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Eingeladener Vortrag
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Fast defect parameter estimation based on magnetic flux leakage measurements with GMR sensors
(2011)
We present a fast inverse scheme that is capable of simultaneously estimating the parameters depth, opening and length for rectangular 3D geometries of surface-breaking defects. The parameter estimation is realized by an iterative least-squares minimization using the trust-region reflective algorithm. A semi-analytic magnetic dipole model that allows the sensor characteristics to be incorporated is used for predicting the stray magnetic fields. Giant magneto-resistance (GMR) measurements were carried out on a test specimen that includes a series of artificial defects. For the estimation of the defect depths relative errors between 0.6% and 15.9% have been obtained. Due to its very low computational costs, the inverse scheme can suitably be employed in automated production environments.
In dieser Arbeit wird ein kameragestütztes Verfahren zur Flying-
Spot-Thermografie vorgestellt. Die Anregung wird über einen Diodenlaser mit einem optischen Scanner realisiert. Bei der Auswertung kommt ein effizienter und robuster Algorithmus zum Einsatz, der direkt auf die mit der Kamera aufgenommene Thermografiesequenz angewendet werden kann, ohne auf eine
Synchronisation zwischen Kamera und Lasersystem angewiesen zu sein. Daher eignet sich diese Herangehensweise besonders zur Nachrüstung bestehender Thermografiesysteme.
Die prinzipielle Eignung dieser Methode wird anhand einer Messung an einem Schienenstück mit Rollkontaktermüdungsrissen gezeigt. Als Referenzverfahren werden die Magnetpulverprüfung und eine auf GMR (Giant Magnetoresistance)- Sensoren basierende Streufeldmessung herangezogen. Mit dem thermografischen Verfahren konnten sämtliche enthaltenen Fehler erkannt werden. Dabei wurden Risse im mm-Abstand getrennt nachgewiesen, was etwa der geometrischen Auflösung der eingesetzten Kamera entspricht.
In diesem Beitrag werden numerische Verfahren zur Erkennung und Charakterisierung von Fehlstellen, Schichtdicken, Wanddicken und Inhomogenitäten mittels aktiver Thermografie vorgestellt. Eine uantitative Beurteilung der nicht immer zugänglichen Rückwand eines Bauteils (Minderdicken) ist durch Inversion thermografischer Messdaten möglich. Diese quantitativen Informationen können durch iterative Methoden vom Gauß-Newton-Typ (Inversion) gewonnen werden. Als reale Prüfobjekte werden ca. 2 cm dicke PVC-Platten mit örtlich variierender Rückwandgeometrie untersucht. Die Erwärmung erfolgt mit
Blitzlampen, welche die PVC-Platte kurzzeitig um mehrere K erwärmt. Ein wichtiger Teil der Inversion ist die Simulation des Experiments, welche mit Finite-Elemente-Methoden (FEM) in 2D realisiert wird. Da Inversion und active Thermografie automatisierbar sind, bietet die Kombination breite Anwendungsgebiete innerhalb der Industrie.
Die Kombination der Synthetic Aperture Focusing Technique (SAFT) mit der Tauchtechnik stellt eine besondere Herausforderung dar. Zwei für SAFT notwendige Bedingungen – die große Schallbündeldivergenz und die Kenntnis über den Ort des Senders bzw. des Empfängers, der für die phasenrichtige Überlagerung der Echosignale genau bekannt sein muss – lassen sich einfach erfüllen, wenn kleine, fast punktförmige Sensoren direkt auf der Oberfläche des Prüfobjektes ankoppeln. Diese Anordnung ist in der Regel nicht vereinbar mit den praktischen Ansprüchen an die Signalqualität und die Flexibilität der Prüftechnik.
Werden jedoch Prüfköpfe mit üblichen Abmessungen und zudem noch mit Vorlaufstrecken verwendet, dann ist die Bestimmung der Sensororte und der Schalllaufwege durch die brechende Fläche nicht mehr trivial, wenn man die für SAFT geforderte Genauigkeit in Rechnung stellt.
Etwas anderes, aber ein im Prinzip einfacher Weg zur räumlichen Lokalisation von Echoquellen ist die Auswertung des 2D Sektorscans eines Matrixarrays und dessen dreidimensionale Darstellung. Durch gezielte Steuerung des Arrays gelingt auf einfache Weise die ortsrichtige Zuordnung.
Thermoacoustic generation of airbone ultrasound using carbon materials at the micro- and nanoscale
(2011)