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Resistance to carbonation and chloride migration are critical durability properties in cementitious construction materials. The ingress of CO2 and chlorides can lead to concrete deterioration and reinforcement corrosion, underscoring the importance of ensuring high resistance to these durability-reducing factors. Traditional methods, such as determinating the carbonation coefficient using standard procedures, are time-consuming and resource-intensive. These tests typically require 42 days of preconditioning, followed by 70 days before the final results can be determined using a phenolphthalein test, for a total duration of 112 days. In addition, some test chambers can only accommodate four samples at a time.
In this study, we investigate whether 1H NMR relaxometry can effectively predict not only the carbonation resistance, KAC,3%, but also the chloride migration coefficient, DRCM, and the compressive strength, fc, of concrete, providing a method that could potentially streamline and accelerate the material development process by directing us quickly to potentially well-suited formulations. We performed measurements on non-carbonated fully saturated concrete and mortar samples at 28, 56, and 92 days using the NMR tomograph at BAM (8.9 MHz). Notably, the NMR measurements taken at 28 days showed no significant differences, suggesting that this timeframe is sufficient for meaningful results. The samples analyzed were drill cores, each 70 mm in diameter and approximately 120 mm in height. The NMR features we focused on included the initial amplitude E0, the x and y values of the dominant T2 relaxation time, and the logarithmic mean of the T2 relaxation time distribution. Another key feature was the surface relaxivity, which was determined by comparing the NMR curves with results from mercury intrusion porosimetry. We examined the correlation of these NMR features with the aforementioned durability properties, which were determined in a laboratory on sister samples using standard procedures. No chloride migration tests were performed on the mortar samples, and the carbonation procedure was carried out unter atmospheric conditions.
The preliminary results show that the correlation factors for the NMR features with the carbonation coefficients of concrete were particularly remarkable. The strongest correlations were observed for the dominant relaxation time and the logarithmic mean, with values approaching 1. The preliminary results also indicate that there are high correlations between the compressive strength and amplitude-related features. In contrast, no strong correlations are observed for the DRCM. Although the results related to the mortar samples are still being analyzed, these initial correlations suggest that 1H NMR relaxometry could be a valuable tool for early assessment of material properties. Furthermore, the rapid and non-destructive nature of NMR measurements, requiring only a few minutes per sample, suggests that this technique has the potential to significantly accelerate the process of evaluating durability properties in cementitious materials. This capability also paves the way for the use of NMR features as input for AI-driven predictive models.
Since laser powder bed fusion (PBF-LB/M) is prone to the formation of defects during the building process, a fundamental requirement for widespread application is to find ways to assure safety and reliability of the additively manufactured parts. A possible solution for this problem lies in the usage of in-situ thermographic monitoring for defect detection. In this contribution we investigate possibilities and limitations of the VIS/NIR wavelength range for defect detection. A VIS/NIR camera can be based on conventional silicon-based sensors which typically have much higher spatial and temporal resolution in the same price range but are more limited in the detectable temperature range than infrared sensors designed for longer wavelengths. To investigate the influence, we compared the thermographic signatures during the creation of artificially provoked defects by local parameter variations in test specimens made of a nickel alloy (UNS N07208) for two different wavelength ranges (~980 nm and ~1600 nm).
Die zerstörungsfreie Prüfung von Eisenbahnschienen auf betriebsbedingte Schädigungen wird mit Schienenprüfzügen mittels Ultraschall- und Wirbelstromprüfverfahren durchgeführt [1]. Die Auswertung der Prüfdaten erfolgt überwiegend manuell, die eingesetzte Software unterstützt die Auswertenden lediglich durch eine Vorauswahl relevanter Anzeigen. Die Überprüfung der Ergebnisse erfolgt anschließend vor Ort mittels handgeführter Prüfgeräte. Instandhaltungsmaßnahmen werden auf Basis der Befundung vor Ort abgeleitet.
Ziel des durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) im Rahmen von mFUND unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 geförderten Vorhabens AIFRI (Artificial Intelligence For Rail Inspection) ist es, durch den Einsatz von KI-Methoden den Automatisierungsgrad des Prüfprozesses von der Auswertung der Daten bis hin zur Planung von Instandhaltungsmaßnahmen zu erhöhen. Die Genauigkeit der Fehlerdetektion soll gesteigert werden, um eine automatisierte Einstufung der aufgefundenen Anzeigen in Risikoklassen zu ermöglichen. Hierfür werden Daten sowohl von Wirbelstromprüfungen als auch Ultraschallprüfungen verwendet.
Im Rahmen des IT-orientierten Projektes werden relevante Schienenschädigungen und in der Schiene vorhandene Artefakte analysiert und in einen parametrierbaren digitalen Zwilling übertragen. Mit diesem digitalen Zwilling werden virtuelle Schädigungsbilder generiert, mit denen KI-Algorithmen auf die Defekterkennung und -klassifizierung trainiert werden. Insbesondere werden hierbei Synergien genutzt, die durch die Verknüpfung von Daten der Wirbelstrom- und Ultraschallprüfung bei einer gemeinsamen Bewertung entstehen. Mit Hilfe von Zuverlässigkeitsbetrachtungen werden die entwickelten und trainierten Algorithmen hinsichtlich der Detektion und Charakterisierung von Schienenschädigungen bewertet.
Im Verlauf des Projektes soll mit dem entwickelten IT-Werkzeug ein Demonstrator aufgebaut und im Feld mit realen Datensätzen getestet werden
The changes in the use and maintenance of track systems poses new challenges for the periodic mechanized in-service testing of rails using ultrasound and eddy current. The methods currently applied have been used since decades with only minor changes. To face the new challenges generated by modern drive systems, higher speeds, heavier loads adapted techniques have to be developed to detect new defect types and artefacts generated by new production methods. Especially the area where rolling contact fatigue takes place is under focus.
Going beyond the standard conventional ultrasound setups used since the 1950 enables a more detailed detection and classification of rail defects and size estimation. Eddy current methods are applied for surface crack detection and head check depth quantification at the gauge corner of railway tracks. An extension of the tested zone to the running surface uncloses rail defect signal types other than head checks to be detected and estimated in type and size.
For the automated evaluation of the recorded data algorithms based on artificial intelligence being trained based on simulation will be applied. Typically, the testing parameter vary depending on the track condition and the probe wear. To identify variables and parameters which have a significant influence on the overall performance of the test run modelling of the setup can be used.
Actual developments will be presented in this talk
Die mechanisierte zerstörungsfreie Prüfung von Eisenbahnschienen auf betriebsbedingte Schädigungen wird mit Schienenprüfzügen mittels Ultraschall- und Wirbelstromprüfverfahren durchgeführt. Die Auswertung der Prüfdaten erfolgt durch Auswerter, die Überprüfung der Ergebnisse erfolgt am identifizierten Schienensegment vor Ort mittels handgeführter Prüfgeräte. Instandhaltungsmaßnahmen werden anschließend auf Basis der Befundung der zerstörungsfreien Prüfung abgeleitet. Im Rahmen eines vom BMVI geförderten Verbundvorhabens im Programm „Digitale, datenbasierte Innovationen und Ideen für die Mobilität 4.0“ (mFUND) soll dieses Konzept modernisiert und weiterentwickelt werden.
Ziele des Vorhabens AIFRI (Artificial Intelligence For Rail Inspection) sind es, durch den Einsatz von KI-Methoden den Automatisierungsgrad des Prüfprozesses zu erweitern, die Genauigkeit der Fehlerdetektion zu erhöhen und eine automatisierte Einstufung der aufgefundenen Anzeigen in Risikoklassen zu ermöglichen. Weiterhin wird auf dieser Basis ein risikobasiertes Instandhaltungskonzept erarbeitet, welches zukünftig das bisherige präventive Vorgehen ablösen kann.
Im Rahmen des IT-orientierten Projektes werden relevante Schienenschädigungen und in der Schiene vorhandene Artefakte analysiert und in skalierbare Modelle übertragen. Mit diesen Modellen werden virtuelle Schädigungsbilder generiert, mit denen KI-Algorithmen auf die Defekterkennung und -klassifizierung trainiert werden. Mit Hilfe von Zuverlässigkeitsbetrachtungen werden die entwickelten und trainierten Algorithmen hinsichtlich der Detektion und Charakterisierung von Schienenschädigungen bewertet.
Im Verlauf des Projektes wird mit dem entwickelten IT-Werkzeug ein Demonstrator aufgebaut und im Feld mit realen Datensätzen getestet.
Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) im Rahmen von mFund unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 gefördert.
Aktuelles aus der Normung
(2024)
The uncontrolled Li dissolution/deposition dynamics and rapid Li pulverizations hinder the widespread deployment of Li metal batteries (LMB). Designing a Li composite electrode possessing a mechanically robust and lithiophilic three-dimensional (3D) framework represents a promising strategy to address these challenges. This study involves the preparation of three uniquely tailored Li-B-Mg composites using a combined metallurgical process of melting, casting, and rolling, along with the synergistic application of in situ X-ray computed tomography (CT) and post-mortem failure analysis to explore the most promising composite electrode candidate for LMBs. During the in-depth investigation, the optimal 70Li-B-Mg composite electrode stands out due to its robust skeleton fiber structure, uniform Li dissolution/deposition characteristics and high capacity of free-Li. Its promising prospects for enabling high-performance LMBs are showcased by the superior performance of the built Li||O2, Li||LiFePO4, Li||NCM622 and Li||NCM811 battery systems. This work offers a novel approach for exploring universally applicable and robust Li composite electrodes to realize high-performance LMBs using in situ CT analysis.
Extrusion based 3D concrete printing (3DCP) is a growing technology because of its high potential for automating construction and the new possibilities of design. In conventional construction methods, a sample is taken to be representative for one material batch. However, in 3DCP continuous mixing is used which results in variations during the mixing process. Therefore, one sample is not representative for the entire structure. This leads to the necessity of continuous and real-time process monitoring.
This study focuses on the variations of pressure and temperature which are caused by changes in the material due to the ongoing mixing process. Changes in material, which is transported downstream, are influencing sensor signals in different positions with a time delay. In the following, the data is analysed to investigate if the changing material and the so caused change in pressure can be used to calculate volume flow.
Extrusion based 3D concrete printing (3DCP) is a growing technology because of its high potential for automating construction and the new possibilities of design. In conventional construction methods, a sample is taken to be representative for one material batch. However, in 3DCP continuous mixing is used which results in variations during the mixing process. Therefore, one sample is not representative for the entire structure. This leads to the necessity of continuous and real-time process monitoring.
This study focuses on the variations of pressure and temperature which are caused by changes in the material due to the ongoing mixing process. Changes in material, which is transported downstream, are influencing sensor signals in different positions with a time delay. In the following, the data is analysed to investigate if the changing material and the so caused change in pressure can be used to calculate volume flow.
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.