Analytische Chemie
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Die Pulskompression wird in der Radartechnik eingesetzt, um den Signal-Rausch-Abstand zu erhöhen. Das Ziel ist es die Entdeckungswahrscheinlichkeit eines Nutzsignals bei gleichbleibender Auflösung zu erhöhen. Durch den Einsatz von Barker Codes oder komplementären Golay Codes werden Sendesignale von Luftultraschallanwendungen pulscodiert. Dies ermöglicht in der zerstörungsfreien Prüfung die Inspektion von dickeren Bauteilen, da die Signalenergie durch zeitlich gestreckte Sendesignale bei gleicher Auflösung vergrößert wird.
In dieser Arbeit wird die Pulskompression durch die Einführung von unipolaren Sequenzen zur Pulscodierung für thermoakustische Ultraschallwandler ermöglicht. Der Signal-Rausch-Abstand wird in der Anwendung der Pulscodierung und anschließenden Filterung mit einem signalangepassten Filter in Luftultraschallmessungen mit dem thermoakustischen Wandler und Wandlern aus zellulärem Polypropylen erhöht.
The deployment of machine learning (ML) and deep learning (DL) in structural health monitoring (SHM) faces multiple challenges. Foremost among these is the insufficient availability of extensive high-quality data sets essential for robust training. Within SHM, high-quality data is defined by its accuracy, relevance, and fidelity in representing real-world structural scenarios (pristine as well as damaged). Although methods like data augmentation and creating synthetic data can add to datasets, they frequently sacrifice the authenticity and true representation of the data. Sharing real-world data encapsulating true structural and anomalous scenarios offers promise. However, entities are often reluctant to share raw data, given the potential extraction of sensitive information, leading to trust issues among collaborating entities.
Our study introduces a novel methodology leveraging Federated Learning (FL) to navigate these challenges. Within the FL framework, models are trained in a decentralized manner across different entities, preserving data privacy. In our research, we simulated several scenarios and compared them to traditional local training methods. Employing guided wave (GW) datasets, we distributed the data among different parties (clients) using IID (independent, identically distributed or in other words, statistically identical) mini batches of dataset, as well as non-IID configurations. This approach mirrors real-world data distribution among varied entities, such as hydrogen refueling stations.
In our methodology, the initial round involves individualized training for each client using their unique datasets . Subsequently, the model parameters are sent to the FL server, where they are averaged to construct a global model. In the second round, this global model is disseminated back to the clients to aid in predictive tasks. This iterative process continues for several rounds to reach convergence.
Our findings distinctly highlight the advantages of FL over localized training, evidenced by a marked improvement in prediction accuracy . This research underscores the potential of FL in GW-based SHM, offering a remedy to similar challenges tied to data scarcity in other SHM approaches and paving the way for a new era of collaborative, data-centric monitoring systems.
A semi-automatic thermographic procedure for the assessment of the welded area of resistance projection welded joints has been developed. Currently, to assess the quality of RPW joints destructive tests are used and the more commonly used non-destructive technique is the ultrasonic one. The possibility for a quantitative evaluation of the welded area by thermographic technique has been proved by means of an innovative procedure applied on steel RPW joints with ‘as it’ surface conditions. Measurements obtained by thermography and ultrasound have been compared, to verify the developed procedure.
Human factors (HFs) are a frequently mentioned topic when talking about the reliability of non-destructive testing (NDT). However, probability of detection (POD), the commonly used measure of NDT reliability, only looks at the technical capability of an NDT system to detect a defect.
After several decades of research on the influence of HFs on NDT reliability, there is still no commonly accepted approach to rendering HFs visible in reliability assessment. This paper provides an overview of possible quantitative and qualitative methods for integrating HFs into the reliability assessment. It is concluded that reliability assessment is best carried out using both quantifiable and non-quantifiable approaches to HFs.
The digitalization of quality control processes and the underlying data infrastructures for safety relevant components, such as hydrogen pressure vessels, plays a significant role in the transition towards Industry 4.0. In the current safety regulations for hydrogen pressure vessels, there is no established concept for structural health monitoring. The development of a reliable structural health monitoring methodology for monitoring the structural integrity of pressure vessels enables a fast-forward transition from personnel- and costintensive recurring inspections, a.k.a. periodic maintenance, to predictive maintenance. In the work presented; we investigated the application of ultrasonic guided wave propagation to monitor and assess the condition of Type IV composite overwrapped pressure vessel (COPV). A sensor network of fifteen piezo-electric wafers is placed on the carbon fibre reinforced composite cylinder. Five different artificial damage configurations are created by gluing two different weight blocks on three different locations. The database containing measured guided wave data sets is enriched by two different boundary conditions. We utilized an open-source software, openBIS labnotebook, to store and analyse experimental datasets. The guided wave ultrasonic signals were investigated and analysed by using commonly used ultrasonic features (e.g., amplitude, frequency, time of flight) as well as non-traditional time-series features (kurtosis, skewness, variance). The features were used to calculate damage index and the detection performance for the results has been evaluated. The results suggest that both traditional and non-traditional features assume significant importance in artificial damage detection. The future works will additionally involve the impacts of operational conditions, such as periodic pressure variations temperature loadings as well as material degradations.
The application of composite overwrapped pressure vessels (COPV) to store hydrogen and other compressed gases, especially when operating at high pressures, imposed the need for an innovative and reliable approach to ensure the safe operation of the system. Continuous structural health monitoring (SHM) based on ultrasonic guided waves (GWs) is a promising approach due to the ability of the wave to propagate for long distances and go around complex structures, moreover the high sensitivity to various failure modes such as delamination, matrix cracking and debonding. In this study, we scrutinize the behavior of (GWs) within the COPV using a network of PZT elements that are used for excitation and sensing. A laser doppler vibrometer (LDV) was also used to scan the surface of the vessel in various directions. L(0,1) and L(0,2) were observed in the captured signal. The L(0, 2) appeared to be a dominant mode in the COPV and was capable of propagating along the entire length and maintaining a good signal-to-noise ratio. The L(0,2) mode maintained the same phase velocity when it is captured at various excitation angles (0, 45, and 90 degrees). The reduced effect of the orthotropy of the materials on the propagating waves is an important result as it will reduce the complexity in data processing when performing damage identification.
The applications of composite overwrapped pressure vessels (COPVs) in extreme conditions, such as storing hydrogen gases at very high pressure, impose new requirements related to the system's integrity and safety. The development of a structural health monitoring (SHM) system that allows for continuous monitoring of the COPVs provides rich information about the structural integrity of the component. Furthermore, the collected data can be used for different purposes such as increasing the periodic inspection intervals, providing a remaining lifetime prognosis, and also ensuring optimal operating conditions. Ultimately this information can be complementary to the development of the envisioned digital twin of the monitored COPVs. Guided waves (GWs) are preferred to be used in continuous SHM given their ability to travel in complex structures for long distances. However, obtained GW signals are complex and require advanced processing techniques. Machine learning (ML) is increasingly utilized as the main part of the processing pipeline to automatically detect anomalies in the system's integrity. Hence, in this study, we are scrutinizing the potential of using ML to provide continuous monitoring of COPVs based on ultrasonic GW data. Data is collected from a network of sensors consisting of fifteen Piezoelectric (PZT) wafers that were surface mounted on the COPV. Two ML algorithms are used in the automated evaluation procedure (i) a long short-term memory (LSTM) autoencoder for anomaly detection (defects/impact), and (ii) a convolutional neural network (CNN) model for feature extraction and classification of the artificial damage sizes and locations. Additional data augmentation steps are introduced such as modification and addition of random noise to original signals to enhance the model's robustness to uncertainties. Overall, it was shown that the ML algorithms used were able to detect and classify the simulated damage with high accuracy.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Artificial Intelligence for Rail Inspection" (AIFRI) wird ein KI-Algorithmus entwickelt, um die Fehlererkennung bei der Auswertung von Schienenprüfungen zu verbessern. Der Prozess der mechanisierten Schienenprüfung wird analysiert und die Schienenfehler sowie Artefakte werden in einem digitalen Zwilling abgebildet, um in einem weiteren Schritt die automatische Fehlererkennung und Klassifizierung mit KI-Algorithmen trainieren zu können. Zu diesem Zweck werden Ultraschalldatensätze auf der Grundlage der Regelwerke und Informationen aus der Instandhaltung mit einer Simulationssoftware erstellt, die Anzeigen der verschiedenen Schienenschädigungen und Artefakte enthalten.
Die Schienenfehler werden bei der Auswertung in Fehlerklassen eingeordnet, für das KI-Training priorisiert und auf Basis der von der DB Netz AG ausgewählten Informationen untersucht. Hierfür werden die Schienenfehler nach den für das KI-Training relevanten Merkmalen zerlegt und die Konfiguration der Parameter der Simulation entsprechend abgestimmt.
Für die Grundstruktur des Datensatzes wird ein Schienenmodell mit einer Länge von einem Meter für die Simulation eingesetzt, auf dessen Basis alle bei der Schienenprüfung zu verwendenden Prüfköpfe für den jeweiligen Reflektortyp betrachtet werden. Die simulierten Daten werden auf einer Testschiene im Labormaßstab validiert. Mögliche Einflussparameter wie z. B. der Signal-Rausch-Abstand sowie die Fahrgeschwindigkeit werden in den Datensätzen herangezogen. Die Zusammenstellung eines Testdatensatzes mit lokal veränderlichen Einflussgrößen erfolgt aus den simulierten Daten unter Verwendung der skriptbasierten Programmierumgebung Python und Matlab.
Das Projekt AIFRI wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.
Detaillierte Kenntnisse der elastischen Materialeigenschaften sind in vielen ingenieurtechnischen Bereichen von grundlegender Bedeutung. Insbesondere für die Anwendung von Predictive Maintenance und Structural- Health-Monitoring Methoden mit Ultraschall ist die genaue Kenntnis der elastischen Materialkonstanten eine Grundvoraussetzung. Die von den Herstellern zur Verfügung gestellten Angaben zu den elastischen Materialkonstanten, insbesondere für Polymere und faserverstärkte Kunststoffe, sind jedoch oft unzureichend, da diese vom Produktionsprozess abhängig sind und sich zusätzlich aufgrund von Materialabbauprozessen oder Ermüdung ändern können. In der Praxis liegen polymere Werkstoffe, faserverstärkte Kunststoffe und Metalle oft als dünne, plattenförmige Strukturen vor, in welchen sich geführte Ultraschallwellen (UGWs) ausbreiten können. In der aktuellen Forschung sind bereits verschiedene Neuronale Modelle zur Bestimmung der elastischen Konstanten und der Materialcharakterisierung mittels UGWs bekannt. Ein einfaches neuronales Netz, mit aus Dispersionsbildern extrahierten Werten für Frequenz und Wellenzahl ausbeutungsfähiger Moden als Eingabe, zur Vorhersage der elastischen Konstanten wird in verwendet. Ein rekurrentes Neuronales Netz mit einem Zeit-Frequenz Vektor als Eingabe wird in angewandt, während in ein 1D- Convolutional-Neuronal-Networks (CNN) unter Verwendung der zeitlichen Auslenkung der Grundmoden und in ein 2D-CNN unter Verwendung einer polaren Gruppengeschwindigkeitsdarstellung zur Bestimmung der elastischen Konstanten verwendet wird. In diesem Vortrag wird ein Ansatz zur Bestimmung der isotropen elastischen Konstanten von dünnen Platten auf der Grundlage von UGWs unter Verwendung von Dispersionsbildern und 2D-CNNs vorgestellt. Dispersionsabbildungen aus numerischen Simulationen werden mithilfe verschiedener Methoden vorverarbeitet, um realistische Messdaten zu simulieren. Mit den modifizierten Daten wird das Modell trainiert und die Architektur optimiert. Anschließend wird die Genauigkeit des erzeugten Modells mit realen Messdaten validiert. Es wird gezeigt, dass 2D-CNNs in der Lage sind, die isotropen elastischen Konstanten anhand multimodaler Merkmale aus Dispersionsbildern vorherzusagen, ohne dass eine anfängliche Schätzung der Parameter oder manuelle Merkmalsextraktion erforderlich ist.