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In the context of Industry 4.0 and especially in the field of Structural Health Monitoring, Condition Monitoring and Digital Twins, simulations are becoming more and more important. The exact determination of material parameters is required for realistic results of numerical simulations of the static and dynamic behavior of technical structures. There are many possibilities to determine
elastic material parameters. One possibility of non-destructive testing are ultrasonic guided waves. For the evaluation of the measurement results, mostly inverse methods are applied in order to be able to draw conclusions about the elastic material parameters from analysing the ultrasonic guided wave propagation. For the inverse determination of the elastic material Parameters with ultrasonic guided waves, several investigations were carried out, e.g. the determination of the isotropic material parameters through the point of zero-groupvelocity or anisotropic material parameters with a simplex algorithm. These investigations are based on the evaluation of dispersion images. Machine learning and in particular Convolutional Neural Networks (CNN) are one possibility of the automated evaluation from Image data, e.g. classification or object recognition problems. This article shows how the dispersive behavior of ultrasonic guided waves and CNNs can be used to determine the isotropic elastic constants of plate-like structures.
Eine zentrale Aufgabe der zerstörungsfreien Prüfung und der Strukturüberwachung (engl. Structural Health Monitoring - SHM) mit Ultraschallwellen ist die Bewertung von Schäden in Bauteilen. In vielen Bauteilen, wie zum Beispiel platten- und schalenförmigen Strukturen, Rohrleitungen oder Laminaten, breitet sich der Ultraschall in Form geführter Wellen aus. Zwar haben geführte Wellen eine relativ große Reichweite innerhalb des Bauteils und ermöglichen so eine großflächige Prüfung, ihre multimodalen und dispersiven Eigenschaften erschweren jedoch die Analyse der vom Schaden kommenden Reflexionen. Eine Möglichkeit, die Messsignale zu interpretieren und die Schäden zu charakterisieren, ist deren Vergleich mit der Wellenausbreitung in einem digitalen Modell. Hierbei stellt sich die Aufgabe, den Schaden im digitalen Modell anhand der Messdaten zu rekonstruieren. Diese Rekonstruktion beschreibt ein inverses Problem, das mehrere Vorwärtsrechnungen braucht, um das Schadensmodell an die Messdaten anzupassen.Durch die kleine Wellenlänge von Ultraschallwellen sind klassische Vorwärtsmethoden wie die Finte Elemente Methode rechenintensiv, weshalb die Autoren die semi-analytische Scaled Boundary Finite Element Method (SBFEM) benutzen, um den Rechenaufwand zu verringern. Im Beitrag wird ein inverses Verfahren basierend auf dem Automatischen Differenzieren in Kombination mit der SBFEM vorgestellt und an verschiedenen Schadenstypen in 2D-Querschnittmodellen von Wellenleitern getestet. In der präsentierten Vorstudie werden dafür „Messdaten“ aus unabhängigen Simulationen verwendet.
Eine zentrale Aufgabe der zerstörungsfreien Prüfung und der Strukturüberwachung (engl. Structural Health Monitoring - SHM) mit Ultraschallwellen ist die Bewertung von Schäden in Bauteilen. In vielen Bauteilen, wie zum Beispiel platten- und schalenförmigen Strukturen, Rohrleitungen oder Laminaten, breitet sich der Ultraschall in Form geführter Wellen aus. Zwar haben geführte Wellen eine relativ große Reichweite innerhalb des Bauteils und ermöglichen so eine großflächige Prüfung, ihre multimodalen und dispersiven Eigenschaften erschweren jedoch die Analyse der vom Schaden kommenden Reflexionen. Eine Möglichkeit, die Messsignale zu interpretieren und die Schäden zu charakterisieren, ist deren Vergleich mit der Wellenausbreitung in einem digitalen Modell. Hierbei stellt sich die Aufgabe, den Schaden im digitalen Modell anhand der Messdaten zu rekonstruieren. Diese Rekonstruktion beschreibt ein inverses Problem, das mehrere Vorwärtsrechnungen braucht, um das Schadensmodell an die Messdaten anzupassen. Durch die kleine Wellenlänge von Ultraschallwellen sind klassische Vorwärtsmethoden wie die Finte Elemente Methode rechenintensiv, weshalb die Autoren die semi-analytische Scaled Boundary Finite Element Method (SBFEM) benutzen, um den Rechenaufwand zu verringern. Im Beitrag wird ein inverses Verfahren basierend auf dem Automatischen Differenzieren in Kombination mit der SBFEM vorgestellt und an verschiedenen Schadenstypen in 2D-Querschnittmodellen von Wellenleitern getestet. In der präsentierten Vorstudie werden dafür „Messdaten“ aus unabhängigen Simulationen verwendet.
Structural health monitoring techniques associate strongly with damage detection and characterization. Ultrasonic guided waves (UGW), for such scope, arise as one of the most promising methods for many reasons i.e. UGW are able to travel long distances and they have high sensitivity to damage. In this context, the necessity to model realistic wave-defect interaction occurs to be critical.
Realistic damage scenarios can be modeled through the usage of image-based quadtree meshes. Images, such as the outcome from X-ray scans, C-scans, etc., can be converted into meshes for further integration in a computational domain. Quadtree meshes are created by converting the intensity of the pixels to quadrilateral cells. Homogeneous regions inside one image result in one quad, whereas fine features such as discontinuities can be described with smaller quads.
This contribution proposes an efficient methodology to model wave defect interaction, using as a framework the scaled boundary finite element method (SBFEM) and quadtree meshes. Problems as non-conforming regions in the mesh due to the space tree decomposition can be easily avoided using SBFEM’s polygonal elements. Moreover, the semi-analytical nature of the SBFEM allows the modeling of arbitrarily long prismatic/undamaged regions of the waveguides without an increase in the computational burden.
This note studies the accuracy of Isogeometric Analysis (IGA) applied in the simulation of incompressible flows around a cylinder in two and three dimensions. Quantities of interest, like the drag coefficient, the lift coefficient, and the difference of the pressure between the front and the back of the cylinder are monitored. Results computed with standard finite element methods are used for comparison.
The Scaled Boundary Finite Element Method (SBFEM) is a semi-analytical method that shows promising results in modelling of guided ultrasonic waves. Efficiency and low computational cost of the method are achieved by a discretisation of the boundary of a computational domain only, whereas for the domain itself the analytical solution is used. By means of the SBFEM different types of defects, e.g. cracks, pores, delamination, corrosion, integrated into a structure consisting of anisotropic and isotropic materials can be modelled.
In this contribution, the SBFEM is used to analyse the propagation of guided waves in a structure consisting of an isotropic metal bonded to anisotropic carbon fibre reinforced material. The method allows appropriate wave types (modes) to be identified and to analyse their interaction with different defects. Results obtained are used to develop a structural health monitoring system for composite pressure vessels used in automotive and aerospace industries.
Die Scaled Boundary Finite Elemente Methode (SBFEM) ist eine semi-analytische Methode, die speziell für Modellierung von geführten Wellen weiterentwickelt und optimiert wurde. Da nur den Rand der Rechendomäne diskretisiert wird, hat die SBFEM einen geringen Rechenaufwand. In diesem Beitrag wird die SBFEM benutzt, um die Ausbreitung geführter Wellen in einer Metall-Faserverbund-Werkstoffstruktur zu analysieren. Mittels der SBFEM ist es möglich, verschiede Fehlertypen, z.B. Ermüdungsrisse, Poren, Delaminationen, Korrosion, in das numerische Modell zu integrieren und damit Defekt-Mode-Wechselwirkung zu analysieren. Die Ergebnisse wurden für die Entwicklung einer Methode zur Zustandsüberwachung von Composite-Druckbehältern verwendet.
Damit eine Simulationsrechnung, beispielsweise mit einer FEM-Software, eine ausreichend hohe Genauigkeit erreicht, muss vorausgesetzt werden, dass die Modellparameter eine sehr hohe Güte aufweisen. Die genaue Kenntnis der Materialparameter ist dabei von besonderer Bedeutung. Um diese Parameter bestimmen zu können, müssen die verwendeten Werkstoffe messtechnisch charakterisiert werden. Neben anderen Ansätzen sind dafür akustische Verfahren im Ultraschallbereich geeignet. Für dünnwandige und plattenförmige Materialien können aus den sich ausbreitenden geführten Wellen messtechnisch Dispersionskurven bestimmt und aus diesen die Materialparameter abgeleitet werden.
Da für die Signalverarbeitung und für Optimierungsaufgaben aktuell zunehmend Machine Learning Tools zum Einsatz kommen, stellt sich die Frage, ob diese Werkzeuge auch für die Ermittlung der Materialparameter aus den gemessenen Dispersionskurven eingesetzt werden können.
In der vorgestellten Untersuchung soll ein Convolutional Neural Network aufgestellt werden, welches aus Dispersionsbildern Muster extrahiert und aus diesen eine Schätzung für die Materialparameter ermittelt. Um die Machbarkeit dieses Ansatzes zu prüfen, werden zunächst nur isotrope Materialien betrachtet. Für das Netz werden mit der Scaled-Boundary-Finite-Element-Methode synthetische Daten für das Trainieren und Validieren generiert. Zusätzlich werden die Hyperparameter des neuronalen Netzes variiert, um ein optimales Model für die Schätzung zu finden. Anschließend kann das Netz mit experimentellen Daten getestet und das Ergebnis hinsichtlich der Genauigkeit bewertet werden.
An essential task in many industries, e.g. food, petrol or chemical industry, is the precise and accurate characterization of liquids. Therefore, the development of innovative in-line sensors is of great interest. New concepts based on periodic structures, so-called phononic crystals (PnCs), are an interesting idea for the design of innovative sensors.
A PnC-based sensor can be designed by introducing a resonance inside a bandgap, a frequency region where no wave propagation is allowed. High-Q measurement systems using PnCs are already reported in the literature. However, existing designs cannot be implemented into a piping system directly, but need special fittings, openings or by-passes to be in contact with the liquid.
To circumvent this issue, we develop a new sensor based on PnCs, which can be directly implemented as part of the piping system. For this purpose, we use a PnC consisting of hollow cylinders with a periodic change of the outer diameter.
A bandgap could be found for the described geometry without fluid in simulation and measurement. However, simulations show, that a bandgap for fluid-filled cylinders can only be obtained for quasi-longitudinal modes. Hence, we propose a mode selective excitation for the sensor.
This paper presents an approach to the automatic enrichment of finite elements in the vicinity of a stress singularity. The enrichment consists of semi-analytical singular modes constructed using the Scaled Boundary Finite Element Method (SBFEM).
In contrast to analytical methods, the SBFEM provides modes for inhomogeneous and anisotropic materials without additional effort. The finite element basis can be of arbitrary order and remains unaltered by the enrichment. The approach requires enrichment in only one layer of elements around a node. Due to the compatibility of SBFEM with FEM, there is no Need for transitional elements, and there are no parasitic terms. The approach is tested for several benchmark problems. The stress intensity factors are computed based on techniques inspired by the SBFEM. The proposed procedure is compared to a Standard finite element implementation and shows a significant improvement in the error of the displacement field for problems involving singular stresses.