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Carbon nanotube-grafted carbon fiber polymer composites: Damage characterization on the micro scale
(2017)
Multiwall carbon nanotubes (CNTs) e carbon fibers (CFs)hybrid materials were produced by directly growing CNTs on CFs by means of chemical vapor deposition. For the latter, the oxidative dehydrogenation reaction of C2H2 and CO2 was applied, which allows growing CNTs without damaging the CF surface. Uni-directional nano-engineered carbon fiber reinforced composites (nFRCs) were fabricated by impregnating these hybrid materials with epoxy. The nFRCs subjected to single fiber push-out tests revealed a decrease of the interfacial shear strength (IFSS) of about 36% compared to the carbon fiber composites without CNTs. By means of transverse three-point bending tests performed on pre-notched composite beams inside a scanning electron microscope, the fracturing behavior parallel to the fibers was studied in-situ. The nFRCs showed significantly reduced fiber/matrix debonding while CNTs pull-out, CNTs bridging as well as matrix failure occurred. These results demonstrate that the presence of CNTs in nFRCs affects the stress distribution and consequently the damage Initiation as well as the damage propagation. The presence of CNTs suppresses the stress concentration at the fiber/Matrix interface and reduces the debonding of CFs from the matrix. However, our results indicate that the stress concentration shifts towards the CNTs' ends/matrix interface and causes promoted matrix failure leading to lower IFSS.
Carbon nanomembranes are synthetic two-dimensional sheets with nanometer thickness, macroscopic lateral dimensions, and high structural homogeneity. They have great application potential in various branches of nanotechnology. Because of their full carbon structure, it is not clear whether macromolecules like poly(methyl methacrylate) (PMMA) can be irreversibly adsorbed on their surface. Here, irreversible adsorption means that the polymer chains cannot be removed by a leaching process, which is assumed in technological transfer processes. However, if polar defects are present on the carbon nanomembranes (CNMs), it may occur that polymers can be irreversibly adsorbed. To address this question, PMMA was spin-coated on top of CNMs, annealed for a specific time at different temperatures, and then tried to be removed by a acetone treatment in a leaching approach. The samples were investigated in detail by atomic force microscopy, X-ray photoelectron spectroscopy, and broadband dielectric spectroscopy, where the latter method has been applied to CNMs for the first time. Unambiguously, it was shown that PMMA can be adsorbed on the surface of CNMs after annealing the sample above the glasstransition temperature of PMMA. The general occurrence of polar defects on the surface of CNMs and the adsorption of polymers open opportunities for advanced innovative hybrid materials combining the properties of the CNM with those of the polymer.
Bei der Trocknung von Gesteinen vermindert sich der Anteil des Wasservolumens im Porenraum, der als Sättigung bezeichnet wird. Mit abnehmender Sättigung sinkt die elektrische Leitfähigkeit des Gesteins. Die Abhängigkeit der elektrischen Leitfähigkeit von der Sättigung wird durch ein Potenzgesetz entsprechend der 2. Archie-Gleichung beschrieben: log(#CHR:sigma_LOWER#)=n log(S<sub>w</sub>), wobei n der Sättigungsexponent ist. Bei der Trocknung von Gesteinen muss beachtet werden, dass die Wasserleitfähigkeit mit abnehmender Sättigung zunimmt, da die Konzentration der im Wasser gelösten Salze ansteigt. Das hat zur Folge, dass die bei Trocknungsexperimenten bestimmten Sättigungsexponenten deutlich kleiner sind als bei Verdrängungsexperimenten (z.B. Wasser durch Öl) mit gleichbleibender Wasserleitfähigkeit. Bei der Spektral(en) Induzierten Polarisation wird die komplexe elektrische Leitfähigkeit des Gesteins als Funktion der Frequenz betrachtet. Für den Real- und Imaginärteil der elektrischen Leitfähigkeit werden unterschiedliche Sättigungsexponenten bestimmt.
Wir haben an zwei Sandsteinproben (Langenauer und Gravenhorster Sandstein) und einem Baumberger Kalksandstein Trocknungsexperimente durchgeführt. Die Sättigung wurde schrittweise von 100 % bis auf 10 % reduziert. In jeder Sättigungsstufe wurden an den Proben die Spektren der komplexen elektrischen Leitfähigkeit aufgezeichnet. Unsere Experimente zeigen, dass die Sättigungsexponenten für den Imaginärteil der komplexen elektrischen Leitfähigkeit mit 1,23 bis 1,59 deutlich größer sind als die des Realteils mit Werten zwischen 0,41 und 0,90. Dieser Unterschied resultiert aus der Tatsache, dass der Imaginärteil der Leitfähigkeit weniger stark mit zunehmender Wasserleitfähigkeit ansteigt als der Realteil. Für den Realteil der elektrischen Leitfähigkeit wird nach der 1. Archie-Gleichung ein linearer Zusammenhang zwischen Wasserleitfähigkeit und Gesteinsleitfähigkeit erwartet. Der Anstieg des Imaginärteils mit der Wasserleitfähigkeit kann mit einem Potenzgesetz mit einem Exponenten zwischen 0.1 und 0.62 beschrieben werden. Unsere Experimente zeigen, dass der Imaginärteil der elektrischen Leitfähigkeit wesentlich deutlicher auf die Austrocknung von Gesteinen reagiert und damit ein wirksamer Indikator zur Überwachung von Sättigungsänderungen sein kann.
Automated modal analysis for tracking structural change during construction and operation phases
(2019)
The automated modal analysis (AMA) technique has attracted significant interest over the last few years, because it can track variations in modal parameters and has the potential to detect structural changes. In this paper, an improved density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) is introduced to clean the abnormal poles in a stabilization diagram. Moreover, the optimal system model order is also discussed to obtain more stable poles. A numerical Simulation and a full-scale experiment of an arch bridge are carried out to validate the effectiveness of the proposed algorithm. Subsequently, the continuous dynamic monitoring system of the bridge and the proposed algorithm are implemented to track the structural changes during the construction phase. Finally, the artificial neural network (ANN) is used to remove the temperature effect on modal frequencies so that a health index can be constructed under operational conditions.
The roles of microalloying niobium, titanium and vanadium for controlling austenite grain growth, microstructure evolution and hardness were investigated at different simulated heat affected zones (HAZ) for high strength low alloy (HSLA) S690QL steel. High resolution FEG-SEM has been used to characterize fine bainitic ferrite, martensite and nanosized second phases at simulated coarse and fine grain HAZs. It was found that for Ti bearing steel (Ti/N ratio is 2) austenite grain had the slowest growth rate due to the presence of most stable TiN. The fine cuboidal particles promoted intragranular acicular ferrite (IGF) formation. Nb bearing steel exhibited relatively weaker grain growth retardation compared with titanium bearing steels and a mixed microstructure of bainite and martensite was present for all simulated HAZs. IGF existed at coarse grain HAZ of Ti+V bearing steel but it was totally replaced by bainite at fine grain HAZs. Hardness result was closely related to the morphology of bainitic ferrite, intragranular ferrite and second phases within ferrite. The microstructure and hardness results of different simulated HAZs were in good agreement with welded experimental results.
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.
Lanthanide-doped upconversion nanoparticles (UCNPs) are of great interest for biomedical applications. Currently, the applicability of UCNP bionanotechnology is hampered by the generally low luminescence intensity of UCNPs and inefficient energy Transfer from UCNPs to surface-bound chromophores used e.g. for photodynamic therapy or analyte sensing. In this work, we address the low-Efficiency issue by developing versatile core-Shell nanostructures, where high-concentration sensitizers and activators are confined in the core and Shell Region of representative hexagonal NaYF2:Yb,Er UCNPs. After Doping concentration optimization, the sensitizer-rich core is able to harvest/accumulate more excitation energy and generate almost one order of Magnitude higher luminescence intesity than conventional homogeneously doped nanostructures. At the same time, the activator Ions located in the Shell enable a ~6 times more efficient resonant energy Transfer from UCNPs to surface-bound acceptor dye molecules due to the short distance between donor-acceptor pairs. Our work provides new insights into the rational design of UCNPs and will greatly encrease the General applicability of upconversion nanotechnologies.
An assessment of the elastic-plastic buckling limit state for multi-strake wind turbine support towers poses a particular challenge for the modern finite element analyst, who must competently navigate numerous modelling choices related to the tug-of-war between meshing and computational cost, the use of solvers that are robust to highly nonlinear behaviour, the potential for multiple near-simultaneously critical failure locations, the complex issue of imperfection sensitivity and finally the interpretation of the data into a safe and economic design.
This paper reports on an international ‘round-robin’ exercise conducted in 2022 aiming to take stock of the computational shell buckling expertise around the world which attracted 29 submissions. Participants were asked to perform analyses of increasing complexity on a standardised benchmark of an 8-MW multi-strake steel wind turbine support tower segment, from a linear elastic stress analysis to a linear bifurcation analysis to a geometrically and materially nonlinear buckling analysis with imperfections. The results are a showcase of the significant shell buckling expertise now available in both industry and academia.
This paper is the first of a pair. The second paper presents a detailed reference solution to the benchmark, including an illustration of the Eurocode-compliant calibration of two important imperfection forms.
The mixture of ammonium nitrate (AN) prills and fuel oil (FO), usually called ANFO, is extensively used in the mining industry as a bulk industrial explosive. One of the major performance predictors of ANFO mixtures is the fuel oil retention, which is itself governed by the porosity of the AN prills. Standardised tests routinely used to assess oil retention face several important limitations; the first being the difficulty to cover the wide range of porosity contents and morphologies from different types of ammonium nitrate prills; the second being the inability to evaluate the closed porosity, which is an important factor regarding the sensitivity of the explosive to detonation. In this study, we present how X-ray computed tomography (XCT), and the associated advanced data processing workflow, can be used to fully characterise the structure and morphology of AN prills. We show that structural parameters such as volume fraction of the different phases and morphological parameters such as specific surface area and shape factor can be reliably extracted from the XCT data, and that there is a good agreement with the measured oil retention values. XCT can therefore be employed to non-destructively and accurately evaluate and characterise porosity in ammonium nitrate prills.