5 Werkstofftechnik
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Fractography plays a critical role in failure analysis of engineering components and has a considerable importance for safety investigations. Usually, the interpretation of fracture surfaces is done by experts with the help of literature and experimental data, that requires a lot of experience. The use of deep learning (DL) with neural networks in failure analysis becomes more and more relevant with the rapidly developing possibilities. Especially, the modern network architectures can assist fractographers in determining various fracture features on SEM images of the fracture surfaces. The basis for the best possible evaluation is the understanding of the influence of the input data used for training deep neural networks (DNN). Therefore, this study discusses the influence of the selection of the input data used for the prediction quality of these networks in order to take this into account for future data acquisition. Specimens of various metallic materials were subjected to fatigue cracking experiment under laboratory conditions. The fractured surfaces were then imaged using various modes or detectors (such as SE, BSE and topography) in SEM, and those captured images were used to create a training data set. The relevance of the individual data for the quality of the prediction is determined by a specific combination of the different detector data. For the training, the well-established architecture of a UNet-ResNet34 with a fixed set of hyperparameters is used. It has been found in this present study that the combination of all input data significantly increases the prediction accuracy, whereby even the combination of SE and BSE data provides considerable advantages over the exclusive use of SE images.
Die klassische Metallographie basiert auf Abbildungen einzelner Schliffebenen und kann auf räumliche Formen und Anordnungen des Gefüges nur bedingt schließen. Die Idee, aus metallographischen Serienschliffen dreidimensionale Gefügestrukturen zu rekonstruieren, ist daher naheliegend und nicht neu. Allerdings ist der Aufwand, in Handarbeit viele Einzel-Schliffe zu präparieren und zu Bildstapeln zusammenzusetzen, sehr hoch und steht einer häufigen Anwendung entgegen.
Deshalb wird an der BAM ein Roboter-gestütztes 3D-Metallographie-System entwickelt, das an einer Schliffprobe die Schritte Präparation und Bildeinzug vollautomatisch mit vielen Wiederholungen ausführt. Die Präparation umfasst Schleifen, Polieren und optional Ätzen der Schlifffläche, der Bildeinzug autofokussierte lichtmikroskopische Aufnahmen bei mehreren Vergrößerungsstufen. Der erhaltene Bildstapel wird anschließend vorverarbeitet, segmentiert und in ein 3D-Modell umgesetzt, das einer mikrotomographischen Aufnahme ähnelt, allerdings mit besserer lateraler Auflösung bei großem Volumen. Im Gegensatz zu tomographischen Verfahren besteht die Möglichkeit der Kontrastierung durch klassische chemische Ätzung. Die Integration eines REMs ist geplant. Bislang durchgeführte Arbeiten verdeutlichen die Möglichkeiten der Darstellung von Heißgas-Korrosionsschichten, Grauguss-Werkstoffen und Keramik-basierten mikroelektronischen Strukturen (Vias).
Die Fraktographische Online-Datenbank der AG Fraktographie – Entwicklungsstand und weitere Planung
(2023)
Vortrag zum aktuellen Stand der fraktographischen online-Datenbank. Darstellung des AGM/DVM Gemeinschaftsausschusses REM in der Materialforschung und seiner Arbeitsgruppen Fraktographie, EBSD und 2D/3D-Prüfung. Ziele und Inhalte der fraktographischen Datenbank, Aufruf zum Mitmachen. Durchführung von Vergleichsversuchen, Entwicklung einer fraktographischen Symbolik, Ringversuch, Vorhaben iFrakto mit Entwicklung einer KI-gestützten Bruchflächenanalyse.
Many microstructural features exhibit non-trivial geometries, which can only be derived to a limited extent from two-dimensional images. E.g., graphite arrangements in lamellar gray cast iron have complex geometries, and the same is true for additively manufactured materials and three-dimensional conductive path structures. Some can be visualized using tomographic methods, but some cannot be due to weak contrast and/or lack of resolution when analyzing macroscopic objects. Classic metallography can help but must be expanded to the third dimension. The method of reconstructing three-dimensional structures from serial metallographic sections surely is not new. However, the effort required to manually assemble many individual sections into image stacks is very high and stands in the way of frequent application. For this reason, an automated, robot-supported 3D metallography system is being developed at BAM, which carries out the steps of repeated preparation and image acquisition on polished specimen.
Preparation includes grinding, polishing and optionally etching of the polished surface. Image acquisition comprises autofocused light microscopic imaging at several magnification levels. The image stacks obtained are then pre-processed, segmented, and converted into 3D models, which in the result appear like microtomographic models, but with high resolution at large volume. Contrasting by classical chemical etching reveals structures that cannot be resolved using tomographic methods. The integration of further imaging and measuring methods into this system is underway. Some examples will be discussed in the presentation.
Die AG Fraktographie im DVM/DGM-Gemeinschaftsgremium „Elektronenmikroskopie in der Materialforschung“ betreibt seit 2013 eine fraktographische online-Datenbank („FractoDB“), die für das interessierte Fachpublikum kostenfrei zur Verfügung steht. Die Analyse und Bewertung von Bruchflächen und der darauf befindlichen Bruchmerkmale ist ein wichtiger Teilaspekt der Schadensanalyse bei der Suche nach Schadensmechanismen und Schadensursachen. Risse und Brüche an realen Bauteilen können nur dann bewertet werden, wenn gut dokumentierte Vergleichsbrüche aus Laborversuchen zur Verfügung stehen, sei es an Proben oder an Vergleichs-Bauteilen. Daher trägt die AG Fraktographie Bildmaterial zusammen, führt systematisch Laborversuche und Ringversuche durch und analysiert Brüche aus Schadensfällen. Die gewonnenen Daten werden zu Datensätzen zusammengestellt und über die Datenbank zugänglich gemacht. Derzeit ist ein Bestand von über 400 Datensätzen mit insgesamt über 4.500 Bildern verfügbar, welcher durchsucht werden kann und in Anlehnung an die VDI 3822 organisiert ist. Weitere Aktivitäten der AG Fraktographie, die in der FractoDB abgebildet werden, sind u.a. die Entwicklung einer fraktographischen Symbolik und die Analyse von Bruchmerkmalen mittels Machine Learning. Über die aktuellen Ergebnisse und Planungen wird berichtet.
Une transition mondiale vers des systèmes énergétiques plus durables, abordables et fiables a été initiée par l’accord de Paris et l’Agenda 2030 des Nations unies pour un développement durable. Il s’agit là d’un défi industriel majeur car les systèmes et infrastructures énergétiques résilients au changement climatique exigent de se positionner pour le long terme. Se pencher sur le comportement dans la durée des matériaux structurels - principalement des métaux et des alliages - s’impose alors comme une nécessité. Dans cette optique, « La corrosion : un défi pour une société durable »présente une série de cas montrant l’importance de la tenue à la corrosion et de la protection anticorrosion des métaux et des alliages pour le développement de systèmes durables, économiques et fiables de production d’énergie.
In failure analysis, micro-fractographic analysis of fracture surfaces is usually performed based on practical knowledge which is gained from available studies, own comparative tests, from the literature, as well as online databases. Based on comparisons with already existing images, fracture mechanisms are determined qualitatively. These images are mostly two-dimensional and obtained by light optical and scanning electron imaging techniques. So far, quantitative assessments have been limited to macrocopically determined percentages of fracture types or to the manual measurement of fatigue striations, for example. Recently, more and more approaches relying on computer algorithms have been taken, with algorithms capable of finding and classifying differently structured fracture characteristics. For the Industrial Collective Research (Industrielle Gemeinschaftsforschung, IGF) project “iFrakto” presented in this paper, electron-optical images are obtained, from which topographic information is calculated. This topographic information is analyzed together with the conventional 2D images. Analytical algorithms and deep learning are used to analyze and evaluate fracture characteristics and are linked to information from a fractography database. The most important aim is to provide software aiding in the application of fractography for failure analysis. This paper will present some first results of the project.
Komponenten von Fahrrädern werden im Betrieb vorwiegend schwingend beansprucht. Typische Werkstoffe sind Stahl, Aluminiumlegierungen, Messing, CFK und thermoplastische Kunststoffe. Da es sich, unabhängig von der Preiskategorie, um konstruktiven Leichtbau handelt, werden einige Bauteile betriebsfest mehr oder weniger weit oberhalb der Dauerfestigkeit ausgelegt. Die im normalen Betrieb auftretenden Schäden sind daher weit überwiegend Schwingbrüche. Andere Schadensmechanismen wie z.B. Korrosion spielen quantitativ eine untergeordnete Rolle. Schwingbrüche treten nach einer Periode unbemerkten Risswachstums oft ohne Vorwarnung und ohne makroskopische Verformung auf. Im Falle von sicherheitsrelevanten Komponenten wie Rahmen, Gabeln, Lenkern, Sattelstützen, Kurbelarmen oder Pedalen kann dies zu erheblichen Personenschäden führen, die den Wert des ursächlichen Bauteilschadens weit überschreiten.
Über einen langjährigen Zeitraum wurden gebrochene Komponenten aus dem Alltag und aus Gerichtsverfahren analysiert. Das Hauptaugenmerk lag hierbei auf der fraktographischen Analyse, teilweise wurden die zu Grunde liegenden Schadensursachen ermittelt. Einflussfaktoren sind beispielsweise konstruktive Kerben an ungünstigen Stellen, aber auch Werkstoffwahl und Fertigungsqualität spielen eine Rolle. In den meisten Fällen wurde jedoch die konstruktive Lebensdauer überschritten. Diese wird praktisch nie mitgeteilt, und eine wiederkehrende Prüfung sicherheitsrelevanter Bauteile findet nicht statt.
Im Sinne der Vermeidung von Schäden und Unfällen könnte darauf hingewirkt werden, für sicherheitsrelevante Komponenten Lebensdauern besser abzuschätzen und von der Laufleistung abhängige Sichtprüfungen zu empfehlen.
Komponenten von Fahrrädern werden im Betrieb vorwiegend schwingend beansprucht. Typische Werkstoffe sind Stahl, Aluminiumlegierungen, Messing, CFK und thermoplastische Kunststoffe. Da es sich, unabhängig von der Preiskategorie, um konstruktiven Leichtbau handelt, werden einige Bauteile betriebsfest mehr oder weniger weit oberhalb der Dauerfestigkeit ausgelegt. Die im normalen Betrieb auftretenden Schäden sind daher weit überwiegend Schwingbrüche. Andere Schadensmechanismen wie z.B. Korrosion spielen quantitativ eine untergeordnete Rolle. Schwingbrüche treten nach einer Periode unbemerkten Risswachstums oft ohne Vorwarnung und ohne makroskopische Verformung auf. Im Falle von sicherheitsrelevanten Komponenten wie Rahmen, Gabeln, Lenkern, Sattelstützen, Kurbelarmen oder Pedalen kann dies zu erheblichen Personenschäden führen, die den Wert des ursächlichen Bauteilschadens weit überschreiten.
Über einen langjährigen Zeitraum wurden gebrochene Komponenten aus dem Alltag und aus Gerichtsverfahren analysiert. Das Hauptaugenmerk lag hierbei auf der fraktographischen Analyse, teilweise wurden die zu Grunde liegenden Schadensursachen ermittelt. Einflussfaktoren sind beispielsweise konstruktive Kerben an ungünstigen Stellen, aber auch Werkstoffwahl und Fertigungsqualität spielen eine Rolle. In den meisten Fällen wurde jedoch die konstruktive Lebensdauer überschritten. Diese wird praktisch nie mitgeteilt, und eine wiederkehrende Prüfung sicherheitsrelevanter Bauteile findet nicht statt.
Im Sinne der Vermeidung von Schäden und Unfällen könnte darauf hingewirkt werden, für sicherheitsrelevante Komponenten Lebensdauern besser abzuschätzen und von der Laufleistung abhängige Sichtprüfungen zu empfehlen.
The round robin test investigated the reliability users can expect for AlSi10Mg additive manufactured specimens by laser powder bed fusion through examining powder quality, process parameter, microstructure defects, strength and fatigue. Besides for one outlier, expected static material properties could be found. Optical microstructure inspection was beneficial to determine true porosity and porosity types to explain the occurring scatter in properties. Fractographic analyses reveal that the fatigue crack propagation starts at the rough as-built surface for all specimens. Statistical analysis of the scatter in fatigue using statistical derived safety factors concludes that at a stress of 36.87 MPa the fatigue limit of 107 cycles could be reached for all specimen with a survival probability of 99.999 %.