8 Zerstörungsfreie Prüfung
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Die Nutzung von Sensortechnologien, insbesondere im Bereich der Gasdetektion mit einem Schwerpunkt auf Wasserstoff, spielt eine entscheidende Rolle in verschiedenen Anwendungsbereichen der Wasserstofftechnologie. Sicherheitsüberwachung, Leckdetektion und Prozesskontrolle gehören zu den prominenten Anwendungsgebieten dieser Sensortechnologien. Ein zentrales Ziel ist die Erkennung von freigesetztem Wasserstoff sowie die genaue Bestimmung des Wasserstoff-Luftverhältnisses mithilfe von Gassensoren. Dies ist von entscheidender Bedeutung, um potenzielle Gefahren frühzeitig zu erkennen und angemessene Maßnahmen zu ergreifen.
Ein weiterer Schwerpunkt dieses Beitrags liegt auf der Analytik und der Verwendung zertifizierter Referenzmaterialien in Verbindung mit Metrologie für die Wasserstoffspeicherung. Dies gewährleistet eine präzise und zuverlässige Charakterisierung von Wasserstoff und unterstützt die Entwicklung sicherer Speichertechnologien. Im Rahmen des Euramet-Vorhabens Metrology for Advanced Hydrogen Storage Solutions (MefHySto) wird eine Kurzvorstellung präsentiert.
Der Vortrag stellt zwei zerstörungsfreie Prüfverfahren zum strukturellen Zustandsüberwachung (Structural Health Monitoring, SHM) für Wasserstofftechnologien vor. Insbesondere die Fehlstellenerkennung mittels geführter Ultraschallwellen spielt eine bedeutende Rolle bei der Lebensdauerüberwachung von Wasserstoffspeichern. Ein weiterer Aspekt ist die Anwendung faseroptischer Sensorik zur Schadensfrüherkennung von Wasserstoffspeichern. Diese zerstörungsfreien Prüfverfahren ermöglichen eine präzise und frühzeitige Identifizierung von Schäden, was die Sicherheit und Effizienz von Wasserstoffspeichersystemen entscheidend verbessert.
Die zunehmende Bedeutung von Wasserstoff als emissionsfreier Energieträger der Zukunft lässt die Anforderungen an eine technisch einwandfreie und sichere Wasserstoffspeicherung steigen. Im Mobilitätssektor kommen dabei vorwiegend Kohlefaserverbundbehälter zur Speicherung von gasförmigem Wasserstoff im Hochdruckbereich zum Einsatz, die sich durch ihre Leichtbauweise bei gleichzeitig hoher Speicherkapazität auszeichnen. Materialfehler oder -ermüdung können jedoch zum Ausfall bis hin zum kritischen Versagensfall führen. Ein sicherer Betrieb der Behälter erfordert daher ein innovatives und zuverlässiges Konzept, um deren Integrität zu gewährleisten und folgenschwere Zwischenfälle zu vermeiden.
Die Strukturüberwachung mittels geführter Ultraschallwellen ist dafür einer der prominentesten Ansätze, da sich die Wellen über große Entfernungen in der Struktur ausbreiten können und zudem sehr empfindlich auf kleinste Materialdefekte reagieren.
In diesem Beitrag wird der Aufbau eines Sensornetzwerks zur Schadenserkennung und -lokalisierung vorgestellt, das auf den Prinzipien der Ausbreitung geführter Ultraschallwellen in Druckbehältern aus Verbundwerkstoffen basiert. Dazu werden in einem ersten Schritt das dispersive und multimodale Ausbreitungsverhalten analysiert und dominante Wellenmoden identifiziert. Basierend auf der Analyse werden Dämpfungsverhalten und Empfindlichkeit gegenüber künstlichen Defekten bestimmt. Unter Verwendung der ermittelten Informationen wird ein Sensornetzwerk bestehend aus piezoelektrischen Flächenwandlern entworfen, welches den zu untersuchenden Bereich vollständig abdecken soll. Das Ergebnis wird anschließend durch Aufbringen künstlicher Defekte experimentell evaluiert und präsentiert.
Klebeverbindungen sind aus vielen Anwendungen wie dem Leichtbau nicht mehr wegzudenken. Durch die Verklebung gleicher oder ungleicher Materialien entstehen viele Vorteile gegenüber konservativen Fügeverfahren. Jedoch stellen schwache Haftfestigkeiten eine sehr unbeliebte Fehlerart dar, die schlecht zu detektieren sind und zu einem frühzeitigen Versagen der Verklebung bei vergleichsweise geringen Belastungen führen können. Aufgrund hoher Sicherheits- und Qualitätsansprüche wird die Haftfestigkeit dieser Verbindungen jedoch noch immer zerstörend geprüft. Zufriedenstellende zerstörungsfreie Verfahren, um Haftfestigkeiten zu prüfen, sind nicht vorhanden und Thema gegenwärtiger Forschung. Ein Ansatz, der in diesem Projekt verfolgt wird, liegt in der Verwendung geführter Ultraschallwellen.
Hierzu wird anhand von Simulationen mittels der Scaled Boundary Finite Element Methode gezeigt, dass die gezielte Auswertung bestimmter Bereiche des Dispersionsdiagrams, den sogenannten vermiedenen Kreuzungen (engl. mode repulsion regions), eine Charakterisierung der Haftfestigkeiten zulassen könnten. Dies liegt darin begründet, dass die mittleren mechanischen Belastungen der Kleberschicht in diesen Bereichen ein lokales Maximum aufweisen und daher eine erhöhte Sensitivität auf Materialänderungen haben. Es wird gezeigt, wie sensitiv diese Bereiche auf Materialänderungen in der Klebergrenzschicht sind und welche potenziellen Fehlergrößen existieren.
Akustische Bestimmung der Werkstoffparameter faserverstärkter Kunststoffe mittels geführter Wellen
(2021)
Akustische Verfahren eignen sich hervorragend zur Bestimmung der Werkstoffeigenschaften. Die Verfügbarkeit derartiger Verfahren ist vor allem für Kunststoffe wichtig, da deren Eigenschaften stark abhängig vom jeweiligen Herstellungsprozess und vom Alterungszustand sind. Exakte und vollständige Werte sind daher in Datenbanken oder von Herstellern nur begrenzt zu finden. Insbesondere die Entwicklung von Methoden zur Charakterisierung faserverstärkter Kunststoffe (FKV) ist nach wie vor Gegenstand der Forschung. Hier müssen anisotropiebedingt mehrere Kennwerte bestimmt werden. Da FKV zumeist als dünnwandige Bauteile zum Einsatz kommen, können die Werkstoffparameter aus den Dispersionseigenschaften der Lamb-Wellen, die sich in diesen Strukturen ausbreiten, abgeleitet werden. Dazu ist eine räumliche Abtastung des sich ausbreitenden Schallfelds erforderlich.
In der vorliegenden Untersuchung wird dieser Ansatz für die relativ neue Werkstoffklasse der faserverstärkten Thermoplaste angewendet. Diese zeichnet ein ausgeprägtes Dämpfungsverhalten und eine Anisotropie der Materialparameter aus. Dazu wurde das Schallfeld im Ultraschallbereich mit einem Laser-Doppler-Vibrometers vermessen. Rechnerisch bestimmte Dispersionskurven wurden dann an die gemessenen Werte angepasst, womit die richtungsabhängigen Materialparameter bestimmt werden konnten.
Im Vortrag wird das Messverfahren vorgestellt und auf spezielle Probleme, die sich z.B. aus dem Dämpfungsverhalten des Werkstoffs ergeben, eingegangen. Ausgewählte gemessene Werte werden mit den Ergebnissen von Referenzverfahren verglichen.
Akustische Verfahren eignen sich hervorragend zur Bestimmung der Werkstoffeigenschaften. Die Verfügbarkeit derartiger Verfahren ist vor allem für Kunststoffe wichtig, da deren Eigenschaften stark abhängig vom jeweiligen Herstellungsprozess und vom Alterungszustand sind. Exakte und vollständige Werte sind daher in Datenbanken oder von Herstellern nur begrenzt zu finden. Insbesondere die Entwicklung von Methoden zur Charakterisierung faserverstärkter Kunststoffe (FKV) ist nach wie vor Gegenstand der Forschung. Hier müssen anisotropiebedingt mehrere Kennwerte bestimmt werden. Da FKV zumeist als dünnwandige Bauteile zum Einsatz kommen, können die Werkstoffparameter aus den Dispersionseigenschaften der Lamb-Wellen, die sich in diesen Strukturen ausbreiten, abgeleitet werden. Dazu ist eine räumliche Abtastung des sich ausbreitenden Schallfelds erforderlich.
In der vorliegenden Untersuchung wird dieser Ansatz für die relativ neue Werkstoffklasse der faserverstärkten Thermoplaste angewendet. Diese zeichnet ein ausgeprägtes Dämpfungsverhalten und eine Anisotropie der Materialparameter aus. Dazu wurde das Schallfeld im Ultraschallbereich mit einem Laser-Doppler-Vibrometers vermessen. Rechnerisch bestimmte Dispersionskurven wurden dann an die gemessenen Werte angepasst, womit die richtungsabhängigen Materialparameter bestimmt werden konnten.
Im Vortrag wird das Messverfahren vorgestellt und auf spezielle Probleme, die sich z.B. aus dem Dämpfungsverhalten des Werkstoffs ergeben, eingegangen. Ausgewählte gemessene Werte werden mit den Ergebnissen von Referenzverfahren verglichen.
Im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz haben DIN und DKE im Januar 2022 die Arbeiten an der zweiten Ausgabe der Deutschen Normungsroadmap Künstliche Intelligenz gestartet. In einem breiten Beteiligungsprozess und unter Mitwirkung von mehr als 570 Fachleuten aus Wirtschaft, Wissenschaft, öffentlicher Hand und Zivilgesellschaft wurde damit der strategische Fahrplan für die KI-Normung weiterentwickelt. Koordiniert und begleitet wurden diese Arbeiten von einer hochrangigen Koordinierungsgruppe für KI-Normung und -Konformität.
Mit der Normungsroadmap wird eine Maßnahme der KI-Strategie der Bundesregierung umgesetzt und damit ein wesentlicher Beitrag zur „KI – Made in Germany“ geleistet.
Die Normung ist Teil der KI-Strategie und ein strategisches Instrument zur Stärkung der Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit der deutschen und europäischen Wirtschaft. Nicht zuletzt deshalb spielt sie im geplanten europäischen Rechtsrahmen für KI, dem Artificial Intelligence Act, eine besondere Rolle.
Ein Hauptziel der zerstörungsfreien Prüfung und der Strukturüberwachung (engl. Structural Health Monitoring - SHM) mit Ultraschallwellen ist die Charakterisierung von Schäden in Bauteilen. In vielen schalenförmigen Bauteilen, wie zum Beispiel Rohrleitungen, Laminaten und Platten, breitet sich der Ultraschall in Form geführter Wellen aus. Zwar erlauben geführte Wellen eine großflächige Prüfung durch das langsame Abklingen der Wellen. Jedoch breiten sich die Wellen in verschiedenen dispersiven Moden aus, was die Analyse der vom Schaden erzeugten Reflexionen erschwert. Eine Möglichkeit, die Messsignale zu interpretieren, um Schäden zu charakterisieren, ist der direkte Vergleich mit einem Simulationsmodell. Die Rekonstruktion des Schadens stellt ein inverses Problem dar. Das inverse Problem kann als Optimierungsproblem formuliert werden. Für die Optimierung werden mehrere Vorwärtsrechnungen gebraucht, um das Schadensmodell an die Messdaten anzupassen.
Aufgrund der kurzen Wellenlängen von Ultraschallwellen sind klassische Methoden für die Vorwärtsrechnung, wie z.B. die Finite Elemente Methode (FEM), rechenintensiv. Eine Möglichkeit den Rechenaufwand zu reduzieren, bietet die Approximation der Wellenausbreitung mittels der semi-analytischen Scaled Boundary Finite Element Method (SBFEM). Frühere Untersuchungen haben gezeigt, dass die benötigten Freiheitsgrade im Vergleich zur FEM wesentlich geringer sind [1].
Im Beitrag wird eine Optimierung basierend auf einem Gradientenverfahren in Kombination mit der SBFEM vorgestellt und an verschiedenen Schadenstypen in 2D-Querschnittsmodellen von Stahlplatten getestet. Der Gradient des Vorwärtsmodells wird durch Algorithmisches Differenzieren berechnet, wodurch eine genaue und schnelle Optimierung ermöglicht wird. Es werden Untersuchungen zum inversen Problem und das Finden einer geeigneten Zielfunktion präsentiert. Es wird verdeutlicht, dass der entwickelte Algorithmus robust gegenüber von Rauscheinflüssen ist. In diesen Untersuchungen werden zunächst „Messdaten“ aus unabhängigen Simulationen verwendet [2]. Erste Schritte für die experimentelle Validierung und Erweiterung auf 3D Modelle werden anschließend vorgestellt.
Robotergeführte Ultraschallprüfung von Gasturbinenschaufeln mit adaptiver TFM im ZfP 4.0-Umfeld
(2022)
Leit- und Laufschaufeln stationärer Gasturbinen sind im Betrieb anspruchsvollen Bedingungen ausgesetzt. Die Prüfung, Wartung und Reparatur der hochbelasteten Teile sind notwendig, um Sicherheit und Effizienz über längere Zeiträume zu gewährleisten. Eine der in diesem Prozess angewandten Methoden ist die Ultraschallprüfung.
Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung ist es das Ziel des Projektes MRO 2.0, den Aufbereitungsvorgang um digitale Prozesse zu erweitern und somit zu modernisieren. Eine der Aufgaben ist es, dabei anstelle der konventionellen Ultraschallprüfung eine Array-Technik mit rekonstruierenden Verfahren einzusetzen und eine automatisierte, digital eingebundene Methode im Rahmen von ZfP 4.0 zu entwickeln.
Um die Ist-Geometrie der Oberfläche und die verbleibende Wanddicke flächendeckend an den Turbinenschaufeln zu bestimmen, wird ein adaptives TFM Verfahren (Total Focusing Method) in Tauchtechnik eingesetzt, welches die Brechung der Schallwellen an der Grenzfläche zum Prüfkörper in der Rekonstruktion berücksichtigt. In der hierfür entwickelten Prüfanlage führt ein Roboterarm einen Array-Prüfkopf und scannt das Bauteil normal zur inspizierten Oberfläche. Somit kann ein 3D-Modell des Ist Zustandes des zu prüfenden Bauteils erstellt werden.
Spezielle Herausforderungen an die Aufgabe stellen die komplexe Geometrie des Prüfobjektes sowie dessen geringe und ortsabhängige Wanddicke dar. Ein weiterer Fokus liegt auf der Optimierung der Prüfparameter, Verbesserung der Prüfgeschwindigkeit sowie der Zuverlässigkeit der Methode.
In diesem Beitrag werden die während des Projektes entwickelte Methode und die im zweiten Projektjahr erarbeiteten Ergebnisse vorgestellt, mit dem Schwerpunkt auf die entwickelten Rekonstruktionsalgorithmen und den Versuchsaufbau.
Detailliertes Wissen über die mechanischen Eigenschaften verwendeter Materialien ist Grundvoraussetzung für viele ingenieurtechnische Aufgaben und Dienstleistungen. Zur Bestimmung der elastischen Materialparameter gibt es verschiedene klassische, zerstörende Prüfverfahren. Eine Möglichkeit der zerstörungsfreien Bestimmung liegt in der Auswertung von Messergebnissen, die auf Basis des Ausbreitungsverhaltens geführter Ultraschallwellen gewonnen wurden. Das Ausbreitungsverhalten geführter Ultraschallwellen kann mittels Dispersionsabbildungen dargestellt werden.
Um aus messtechnisch ermittelten Dispersionsabbildungen Rückschlüsse auf die Materialparameter zu ziehen, werden in der aktuellen Forschung verschiedene inverse Methoden diskutiert. Maschinelles Lernen und insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs) stellen eine Möglichkeit der automatisierten inversen Modellierung und Evaluierung von Bilddaten dar.
In diesem Beitrag wird gezeigt, wie das Ausbreitungsverhalten von geführten Ultraschallwellen unter Verwendung von CNNs genutzt werden kann, um die isotropen elastischen Konstanten einer plattenförmigen Struktur zu bestimmen. Hierfür werden die verwendeten Daten analysiert, das Preprocessing erläutert und eine grundlegende CNN-Architektur gewählt. Zur Auswertung des generierten Modells werden verschiedene Verfahren wie Gradienten-Mapping und die Visualisierung der verschiedenen Schichten vorgestellt. Die Anwendbarkeit der Methode wird anhand synthetischer Daten demonstriert.
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.