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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.
Entwicklung einer flexiblen Datenablage zur sicheren Speicherung von Bauwerksdaten - "CASPAR"
(2024)
Bestandsunterlagen von älteren Bauwerken sind bezüglich einer rechnerischen Zustandsbewertung häufig nur in einem unzureichenden Umfang verfügbar. Dies gilt sowohl für den privaten als auch für den öffentlichen Bereich. Der Wert von Bestandsunterlagen für Gebäude oder Brücken ist Vielen nicht bekannt. Soll jedoch der aktuelle Zustand von Bauwerken bewertet, sollen Restlebensdauern abgeschätzt oder soll umgebaut werden, stellen Bestandsunterlagen die Grundlage dafür dar. Liegen diese nicht vor, so muss die Bauweise des Bauwerkes kostenintensiv nachvollzogen und mit nachträglichen Untersuchungsverfahren bewertet werden. Vor allem ist dies darauf zurückzuführen, dass die Aufbewahrung der Bestandsunterlagen dem Bauherrn obliegt und diese meist in Papierform vorliegen und dann bei Umzügen, Betriebsschließungen, Eigentümerwechsel etc. verloren gehen.
Die Digitalisierung im Bauwesen bietet hier Möglichkeiten diese Probleme künftig zu vermeiden. Bereits heute nimmt die digitale Planung im Bauwesen eine immer größere Rolle ein. Mehr und mehr Bauvorhaben werden schon jetzt in sogenannten BIM Modellen (Building Information Modelling) geplant. Um die Akzeptanz einer digitalen Lösung zu gewährleisten muss die Vertrauenswürdigkeit von Daten auch langfristig garantiert sein. Naturgemäß unterliegen Erkenntnisse, die aus Daten gewonnen werden, häufig vielen Prozessschritten mit unterschiedlichen Beteiligten. Es lässt sich vor dem Hintergrund der üblichen Lebensdauern von Bauwerken leicht erkennen, dass es schwierig ist diese Prozesskette, von der Datenerhebung bis zur teilweise jahrzehnte späteren Nutzung, beweissicher und rückführbar zu gestalten. Diese Attribute sind es aber, die die Vertrauensbasis für die Qualität und somit auch die Akzeptanz von digitalisierten Daten bilden. Im Projekt „CASPAR“ erarbeiten wir eine mögliche technologische Grundlage, um Bauwerksdaten langfristig und manipulationssicher zu speichern.
Der Vortrag behandelt den Stand der Technik bei der zerstörungsfreien Prüfung von Betonkonstruktionen und insbesondere den Stand und die Herausforderungen bei der Digitalisierung. Es werden Prüfaufgaben sowie etablierte Prüfmethoden und die passende Auswahl diskutiert. Ein weitere Schwerpunkt liegt bei der Genauigkeit und Verlässlichkeit und dem Konzept ZfPStatik. Abschließend werden Schnittstellen zu BIM, SIB-Bauwerke und anderen System kurz angerissen und ein Katalog offener Fragen aufgestellt.
-Über 80 Mio. Schwellen im deutschen Schienennetz verbaut
-Lebensdauer einer Schwelle beträgt ca. 20 bis 50 Jahre
-Über 2 Mio. Schwellen werden jährlich ausgetauscht, obwohl die Mehrzahl noch intakt ist
-Zustandsbewertung mittels ZfP kann Ausschuss verringern
-Schadhafte Schwellen könnten mittels ZfP frühzeitig im Gleis erkannt werden, um Gefahren und Unfälle abzuwenden
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.