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- 3 Gefahrgutumschließungen; Energiespeicher (3)
- 6.6 Physik und chemische Analytik der Polymere (3)
- 7 Bauwerkssicherheit (3)
- 6.5 Synthese und Streuverfahren nanostrukturierter Materialien (2)
- 7.7 Modellierung und Simulation (2)
- 3.0 Abteilungsleitung und andere (1)
Eingeladener Vortrag
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A model is presented that employs a unified approach for
simulating the photon energy spectra for transmission and direct
beam targets composed of arbitrary homogeneous materials. In order
to achieve this, a detailed model of electron transport within the
target is employed. The validity of the developed model is shown
through comparisons with Monte Carlo simulations as well as
measurements for a number of different configurations.
Non-destructive testing of rail tracks is carried out by using rail inspection cars equipped with ultrasonic and eddy current measurement. The evaluation of test data is mainly done manually, supported by a software tool which pre-selects relevant indications shown to the evaluators. The resulting indications have to be checked on-site using hand-held testing equipment. Maintenance interventions are then derived on the basis of these on-site findings.
Overall aim of the AIFRI (Artificial Intelligence For Rail Inspection) project - funded by the German Federal Ministry of Digital and Transport (BMDV) as part of the mFUND programme under funding code 19FS2014 – is to increase the degree of automation of the inspection process from the evaluation of the data to the planning of maintenance interventions. The accuracy of defect detection shall be increased by applying AI methods in order to enable an automated classification of detected indications into risk classes. For this purpose, data from both eddy current inspections and ultrasonic inspections will be used in combination.
Within the framework of this data-driven project, relevant defect patterns and artefacts present in the rail are analysed and implemented into a configurable digital twin. With the help of this digital twin virtual defects can be generated and used to train AI algorithms for detection and classification. With the help of reliability assessment trained AI algorithms will be evaluated with regard to the resulting quality in defect detection and characterisation.
A particular aspect of the development of AI methods is the data fusion of different NDT data sources: Thereby, synergies are used that arise from linking eddy current and ultrasonic inspection data in a combined model.
In the course of the project a demonstrator consisting of the developed IT-tool and an asset management system will be implemented and tested in the field using real-world data.
In diesem Vortrag werden die aktuellen Techniken für die angewandte mechanisierte Schienenprüfung dargestellt und Perspektiven für die Zukunft der handgeführten und fahrzeuggeführten Prüftechnik aufgezeigt. Insbesondere wird hier die bildhafte Darstellung, der zusätzliche Nutzen von Arraysensoren sowie die Möglichkeiten der Simulation von Schienenfehlern vorgestellt.
The cause and type of solid particle erosion varies across different industries and locations in plants, for instance the particles could be volcanic ash in aero-engines, fly ash in boilers, exfoliated scale in steam turbines or mineral matter in oil excavation. In all cases the durability of materials can be improved through better surface engineering and coatings, but the development of these is restricted also due to lack of generic models. In this respect, the simulation of a single impact with finite element methods using 100.000 knots would take about 15 minutes. In order to simulate an entire particle erosion experiment, up to one billion of such impacts would have to be considered. In order to simulate an entire particle erosion experiment, the current work presents an alternative approach capable of calculating about half a billion impacts on a substrate in less than six hours on a standard PC. The predictions of the simulation will be compared to a steel sample at 600°C eroded by aluminum oxide particles with a velocity around 210 m/s.
Industrial radiography or Radiographic Testing (RT) is a method of non-destructive testing where many types of manufactured components can be examined to verify the internal structure and integrity of the specimen. The computer program aRTist can generate synthetic radiographs from a virtual RT test set-up. In the field of industrial radiology simulation is used, e.g. to optimize techniques for complex applications, to support the preparation of written procedures, and for education purposes.
The simulator aRTist combines analytical and Monte Carlo methods to efficiently model the radiation transport. The program comes with a graphical user interface written in Tcl/Tk. In combination of Tcl/Tk and the 3D capabilities of the visualization toolkit (VTK) a practical and convenient simulator has been realized. This will be illustrated by discussing application scenarios of classical radiography, X-ray computer tomography, and X-ray backscatter imaging. Additionally, some insight to the software implementation of the simulator will be given.
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.
3D concrete printing is an innovative new construction technology offering the potential to enable an efficient production of individual structures with less consumption of resources. The technology will mainly shape the future construction philosophy, automate the build process and help reaching the climate goals in civil engineering. From the design of a structure to the printed component, many individual steps based on different software are required which must be repeated for each new or changed structure. First, the geometry of the structure is created in a CAD program. Second, the print path is defined in a slicer software creating the machine code for the printer (G-Code). Finally, the structure can be printed. Furthermore, a numerical model of the printed structure is necessary for process optimization and control. In that way the number of test prints can be reduced, costs can be saved, and the component behavior can be predicted. For those purposes, an automated workflow allowing to run all steps or individual steps without interacting with each individual software program is required. Furthermore, changes in parameters or the exchange of parts (using a different design or different printer) must be possible in a simple manner. In the presented work, such an automated workflow based on the example of a parametrized wall element for extrusion-based concrete printing is developed. The investigated wall structure is parametrized using the global geometry parameters: height, width, thickness, radius, kind of infill structure (honey-comb, zig-zag) and number of repeated infills. All above mentioned steps are implemented via python interfaces using pydoit as workflow tool. General interfaces with prescribed input and output files are defined allowing adaptations for different software and tools. The described workflow is tested by performing a test series investigating the influence of the in-fill structure on the mechanical properties of the test walls.
Ein neuartiger Modellierungsansatz für die Berechnung des transienten Temperaturfeldes beim Laserstrahlschweißen mit einer äquivalenten Wärmequelle wurde vorgestellt. Das numerische Modell wurde in zwei Studien unterteilt. Im ersten Teil wurde der Laserstrahlschweißprozess in einer stationären Schmelzbadsimulation untersucht. Die lokale Schmelzbadgeometrie und das Temperaturfeld wurden unter Berücksichtigung der Effekte der thermokapillaren und freien Konvektion, der latenten Wärme und der temperaturabhängigen Materialeigenschaften bis hin zur Verdampfungstemperatur ermittelt. Die Ergebnisse wurden benutzt, um eine äquivalente volumetrische Wärmequelle zu definieren. In der folgenden Studie wurde damit das transiente Temperaturfeld im geschweißten Bauteil berechnet. Die numerischen Ergebnisse wurden durch parallel laufende Experimente validiert.
The aim of this research is to characterize a surface that has experienced low wear on asperities. The procedure used is similar to an Abbott-Firestone approach and based on functional bearing of projected area, surface area and material volume. Surface features extracted from surface height maps provide more comprehensive information about topography changes due to wear. Thus, they were used to detect low wear volumes on the top of asperities.
Structural Health Monitoring (SHM) mittels geführter Ultraschallwellen ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung komplexer Bauteile und liefert umfangreiche Informationen über deren strukturelle Integrität. Die aufgezeichneten Signale sind jedoch komplex und werden daher zunehmend mittels KI verarbeitet, um Anomalien in der Systemintegrität automatisch zu erkennen. Eine Herausforderung dabei ist jedoch das Trainieren solcher KI-Modelle, da dafür große Mengen an Trainingsdaten inklusive diverser Schadensfälle benötigt werden, um eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Experimentelle Generierung dieser Daten ist wegen des enormen Zeit- und Kostenaufwands nicht möglich.
Eine Alternative hierfür bieten die numerischen Simulationen, da dadurch Trainingsdaten für beliebige Anzahl an Schadenskonfigurationen erzeugt werden können. Das Hauptproblem dabei ist jedoch die Abweichung zwischen den experimentellen und simulierten Daten (durch z.B. Abweichungen bei der Geometrie, Randbedingungen oder Materialparameter). Um diese Abweichungen zu reduzieren bzw. zu eliminieren, wird ein KI-Modell mit einer Autoencoder-Decoder Architektur vorgestellt, die mittels eines Experiments kalibriert werden kann und anschließend in der Lage ist, die Genauigkeit der Simulationsergebnisse nachträglich zu erhöhen.