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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).
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.
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.
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.
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.
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.
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 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.