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Im Zuge der Anwendung des Schadens-Toleranz-Prinzips wird ein adäquates zerstörungsfreies Prüfsystem benötigt um strukturelle Integrität sicher zu stellen. Wenn ein zerstörungsfreies Prüfsystem jedoch bis zu den Grenzen der Detektionsfähigkeit beansprucht wird, liefert es keine übereinstimmende Indikationen der Defektentdeckung (Hit/Miss). Deshalb wird dessen Fähigkeit Defekte zu entdecken als Entdeckungswahrscheinlichkeit (POD Probability of Detection) ausgedrückt. In der herkömmlichen 'Signal Response' Signal-Antwort-Zuverlässigkeitsanalyse wird die Entdeckungswahrscheinlichkeit als eine Funktion der Defektgröße angegeben. Die Eignung des Prüfsystems wird durch den Vergleich der Größe des Defektes, der zuverlässig entdeckt wird, mit der des größten zulässigen Defektes, der die strukturelle Integrität nicht gefährdet, verifiziert. Analysen moderner Strukturen zeigen aber, dass auch andere Parameter den Schweregrad des Defektes bzgl. der Integrität der Struktur bestimmen können. Im Rahmen der Multi-Parameter-Zuverlässigkeitsanalyse kann die Entdeckungswahrscheinlichkeit als eine Funktion verschiedener Einflussparameter ausgedrückt werden. Wenn die Eignung des zerstörungsfreien Prüfsystems bestimmt wird, muss die Fähigkeit des Systems Defekte zu entdecken gegenüber dem kritischen Wert genau des Parameters ausgedrückt und geprüft werden, der den Schweregrad des Defektes für die Integrität der Struktur bestimmt. Die Nichterfüllung dieser Forderung kann zur Ablehnung von intakten Teilen oder der Akzeptanz von schlechten Teilen führen. Das Prinzip wird anhand von longitudinalen Ultraschall-Sende-Empfangs-Prüfdaten der Gußeisenmatrix mit oberflächenoffenen, semi-elliptischen, rißartigen Defekten demonstriert.
Das Ziel des Artikels ist es eine Übersicht über neue methodische Ansätze und Verfahren zur Bewertung der Zuverlässigkeit von ZfP-Systemen in Übereinstimmung mit den spezifischen Anforderungen verschiedener industrieller Anwendungen zu geben. Nach einem Überblick über die in den vergangenen Jahrzehnten erreichten Fortschritte, wird der Fokus auf die gegenwärtigen Entwicklungen gerichtet. Für hohe Sicherheitsanforderungen wurde die quantitative Fehlerauffindwahrscheinlichkeit (probability of detection, POD) basierend auf 'hit/miss'- oder 'Signal-Response'-Analysen und die ROC-Analyse (Receiver Operating Characteristics) als typische Werkzeuge entwickelt. Im Rahmen des modularen Modells für die ZfP-Zuverlässigkeit unterscheidet man zwischen den rein physikalisch-technischen Einflussfaktoren, den industriellen Anwendungsfaktoren und den menschlichen Faktoren. Es hilft zum Beispiel zu erkennen, welche dieser Faktoren man in Modellierungsrechnungen bzw. mittels offenen oder Blindversuchen untersuchen kann. Ein neues Paradigma wird für die Betrachtung der POD als eine Funktion der gewählten Systemparameter und somit als Optimierungswerkzeug verwendet, anstelle sie für die endgültige Beurteilung zu nehmen. Zur Handhabung der Zuverlässigkeitsuntersuchung von realen Defekten in einer realistischen Umgebung werden ökonomisch vertretbare, aber dennoch präzise genug arbeitende Methoden, wie der Ansatz von Bayes oder modellbasierte Methoden vorgestellt. Die menschlichen Faktoren sind oft von ausschlaggebender Wichtigkeit für die Gesamtzuverlässigkeit. Hier hilft ein systematischer psychologischer Ansatz die Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten zu finden.
Selbst die modernsten ZfP-Systeme können, wenn sie bis an die Grenzen ihrer Möglichkeiten z. B. kleine Fehler zu finden beansprucht werden, nicht alle Fehler der gleichen Größe finden. Sogar wenn ein und derselbe Fehler mehrmals geprüft wird, wird er nicht immer gefunden. Deshalb wurde, besonders für solche Anwendungsfälle wo das Übersehen eines Fehlers zu schwerwiegenden Konsequenzen führt, das Konzept der Zuverlässigkeit der ZfP eingeführt. Das Konzept der BAM beinhaltet eine ganzheitliche Betrachtungsweise mittels eines modularen Models. Die Hauptmodule des Modells sind die innewohnende Fähigkeit, die die physikalisch technischen Aspekte behandelt. Weiterhin werden die Einflüsse der Umgebung betrachtet, die den Prüfprozess stören, aber nicht zum Prüfsystem selbst gehören. Einen wesentlichen Aspekt, sowohl bei manuellen als auch bei mechanisierten Prüfungen stellt der menschliche Faktor dar. Die Betrachtungen im vorliegenden Artikel beziehen sich hauptsächlich auf die innewohnende Fähigkeit.
Wegen der dem Prüfprozess innewohnenden Unsicherheit wird die Leistungsfähigkeit eines ZfP-Systems durch eine Funktion POD (a) ausgedrückt. Zu verschiedenen Fehlergrößen (a) gehören verschiedene Fehlerauffindwahrscheinlichkeiten (POD). Die Fehlergröße (a), bei der die untere 95 % Vertrauensgrenze das Niveau von 90 % POD schneidet wird α90/95 genannt. Dieser Punkt wird als Maß für das Leistungsvermögen der ZfP-Methode benutzt.
Während der letzten 10-20 Jahre wurden auf diese Weise verschiedene Inspektionssysteme für eine gewählte ZfP-Methode mit einer einfachen Anwendungsgeometrie bewertet.
Wenn man über diese einfachen Anwendungssituationen hinaus, die Zuverlässigkeit in realen industriellen Prozessen betrachtet, treten als erstes industrielle Bauteile mit komplexer Geometrie und Defekte, die mit mehr als nur einem Parameter (Größe und Tiefe, Orientierung, Oberflächenrauhigkeit) charakterisiert werden müssen, auf die Tagesordnung. Neue hochentwickelte und automatisierte ZfP-Systeme, wie z. B. Ultraschallgruppenstrahler, lassen die Möglichkeit zu die Prüfungen digital aufzuzeichnen und später erst auszuwerten. Weiterhin erlauben es moderne Modellierungswerkzeuge den ZfP-Prozess zu simulieren und damit die Einflüsse der Wellenausbreitung und deren Wechselwirkung mit Defekten sowie die Wirkung der zusätzlichen Einflussparameter (z. B. Abstand vom Prüfkopf oder Orientierung) auf die POD zu untersuchen. Damit entsteht die Möglichkeit die räumliche Verteilung der POD im Prüfstück zu ermitteln die Volumen-POD. Die Volumen-POD kann ebenso wie die konventionelle POD als Maß für die Leistungsfähigkeit des ZfP-Systems benutzt werden. Darüber hinaus kann man das ZfP-System optimieren. Wenn z. B. bestimmte Volumenelemente nur ungenügende POD-Werte aufweisen, müssen zusätzliche Prüfungen einbezogen werden. Aber auch der umgekehrte Fall, Bereiche in denen mehrere Prüfköpfe ein POD Niveau von 100 % haben und die Zahl der Prüfungen reduziert werden kann, werden mit der Volumen-POD erkannt.
New methodologies for evaluating the reliability of NDE systems are discussed in accordance with the specific
requirements of industrial application. After a review of the substantive issues from the previous decades, the go
forward guidance is concluded.
For high safety demands a quantitative probability of detection (POD) created from hit miss
experiments or signal response analysis and ROC (Receiver Operating Characteristics) are typically created. The
modular model distinguishes between the influence of pure physics and technique, industrial application factors
and the human factor and helps to learn what factors are covered by modelling, open or blind trials. A new
paradigm is offered to consider the POD or reliability of the system as a function of the configuration of input
variables and use it for optimisation rather than for a final judgement. New approaches are considered dealing
with real defects in a realistic environment, affordable but precisely like the Bayesian approach or model assisted
methods.
Among the influencing parameters, the human factor is of high importance. A systematic psychological
approach helps to find out where the bottlenecks are and shows possibilities for improvement.
It is not always only the size of the flaw that determines the severity of the flaw for the structure. In such cases, it is important to express the capability of the non-destructive testing (NDT) system to detect a flaw with respect to exactly those parameters that determine flaw severity. The multi-parameter reliability model presented in this article shows a way of calculating and expressing the probability of detection (POD) as a function of different influencing parameters, using numerically simulated NDT system responses and experimentally measured responses. A successful application of the model is demonstrated on the data from a transmit-receive longitudinal (TRL) ultrasonic inspection of a cast iron component. The POD of the surface-breaking semi-elliptical crack-like flaw is expressed as a function of its depth and length. In a direct comparison with the conventional signal response analysis, where the POD is expressed as a function of only the flaw size, the method provides a more comprehensive estimation of the reliability of the NDT system.
When pushed to the limits of their detection capability, NDE systems do not produce consistent hit/miss
indications. Their capability of detecting small defects is therefore expressed in terms of POD. An adequate
NDE system is required to ensure the structural integrity. In conventional signal response analysis, the POD is
expressed as a function of the defect size, and its adequacy for the inspection task is tested against the maximum
allowable defect size which will not undermine the structural integrity. Analyses of modern structures show that
other parameters, beside the defect size, can both significantly influence the POD and determine the severity of
the defect for the structure. Within the multi-parameter reliability analysis, the POD is expressed as a function of
those influencing parameters. When determining the adequacy of the NDE system, the capability of detecting a
defect has to be expressed and tested against the critical value of exactly that parameter that determines defects
severity for the structure. Failing to do so can lead to a rejection of the healthy, or acceptance of the bad part.
The principle is demonstrated on the example of the Transmit-Receive Longitudinal (TRL) ultrasonic inspection
of the iron cast component for semi-elliptical surface defects.
The paper will give an overview of new methodology for evaluating the
reliability of NDE systems accurately, reliably and efficiently in accordance with the
specific requirements of industrial application. After a review of the substantive
issues from the previous workshops, the go forward guidance from these
interactions is considered.
At the beginning of the reliability analysis, the actual safety demands have to
be defined in order to fit the investigation to the level of risk when the component
would fail. Next, all the essential influencing parameters need to be documented and
transferred to an appropriate design of experiments (DOE) to determine the
reliability in terms of a qualitative assessment for lower risk or in terms of a
quantitative probability of detection (POD) or ROC (Receiver Operating
Characteristics) curves for higher safety demands. A new paradigm is offered to
consider the POD or reliability of the system as a function of the configuration of
input variables and use it for optimisation rather than for a final judgement. An
advantage for the end user is also to sample all single PODs to an integral 'Volume
POD' of a part.
Among the influencing parameters, the human factor is the most important one.
A systematic psychological approach shall help to find out where the bottlenecks are
but most importantly to provide best possible working conditions for the human
inspectors.