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Wir präsentieren unsere Forschungsergebnisse zur Entwicklung eines faseroptischen Sensorsystems mit polymeroptischen Fasern integriert in Geokunststoffe für die Überwachung von geotechnischen Anlagen. Das Sensorsystem dient der räumlichen Auflösung lokaler Dehnungsereignisse im für Anwender signifikanten Größenordnungsbereich von 3 % bis 10 %. Das gesamte Sensorkonzept besteht aus einem praxistauglichen Messsystem basierend auf der digitalen inkohärenten optischen Frequenzbereichsreflektometrie (I-OFDR) und einer Sensormatte in Form eines Geotextils mit integrierten faseroptischen perfluorierten polymeroptischen Fasern (PF-POFs).
Bei der zerstörungsfreien Prüfung verlegter Eisenbahnschienen werden die Rohdaten derzeit in proprietären Datenformaten gespeichert und auf Datenträgern zwischen den Prüfzügen und den auswertenden Stellen versendet. Die proprietären Datenformate sind in der Regel nur den Herstellern der Prüfsysteme bekannt und deren Dokumentation nicht allgemein zugänglich.
Das Forschungsprojekt „Artificial Intelligence for Rail Inspection“ (AIFRI) erfordert den Austausch von Prüfdaten in einem offenen Format sowohl zwischen den Projektpartnern als auch die Veröffentlichung anonymisierter Daten ausgewählter Strecken aus dem Offenen Digitalen Testfeld (ODT). Wir haben uns in dem Projekt für die Verwendung der „Standard Practice for Digital Imaging and Communication in Nondestructive Evaluation“ (DICONDE) entschieden. DICONDE basiert auf dem medizinischen Standard „Digital Imaging and Communication in Medicine“ (DICOM) und wurde von ASTM an die ZfP angepasst. DICOM bzw. DICONDE ist nicht nur ein Datenformat, sondern beinhaltet auch Kommunikationsschnittstellen für die Auftragsvergabe, Datenübertragung und Abfrage gespeicherter Datensätze aus einem Archiv.
In dem Vortrag werden DICOM und DICONDE vorgestellt, sowie die Verwendung von DICONDE für die Schienenprüfung im Projekt AIFRI näher erläutert. Es wird gezeigt, wie sich Prüfdaten, Prüfparameter, Streckeninformationen incl. Kilometertafeln und Geokoordinaten und Befunde in DICONDE kodieren lassen.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Artificial Intelligence for Rail Inspection" (AIFRI) wird ein KI-Algorithmus entwickelt, um die Fehlererkennung und Bewertung bei der Auswertung von Schienenprüfungen mittels Ultraschall- und Wirbelstromprüfverfahren zu verbessern. Je nach Prüfverfahren werden relevante Schienenschädigungen (z. B. Head Checks) und Artefakte (z. B. Bohrungen) entsprechend analysiert und in einem parametrisierbaren digitalen Zwilling abgebildet, um anschließend die KI-Algorithmen trainieren zu können. Mit der Simulation können Prüffahrten virtuell durchgeführt und Schadensbilder für das KI-Training erzeugt werden, die das Verhalten komplexer Systeme reproduzieren, ohne dass das reale System benötigt wird. Die Modellannahmen sind dabei von erheblicher Bedeutung, denn unzureichende Modellannahmen führen leicht zu falschen Simulationsergebnissen. Um die Ergebnisse einer Simulation ordnungsgemäß darstellen zu können, ist das Simulationsmodell selbst zu überprüfen.
Die Vollständigkeit, Richtigkeit und Genauigkeit der Simulationsergebnisse werden anhand von realen Prüfungen verifiziert. Für die Verifikation der Ultraschallsimulation werden hier Stegbohrungen als Referenzreflektoren herangezogen. Als Testkörper stehen Schienensegmente mit unterschiedlichen Profiltypen sowie speziell angefertigte Testkörper mit schienenähnlicher Geometrie zur Verfügung. In den Testkörpern befinden sich künstliche und reale Schädigungen in Kopf-, Steg- und Fußbereich, sowie Bohrungen mit Nuten. Die Validierung der Wirbelstromsimulation erfolgt an Testkörpern, die aus Schienenköpfen gefertigt sind. Dabei werden die Signale für unterschiedliche Nuttiefen und Nutenpaare mit unterschiedlichen Abständen untersucht.
Für die Modellierung der Simulationsergebnisse verweisen wir auf das ebenfalls eingereichte Poster „Simulation von Ultraschall- und Wirbelstromprüfdaten für die Schienenprüfung“.
Das Projekt AIFRI wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Artificial Intelligence for Rail Inspection" (AIFRI) wird ein KI-Algorithmus entwickelt, um die Fehlererkennung und Bewertung bei der Auswertung von Schienenprüfungen mittels Ultraschall- und Wirbelstromprüfverfahren zu verbessern. Die Bandbreite möglicher Defekte und die Menge an Einflussgrößen auf die Schienenprüfung ist sehr groß, aber die Prüfdaten aus dem Feld bilden diese Bandbreite nicht balanciert ab und sind unzureichend gelabelt. Durch Simulationen werden große Mengen detailliert gelabelter Daten für relevante Schienenschädigungen und Artefakte bereitgestellt. Aus diesen Daten werden wiederum virtuellen Prüffahrten erstellt, die für das Training und die Validierung der KI genutzt werden können.
In unserem Poster stellen wir die Simulation dieser Ultraschall- und Wirbelstromprüfdaten vor. Dabei gehen wir im Detail auf die Themen CAD-Modellierung, Modellparameter, Simulationssoftware und Signalverarbeitung ein. Wir stellen ausgewählt die Simulation von Head Checks für Wirbelstromprüfverfahren und Bohrungsanrissen für Ultraschallprüfverfahren dar, da das Erkennen dieser Schädigungstypen bei der Schienenprüfung hohe Priorität innehat.
Für die Verifikation der Simulationsergebnisse verweisen wir auf den ebenfalls eingereichten Vortrag „Verifikation von Ultraschall- und Wirbelstromsimulationen bei der Schienenprüfung“.
Das Projekt AIFRI wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.
Communities worldwide face significant threats from Explosive Remnants of War (ERW), which endanger lives and restrict land usage. From forest fires due to ERWs or in ERW-contaminated areas (e.g., in Jüterbog, Germany) to broader global challenges (e.g., the Ukrainian conflict), the need for efficient detection and removal of these remnants, especially for humanitarian demining, is paramount. Traditional methods, like manual demining, have severe limitations in safety and efficiency. Here, we introduce an innovative solution to these challenges: “Chemosensing Smart Dust.” This technology uses chemoselective dyes that change their fluorescence properties when exposed to explosives like 2,4,6-trinitrotoluene (TNT). Fluorescence-based detection offers superior sensitivity, reduced likelihood of false positives, and enhanced accuracy of explosive detection. Drones, equipped with excitation lasers or LEDs, deploy the Chemosensing Smart Dust over areas of interest and actively detect the fluorescence changes using high-resolution cameras, offering a rapid, safe, and adaptable detection method. Beyond demining, this innovative approach has potential applications in monitoring polluted areas, homeland security, and emergency response.
Bei der Betonage von Abdichtbauwerken können Temperaturen bis 110 °C und hohe Drücke bis 5 MPa erreicht werden. Mittels Technikumsversuchen wurde nachgewiesen, dass Mikroakustik- und Ultraschallsensoren zum Einbau in Demonstrationsbauwerke geeignet sind.
Die Untersuchungen wurden bei der BAM (Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung) in Berlin durchgeführt. Es ist vorgesehen, die Sensoren in Morsleben am Demonstrationsbauwerk im Anhydrit einzusetzen.
Die Erzeugung rissschließfreier Anrisse in gekerbten bruchmechanischen Proben für anschließende Ermüdungsversuche kann durch eine zyklische Druckbelastung an der Kerbe erfolgen: Bei der Erstbelastung wird eine plastische Verformung an der Kerbspitze erzeugt, welche Zugeigenspannungen und damit eine risstreibende Kraft bei der folgenden zyklischen Druckbelastung hervorruft. Durch das Risswachstum kommt es zu einer Entspannung, bis der Riss schließlich arretiert, weil die effektive risstreibende Kraft auf den Schwellenwert abgesunken ist. Um Kurzrisswachstum in additiv, mittels pulverbettbasiertem Laserstrahlschmelzen (Laser Powder Bed Fusion - LPBF) gefertigtem AISI 316L Stahl und seinem konventionell erzeugten, warmgewalzten Pendant zu untersuchen, wurde dieses Verfahren im Rahmen der vorliegenden Arbeit genutzt. Im Falle des additiv gefertigten Materials kam es zu unerwartet langem Ermüdungsrisswachstum, bevor der Riss arretierte. Zur Ermittlung der Ursache erfolgte eine Messung der Eigenspannungsverteilungen mittels Neutronendiffraktion in der Kerbebene der additiv gefertigten Proben. Anschließend wurde ein Finite-Elemente-Modell zur Simulation des Ermüdungsrisswachstums in konventionellem und additiv gefertigtem Material implementiert. Im Rahmen dieses Vortrages wird insbesondere auf das Vorgehen bei der Simulation und auf die getroffenen Annahmen und Vereinfachungen eingegangen. Die Resultate werden mit den experimentellen Ergebnissen verglichen und das für die Simulation von Risswachstum genutzte Knoten-Freigabe-Verfahren (Node-Release), das Einbringen von Eigenspannungen als initiale Spannungen in der Simulation, und die Rechengrößen zur Quantifizierung der risstreibenden Kraft kritisch diskutiert.
Relevant, abgesichert, vergleichbar – ZfP-Ergebnisse bei der Zuverlässigkeitsbewertung von Bauwerken
(2024)
Die Nachrechnung, d. h. die Zuverlässigkeitsbewertung von bestehenden Brücken, ist aufgrund der alternden Infrastruktur und sich verändernden Anforderungen an die Bauwerke eine fortwährend große Herausforderung in Wissenschaft, Praxis und Standardisierung. Ein wesentlicher Vorteil bei der Nachrechnung besteht gegenüber dem Neubauentwurf in der Möglichkeit, Informationen über den tatsächlichen Zustand der Bauwerke zu erheben – im Idealfall ohne wesentliche destruktive Eingriffe in die Bausubstanz. Deren Verwendung bei der Zuverlässigkeitsanalyse dient der Zuschärfung von Berechnungsmodellen und ermöglicht realitätsnähere Bauwerksbeurteilungen. Die Einbeziehung von Messdaten bei der Zuverlässigkeitsbewertung setzt jedoch voraus, dass die Qualität der gemessenen Informationen bekannt und deren Vergleichbarkeit sichergestellt ist. Darüber hinaus sollte die Relevanz der messbaren Informationen beziffert werden, um wirtschaftliche Inspektionen am Bauwerk gezielt durchführen zu können.
In diesem Beitrag wird am Beispiel von Ultraschall- und Radarmessungen an einer Spannbetonbrücke gezeigt, wie ZfP-Ergebnisse bei der Zuverlässigkeitsbewertung von Bestandsbauwerken mit probabilistischen Methoden genutzt werden können. Betrachtet werden innere geometrische Abmessungen wie die Lage der Bewehrung oder von Spanngliedern. Die Relevanz der messbaren Informationen wird anhand von Sensitivitätsanalysen beziffert. Messunsicherheitsbetrachtungen dienen der Bezifferung der Qualität der gemessenen Informationen und der Gewährleistung deren Vergleichbarkeit. Abschließend werden die möglichen Auswirkungen der Berücksichtigung von ZfP-Ergebnissen auf die Bauwerkszuverlässigkeit in einem Nachweis einer Spannbetonbrücke gemäß Eurocode demonstriert.