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In nickelbasierten Superlegierungen, die für Gasturbinenschaufeln verwendet werden, sind bei hohen Betriebstemperaturen und -belastungen Kriechschäden, Ermüdung, Korrosion und Oxi-dation zu beobachten. Die betroffenen Turbinenschaufeln müssen ersetzt oder repariert werden, um Effizienzverluste und ein eventuelles Bauteilversagen zu vermeiden. In letzter Zeit wurden additive Fertigungs- und Lötverfahren für die Reparatur und das Fügen von Nickelbasiswerk-stoffen entwickelt, um die Einschränkungen der traditionellen Reparaturverfahren zu überwinden. Für eine auslegungsrelevante Bewertung des Risswachstumsverhaltens in den Fügezonen, die durch diese neuen Technologien erzeugt werden, sind Rissfortschrittsuntersuchungen erfor-derlich. Entsprechende Untersuchungen an gefügten Proben werden in diesem Beitrag vorge-stellt. Die Rissfortschrittsversuche werden an gefügten SEN-Proben (Single Edge Notch) bei einem Spannungsverhältnis von 0,1 und einer Temperatur von 950 °C durchgeführt. Das Riss-wachstum wird mit der DCPD-Methode (Direct Current Potential Drop) überwacht, und die ge-messenen Potenzialsignale werden anhand der optisch vermessenen Risslänge und einer Finite-Elemente-Analyse kalibriert. Der Spannungsintensitätsfaktor (SIF) für die gefügte SEN-Geometrie wird mit Hilfe von Finite-Elemente-Analysen berechnet. Auf diese Weise können Rissfortschrittskurven aus den experimentellen Daten abgeleitet werden.
In recent years, the design and development of materials are strongly interconnected with the development of digital technologies. In this respect, efficient data management is the building block of material digitization and, in the field of materials science and engineering (MSE), effective solutions for data standardization and sharing of different digital resources are needed. Therefore, ontologies are applied that represent a map of MSE concepts and relationships between them. Among different ontology development approaches, graphical editing based on standard conceptual modeling languages is increasingly used due to its intuitiveness and simplicity. This approach is also adopted by the Materials-open-Laboratory project (Mat-o-Lab), which aims to develop domain ontologies and method graphs in accordance with testing standards in the field of MSE. To suit the actual demands of domain experts in the project, Ontopanel was created as a plugin for the popular open-source graphical editor diagrams.net to enable graphical ontology editing. It includes a set of pipeline tools to foster ontology development in diagrams.net, comprising imports and reusage of ontologies, converting diagrams to Web Ontology Language (OWL), verifying diagrams using OWL rules, and mapping data. It reduces learning costs by eliminating the need for domain experts to switch between various tools. Brinell hardness testing is chosen in this study as a use case to demonstrate the utilization of Ontopanel.
The dataset contains experimental mechanical data from complex service-like creep-fatigue experiments performed isothermally at 620 °C and a low strain amplitude of 0.2 % on tempered martensite-ferritic grade P92 steel. The data sets in text file format provide cyclic deformation (min. and max. stresses) and the total (hysteresis) data of all recorded fatigue cycles for three different creep-fatigue experiments: 1) a standard relaxation fatigue (RF) test with symmetrical dwell times of three minutes introduced at minimum and maximum strain, 2) a fully strain-controlled service-like relaxation (SLR) test combining these three-minute peak strain dwells with a 30-minute dwell in between at zero strain, and 3) a partly stress-controlled service-like creep (SLC) test combining the three-minute peak strain dwells with 30-minute dwells at constant stress.
Further information on data and data acquisition, analysis, and experimental details are given in “Experimental Data from Service-Like Creep-Fatigue Experiments on Grade P92 Steel”, submitted to Data in Brief. Additional analyses of these datasets, as well as experimental findings and discussions are presented in “Creep-Fatigue of P92 in Service-Like Tests with Combined Stress- and Strain-Controlled Dwell Times”, submitted to International Journal of Fatigue.
Das hochaktuelle Thema der Integration und Wiederverwendung von Wissen und Daten aus Herstellung, Bearbeitung und Charakterisierung von Materialien ('Digitalisierung von Materialien') wird in den Projekten Innovationsplattform MaterialDigital (PMD, materialdigital.de) und Materials-open-Lab (Mat-o-Lab, matolab.org) adressiert. In diesem Beitrag werden die Weiterentwicklungen in diesen Projekten hinsichtlich der Speicherung von Zugversuchsdaten gemäß einer normenkonformen (DIN EN ISO 6892-1:2019-11) ontologischen Repräsentation vorgestellt. Das umfasst den Weg von der Entwicklung einer Ontologie nach Norm, der Konvertierung von Daten aus Standardtests in das interoperable RDF-Format bis hin zur Verknüpfung von Ontologie und Daten. Letztendlich können die entsprechenden Daten in einem Triple Store abgelegt und abgefragt werden.
The amount of data generated worldwide is constantly increasing. These data come from a wide variety of sources and systems, are processed differently, have a multitude of formats, and are stored in an untraceable and unstructured manner, predominantly in natural language in data silos. This problem can be equally applied to the heterogeneous research data from materials science and engineering. In this domain, ways and solutions are increasingly being generated to smartly link material data together with their contextual information in a uniform and well-structured manner on platforms, thus making them discoverable, retrievable, and reusable for research and industry. Ontologies play a key role in this context. They enable the sustainable representation of expert knowledge and the semantically structured filling of databases with computer-processable data triples.
In this perspective article, we present the project initiative Materials-open-Laboratory (Mat-o-Lab) that aims to provide a collaborative environment for domain experts to digitize their research results and processes and make them fit for data-driven materials research and development. The overarching challenge is to generate connection points to further link data from other domains to harness the promised potential of big materials data and harvest new knowledge.