt.
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.
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.
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.