Wissenschaftliche Artikel der BAM
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Seit beinahe 50 Jahren werden Zuverlässigkeitsbewertungen zerstörungsfreier Prüfverfahren erfolgreich in unterschiedlichen Industriebranchen eingesetzt. Dennoch gibt es weiterhin viele Vorbehalte, da die Bewertungsgrundlage nicht standardisiert ist und konkrete Handlungsanweisungen fehlen. Dem gegenüber steht die Anerkennung in der ZfP-Community. Es ist bisher nur Wenigen bekannt, dass dem Wissen über die Zuverlässigkeit eines zerstörungsfreien Prüfverfahren eineSchlüsselfunktion für die ZfP 4.0 zukommt.
Im Vortrag wird die Notwendigkeit für eine Norm oder eine Richtlinie zum Thema Zuverlässigkeitsbewertungen aufgezeigt. Es wird darauf eingegangen, warum es bisher (in Deutschland) noch keine Richtlinie gab und gibt und was der:die Anwender:innen aus einer Richtlinie zur Zuverlässigkeitsbewertung von ZfP-Prüfverfahren erwarten kann.
Es werden konkrete Schritte und Vorgehensweisen zur Bewertung der Zuverlässigkeit eines Verfahrens aufgezeigt; von der Definition eines Anwendungsfalls, über die Herstellung geeigneter Testkörper bis hin zur Durchführung und Bewertung von Prüfungen unter Einbeziehung von menschlichen Einflüssen. Die Beispiele umfassen sowohl Anwendungen aus dem Bauwesen als auch aus dem Maschinen- und Anlagenbau.
Der Vortrag fasst die bisherigen und geplanten Arbeiten in dem WIPANO Projekt „Normung für die probabilistische Bewertung der Zuverlässigkeit für zerstörungsfreie Prüfverfahren“ zusammen.
Menschliche Faktoren sind ein häufig genanntes Thema, wenn wir über
die Zuverlässigkeit der zerstörungsfreien Prüfung (ZfP) sprechen. Die Probability of Detection (POD), das üblicherweise verwendete Maß für die Zuverlässigkeit der ZfP, betrachtet jedoch nur die technische Fähigkeit eines ZfP-Systems, einen Fehler zu entdecken. Nach mehreren Jahrzehnten der Erforschung des Einflusses der menschlichen Faktoren auf die Zuverlässigkeit der ZfP gibt es immer noch keinen allgemein akzeptierten Ansatz, um menschliche Faktoren in der Zuverlässigkeitsbewertung sichtbar zu machen. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über verschiedene verfügbare Methoden zur Einbeziehung menschlicher Faktoren in die Zuverlässigkeitsbewertung. Das Thema ist ein essenzieller Bestandteil des laufenden WIPANO-Projekts "normPOD", das sich als Ziel gesetzt hat, die Standardisierung der Zuverlässigkeitsbewertung in Deutschland voranzutreiben und im Vergleich zu den schon bekannten internationalen Normen einen Fokus auf den Umgang mit den menschlichen Faktoren zu legen.
Reliability analysis of the ultrasonic inspection system for the inspection of hollow railway axles
(2016)
Axles are safety critical train components that are subjected to significant cyclic loading during operation. If the crack is initiated in the axle, cyclic loading will lead to crack propagation. To maintain structural integrity, axles must be periodically inspected for fatigue cracks in the material. Deutsche Bahn uses mechanized ultrasonic inspection system to inspect hollow railway axles. The inspections are performed from the bore surface, using several conventional transducers with different incident angles, inspecting the axle along the entire length. As with the every safety critical system, the reliability of these inspections must be determined with regard to their flaw detection capabilities. Traditionally this is done according to the relevant standards for railway vehicles. To investigate the capability of the NDT system more thoroughly, we want to evaluate the capability of the inspection system to detect flaws by means of probability of detection (POD) curves. It will be shown that other parameters, beside the size of the crack, for example crack position in the axle, influence the detection of the crack. The influence of these parameters was evaluated using ultrasonic simulation. The evaluation served as an input for the manufacturing of the flaws in the real scale axle. Once these axles are inspected and the data evaluated, using data from both measurement and simulation, we will express the POD of the crack as function of influencing parameters using the multiparameter POD model.