5 Werkstofftechnik
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Die „auffälligen großen Streifen“ sind von echten Schwingstreifen nur sehr schwer zu trennen, weil sie parallel zu den Schwingstreifen verlaufen und meistens ebenfalls nicht sehr groß sind. Die im Labor getesteten Proben zeigten, dass diese großen Streifen zusammen mit Verreibungen auftraten und „tire tracks“ („Reifenspuren“) verursachten. Dies wurde durch eine hochauflösende REM-Untersuchung bestätigt, die „tire tracks“ auf den „großen Streifen“ zeigte. Ein weiterer Hinweis ist die Änderung des R-Werts von -1 auf 0,1, was zu einer Bruchfläche ohne große Streifen und „tire tracks“ führt.
Die Analyse von Bruchflächen wird in der Schadensanalyse meist auf der Basis von Erfahrungswissen vorgenommen, welches aus vorliegenden Untersuchungen, eigenen Vergleichsversuchen und aus der Literatur stammt. Durch Vergleiche mit bereits vorliegenden Bildern werden qualitativ Bruchmechanismen ermittelt. Grundlage sind zumeist zweidimensionale Bilder aus licht- und elektronenoptischen Verfahren. Quantitative Aussagen beziehen sich bislang beispielsweise auf makroskopische Anteile von Bruchmechanismen oder die Ausmessung von Schwingstreifen. In jüngerer Zeit gibt es vermehrt Ansätze, Computer-Algorithmen einzusetzen, die in der Lage sind, unterschiedlich strukturierte Bruchmerkmale zu finden und zu klassifizieren. Im hier vorgestellten IGF-Vorhaben „iFrakto“, IGF Vorhaben Nr.: 21477 N, werden licht- und elektronen-optisch Topographie-Bilder erzeugt und die gewonnenen 3D-Informationen zusammen mit den klassischen 2D-Bildern ausgewertet. Analytische Algorithmen und Machine Learning werden eingesetzt, um Bruchmerkmale zu analysieren, zu bewerten und mit Informationen aus einer fraktographischen Datenbank zu verknüpfen. Ziel ist die Bereitstellung von Software zur Unterstützung der Fraktographie in der Schadensanalyse. In diesem Beitrag werden erste Ergebnisse des Vorhabens vorgestellt.