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- 1983 (3)
- 1982 (1)
- 1964 (1)
Dokumenttyp
- Zeitschriftenartikel (74)
- Newsletter (36)
- Vortrag (23)
- Jahresbericht (19)
- Beitrag zu einem Tagungsband (19)
- Sonstiges (7)
- Forschungsbericht (5)
- Beitrag zu einem Sammelband (4)
- Zeitschriftenheft (Herausgeberschaft für das komplette Heft) (2)
- Monografie (1)
- Habilitation (1)
- Handbuch (1)
- Posterpräsentation (1)
Sprache
- Mehrsprachig (193) (entfernen)
Schlagworte
- Korrosion (5)
- Cement (4)
- Round robin (4)
- APS (3)
- Africa (3)
- Certification (3)
- Concrete (3)
- Digitalisierung (3)
- Dry sliding (3)
- HVOF (3)
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)
Eingeladener Vortrag
- nein (23)
Liebe Leser*innen,
wir leben in wahrhaft bewegten Zeiten, in einer "Zeitwende" mit all ihren Herausforderungen. Für die Wissenschaft und das, was sie für eine gute Zukunft leisten kann, bedeutet das: Wir müssen Antworten nicht über Verzicht, sondern über intelligente technologische Lösungen finden. Durch ein Wachstum in die Vielfalt und durch die Vielfalt. Wie kann dies gelingen?
Wissenschaft funktioniert nur in offenen, diversen, demokratischen Systemen. Populistische und autoritäre Ansätze dagegen verengen die Räume für fortschrittliche Antworten auf dramatische Weise. Sie verhindern Fantasie für neue Ideen von einer guten Zukunft für alle. Die Eingrenzung der Wissenschaft in ihrer Vielfalt ist darum auch eines der ersten Ziele autoritärer Regierungen. Sie gilt es zu verhindern.
An der BAM arbeiten heute Menschen aus über 50 Ländern, mit vielfältigen Biografien, Zugehörigkeiten und Identitäten. In unseren Laboren, Werkstätten und in unserer Verwaltung leisten sie Großartiges. Ohne ihre Arbeit könnte die BAM nicht ihren Auftrag, die Sicherheit in Technik und Chemie zu gewähren, erfüllen. Weltoffenheit, Diversität, Vernetzung und internationaler Austausch sind unsere Grundwerte und Erfolgsfaktoren für die BAM.
Gemeinsam mit Wissenschaftler*innen aus Namibia forschen wir an sicheren Infrastrukturen für eine zukünftige Wasserstoffwirtschaft - eine Kooperation, von der beide Seiten profitieren. Ein international besetztes BAM-Spin-off entwickelt eine revolutionäre Schweißtechnik, mit der der Windenergieausbau beschleunigt werden kann. In interdisziplinär zusammengesetzten Teams entwickeln wir Referenzmaterialien für noch leistungsfähigere E-Akkus. Und mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens und künstlicher Intelligenz beschleunigen Mitarbeitende der BAM mit vielfältigen fachlichen wie kulturellen Hintergründen die Entwicklung neuer, maßgeschneiderter Werkstoffe. Allesamt Projekte, bei denen Vielfalt ein wichtiges und unverzichtbares Element darstellt.
Im neuen BAM Report 2023/24 stellen wir Ihnen diese und viele weitere aktuelle Projekte der BAM vor. Ich würde mich freuen, wenn sich daraus weitere Ideen ergeben, wie wir zusammen die Zukunft sicherer gestalten können. Aber auch, wenn Ideen für Initiativen entstehen, wie wir Vielfalt, Demokratie und Offenheit weiter ausbauen und fördern können - zum Nutzen aller. Lassen Sie uns hierzu gerne in den Dialog kommen.
The ongoing digital transformation of the economy and the increasing complexity of networked products and applications are bringing digitalization into the focus of conformity assessment bodies (CABs). The demand for conformity assessment services is rising in tandem with innovations, new technologies, and processes. This poses new challenges for testing and calibration laboratories, inspection and certification bodies, and other CABs. Nevertheless, the emergence of advanced digital technologies and applications also opens up new opportunities for these organizations. This study is the first to comprehensively explore "Digitalization in Conformity Assessment" building on data from an online survey of CABs worldwide (14 countries and West Africa as a region with seven countries).
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.