Wissenschaftliche Artikel der BAM
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The copper alloyed stainless steel 1.4542 (X5CrNiCuNb16-4) is used in different areas due to its good mechanical properties and corrosion resistance. Strength and corrosion resistance can be adjusted by the heat treatment, which is of importance for the application of this alloy. The mechanical properties (strength and hardness) are attributed to the dispersive precipitation of the copper rich ε–Phase. The additional precipitation of chromium carbides can reduce the corrosion resistance. Different ageing states were produced to investigate the precipitation behaviour with various methods. Furthermore, the influence of cold-rolling on the precipitation behaviour was studied in comparison to a solution annealed state without deformation. The microstructure was studied by SEM and the variations of hardness and magnetic proportion were characterised. The electrochemical potentiodynamic reactivation
(EPR) was used to determine the corrosion resistance and detect chromium depletion in all heattreated states. The results show that a work hardening accelerates the precipitation rate, while ageing at 600 °C reduces the corrosion resistance due to chromium depletion.
In structural parts under vibrational loading fatigue cracks can initiate and grow, which can lead to structural failure. Conventional non-destructive testing methods for crack detection provide just a snapshot of fatigue crack evolution, whereas crack luminescence coating realizes clear visibility of the entire crack formation. Fatigue causing cyclic tensile tests and examinations on special test bodies allowing control of the crack opening width demonstrate a high sensitivity of the coating.
Potentialfeldmessung (PM) ist die beliebteste Methode der Zerstörungsfreien Prüfung (ZfP) zur Lokalisierung von aktiver Betonstahlkorrosion. PM wird durch Parameter wie z. B. Feuchtigkeits- und Chloridgradienten im Bauteil beeinflusst, so dass die Sensitivität gegenüber der räumlich sehr begrenzten, aber gefährlichen Lochkorrosion gering ist. Wir zeigen in dieser Studie, wie zusätzliche Messinformationen mit Multisensor-Datenfusion genutzt werden können, um die Detektionsleistung zu verbessern und die Auswertung zu automatisieren. Die Fusion basiert auf überwachtem maschinellen Lernen (ÜML). ÜML sind Methoden, die Zusammenhänge in (Sensor-) Daten anhand vorgegebener Kennzeichnungen (Label) erkennen. Wir verwenden ÜML um „defekt“ und „intakt“ gelabelte Bereiche in einem Multisensordatensatz zu unterscheiden. Unser Datensatz besteht aus 18 Messkampagnen und enthält jeweils PM-, Bodenradar-, Mikrowellen-Feuchte- und Wenner-Widerstandsdaten. Exakte Label für veränderliche Umweltbedingungen wurden in einer Versuchsanordnung bestimmt, bei der eine Stahlbetonplatte im Labor kontrolliert und beschleunigt verwittert. Der Verwitterungsfortschritt wurde kontinuierlich überwacht und die Korrosion gezielt erzeugt. Die Detektionsergebnisse werden quantifiziert und statistisch ausgewertet. Die Datenfusion zeigt gegenüber dem besten Einzelverfahren (PM) eine deutliche Verbesserung. Wir beschreiben die Herausforderungen datengesteuerter Ansätze in der zerstörungsfreien Prüfung und zeigen mögliche Lösungsansätze.