Analytische Chemie
Filtern
Dokumenttyp
- Vortrag (9)
- Posterpräsentation (3)
- Beitrag zu einem Tagungsband (2)
- Zeitschriftenartikel (1)
Referierte Publikation
- nein (15)
Schlagworte
- Simulation (15) (entfernen)
Organisationseinheit der BAM
- 8.4 Akustische und elektromagnetische Verfahren (15) (entfernen)
Eingeladener Vortrag
- nein (9)
Die Simulation von Ultraschallausbreitung ist ein wesentliches Hilfsmittel zur Optimierung von Prüfanordnungen und wird zunehmend in der Prüfvorbereitung eingesetzt. Eisenbahnschienen sind Bauteile mit komplexer Geometrie und im eingebauten Zustand eingeschränkter Zugänglichkeit. Bei der Prüfung im Feld entstehen aus der Schienengeometrie komplexe Echosignale mit Formanzeigen, die schwer zu interpretieren sind.
Für das bessere Verständnis der Schallausbreitung in der Eisenbahnschiene wird diese in einem ersten Schritt mit Hilfe verschiedener Ansätze modelliert. Hierbei werden Finite Elemente Methoden und semi-analytischen Modelle verwendet. In einem zweiten Schritt werden die Ergebnisse der Simulationsmodelle einander gegenübergestellt und mit Messungen an realen Schienen verglichen.
Ziel dieser Untersuchungen ist die Validierung von Simulationsverfahren mit Hilfe von Messdatensätzen und Überprüfung der Anwendbarkeit bei der Bewertung von Ergebnissen der Schienenprüfung.
Die Simulation von Ultraschallausbreitung ist ein wesentliches Hilfsmittel zur Optimierung von Prüfanordnungen und wird zunehmend in der Prüfvorbereitung eingesetzt.
Eisenbahnschienen sind Bauteile mit komplexer Geometrie und im eingebauten Zustand eingeschränkter Zugänglichkeit. Bei der Prüfung im Feld entstehen aus der Schienengeometrie komplexe Echosignale mit Formanzeigen, die schwer zu interpretieren sind.
Für das bessere Verständnis der Schallausbreitung in der Eisenbahnschiene wird diese in einem ersten Schritt mit Hilfe verschiedener Ansätze modelliert. Hierbei werden Finite Elemente Methoden und semi-analytischen Modelle verwendet. In einem zweiten Schritt werden die Ergebnisse der Simulationsmodelle einander gegenübergestellt und mit Messungen an realen Schienen verglichen.
Ziel dieser Untersuchungen ist die Validierung von Simulationsverfahren mit Hilfe von Messdatensätzen und Überprüfung der Anwendbarkeit bei der Bewertung von Ergebnissen der Schienenprüfung.
Rail inspection performed by ultrasonic rail inspection trains is a complex and challenging process. A large number of variables and parameters given by the environment, the track and the testing-system have an influence on the overall performance of the inspection and the inspection result. Typically the parameter vary in a combination depending on the track condition.
To evaluate the individual influence of each relevant variable, simulation tools can be used. Therefore the entire inspection process has to be transferred into a model using combined modelling techniques.
The goal of this work is to model an instrumented ultrasonic test run with a rail inspection train with the parameters varied by a script over a virtually driven distance.
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.
Rail inspection performed by ultrasonic rail inspection trains is a complex and challenging process. A large number of variables and parameters given by the environment, the track and the testing-system have an influence on the overall performance of the inspection and the inspection result. Typically the parameter vary in a combination depending on the track condition.
To evaluate the individual influence of each relevant variable, simulation tools can be used. Therefore the entire inspection process has to be transferred into a model using combined modelling techniques.
The goal of this work is to model an instrumented ultrasonic test run with a rail inspection train with the parameters varied by a script over a virtually driven distance.
In diesem Vortrag werden die aktuellen Techniken für die angewandte mechanisierte Schienenprüfung dargestellt und Perspektiven für die Zukunft der handgeführten und fahrzeuggeführten Prüftechnik aufgezeigt. Insbesondere wird hier die bildhafte Darstellung, der zusätzliche Nutzen von Arraysensoren sowie die Möglichkeiten der Simulation von Schienenfehlern vorgestellt.
Bei der simulationsunterstützten Planung kritischer Ultraschallprüfaufgaben ist die detaillierte Kenntnis der Parameter der eingesetzten Prüfköpfe von entscheidender Bedeutung. Durch die, in den Regelwerken (DIN EN ISO 22232-2) zugelassenen Toleranzen bei der Herstellung der Prüfköpfe sind einige Prüfkopfparameter nur ungefähr bekannt. Durch die Alterung von Prüfköpfen und Verschleiß können auch Parameter variieren, die nicht vollständig durch die erforderliche Justierung ausgeglichen werden können. Daher sind zusätzlichen Vorversuche oft unvermeidlich. In dieser Arbeit wurden nach einer statistischen Versuchsplanung (DoE) Untersuchungen zur relativen Echo-Empfindlichkeit von konventionellen Prüfköpfen durchgeführt. Die Auswertung wurde für prüfkopfbezogene und personenbezogene Stichproben durchgeführt. Es wird gezeigt, wie weit die Daten um den Zentralwert herum verteilt sind bzw. wie sehr sich das Testobjekt im untersuchten Merkmal unterscheidet. Gerade in Hinblick auf die Beurteilung der intrinsischen Fähigkeit von Prüfverfahren und der Human Factors wird das POD-Analysekonzept zur quantitativen Bewertung der Zuverlässigkeit weiterentwickelt. Die HF-Quantifizierung bezieht sich auf verschiedene Faktoren und Methoden, die in der Veröffentlichung von M. Bertovic et al. [1] ausführlich beschrieben wurden. Die Schritte, die für das Bewertungsverfahren zur POD-Analyse erforderlich sind, werden in der Veröffentlichung von D. Kanzler et al. [2] detailliert dargestellt. Die grundlegenden Anforderungen an die Testkörpersätze für die POD-Analyse wurden in der Publikation von A. Jüngert et al. [3] zusammengefasst. Diesbezüglich wurden mit Hilfe von Simulationsrechnungen die möglichen Abweichungen an Beispielen der im Projekt norm- POD ausgewählten Prüfanordnungen dargestellt. Die Ergebnisse wurden Messungen an Testkörpern gegenübergestellt.
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.
Non-destructive testing of rail tracks is carried out by using rail inspection cars equipped with ultrasonic and eddy current measurement. The evaluation of test data is mainly done manually, supported by a software tool which pre-selects relevant indications shown to the evaluators. The resulting indications have to be checked on-site using hand-held testing equipment. Maintenance interventions are then derived on the basis of these on-site findings.
Overall aim of the AIFRI (Artificial Intelligence For Rail Inspection) project - funded by the German Federal Ministry of Digital and Transport (BMDV) as part of the mFUND programme under funding code 19FS2014 – is to increase the degree of automation of the inspection process from the evaluation of the data to the planning of maintenance interventions. The accuracy of defect detection shall be increased by applying AI methods in order to enable an automated classification of detected indications into risk classes. For this purpose, data from both eddy current inspections and ultrasonic inspections will be used in combination.
Within the framework of this data-driven project, relevant defect patterns and artefacts present in the rail are analysed and implemented into a configurable digital twin. With the help of this digital twin virtual defects can be generated and used to train AI algorithms for detection and classification. With the help of reliability assessment trained AI algorithms will be evaluated with regard to the resulting quality in defect detection and characterisation.
A particular aspect of the development of AI methods is the data fusion of different NDT data sources: Thereby, synergies are used that arise from linking eddy current and ultrasonic inspection data in a combined model.
In the course of the project a demonstrator consisting of the developed IT-tool and an asset management system will be implemented and tested in the field using real-world data.