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Organisationseinheit der BAM
Bei der simulationsunterstützten Planung kritischer Ultraschallprüfaufgaben ist die detaillierte Kenntnis der Parameter der eingesetzten Prüfköpfe von entscheidender Bedeutung. Durch die, in den Regelwerken (DIN EN ISO 22232-2) zugelassenen Toleranzen bei der Herstellung der Prüfköpfe sind einige Prüfkopfparameter nur ungefähr bekannt. Durch die Alterung von Prüfköpfen und Verschleiß können auch Parameter variieren, die nicht vollständig durch die erforderliche Justierung ausgeglichen werden können. Daher sind zusätzlichen Vorversuche oft unvermeidlich. In dieser Arbeit wurden nach einer statistischen Versuchsplanung (DoE) Untersuchungen zur relativen Echo-Empfindlichkeit von konventionellen Prüfköpfen durchgeführt. Die Auswertung wurde für prüfkopfbezogene und personenbezogene Stichproben durchgeführt. Es wird gezeigt, wie weit die Daten um den Zentralwert herum verteilt sind bzw. wie sehr sich das Testobjekt im untersuchten Merkmal unterscheidet. Gerade in Hinblick auf die Beurteilung der intrinsischen Fähigkeit von Prüfverfahren und der Human Factors wird das POD-Analysekonzept zur quantitativen Bewertung der Zuverlässigkeit weiterentwickelt. Die HF-Quantifizierung bezieht sich auf verschiedene Faktoren und Methoden, die in der Veröffentlichung von M. Bertovic et al. [1] ausführlich beschrieben wurden. Die Schritte, die für das Bewertungsverfahren zur POD-Analyse erforderlich sind, werden in der Veröffentlichung von D. Kanzler et al. [2] detailliert dargestellt. Die grundlegenden Anforderungen an die Testkörpersätze für die POD-Analyse wurden in der Publikation von A. Jüngert et al. [3] zusammengefasst. Diesbezüglich wurden mit Hilfe von Simulationsrechnungen die möglichen Abweichungen an Beispielen der im Projekt norm- POD ausgewählten Prüfanordnungen dargestellt. Die Ergebnisse wurden Messungen an Testkörpern gegenübergestellt.
Dimercaptoazobenzene (DMAB) can be formed from different precursors (e.g., p-Nitrothiophenol and p-Aminothiophenol, see also examples in Figure) by a reaction that can be influenced by localized surface plasmons.[1] Many reaction parameters were shown to influence the pathway of DMAB formation.
The mechanism of DMAB formation is studied by surface enhanced Raman scattering (SERS). It is very interesting to delineate effects due to properties of the reacting molecular species and those related to the plasmonic properties of the nanostructures. Currently, we achieve this e.g., by the comparison of the usage of nanoparticle solutions and immobilized nanoparticles.[2] We perform this work, since we aim at modifying and controlling the reaction conditions precisely in microscopic volumes, exploiting the multifunctional properties of different plasmonic nanoparticles [3]. In our poster, we will show and discuss SERS data obtained in experiments at varying reaction and excitation conditions.
Cancer is the second leading cause of death globally according to the WHO 2018. Lung, prostate, colorectal, stomach and liver cancer are the most common types of cancer in men, while breast, colorectal, lung, cervix and thyroid cancer are the most common among women. Sialic acid (SA) plays an important role in a variety of biological processes in cells. Tumor cells express high levels of SA, which is often associated with poor prognosis due to increased invasive potential. In this study, we have performed a screening of SA-MIPs binding to different cancer cell lines. The overall aim is to use the SA-MIPs for detection of tumor cells, analyzed by flow cytometry and fluorescence microscopy. To confirm the levels of SA expression on the investigated cell lines, we started out by analyzing the binding of the lectins MAL I and SNA. The staining pattern of the two lectins binding to either α-2,3 or α-2,6 linkage SA, respectively, was compared with the staining pattern of the SA-MIPs. We show that the different cell types analyzed have a varying pattern of SA-MIP binding. The comparison with lectin binding will be further evaluated.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Artificial Intelligence for Rail Inspection" (AIFRI) wird ein KI-Algorithmus entwickelt, um die Fehlererkennung und Bewertung bei der Auswertung von Schienenprüfungen mittels Ultraschall- und Wirbelstromprüfverfahren zu verbessern. Die Bandbreite möglicher Defekte und die Menge an Einflussgrößen auf die Schienenprüfung ist sehr groß, aber die Prüfdaten aus dem Feld bilden diese Bandbreite nicht balanciert ab und sind unzureichend gelabelt. Durch Simulationen werden große Mengen detailliert gelabelter Daten für relevante Schienenschädigungen und Artefakte bereitgestellt. Aus diesen Daten werden wiederum virtuellen Prüffahrten erstellt, die für das Training und die Validierung der KI genutzt werden können.
In unserem Poster stellen wir die Simulation dieser Ultraschall- und Wirbelstromprüfdaten vor. Dabei gehen wir im Detail auf die Themen CAD-Modellierung, Modellparameter, Simulationssoftware und Signalverarbeitung ein. Wir stellen ausgewählt die Simulation von Head Checks für Wirbelstromprüfverfahren und Bohrungsanrissen für Ultraschallprüfverfahren dar, da das Erkennen dieser Schädigungstypen bei der Schienenprüfung hohe Priorität innehat.
Für die Verifikation der Simulationsergebnisse verweisen wir auf den ebenfalls eingereichten Vortrag „Verifikation von Ultraschall- und Wirbelstromsimulationen bei der Schienenprüfung“.
Das Projekt AIFRI wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.