Chemie und Prozesstechnik
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The application of composite overwrapped pressure vessels (COPV) to store hydrogen and other compressed gases, especially when operating at high pressures, imposed the need for an innovative and reliable approach to ensure the safe operation of the system. Continuous structural health monitoring (SHM) based on ultrasonic guided waves (GWs) is a promising approach due to the ability of the wave to propagate for long distances and go around complex structures, moreover the high sensitivity to various failure modes such as delamination, matrix cracking and debonding. In this study, we scrutinize the behavior of (GWs) within the COPV using a network of PZT elements that are used for excitation and sensing. A laser doppler vibrometer (LDV) was also used to scan the surface of the vessel in various directions. L(0,1) and L(0,2) were observed in the captured signal. The L(0, 2) appeared to be a dominant mode in the COPV and was capable of propagating along the entire length and maintaining a good signal-to-noise ratio. The L(0,2) mode maintained the same phase velocity when it is captured at various excitation angles (0, 45, and 90 degrees). The reduced effect of the orthotropy of the materials on the propagating waves is an important result as it will reduce the complexity in data processing when performing damage identification.
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.
Wasserstoff als flexibel einsetzbarer und leicht transportierbarer Energieträger bildet eine Schlüsselkomponente auf dem Weg zu einer klimaneutralen Energiewende. Zur Speicherung von gasförmigem Wasserstoff kommen bei stationären und auch mobilen Anwendungen meist Druckbehälter aus Verbundwerkstoffen zum Einsatz. Dabei ist für den Betrieb der Behälter die Gewährleistung der Sicherheit von großer Relevanz. Structural Health Monitoring (SHM) bietet einen innovativen Ansatz, um sowohl die Sicherheit als auch die Zuverlässigkeit der Druckbehälter zu gewährleisten und kritische Versagensfälle zu vermeiden.
Zur kontinuierlichen Überwachung und Bewertung des Zustands eines Wasserstoffdruckbehälters wird in dem vorliegenden Beitrag eine aktive Methode präsentiert, die auf geführten Ultraschallwellen basiert. Dabei kommt das Pitch-Catch Verfahren zwischen Sender und Empfängern zur Überwachung der strukturellen Integrität zum Einsatz. Auf Grundlage des untersuchten Wellenausbreitungsverhaltens im Druckbehälter sowie der Geometrieeigenschaften wird ein Sensornetzwerk aus piezoelektrischen Flächenwandlern (PZT) zur Abdeckung des zu überwachenden Bereichs entworfen. Ziel ist es mit Hilfe eines Optimierungsalgorithmus eine größtmögliche Abdeckung bei gleichzeitiger Minimierung der Anzahl der Sensoren zu erreichen. Zudem soll eine gleichmäßige und platzsparende Verteilung im Vordergrund stehen, so dass zukünftig weitere Messmethoden auf dem Druckbehälter angewendet werden können (z. B. durch akustische oder faseroptische Sensoren).
Das für die Anwendung optimierte Sensornetzwerk wird anschließend hinsichtlich der Robustheit bei der Schadenserkennung und -lokalisierung durch Aufbringen von künstlichen Schäden evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die künstlichen Schäden am Wasserstoffdruckbehälter nachgewiesen werden können.
This thesis investigates ultrasonic guided waves (GW) in multi-layered plates with the focus on higher order modes. The aim is to develop techniques for hybrid structures such as of adhesive bonds and composite pressure vessels (COPV) which are widely used in automotive and aerospace industries and are still challenging to inspect non-destructively. To be able to analyse GW, numerical methods and precise material properties are required. For this purpose, an efficient semi-analytical approach, the Scaled Boundary Finite Element Method, is used. The material properties are inferred by a GW-based optimisation procedure and a sensitivity study is performed to demonstrate the influence of properties on GW. Then, an interesting feature, called mode repulsion, is investigated with respect to weak and strong adhesive bonds. The results show that the coupling between two layers influences the distance between coupled modes in a mode repulsion region, thus allowing for the characterisation of adhesive bonds. At next, wave-damage interaction is studied in the hybrid structure as of the COPV. Results show that the wave energy can be concentrated in a certain layer enabling damage localisation within different layers. Further investigations are carried out on the hybrid plate with an impact-induced damage. Two well-known wavenumber mapping techniques, which allow to quantify the damage in three dimensions, are implemented and their comparison is done for the first time.
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.
Performance Assessment for a Guided Wave-Based SHM System Applied to a Stiffened Composite Structure
(2022)
To assess the ability of structural health monitoring (SHM) systems, a variety of prerequisites and contributing factors have to be taken into account. Within this publication, this variety is analyzed for actively introduced guided wave-based SHM systems. For these systems, it is not possible to analyze their performance without taking into account their structure and their applied system parameters. Therefore, interdependencies of performance assessment are displayed in an SHM pyramid based on the structure and its monitoring requirements. Factors influencing the quality, capability and reliability of the monitoring system are given and put into relation with state-of-the-art performance analysis in a non-destructive evaluation. While some aspects are similar and can be treated in similar ways, others, such as location, environmental condition and structural dependency, demand novel solutions. Using an open-access data set from the Open Guided Waves platform, a detailed method description and analysis of path-based performance assessment is presented.The adopted approach clearly begs the question about the decision framework, as the threshold affects the reliability of the system. In addition, the findings show the effect of the propagation path according to the damage position. Indeed, the distance of damage directly affects the system performance. Otherwise, the propagation direction does not alter the potentiality of the detection approach despite the anisotropy of composites. Nonetheless, the finite waveguide makes it necessary to look at the whole paths, as singular phenomena associated with the reflections may appear. Numerical investigation helps to clarify the centrality of wave mechanics and the necessity to take sensor position into account as an influencing factor. Starting from the findings achieved, all the issues are discussed, and potential future steps are outlined.
The application of temperature compensation strategies is crucial in structural health monitoring approaches based on guided waves. Actually, the varying temperature influences the performance of the inspection system inducing false alarms or missed detection, with a consequent reduction of reliability and impact on probability of detection (POD).
This paper quantitatively describes two different methods to compensate the temperature effect, namely the optimal baseline selection (OBS) and the baseline signal stretch (BSS) extending their application to the case of a distributed sensor networks (DSN). This latter introduces a number of possible data to explore compensation strategies which do not necessarily returns univocal results. Hence, a decision framework is needed, which takes into consideration multiple ultrasonic time traces with different arrival times and amplitude. In detail, the effect of temperature separation between baseline time-traces in OBS are investigated considering multiple couples of sensors employed in the DSN. A combined strategy that uses both OBS and a frequent value warning is introduced to find the more probable temperature with increasing reliability of the assessment. The same procedure is applied using the BSS algorithm. Finally, the use of both approaches is introduced, comparing the capability of the mixed algorithm to correctly sort temperature information from OBS and then apply the BSS combining the frequent value warning to have a unique correction all over the DSN.
Theoretical results are compared, using data from two several experiments, which use different frequency analysis with either predominantly A0 mode or S0 mode data or both. The focus is given on the fact that different paths are available in a sensor network and several possible combinations of results are available. Nonetheless, introducing a frequent value warning it is possible to increase the efficiency of the OBS and BSS approaches making use of fewer signal processing algorithms. These confirm that the performance of OBS quantitatively agrees with predictions. In addition, the possibility to combine BSS approached also demonstrates that the use of compensation strategies improves detectability and localization of damage even in a DSN. This result can be used to improve the SHM system reliability, with promising perspectives in increasing POD.
Temperature Compensation Strategies for Lamb Wave Inspection using Distributed Sensor Networks
(2022)
The application of temperature compensation strategies is crucial in structural health monitoring approaches based on guided waves. Actually, the varying temperature influences the performance of the inspection system inducing false alarms or missed detection, with a consequent reduction of reliability. This paper quantitatively describes a method to compensate the temperature effect, namely the optimal baseline selection (OBS), extending its application to the case of distributed sensor networks (DSN). The effect of temperature separation between baseline time-traces in OBS are investigated considering multiple couples of sensors employed in the DSN. A combined strategy that uses both OBS and frequent value warning is considered. Theoretical results are compared, using data from two several experiments, which use different frequency analysis with either predominantly A0 mode or S0 mode data or both. The focus is given on the fact that different paths are available in a sensor network and several possible combination of results are available. Nonetheless, introducing a frequent value warning it is possible to increase the efficiency of the OBS approach making use of fewer signal processing algorithms. These confirm that the performance of OBS quantitatively agrees with predictions and also demonstrate that the use of compensation strategies improve detectability of damage.
The integral collection of information such as strains, cracks, or temperatures by ultrasound offers the best prerequisites to monitor structures during their lifetime. In this paper, a novel approach is proposed which uses the collected information in the coda of ultrasonic signals to infer the condition of a structure. This approach is derived from component tests on a reinforced concrete beam subjected to four-point bending in the lab at Ruhr University Bochum. In addition to ultrasonic measurements, strain of the reinforcement is measured with fiber optic sensors. Approached by the methods of moment-curvature relations, the steel strains serve as a reference for velocity changes of the coda waves. In particular, a correlation between the relative velocity change and the average steel strain in the reinforcement is derived that covers 90% of the total bearing capacity. The purely empirical model yields a linear function with a high level of accuracy (R 2 =0.99, R2=0.99, RMSE≈90μ
RMSE≈90μ strain).
Understanding on how a machine learning model interprets data is a crucial step to verify its reliability and avoid overfitting. While the focus of the scientific community is nowadays orientated towards deep learning approaches, which are considered as black box approaches, this work presents a toolbox that is based on complementary methods of feature extraction and selection, where the classification decisions of the model are transparent and can be physically interpreted. On the example of guided wave benchmark data from the open guided waves platform, where delamination defects were simulated at multiple positions on a carbon fiber reinforced plastic plate under varying temperature conditions, the authors could identify suitable frequencies for further investigations and experiments. Furthermore, the authors presented a realistic validation scenario which ensures that the machine learning model learns global damage characteristics rather than position specific characteristics.