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Bei der mechanisierten Prüfung von verlegten Eisenbahnschienen mit Schienenprüfzügen werden große Prüfdatenmengen mit einer komplexen Prüfkopfanordnung in kurzer Zeit bei hohen Prüfgeschwindigkeiten aufgenommen. Der Typ und der Zustand des Gleises kann während der Prüfung in schnellem Wechsel streckenabhängig variieren, z.B. unterschiedliche Schienentypen oder Abnutzung sowie beim Durchfahren von Weichenstraßen. Der logistische Aufwand diese Prüfung insgesamt durchzuführen ist dabei sehr hoch und eine Wiederholung der Prüfung in einem kurzen Zeitintervall nicht möglich.
Es werden während der Prüfdatenaufnahme bereits Datenreduktionsverfahren, Rekonstruktionsverfahren und Online-Parametervariationen eingesetzt, um die Ergebnisdaten zum einen in Ihrer Menge zu begrenzen zum anderen auf die lokalen Geometrie- und Zustandsänderungen des Prüfobjektes Schiene zu reagieren.
Im Regelwerk EN 16729-1 „Zerstörungsfreie Prüfung an Schienen im Gleis -Teil 1: Anforderungen an Ultraschallprüfungen und Bewertungsgrundlagen“ werden Bezugsreflektoren definiert, um die Leistung automatisierter Ultraschallsysteme für die Schienenprüfung zu verifizieren.
Um die Einflüsse der komplexen Randbedingungen der mechanisierten Schienenprüfung auf das Prüfergebnis evaluieren zu können, wurde ein Softwarewerkzeug erarbeitet, mit dem eine Prüffahrt auf einer Schiene simuliert werden kann. Basierend auf der Datenaufnahme mit dem Glassy-Rail-Diagramm können alle relevanten Prüfparameter und Artefakte in Schienen sowie Störeinflüsse bei der Simulation berücksichtigt werden.
Bruchmechanische Untersuchungen werden zur Vorhersage der Lebensdauer und der Wartungszyklen benutzt. Dabei wird davon ausgegangen, dass auch Objekte ohne detektierte Anzeigen Materialfehler mit einer Reflektivität kleiner der Nachweisgrenze aufweisen können. Keine detektierte Anzeige bedeutet daher für Bauteilauslegung, dass sie eine konservative Annahme machen müssen: es wird angenommen, dass das Bauteil Materialfehler in Größe der Nachweisgrenze enthält. Dies macht die Nachweisgrenze zu dem die Lebensdauer limitierenden Faktor. Bei probabilistischen Methoden wird zusätzliches Wissen, wie Zuverlässigkeit und Fehlerauffindwahrscheinlichkeiten bei der zerstörungsfreien Prüfung mit in die Berechnung einbezogen, um zu konservative Annahmen zu vermeiden. Ziel ist es eine Model-Assisted-POD aufzubauen mit der die reale volumetrische Ultraschallprüfung großer Schmiedeteile nachgebildet werden kann. Die resultierende POD soll im Weiteren in bruchmechanischen Betrachtungen Verwendung finden. In vorangegangenen Arbeiten [Preißel2015] wurde dazu der Einfluss des Prüfrasters nach der DGZfP-Richtlinie US 07:2014 auf die Fehlerauffindwahrscheinlichkeit (parametrisch) simulativ betrachtet und die Simulationstechnik experimentell validiert. In diesem Paper werden die Ergebnisse von Preißel überprüft und um eine Prüfraster-Summen-POD, die das Szenario der realen Bauteilprüfung beschreibt, erweitert. Zudem wird eine experimentell validierte, simulative, nicht-parametrische POD für schrägliegende Defekte aufgebaut. Schließlich werden erste Untersuchungen zur Defektmorphologie vorgestellt. Diese Arbeit ist im Rahmen eines Studenten-Stipendiums der DGZfP entstanden.
Aktuelle Entwicklungen der Wirbelstrom- und Ultraschallprüfung an verlegten Eisenbahnschienen
(2019)
Die kombinierte Schienenprüfung mit Wirbelstrom und Ultraschall ermöglicht eine ganzheitliche Detektion von Inhomogenitäten im Kopf und Steg der Schiene und gewährleistet das Auffinden sowohl von Volumen-als auch Oberflächeneffekten wie z. B. Head Checks. Für die verbesserte Detektion von Rollkontaktermüdung (rolling contact fatique, RCF) und den daraus resultierenden Schienenfehlern (Head-Checks, Squats, Riffel, …) wurde für die Wirbelstromprüfung der Prüfbereich auf die gesamte Rollkontaktfläche erweitert. Der Fokus liegt im Neudesign der Wirbelstrom-Prüfvorrichtung und der damit verbundenen normgerechten Auslegung der Konstruktion für die fahrzeugspezifischen Gegebenheiten. Ferner wurde die Anwendersoftware des kombinierten Prüfsystems vereinheitlicht. Um die wirtschaftliche Effektivität unsere Prüftechnik zu steigern, wird die Multiplex-Gerätetechnologie in die automatisierte Schienenprüfung eingeführt. Damit wird der freizuhaltende Einbauraum innerhalb der Fahrzeuge sowie Kabelwege deutlich reduziert. Durch den Übergang zu der Multiplextechnologie wurde weiterhin die Stromaufnahme um mehr als 50% reduziert.
Seit 1999 existiert das MIL-HDBK 1823, die us-amerikanische Leitfaden zur Erstellung einer Probability of Detection (POD; Fehlerdetektionswahrscheinlichkeit). Obwohl das Dokument als internationaler Stand der Technik angesehen wird, ist die allgemeine Anwendung in der ZfP-Praxis von einigen Nachteilen begleitet:
1. Die beschriebenen POD‘s bilden ausschließlich die Grundlagen-POD ab, jeweils mit nur einem Fehlerparameter und einem Signalparameter. Modernere Ansätze werden hier nicht adressiert.
2. Die aktuelle Version verzichtet fast vollständig auf konkrete mathematische Formulierungen.
3. Die Richtlinie richtet sich hauptsächlich an die militärische Luftfahrt.
4. Das Dokument ist nur in englischer Sprache verfügbar.
Mit Hilfe eines BMWi-Förderprojekts wird ein weiterführendes Regelwerk auf Basis der MIL-HDBK 1823 unter deutscher Federführung erarbeitet, welches die Anwendung der POD-Berechnung auf eine breitere Basis stellt und die oben genannten Nachteile der MIL-HDBK 1823 behebt.
Das vorgestellte Projekt „normPOD“ wird eine normative, branchenübergreifend einsetzbare Beschreibung des Vorgehens bei der Berechnung einer POD zur Zuverlässigkeitsbewertung zerstörungsfreier Prüfungen entwickeln. Hierbei wird Klarheit über unterschiedliche POD-Ansätze geschaffen und anhand praktischer Beispiele aus Maschinenbau und Bauwesen ein Leitfaden für den Praxiseinsatz erarbeitet.
Das Poster gibt einen Überblick über die geplanten Arbeiten innerhalb des Projekts und lädt die Beteiligten der DGZfP-Jahrestagung zur Diskussion ein, um eine breite Basis und Akzeptanz für die entwickelten Berechnungsverfahren zu schaffen, insbesondere in Hinblick auf ZfP 4.0 und Digitalisierung.