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- Testing (1)
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- Traceability (1)
- Tragfähigkeit (1)
- Transportbeanspruchungen im Fährverkehr (1)
- Transportbehälter (1)
- Trinkwasser (1)
- Trinkwasseranalytik (1)
- Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy (TDLAS); UAV-REGAS (1)
- UAV / UAS (1)
- Ultraschallprüfung (1)
- Ultraschallsensorsysteme (1)
- Unmodellvorschriften (1)
- VOC emissions (1)
- VOC-Emissionen (1)
- Vakuum (1)
- Verarbeitung (1)
- Verbundwerkstoff (1)
- Verbundwerkstoffe (1)
- Verfahrenskenndaten (1)
- Verkehrsflächen (1)
- Verschleißverhalten (1)
- Verwitterung (1)
- Viscosity modifying agent (1)
- Volumenbruchteil (1)
- Waveguide (1)
- Weathering (1)
- Welan gum (1)
- Werksandstein (1)
- Werkstoffprüfmaschinen (1)
- Werkstoffprüfung (1)
- Wirbelstromprüfung (1)
- X-Ray Imaging (1)
- X-Ray imaging (1)
- XRD (1)
- XRF (1)
- Zement (1)
- Zertifizierung (1)
- Zugprüfung (1)
- Zusatzstoffe (1)
- Zyklische R-Kurve (1)
- eAttestation (1)
- laser welding (1)
- local effects (1)
- vacuum (1)
- Ökobilanz (1)
Organisationseinheit der BAM
- 5 Werkstofftechnik (8)
- 8 Zerstörungsfreie Prüfung (8)
- 1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien (6)
- 5.1 Mikrostruktur Design und Degradation (5)
- 1.4 Prozessanalytik (4)
- 6 Materialchemie (4)
- 6.3 Strukturanalytik (4)
- 7 Bauwerkssicherheit (4)
- 8.0 Abteilungsleitung und andere (3)
- 8.1 Sensorik, mess- und prüftechnische Verfahren (3)
- 1.8 Umweltanalytik (2)
- 2 Prozess- und Anlagensicherheit (2)
- 2.2 Prozesssimulation (2)
- 5.4 Multimateriale Fertigungsprozesse (2)
- 6.0 Abteilungsleitung und andere (2)
- 7.6 Korrosion und Korrosionsschutz (2)
- 9 Komponentensicherheit (2)
- 1.1 Anorganische Spurenanalytik (1)
- 1.2 Biophotonik (1)
- 1.7 Organische Spuren- und Lebensmittelanalytik (1)
- 3 Gefahrgutumschließungen; Energiespeicher (1)
- 3.2 Gefahrguttanks und Unfallmechanik (1)
- 5.3 Polymere Verbundwerkstoffe (1)
- 7.2 Ingenieurbau (1)
- 7.5 Technische Eigenschaften von Polymerwerkstoffen (1)
- 8.2 Zerstörungsfreie Prüfmethoden für das Bauwesen (1)
- 8.6 Faseroptische Sensorik (1)
- 9.4 Integrität von Schweißverbindungen (1)
- 9.6 Additive Fertigung metallischer Komponenten (1)
- S Qualitätsinfrastruktur (1)
- S.2 Digitalisierung der Qualitätsinfrastruktur (1)
Eingeladener Vortrag
- nein (23)
Die klassische Metallographie basiert auf Abbildungen einzelner Schliffebenen und kann auf räumliche Formen und Anordnungen des Gefüges nur bedingt schließen. Die Idee, aus metallographischen Serienschliffen dreidimensionale Gefügestrukturen zu rekonstruieren, ist daher naheliegend und nicht neu. Allerdings ist der Aufwand, in Handarbeit viele Einzel-Schliffe zu präparieren und zu Bildstapeln zusammenzusetzen, sehr hoch und steht einer häufigen Anwendung entgegen.
Deshalb wird an der BAM ein Roboter-gestütztes 3D-Metallographie-System entwickelt, das an einer Schliffprobe die Schritte Präparation und Bildeinzug vollautomatisch mit vielen Wiederholungen ausführt. Die Präparation umfasst Schleifen, Polieren und optional Ätzen der Schlifffläche, der Bildeinzug autofokussierte lichtmikroskopische Aufnahmen bei mehreren Vergrößerungsstufen. Der erhaltene Bildstapel wird anschließend vorverarbeitet, segmentiert und in ein 3D-Modell umgesetzt, das einer mikrotomographischen Aufnahme ähnelt, allerdings mit besserer lateraler Auflösung bei großem Volumen. Im Gegensatz zu tomographischen Verfahren besteht die Möglichkeit der Kontrastierung durch klassische chemische Ätzung. Die Integration eines REMs ist geplant. Bislang durchgeführte Arbeiten verdeutlichen die Möglichkeiten der Darstellung von Heißgas-Korrosionsschichten, Grauguss-Werkstoffen und Keramik-basierten mikroelektronischen Strukturen (Vias).
Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) ist eine forschende Bundesoberbehörde und Einrichtung der Ressortforschung der Bundesrepublik Deutschland. Unter ihrer Leitlinie „Sicherheit in Technik und Chemie“ ist sie zuständig für die öffentliche technische Sicherheit und für metrologische Aufgaben in der Chemie. Das Aufgabenspektrum der BAM, das sich an aktuellen Fragestellungen aus Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Normung orientiert, bietet sehr viele interessante Tätigkeitsfelder für Naturwissenschaftler*Innen und Ingenieur*Innen.
Die AG Fraktographie im DVM/DGM-Gemeinschaftsgremium „Elektronenmikroskopie in der Materialforschung“ betreibt seit 2013 eine fraktographische online-Datenbank („FractoDB“), die für das interessierte Fachpublikum kostenfrei zur Verfügung steht. Die Analyse und Bewertung von Bruchflächen und der darauf befindlichen Bruchmerkmale ist ein wichtiger Teilaspekt der Schadensanalyse bei der Suche nach Schadensmechanismen und Schadensursachen. Risse und Brüche an realen Bauteilen können nur dann bewertet werden, wenn gut dokumentierte Vergleichsbrüche aus Laborversuchen zur Verfügung stehen, sei es an Proben oder an Vergleichs-Bauteilen. Daher trägt die AG Fraktographie Bildmaterial zusammen, führt systematisch Laborversuche und Ringversuche durch und analysiert Brüche aus Schadensfällen. Die gewonnenen Daten werden zu Datensätzen zusammengestellt und über die Datenbank zugänglich gemacht. Derzeit ist ein Bestand von über 400 Datensätzen mit insgesamt über 4.500 Bildern verfügbar, welcher durchsucht werden kann und in Anlehnung an die VDI 3822 organisiert ist. Weitere Aktivitäten der AG Fraktographie, die in der FractoDB abgebildet werden, sind u.a. die Entwicklung einer fraktographischen Symbolik und die Analyse von Bruchmerkmalen mittels Machine Learning. Über die aktuellen Ergebnisse und Planungen wird berichtet.
Es handelt sich hierbei um die erste Veröffentlichung einer verifizierbaren eAttestation (DCC mit DAkkS-Siegel). Sie wurde vom akkreditierten Kalibrierlabor D-K-11075-08, im Rahmen des QI-Digital Vorhabens, für den Fachbereich 8.1 erstellt und dient im Zusammenhang mit dem Vortrag "Digitale Kalibrierzertifikate – die Umsetzung in akkreditierten Laboratorien" auf dem 324. PTB-Seminar "Berechnung der Messunsicherheit – Empfehlungen für die Praxis" als Anschauungsmaterial für die Digitalisierung in der Metrologie.
Liebe Leser*innen,
vom Umbau des Energiesystems über die Nachhaltigkeit der Wirtschaft bis hin zu den Veränderungen unserer Städte und der Mobilität: Das Wort Transformation ist wohl neben der "Zeitenwende" das derzeit mit am häufigsten gebrauchte. Wir sind zweifellos in einer neuen Wirklichkeit angekommen, die sich nicht umdeuten lässt, sondern die aktiv von uns gestaltet werden muss.
Aber sind wir überhaupt in der Lage, unsere ökonomische Basis zu schützen und gleichzeitig unsere Aufmerksamkeit auf den Erhalt von Ressourcen statt deren Ausnutzung zu richten? Ich glaube fest daran, dass wir das können. Produzieren hieße dann z. B., Lösungen im Sinne einer zirkulären Wirtschaft zu finden. Zur grünen Transformation leistet die BAM, deren Auftrag es ist, die deutsche Wirtschaft zu fördern, bereits heute vielfältige Beiträge: durch Grundlagenforschung, die den schnellen Weg in die Anwendung findet. Aber auch durch unsere Vielfalt und Spezialisierung, die es uns erlauben, eine übergreifende Perspektive zu entwickeln. Denn: Lösungen für den Wandel zu finden, bedeutet auch eine Veränderung des Denkens.
So sind wir z. B. beteiligt an der Entwicklung smarter Tools bei der Qualitätssicherung moderner Wasserstofftechnologien, nachhaltiger Batteriematerialien für leistungsstarke E-Akkus oder sicherer Konstruktionen für noch größere und effizientere Windenergieanlagen. Langfristig erfolgreich werden wir dabei nur sein, wenn wir uns selbst transformieren.
So sind wir in der BAM dabei, unsere Expertisen in weiteren disziplin- und branchenübergreifenden Kompetenzzentren zu bündeln, neue ganzheitliche Formate der Zusammenarbeit zu erproben und unsere Vernetzung mit relevanten Akteur*innen aus Wirtschaft, Wissenschaft und Politik weiter auszubauen.
Im neuen BAM Report 2022/23 möchten wir Ihnen gern eine Auswahl unserer aktuellen Projekte vorstellen. Idealerweise ergeben sich aus der Lektüre für Sie Anknüpfungspunkte für gemeinsame Vorhaben und Initiativen, mit denen wir zusammen die Transformation sicher gestalten können. Lassen Sie uns darüber ins Gespräch kommen!
PS: Erstmals erscheint unsere Jahrespublikation übrigens rein digital, als kleiner Beitrag zu mehr Nachhaltigkeit.
In failure analysis, micro-fractographic analysis of fracture surfaces is usually performed based on practical knowledge which is gained from available studies, own comparative tests, from the literature, as well as online databases. Based on comparisons with already existing images, fracture mechanisms are determined qualitatively. These images are mostly two-dimensional and obtained by light optical and scanning electron imaging techniques. So far, quantitative assessments have been limited to macrocopically determined percentages of fracture types or to the manual measurement of fatigue striations, for example. Recently, more and more approaches relying on computer algorithms have been taken, with algorithms capable of finding and classifying differently structured fracture characteristics. For the Industrial Collective Research (Industrielle Gemeinschaftsforschung, IGF) project “iFrakto” presented in this paper, electron-optical images are obtained, from which topographic information is calculated. This topographic information is analyzed together with the conventional 2D images. Analytical algorithms and deep learning are used to analyze and evaluate fracture characteristics and are linked to information from a fractography database. The most important aim is to provide software aiding in the application of fractography for failure analysis. This paper will present some first results of the project.
In this paper, we present a collection of machine learning assisted distributed fiber optic sensors (DFOS) for applications in the field of infrastructure monitoring. We employ advanced signal processing based on artificial neural networks (ANNs) to enhance the performance of the dynamic DFOS for strain and vibration sensing. Specifically, ANNs in comparison to conventional and computationally expensive correlation and linearization algorithms, deliver lower strain errors and speed up the signal processing allowing real time strain monitoring. Furthermore, convolutional neural networks (CNNs) are used to denoise the dynamic DFOS signal and enable useable sensing lengths of up to 100 km. Applications of the machine learning assisted dynamic DFOS in road traffic and railway infrastructure monitoring are demonstrated. In the field of static DFOS, machine learning is applied to the well-known Brillouin optical frequency domain analysis (BOFDA) system. Specifically, CNN are shown to be very tolerant against noisy spectra and contribute towards significantly shorter measurement times. Furthermore, different machine learning algorithms (linear and polynomial regression, decision trees, ANNs) are applied to solve the well-known problem of cross-sensitivity in cases when temperature and humidity are measured simultaneously. The presented machine learning assisted DFOS can potentially contribute towards enhanced, cost effective and reliable monitoring of infrastructures.
Präsentation der Aktivitäten an der BAM im Bereich Additive Fertigung unter Mikrogravitationsbedingungen für Anwendungen im Weltraum beim Arbeitsgruppentreffen der AG Werkstoffe & Prozesse vom Netzwerk Space2Motion.
The round robin test investigated the reliability users can expect for AlSi10Mg additive manufactured specimens by laser powder bed fusion through examining powder quality, process parameter, microstructure defects, strength and fatigue. Besides for one outlier, expected static material properties could be found. Optical microstructure inspection was beneficial to determine true porosity and porosity types to explain the occurring scatter in properties. Fractographic analyses reveal that the fatigue crack propagation starts at the rough as-built surface for all specimens. Statistical analysis of the scatter in fatigue using statistical derived safety factors concludes that at a stress of 36.87 MPa the fatigue limit of 107 cycles could be reached for all specimen with a survival probability of 99.999 %.