Analytische Chemie
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Organisationseinheit der BAM
- 8.4 Akustische und elektromagnetische Verfahren (259) (entfernen)
Eingeladener Vortrag
- nein (115)
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.
This paper presents an automatic damage imaging technique by employing a signal processing approach based on applying hierarchically clustered filters across different domains. The technique involves time-frequency-wavenumber filter banks which are applied sequentially to ultrasonic guided wave (UGW) data. The study is conducted for a single lap joint composite specimen with a special focus on small voids which were formed due to manual adhesive component mixing. UGW data are acquired with a 3D Scanning Laser Doppler Vibrometer (LDV) over the scan area of the bonded plate. UGWs are excited at the central frequency of 100 kHz by a single piezoelectric transducer mounted on the surface of the single plate. Within each domain of time, frequency, and wavenumber, four filters are designed which results in 64 distinct filtered wavefields. From each filtered wavefield, an image is obtained by using root-mean-square (RMS) calculation of the signals. The obtained results are then combined to create a final, improved-resolution image of the scan area. The final image is compared to the image obtained through RMS calculation of full wavefield with interpolation through Delaunay triangulation and the image obtained by X-ray radiography. The results show that the smallest void that could be detected has a diameter of 2.14 mm.
DICONDE in der ZfP
(2023)
DICONDE (Digital Imaging and Communication in Non-Destructive Evaluation) ist ein offener internationaler Standard zur Speicherung und zum Austausch industrieller Prüfdaten und prozessbezogener Informationen. Der DICONDE-Standard definiert sowohl die Semantik für eine strukturierte Speicherung von Daten als auch die netzwerkbasierte Kommunikation zwischen zwei Endpunkten. Damit lassen sich viele Vorgänge von Prüfprozessen digital und sicher abbilden und gleichzeitig normative Anforderungen wie eine Rückführbarkeit zum Prüfer und Prüfobjekt sowie eine Reproduzierbarkeit von Prüfergebnissen erfüllen.
DICONDE (Digital Imaging and Communication in Non-Destructive Testing) is an open international standard for storing and exchanging industrial test data and process-related information. The DICONDE standard defines both the semantics for structured storage of data and the network-based communication between two endpoints. This allows many test processes to be mapped digitally and securely, while at the same time meeting normative requirements such as traceability to the tester and test object and reproducibility of test results.
Im Forschungsvorhaben PALUP werden luftgekoppelte Phased-Array-Sender und -Empfänger entwickelt. Die Wandler basieren auf geladenen zellulären Polymeren, auch Ferroelektrete genannt, die piezoelektrische Eigenschaften und eine sehr geringe spezifische akustische Impedanz aufweisen, womit sie sich für den Bau von luftgekoppelten Ultraschallwandlern sehr gut eignen.
The present work is part of the AIFRI project (Artificial Intelligence For Rail Inspection), where we and our project partners train a neural network for defect detection and classification. Our goal at BAM is to generate artificial ultrasound and eddy current training data for the A.I. This paper has an exploratory nature, where we focus on the simulation of eddy current signals for head check cracks, one of the most important rail surface defects. The goal of this paper is twofold. On the one hand, we present our general simulation setup. This includes geometric models for head check cracks with features like branching and direction change, a model for the HC10 rail testing probe, and the configuration of the Faraday simulation software.
On the other hand, we use the Faraday software to simulate eddy current testing signals with a strong focus on the influence of the damage depth on the signal, while differentiating between different crack geometries. Here, we observe an early saturation effect of the test signal at a damage depth of 2 mm (at a crack angle of 25◦ to the surface). That is about 2 mm earlier than we would expect from measurements at a crack angle of 90◦. This behavior will be investigated further in a future paper. Finally, we interpolate the simulated signals in a two-step curve fitting process. With these interpolations we may generate eddy current test signals for any damage depth within the simulated range.
The present work is part of the AIFRI project (Artificial Intelligence For Rail Inspection), where we and our project partners train a neural network for defect detection and classification. Our goal at BAM is to generate artificial ultrasound and eddy current training data for the A.I. This paper has an exploratory nature, where we focus on the simulation of eddy current signals for head check cracks, one of the most important rail surface defects. The goal of this paper is twofold. On the one hand, we present our general simulation setup. This includes geometric models for head check cracks with features like branching and direction change, a model for the HC10 rail testing probe, and the configuration of the Faraday simulation software.
On the other hand, we use the Faraday software to simulate eddy current testing signals with a strong focus on the influence of the damage depth on the signal, while differentiating between different crack geometries. Here, we observe an early saturation effect of the test signal at a damage depth of 2 mm (at a crack angle of 25◦ to the surface). That is about 2 mm earlier than we would expect from measurements at a crack angle of 90◦. This behavior will be investigated further in a future paper. Finally, we interpolate the simulated signals in a two-step curve fitting process. With these interpolations we may generate eddy current test signals for any damage depth within the simulated range.
In recent years, additive manufacturing technologies have gained in importance. Laser powder bed fusion can be used for complex functional components or the production of workpieces in small quantities. High safety requirements, e.g. in aerospace, demand comprehensive quality control. Therefore, non-destructive offline inspection methods such as computed tomography are used after production. Recently, online non-destructive testing methods such as optical tomography have been developed to improve profitability and practicality. In this presentation, the applicability of eddy current inspection using GMR sensors for online inspection of PBF-LB/M parts is demonstrated. Eddy current testing is performed for each layer during the production process at frequencies uo to 1.2 MHz. Despite the use of high-resolution arrays with 128 elements, the testing time is kept low by an adapted hardware. Thus, the measurement can be performed during the manufacturing process without significantly slowing down the production process. In addition to the approach, the results of an online eddy current test of a step-shaped test specimen made of Haynes282 are presented.
Die Magnetpulverprüfung ist eine weit verbreitete Prüfmethode für ferromagnetische Bauteile. Hierbei werden Oberflächenfehler wie Risse mit ferromagnetischem Pulver sichtbar gemacht, wodurch eine qualitative Bewertung des Bauteils ermöglicht wird. Allerdings können die Anzeigen kaum zu einer quantitativen Bewertung herangezogen werden. Hierfür sind Magnetfeldsensoren nötig, die die Stärke der Streufelder messen, wodurch z. B. die Tiefe der Risse abgeschätzt werden kann. Bei kommerziellen Magnetfeldsensoren sind die sensitiven Elemente auf Platinen angebracht bzw. in eine Verkapselung integriert. Hierdurch erhöht sich der Abstand der Elemente zur Oberfläche und kleine Fehler können unter Umständen nicht mehr detektiert werden. Auch wird eine automatisierte Prüfung komplexer Geometrien durch die starren Sonden erschwert.
Um Streufelder von kleinen Fehlern in komplexen Bauteilen quantitativ bewerten zu können, validiert die BAM den Einsatz neuartiger, flexibler Magnetfeldsensoren. Hierbei sind die sensitiven Elemente auf flexiblen Folien aufgebracht und lassen sich verformen, wodurch sie auf viele mögliche Oberflächenformen appliziert werden können. Es wird ein geringerer Abstand der Elemente zur Oberfläche erreicht und Streufelder von kleinen Defekten können besser aufgelöst werden. Zudem verlieren die Sensoren durch Verformung weder ihre Sensitivität noch werden sie hierdurch zerstört. Dies macht diese Sensoren zu perfekten Kandidaten für die quantitative Bewertung von Rissstreufeldern in komplex geformten, ferromagnetischen Bauteilen.
Der Beitrag präsentiert die Charakterisierung der Sensoren sowie erste Versuche an komplexen Bauteilen. Schließlich wird eine Einschätzung hinsichtlich weiterer Anwendungsmöglichkeiten gegeben.
Die zunehmende Bedeutung von Wasserstoff als emissionsfreier Energieträger der Zukunft lässt die Anforderungen an eine technisch einwandfreie und sichere Wasserstoffspeicherung steigen. Im Mobilitätssektor kommen dabei vorwiegend Kohlefaserverbundbehälter zur Speicherung von gasförmigem Wasserstoff im Hochdruckbereich zum Einsatz, die sich durch ihre Leichtbauweise bei gleichzeitig hoher Speicherkapazität auszeichnen. Materialfehler oder -ermüdung können jedoch zum Ausfall bis hin zum kritischen Versagensfall führen. Ein sicherer Betrieb der Behälter erfordert daher ein innovatives und zuverlässiges Konzept, um deren Integrität zu gewährleisten und folgenschwere Zwischenfälle zu vermeiden.
Die Strukturüberwachung mittels geführter Ultraschallwellen ist dafür einer der prominentesten Ansätze, da sich die Wellen über große Entfernungen in der Struktur ausbreiten können und zudem sehr empfindlich auf kleinste Materialdefekte reagieren.
In diesem Beitrag wird der Aufbau eines Sensornetzwerks zur Schadenserkennung und -lokalisierung vorgestellt, das auf den Prinzipien der Ausbreitung geführter Ultraschallwellen in Druckbehältern aus Verbundwerkstoffen basiert. Dazu werden in einem ersten Schritt das dispersive und multimodale Ausbreitungsverhalten analysiert und dominante Wellenmoden identifiziert. Basierend auf der Analyse werden Dämpfungsverhalten und Empfindlichkeit gegenüber künstlichen Defekten bestimmt. Unter Verwendung der ermittelten Informationen wird ein Sensornetzwerk bestehend aus piezoelektrischen Flächenwandlern entworfen, welches den zu untersuchenden Bereich vollständig abdecken soll. Das Ergebnis wird anschließend durch Aufbringen künstlicher Defekte experimentell evaluiert und präsentiert.
Wasserstoff als flexibel einsetzbarer und leicht transportierbarer Energieträger bildet eine Schlüsselkomponente auf dem Weg zu einer klimaneutralen Energiewende. Zur Speicherung von gasförmigem Wasserstoff kommen bei stationären und auch mobilen Anwendungen meist Druckbehälter aus Verbundwerkstoffen zum Einsatz. Dabei ist für den Betrieb der Behälter die Gewährleistung der Sicherheit von großer Relevanz. Structural Health Monitoring (SHM) bietet einen innovativen Ansatz, um sowohl die Sicherheit als auch die Zuverlässigkeit der Druckbehälter zu gewährleisten und kritische Versagensfälle zu vermeiden.
Zur kontinuierlichen Überwachung und Bewertung des Zustands eines Wasserstoffdruckbehälters wird in dem vorliegenden Beitrag eine aktive Methode präsentiert, die auf geführten Ultraschallwellen basiert. Dabei kommt das Pitch-Catch Verfahren zwischen Sender und Empfängern zur Überwachung der strukturellen Integrität zum Einsatz. Auf Grundlage des untersuchten Wellenausbreitungsverhaltens im Druckbehälter sowie der Geometrieeigenschaften wird ein Sensornetzwerk aus piezoelektrischen Flächenwandlern (PZT) zur Abdeckung des zu überwachenden Bereichs entworfen. Ziel ist es mit Hilfe eines Optimierungsalgorithmus eine größtmögliche Abdeckung bei gleichzeitiger Minimierung der Anzahl der Sensoren zu erreichen. Zudem soll eine gleichmäßige und platzsparende Verteilung im Vordergrund stehen, so dass zukünftig weitere Messmethoden auf dem Druckbehälter angewendet werden können (z. B. durch akustische oder faseroptische Sensoren).
Das für die Anwendung optimierte Sensornetzwerk wird anschließend hinsichtlich der Robustheit bei der Schadenserkennung und -lokalisierung durch Aufbringen von künstlichen Schäden evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die künstlichen Schäden am Wasserstoffdruckbehälter nachgewiesen werden können.
Human factors (HF) are little understood, and particularly in non-destructive testing (NDT) experimental data is rare, samples are often small, and statistical methods are rarely used to evaluate results. HF have been widely implicated in major occurrences of technical failure, for example at North Anna Power Plant and on United Airlines Flight 232. Understanding HF is vital for reliable detection and prevention of failures. Reliability assessments, though known to be affected by intrinsic capability, application factors, and HF, have thus far only concentrated to a sufficient degree on intrinsic capability. The addition of HF to that assessment has proven difficult due to the lack of a method of quantifying HF. This paper presents the first attempt from a psychological perspective to quantify HF from qualitative data.
HF data was derived from qualitative human-oriented Failure Modes and Effects Analysis (Human-FMEA) workshops for visual inspection of tunnels by laser scanning and for ultrasonic testing of welds. Data was collected on human failure modes, causes, consequences and preventive measures, as well as eliciting a risk priority number (RPN). Using this data, a system of quantitative weightings was created to allocate errors to inductively derived HF categories for further allocation to existing HF categorisation models.
This weighting model proved useful for creating quantitative summaries of HF, informing and validating qualitative FMEA results, and comparing existing HF categorisation models. Further potential lies within a planned interface to quantitative reliability assessment methods such as POD (Probability of Detection). While providing quantifications, the method retains a qualitative and holistic nature, can, thus, bridge the gap between psychological and engineering concerns of HF and reliability, contributing to future interdisciplinary work.
It can be difficult to efficiently model ultrasonic waves in 3D structures, especially when the computational model needs to account for complex geometries. This contribution presents a solution based on the Scaled Boundary Finite Element Method (SBFEM). It is a numerical tool suitable for elastodynamic problems. A space-tree discretisation, namely quad-trees, is used. This technique allows the decomposition of an image into quadrilaterals or quads, which are extruded to generate the 3D plate geometry. In particular, small quads resolve regions with discontinuities, allowing them to represent fine details in the structure. Moreover, this meshing technique allows for exploiting cell similarities, making the calculation procedure more efficient. The space-tree discretisations are generated from a high-resolution image containing all the information about damaged regions or boundary conditions. The resulting SBFEM polyhedral domains employ transition elements to ensure correct coupling between cells of different sizes. The analytical solution of a cylindrical scatterer serves as a reference to validate the proposed approach. Other examples also demonstrate the validity of the methodology and its flexibility.
Im Rahmen des Forschungsvorhabens AIFRI „Arteficial Intelligence for Rail Inspection“ wird der Prozess der mechanisierten Schienenprüfung in einem digitalen Zwilling abgebildet, um in einem zweiten Schritt mit KI-Algorithmen eine automatisierte Defekterkennung und -klassifizierung trainieren zu können. Hierzu werden relevante Schienenschädigungen und in der Schiene vorhandene Artefakte analysiert und in skalierbare Modelle übertragen.
Die Norm DIN EN 16729-1 „Bahnanwendungen - Infrastruktur - Zerstörungsfreie Prüfung an Schienen im Gleis - Teil 1: Anforderungen an Ultraschallprüfungen und Bewertungsgrundlagen“ gilt für die Prüfausrüstung von Schienenprüffahrzeugen und handgeführten Rollgeräten und legt die Anforderungen an die Prüfgrundsätze und -systeme bei der Prüfung verlegter Eisenbahnschienen fest, um vergleichbare Ergebnisse in Bezug auf Lage, Art und Größe der Unregelmäßigkeiten in den Schienen zu erhalten.
Um die Performance von Prüfsystemen in der Simulation zu evaluieren, wurden die in den Anhängen der DIN EN 16729-1 angegebenen Bezugsreflektoren als künstliche Reflektoren (nach Anhang A) und simulierte Reflektoren (nach Anhang B) in einem digitalen Zwilling mit einem Schienenprofil 54E4 nach DIN EN 13674-1 sowie mit vereinfachter Geometrie als virtuelle Testschienen abgebildet.
Die Simulationen wurden mit den in den Tabellen 3 und 4 nach DIN EN 16729-1 definierten Prüfkopfwinkeln durchgeführt. Die Rechnungen wurden im Labormaßstab an Testkörpern verifiziert und die Signal-Rausch-Abstände für Untersuchungen im Feld ermittelt.
Ergebnisse der Untersuchungen und Möglichkeiten der Anwendung werden vorgestellt.
Das Forschungsvorhaben wird durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) im Rahmen von mFund unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 gefördert.
Phased-Array-Prüfköpfe für luftgekoppelte Ultraschallprüfung auf Basis von zellulären Kunststoffen
(2023)
Luftgekoppelte Ultraschallprüfung setzt sich immer häufiger gegen die konventionelle Ultraschallprüfung von Leichtbaukomponenten durch, und zwar in vielen Industriezweigen von der Holzindustrie bis zur Luftfahrt. aWährend die Phased-Array-Technik mittlerweile zu dem industriellen Standard im Bereich der Prüfung mit Ankopplung gehört, wird luftgekoppelte Ultraschallprüfung meist mit zwei Wandlern in Durchschallung durchgeführt. Deswegen werden Vorteile der Phased-Array-Technik wie beispielsweise elektronische Fokussierung oder Schwenkung des Einschallwinkels für luftgekoppelte Prüfung selten genutzt.
In diesem Beitrag werden die laufenden Arbeiten an der Entwicklung eines neuen Phased-Array-Geräts vorgestellt, mit dem Schwerpunkt an der Charakterisierung der Prüfköpfe und ihrer Schallfelder. Das Gerät besteht aus einem linearen Phased-Array-Prüfkopf, einer Sende- und einer Empfangseinheit. Die Hauptinnovation unserer Arbeit ist die Anwendung von zellulären Kunststoffen für den Bau eines Arrays, wobei der Sender mit Hochspannung von ca. 1500 V angeregt wird. Geladene zelluläre Polymere werden auch Ferroelektrete oder Piezoelektrete genannt. Sie weisen einen sehr niedrigen Elastizitätsmodul und dadurch eine niedrige akustische Impedanz auf, so dass auf den Einbau von Anpassschichten verzichtet werden kann.
Eine sehr niedrige mechanische Kreuzkopplung bei Ferroelektreten ermöglicht eine unabhängige Anregung einzelner Elemente, was bei Piezokompositen deutlich schwieriger wäre. Die Entwicklung der Array-Prüfköpfe wurde durch Berechnungen des Schallfeldes unterstützt, die auf Punktquellensynthese basieren. Die beabsichtigte Anwendung von Phased-Array-Prüfköpfen und des Prüfsystems sind die Durchschallung mit Fokussierung, elektronischer Scan und die Schwenkung des Einschallwinkels zur Anregung von geführten Wellen, angewandt an carbonfaserverstärkten Kunststoffen und ähnlichen Materialien. Die Anwendung von geführten Wellen bietet die Perspektive, Bauteile mit einseitiger Zugänglichkeit zu prüfen.
Normung und Standardisierung in der zerstörungsfreien Prüfung finden auf nationaler, europäischer und internationaler Ebene statt. Durch die Übernahme von Leitungsfunktionen in diesen Gremien kann ein deutlicher steuernder Einfluss auf Themen und Inhalte der Normen genommen werden. Unabdingbar für den Erfolg ist zusätzlich das persönliche Engagement der Fachexpert*innen in den nationalen Gremien und den europäischen und internationalen Arbeitsgruppen. Denn wer nicht normt wird genormt und muss letztlich Regeln verwenden, die andere entsprechend ihrer eigenen Interessen gestalten. Voraussetzung für die Teilnahme in europäischen und internationalen Normungsgremien ist die Mitwirkung in den entsprechenden nationalen Spiegelgremien der nationalen Normungsinstitute, welche die europäischen und internationalen Aktivitäten spiegeln und die Fachexperten für die Mitarbeit autorisieren.
Gezeigt werden die relevante Gremienstruktur auf internationaler Ebene (ISO/TC 135 “Non-destructive testing”, ISO/TC 44/SC 5 “Testing and inspection of welds”), auf europäischer Ebene (CEN/TC 138 “Zerstörungsfreie Prüfverfahren”), die Struktur der nationalen deutschen Spiegelgremien, das Zusammenspiel der Gremien, und die Einflussmöglichkeiten.
Bei der Prüfung von Werkstücken mit empfindlichen Oberflächen oder auch hydrophilen Werkstoffen sind traditionelle ultraschallbasierte zerstörungsfreie Prüfmethoden wie die Kontakttechnik oder die Tauchtechnik in vielen Anwendungsfällen aufgrund der Flüssigkeitsankopplung nicht anwendbar.
Die luft-gekoppelte Ultraschallprüfung umgeht diese Problematik und eröffnet neue Prüfszenarien. Derzeit werden zwei Varianten der Schallerzeugung als vielversprechend angesehen: ferroelektrische Folien und thermoakustische Dünnschichtwandler. Thermoakustische Wandler ermöglichen die resonanzfreie Erzeugung von Ultraschall und somit kurze zeitliche Impulse sowie eine sehr breitbandige Anregung. Durch die Verwendung von gekrümmten Substraten ist sowohl eine Herstellung von planaren als auch fokussierten Wandlern möglich.
Dieser Beitrag präsentiert die letzten Forschungsergebnisse im Bezug auf thermoakustischen Wandlern, welche derzeit in einen thermoakustischen Gruppenstrahler münden. Gruppenstrahler erlauben die simultane Änderung des Einschallwinkels, sowie die Verschiebung des Fokuspunktes während der Verwendung.
Durch die Verbindung beider Schlüsseltechnologien, der thermoakustischen Anregung und des Gruppenstrahlerprinzips, wird das Spektrum der klassischen ZfP-Anwendungen, sowie moderner Ansätze wie der Anregung von geführten Wellen oder der Strukturüberwachung erheblich erweitert und bereichert.
Dabei soll innerhalb dieses Beitrages auf die Modellierung des Schallfeldes, die elementweise Charakterisierung und verschiedene Anwendungsszenarien eingegangen werden.
Die üblichen Verfahren der zerstörungsfreien Prüfung mit Ultraschall basieren auf der Verwendung von flüssigen Koppelmitteln. Luftgekoppelte Prüfung setzt sich gegen die konventionellen Verfahren durch, wenn die Flüssigkeit nicht erwünscht oder den Prüfling gar beschädigen kann. Zwei Technologien für Erzeugung von Ultraschallsignalen sind vielversprechend: thermoakustische Wandler und Ferroelektret-Wandler. Basierend auf diesen beiden Technologien wurden Array-Sender gebaut und in diesem Beitrag miteinander verglichen.
Thermoakustische Wandler basieren auf Dünnschichttechnologie und bieten eine resonanzfreie Erzeugung von Ultraschall. Sie bestehen aus einer dünnen elektrisch leitenden Schicht und werden mit kurzen elektrischen Pulsen angeregt. Die Erhöhung der thermischen Energie führt zur Erzeugung von akustischen Wellen in der umgebenden Luft.
Bei Ferroelektret-Wandlern handelt es sich um polarisierte zelluläre Kunststoffe, die für den Bau eines Array-Senders besonders gut geeignet sind. Einige Ferroelektrete weisen eine hervorragende an Luft angepasste akustische Impedanz auf, so dass auf den Einsatz von Anpassschichten verzichtet werden kann. Ein sehr niedriges mechanisches Übersprechen zwischen einzelnen Elementen ermöglicht eine unabhängige Anregung einzelner Elemente, was bei Piezokompositen deutlich schwieriger wäre.
Mit der Phased-Array-Technik können elektronische Fokussierung oder Schwenkung des Einschallwinkels für eine luftgekoppelte Prüfung genutzt werden. Die Schallfelder von diesen beiden Technologien wurden berechnet, gemessen und miteinander verglichen. Die Vorteile und Nachteile der beiden Technologien werden dargestellt.
Bei der Prüfung von Werkstücken mit empfindlichen Oberflächen oder auch hydrophilen Werkstoffen sind traditionelle ultraschallbasierte zerstörungsfreie Prüfmethoden wie die Kontakttechnik oder die Tauchtechnik in vielen Anwendungsfällen aufgrund der Flüssigkeitsankopplung nicht anwendbar.
Die luft-gekoppelte Ultraschallprüfung umgeht diese Problematik und eröffnet neue Prüfszenarien. Derzeit werden zwei Varianten der Schallerzeugung als vielversprechend angesehen: ferroelektrische Folien und thermoakustische Dünnschichtwandler. Thermoakustische Wandler ermöglichen die resonanzfreie Erzeugung von Ultraschall und somit kurze zeitliche Impulse sowie eine sehr breitbandige Anregung. Durch die Verwendung von gekrümmten Substraten ist sowohl eine Herstellung von planaren als auch fokussierten Wandlern möglich.
Dieser Beitrag präsentiert die letzten Forschungsergebnisse im Bezug auf thermoakustischen Wandlern, welche derzeit in einen thermoakustischen Gruppenstrahler münden. Gruppenstrahler erlauben die simultane Änderung des Einschallwinkels, sowie die Verschiebung des Fokuspunktes während der Verwendung.
Durch die Verbindung beider Schlüsseltechnologien, der thermoakustischen Anregung und des Gruppenstrahlerprinzips, wird das Spektrum der klassischen ZfP-Anwendungen, sowie moderner Ansätze wie der Anregung von geführten Wellen oder der Strukturüberwachung erheblich erweitert und bereichert.
Dabei soll innerhalb dieses Beitrages auf die Modellierung des Schallfeldes, die elementweise Charakterisierung und verschiedene Anwendungsszenarien eingegangen werden.
Phased-Array-Prüfköpfe für luftgekoppelte Ultraschallprüfung auf Basis von zellulären Kunststoffen
(2023)
Luftgekoppelte Ultraschallprüfung setzt sich immer häufiger gegen die konventionelle Ultraschallprüfung von Leichtbaukomponenten durch, und zwar in vielen Industriezweigen von der Holzindustrie bis zur Luftfahrt. Während die Phased-Array-Technik mittlerweile zu dem industriellen Standard im Bereich der Prüfung mit Ankopplung gehört, wird luftgekoppelte Ultraschallprüfung meist mit zwei Wandlern in Durchschallung durchgeführt. Deswegen werden Vorteile der Phased-Array-Technik wie beispielsweise elektronische Fokussierung oder Schwenkung des Einschallwinkels für luftgekoppelte Prüfung selten genutzt.
In diesem Beitrag werden die laufenden Arbeiten an der Entwicklung eines neuen Phased-Array-Geräts vorgestellt, mit dem Schwerpunkt an der Charakterisierung der Prüfköpfe und ihrer Schallfelder. Das Gerät besteht aus einem linearen Phased-Array-Prüfkopf, einer Sende- und einer Empfangseinheit. Die Hauptinnovation unserer Arbeit ist die Anwendung von zellulären Kunststoffen für den Bau eines Arrays, wobei der Sender mit Hochspannung von ca. 1500 V angeregt wird. Geladene zelluläre Polymere werden auch Ferroelektrete oder Piezoelektrete genannt. Sie weisen ein sehr niedriges Elastizitätsmodul und dadurch eine niedrige akustische Impedanz auf, so dass auf den Einbau von Anpassschichten verzichtet werden kann.
Eine sehr niedrige mechanische Kreuzkopplung bei Ferroelektreten ermöglicht eine unabhängige Anregung einzelner Elemente, was bei Piezokompositen deutlich schwieriger wäre. Die Entwicklung der Array-Prüfköpfe wurde durch Berechnungen des Schallfeldes unterstützt, die auf Punktquellensynthese basieren. Die beabsichtigte Anwendung von Phased-Array-Prüfköpfen und des Prüfsystems sind die Durchschallung mit Fokussierung, elektronischer Scan und die Schwenkung des Einschallwinkels zur Anregung von geführten Wellen, angewandt an carbonfaserverstärkten Kunststoffen und ähnlichen Materialien. Die Anwendung von geführten Wellen bietet die Perspektive, Bauteile mit einseitiger Zugänglichkeit zu prüfen.
Die üblichen Verfahren der zerstörungsfreien Prüfung mit Ultraschall basieren auf der Verwendung von flüssigen Koppelmitteln. Luftgekoppelte Prüfung setzt sich gegen die konventionellen Verfahren durch, wenn die Flüssigkeit nicht erwünscht oder den Prüfling gar beschädigen kann. Zwei Technologien für Erzeugung von Ultraschallsignalen sind vielversprechend: thermoakustische Wandler und Ferroelektret-Wandler. Basierend auf diesen beiden Technologien wurden Array-Sender gebaut und in diesem Beitrag miteinander verglichen.
Thermoakustische Wandler basieren auf Dünnschichttechnologie und bieten eine resonanzfreie Erzeugung von Ultraschall. Sie bestehen aus einer dünnen elektrisch leitenden Schicht und werden mit kurzen elektrischen Pulsen angeregt. Die Erhöhung der thermischen Energie führt zur Erzeugung von akustischen Wellen in der umgebenden Luft.
Bei Ferroelektret-Wandlern handelt es sich um polarisierte zelluläre Kunststoffe, die für den Bau eines Array-Senders besonders gut geeignet sind. Einige Ferroelektrete weisen eine hervorragende an Luft angepasste akustische Impedanz auf, so dass auf den Einsatz von Anpassschichten verzichtet werden kann. Ein sehr niedriges mechanisches Übersprechen zwischen einzelnen Elementen ermöglicht eine unabhängige Anregung einzelner Elemente, was bei Piezokompositen deutlich schwieriger wäre.
Mit der Phased-Array-Technik können elektronische Fokussierung oder Schwenkung des Einschallwinkels für eine luftgekoppelte Prüfung genutzt werden. Die Schallfelder von diesen beiden Technologien wurden berechnet, gemessen und miteinander verglichen. Die Vorteile und Nachteile der beiden Technologien werden dargestellt.
Der Beitrag behandelt verschiedene Themen aus dem H2Safety@BAM-Kompetenzfeld Sensorik, Analytik und zertifizierte Referenzmaterialien (SensRef) mit Schwerpunkt auf Mess- und Prüfverfahren, die verschiedene Analyseverfahren, Sensortechnologien und Ultraschallwellen nutzen. Ein Teil davon ist das Euramet-Vorhaben "MefHySto" zur Metrologie der Wasserstoffspeicherung. Des Weiteren werden Verfahren zur Erkennung von freigesetztem Wasserstoff und zur Bestimmung des Wasserstoff-Luftverhältnisses mithilfe von Gassensoren behandelt. Ein weiterer Aspekt ist die zerstörungsfreie Fehlstellenerkennung mit einem integrierten Zustandsüberwachungssystem, das auf geführten Ultraschallwellen basiert und zur Überwachung der Lebensdauer von Composite-Behältern (Wasserstoffspeicher) dient. Zudem wird die Anwendung faseroptischer Sensorik zur Schadenfrüherkennung an Wasserstoffspeichern diskutiert. Dabei werden erkennbare Dehnungsänderungen an Druckbehältern als Indikatoren genutzt.
Klebeverbindungen sind aus vielen Anwendungen wie dem Leichtbau nicht mehr wegzudenken. Durch die Verklebung gleicher oder ungleicher Materialien entstehen viele Vorteile gegenüber konservativen Fügeverfahren. Jedoch stellen schwache Haftfestigkeiten eine sehr unbeliebte Fehlerart dar, die schlecht zu detektieren sind und zu einem frühzeitigen Versagen der Verklebung bei vergleichsweise geringen Belastungen führen können. Aufgrund hoher Sicherheits- und Qualitätsansprüche wird die Haftfestigkeit dieser Verbindungen jedoch noch immer zerstörend geprüft. Zufriedenstellende zerstörungsfreie Verfahren, um Haftfestigkeiten zu prüfen, sind nicht vorhanden und Thema gegenwärtiger Forschung. Ein Ansatz, der in diesem Projekt verfolgt wird, liegt in der Verwendung geführter Ultraschallwellen.
Hierzu wird anhand von Simulationen mittels der Scaled Boundary Finite Element Methode gezeigt, dass die gezielte Auswertung bestimmter Bereiche des Dispersionsdiagrams, den sogenannten vermiedenen Kreuzungen (engl. mode repulsion regions), eine Charakterisierung der Haftfestigkeiten zulassen könnten. Dies liegt darin begründet, dass die mittleren mechanischen Belastungen der Kleberschicht in diesen Bereichen ein lokales Maximum aufweisen und daher eine erhöhte Sensitivität auf Materialänderungen haben. Es wird gezeigt, wie sensitiv diese Bereiche auf Materialänderungen in der Klebergrenzschicht sind und welche potenziellen Fehlergrößen existieren.
Klebeverbindungen sind aus dem heutigen Leichtbau wie der Automobil- und Luftfahrtindustrie nicht mehr wegzudenken. Durch die Verklebung gleicher oder ungleicher Materialien entstehen viele Vorteile gegenüber konservativen Fügeverfahren wie dem Schweißen oder dem Nieten. Aufgrund hoher Sicherheits- und Qualitätsansprüche wird die Festigkeit dieser Verbindungen jedoch noch immer zerstörend geprüft. Zuverlässige und zufriedenstellende zerstörungsfreie Verfahren, insbesondere um schwache Haftfestigkeiten zu prüfen, sind nicht vorhanden und Thema gegenwärtiger Forschung. Ein Ansatz, der in diesem Projekt verfolgt wird, liegt in der Verwendung geführter Ultraschallwellen und der gezielten Auswertung spezifischer Bereiche des Dispersionsdiagrams, den sogenannten Mode Repulsion Regions, welche eine potenzielle Charakterisierung der Haftfestigkeiten zulassen könnten.
Hierzu wurden neben Simulationen mittels der sogenannten SBFEM, zur Findung geeigneter Charakterisierungsparameter, auch experimentelle zerstörungsfreie Untersuchungen von verklebten Zweischichtstrukturen aus Aluminium und Polycarbonat mittels geführter Ultraschallwellen durchgeführt . Hierzu dienten Voruntersuchungen an Stirnabzugsproben mittels zerstörender Validierungsmessungen zur Ermittlung geeigneter Oberflächenbearbeitungen zur Herstellung verschiedener Haftfestigkeiten. Mit Niederdruckplasma behandelte Proben dienten bei den zerstörungsfreien Messungen als ideale Referenzklebung gegenüber den schwächeren Haftfestigkeiten.
Es konnten verschiedenste Haftfestigkeiten reproduzierbar hergestellt, zerstörend validiert und zerstörungsfrei mittels geführter Ultraschallwellen untersucht werden. Die Ausprägungen bestimmter Mode Repulsion Regions zeigen eine vielversprechende Sensitivität, welche durch ein geeigneten Parameter charakterisiert werden konnten.
Klebeverbindungen sind aus vielen Anwendungen wie dem Leichtbau nicht mehr wegzudenken. Durch die Verklebung gleicher oder ungleicher Materialien entstehen viele Vorteile gegenüber konservativen Fügeverfahren. Jedoch stellen schwache Haftfestigkeiten eine sehr unbeliebte Fehlerart dar, die schlecht zu detektieren sind und zu einem frühzeitigen Versagen der Verklebung bei vergleichsweise geringen Belastungen führen können. Aufgrund hoher Sicherheits- und Qualitätsansprüche wird die Haftfestigkeit dieser Verbindungen jedoch noch immer zerstörend geprüft. Zufriedenstellende zerstörungsfreie Verfahren, um Haftfestigkeiten zu prüfen, sind nicht vorhanden und Thema gegenwärtiger Forschung. Ein Ansatz, der in diesem Projekt verfolgt wird, liegt in der Verwendung geführter Ultraschallwellen.
Hierzu wird anhand von Simulationen mittels der Scaled Boundary Finite Element Methode gezeigt, dass die gezielte Auswertung bestimmter Bereiche des Dispersionsdiagrams, den sogenannten vermiedenen Kreuzungen (engl. mode repulsion regions), eine Charakterisierung der Haftfestigkeiten zulassen könnten. Dies liegt darin begründet, dass die mittleren mechanischen Belastungen der Kleberschicht in diesen Bereichen ein lokales Maximum aufweisen und daher eine erhöhte Sensitivität auf Materialänderungen haben. Es wird gezeigt, wie sensitiv diese Bereiche auf Materialänderungen in der Klebergrenzschicht sind und welche potenziellen Fehlergrößen existieren.
Akustische Bestimmung der Werkstoffparameter faserverstärkter Kunststoffe mittels geführter Wellen
(2021)
Akustische Verfahren eignen sich hervorragend zur Bestimmung der Werkstoffeigenschaften. Die Verfügbarkeit derartiger Verfahren ist vor allem für Kunststoffe wichtig, da deren Eigenschaften stark abhängig vom jeweiligen Herstellungsprozess und vom Alterungszustand sind. Exakte und vollständige Werte sind daher in Datenbanken oder von Herstellern nur begrenzt zu finden. Insbesondere die Entwicklung von Methoden zur Charakterisierung faserverstärkter Kunststoffe (FKV) ist nach wie vor Gegenstand der Forschung. Hier müssen anisotropiebedingt mehrere Kennwerte bestimmt werden. Da FKV zumeist als dünnwandige Bauteile zum Einsatz kommen, können die Werkstoffparameter aus den Dispersionseigenschaften der Lamb-Wellen, die sich in diesen Strukturen ausbreiten, abgeleitet werden. Dazu ist eine räumliche Abtastung des sich ausbreitenden Schallfelds erforderlich.
In der vorliegenden Untersuchung wird dieser Ansatz für die relativ neue Werkstoffklasse der faserverstärkten Thermoplaste angewendet. Diese zeichnet ein ausgeprägtes Dämpfungsverhalten und eine Anisotropie der Materialparameter aus. Dazu wurde das Schallfeld im Ultraschallbereich mit einem Laser-Doppler-Vibrometers vermessen. Rechnerisch bestimmte Dispersionskurven wurden dann an die gemessenen Werte angepasst, womit die richtungsabhängigen Materialparameter bestimmt werden konnten.
Im Vortrag wird das Messverfahren vorgestellt und auf spezielle Probleme, die sich z.B. aus dem Dämpfungsverhalten des Werkstoffs ergeben, eingegangen. Ausgewählte gemessene Werte werden mit den Ergebnissen von Referenzverfahren verglichen.
In plate-like structures, ultrasonic waves propagate as Lamb waves. Their use is important for many applications from non-destructive testing to structural health monitoring. Efficient simulation tools contribute to a significant value add e.g. in designing systems for these applications. Under which conditions an acceptable accuracy of these models with affordable computational costs can be achieved is an open question. Many of these applications include the usage of a plane wavefront, simulated in 2D crossesctional models to reduce complexity. In this contribution, a comparative case study between simulations and experiments is presented. The aim is to verify and compare a 2D cross-sectional model with experimental data. The experimental setup for this case study consists of an aluminum plate. A rectangular piezoelectric transducer is mounted for guided wave excitation. A laser Doppler vibrometer (LDV) measures out-of-plane velocities on the plate. A 2D cross-sectional model based on the Scaled Boundary Finite Element Method (SBFEM) is used to simulate the wave propagation of the experimental setup. The first data points near the transducer are used to fit the excitation tractions of the model, while additional points further away from the source are used to validate the model. The comparison between the recorded measurements and the simulated velocities shows a high degree of compatibility.
Akustische Verfahren eignen sich hervorragend zur Bestimmung der Werkstoffeigenschaften. Die Verfügbarkeit derartiger Verfahren ist vor allem für Kunststoffe wichtig, da deren Eigenschaften stark abhängig vom jeweiligen Herstellungsprozess und vom Alterungszustand sind. Exakte und vollständige Werte sind daher in Datenbanken oder von Herstellern nur begrenzt zu finden. Insbesondere die Entwicklung von Methoden zur Charakterisierung faserverstärkter Kunststoffe (FKV) ist nach wie vor Gegenstand der Forschung. Hier müssen anisotropiebedingt mehrere Kennwerte bestimmt werden. Da FKV zumeist als dünnwandige Bauteile zum Einsatz kommen, können die Werkstoffparameter aus den Dispersionseigenschaften der Lamb-Wellen, die sich in diesen Strukturen ausbreiten, abgeleitet werden. Dazu ist eine räumliche Abtastung des sich ausbreitenden Schallfelds erforderlich.
In der vorliegenden Untersuchung wird dieser Ansatz für die relativ neue Werkstoffklasse der faserverstärkten Thermoplaste angewendet. Diese zeichnet ein ausgeprägtes Dämpfungsverhalten und eine Anisotropie der Materialparameter aus. Dazu wurde das Schallfeld im Ultraschallbereich mit einem Laser-Doppler-Vibrometers vermessen. Rechnerisch bestimmte Dispersionskurven wurden dann an die gemessenen Werte angepasst, womit die richtungsabhängigen Materialparameter bestimmt werden konnten.
Im Vortrag wird das Messverfahren vorgestellt und auf spezielle Probleme, die sich z.B. aus dem Dämpfungsverhalten des Werkstoffs ergeben, eingegangen. Ausgewählte gemessene Werte werden mit den Ergebnissen von Referenzverfahren verglichen.
Wavefield measurements by a scanning laser Doppler vibrometer are generally carried out in a cartesian coordinate. As a piezoelectric transducer generates Lamb waves following radial paths, the use of a polar coordinate can be a suitable alternative to the use of a cartesian coordinate. Therefore, in the proposed method, using a single transducer placed on the center of the specimen, the measured wavefields are transformed into polar coordinates, making several identical radial line inspections from the center in a direction of incident waves. Taking advantage of the properties of the polar coordinates, a signal processing technique is proposed through a frequency-wavenumber filtering process in these coordinates. In this technique, by using proper filters, unwanted wave modes of the incident wave along with all reflected waves are filtered out. In addition, the conventional features of RMS and Euclidean distance are adapted for the polar coordinate system to image the bonded plate. The proposed signal processing and damage imaging are first introduced through a numerical simulation. Then, the performance of the proposed technique is presented by experimental measurements of two specimens including adhesively bonded carbon fiber-reinforced plastic composite plates and bonded aluminum plates.
The rails of modern railways face an enormous wear and tear from ever increasing train speeds and loads. This necessitates diligent non-destructive testing for defects of the entire railway system.
Non-destructive testing of rail tracks is carried out by rail inspection trains equipped with ultrasonic and eddy current test devices. However, the evaluation of the gathered data is mainly done manually with a strong focus on ultrasonic data, and defects are checked on-site using hand-held testing equipment. Maintenance measures are derived based on these on-site findings.
The aim of the AIFRI project (Artificial Intelligence For Rail Inspection) is to
- increase the degree of automation of the inspection process, from the evaluation of the data to the planning of maintenance measures,
- increase the accuracy of defect detection,
- automatically classify detected indications into risk classes.
These aims will be achieved by training a neural network for defect detection and classification. Since the current testing data is unbalanced, insufficiently labeled and largely unverified we will supplement fused, simulated eddy current and ultrasonic testing data in form of a configurable digital twin.
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.
Structural health monitoring techniques associate strongly with damage detection and characterization. Ultrasonic guided waves (UGW), for such scope, arise as one of the most promising methods for many reasons i.e. UGW are able to travel long distances and they have high sensitivity to damage. In this context, the necessity to model realistic wave-defect interaction occurs to be critical.
Realistic damage scenarios can be modeled through the usage of image-based quadtree meshes. Images, such as the outcome from X-ray scans, C-scans, etc., can be converted into meshes for further integration in a computational domain. Quadtree meshes are created by converting the intensity of the pixels to quadrilateral cells. Homogeneous regions inside one image result in one quad, whereas fine features such as discontinuities can be described with smaller quads.
This contribution proposes an efficient methodology to model wave defect interaction, using as a framework the scaled boundary finite element method (SBFEM) and quadtree meshes. Problems as non-conforming regions in the mesh due to the space tree decomposition can be easily avoided using SBFEM’s polygonal elements. Moreover, the semi-analytical nature of the SBFEM allows the modeling of arbitrarily long prismatic/undamaged regions of the waveguides without an increase in the computational burden.
Temperature compensation strategies play a key role in the implementation of guided wave based structural health monitoring approaches. The varying temperature influences the performance of the inspection system inducing false alarms or missed detection, with a consequent reduction of reliability. This paper quantitatively assesses two temperature compensation methods, namely the optimal baseline selection (OBS) and the baseline signal stretch (BSS), with the aim to extend their use to the case of distributed sensor networks (DSN). The effect of temperature separation between baseline time-traces in OBS and BSS are investigated considering multiple couples of sensors employed in the DSN. A decision strategy that uses frequent value warning to define the optimal baseline or stretching parameter is found to be effective analyzing data from two several experiments, which use different frequency analysis with either predominantly A0 mode or S0 mode data or both. The focus is given on the fact that different paths are available in a sensor network and several possible combinations of results are available. Nonetheless, introducing a frequent value warning it is possible to increase the efficiency of the OBS and BSS approach making use of fewer signal processing algorithms. In addition, the effectiveness of those approach is quantified using damage indicators as metric, which confirms that the performance of OBS and BSS quantitatively agree with predictions and also demonstrate that the use of compensation strategies improve detectability of damage with a higher reliability of the system.
This thesis investigates ultrasonic guided waves (GW) in multi-layered plates with the focus on higher order modes. The aim is to develop techniques for hybrid structures such as of adhesive bonds and composite pressure vessels (COPV) which are widely used in automotive and aerospace industries and are still challenging to inspect non-destructively. To be able to analyse GW, numerical methods and precise material properties are required. For this purpose, an efficient semi-analytical approach, the Scaled Boundary Finite Element Method, is used. The material properties are inferred by a GW-based optimisation procedure and a sensitivity study is performed to demonstrate the influence of properties on GW. Then, an interesting feature, called mode repulsion, is investigated with respect to weak and strong adhesive bonds. The results show that the coupling between two layers influences the distance between coupled modes in a mode repulsion region, thus allowing for the characterisation of adhesive bonds. At next, wave-damage interaction is studied in the hybrid structure as of the COPV. Results show that the wave energy can be concentrated in a certain layer enabling damage localisation within different layers. Further investigations are carried out on the hybrid plate with an impact-induced damage. Two well-known wavenumber mapping techniques, which allow to quantify the damage in three dimensions, are implemented and their comparison is done for the first time.
Air-coupled ultrasound sensors have advantages over contact ultrasound sensors when a sample should not become contaminated or influenced by the couplant or the measurement has to be a fast and automated inline process. Thereby, air-coupled transducers must emit high-energy pulses due to the low air-to-solid power transmission ratios (10−3 to 10−8). Currently used resonant transducers trade bandwidth—a prerequisite for material parameter analysis—against pulse energy. Here we show that a combination of a non-resonant ultrasound emitter and a non-resonant detector enables the generation and detection of pulses that are both high in amplitude (130 dB) and bandwidth (2 µs pulse width). We further show an initial application: the detection of reflections inside of a carbon fiber reinforced plastic plate with thicknesses between 1.7 mm and 10 mm. As the sensors work contact-free, the time of flight and the period of the in-plate reflections are independent parameters. Hence, a variation of ultrasound velocity is distinguishable from a variation of plate thickness and both properties are determined simultaneously. The sensor combination is likely to find numerous industrial applications necessitating high automation capacity and opens possibilities for air-coupled, single-side ultrasonic inspection.
Understanding on how a machine learning model interprets data is a crucial step to verify its reliability and avoid overfitting. While the focus of the scientific community is nowadays orientated towards deep learning approaches, which are considered as black box approaches, this work presents a toolbox that is based on complementary methods of feature extraction and selection, where the classification decisions of the model are transparent and can be physically interpreted. On the example of guided wave benchmark data from the open guided waves platform, where delamination defects were simulated at multiple positions on a carbon fiber reinforced plastic plate under varying temperature conditions, the authors could identify suitable frequencies for further investigations and experiments. Furthermore, the authors presented a realistic validation scenario which ensures that the machine learning model learns global damage characteristics rather than position specific characteristics.
Der Beitrag beinhaltet Themen vom H2Safety@BAM-Kompetenzfeld Sensorik, Analytik und zertifizierte Referenzmaterialien (SensRef) mit Fokus auf Mess- und Prüfverfahren mit verschiedenen Sensortechnologien und Ultraschallwellen:
Metrologie zur Wasserstoffspeicherung - Euramet-Vorhaben "MefHySto",
Erkennung von freigesetztem Wasserstoff sowie die Bestimmung des Wasserstoff-Luftverhälntisses mit Gassensoren, zerstörungsfreie Fehlstellenerkennung mit integriertem Zustandsüberwachungssystem basierend auf geführten Ultraschallwellen zur Lebensdauerüberwachung von Composite-Behältern (Wasserstoffspeicher) sowie faseroptische Sensorik zur Schadenfrüherkennung von Wasserstoffspeichern aufgrund erkennbarer Dehnungsänderungen an Druckbehältern.
Uncertainty quantification of multimodal surface wave inversion using artificial neural networks
(2023)
An inversion of surface waves dispersion curves is a non-unique and ill-conditioned problem. The inversion result has a probabilistic nature, which becomes apparent when simultaneously restoring the shear wave (S-wave) velocity and layer thickness. Therefore, the problem of uncertainty quantification is relevant. Existing methods through deterministic or global optimization approaches of uncertainty quantification via posterior probability density (PPD) of the model parameters are not computationally efficient since they demand multiple solutions of the inverse problem. We present an alternative method based on a multi-layer fully connected artificial neural network (ANN). We improve the current uni-modal approach, which is known from publications, to multi-modal inversion. The learned ANN maps the phase velocity dispersion curves to values of the S-wave velocity and layers thickness. To estimate the uncertainties, we adapt the Monte-Carlo simulation strategy and project onto the resulting velocity model both frequency-dependent data noise and inverse operator errors, which are evaluated by the prediction of the training data set. The proposed combination of surface waves data processing methods, configured with each other, provides a novel surface waves multi-modal dispersion data inversion and uncertainty quantification approach. We first test our approach on synthetic experiments for various velocity models: a positive velocity gradient, a low-velocity layer and a high-velocity layer. This is done considering uni-modal inversion at first and then compared to the multi-modal inversion. Afterwards, we apply our approach to field data and compare resulting models with the body S-wave processing by the generalized reciprocal method (GRM). The experiments show high-potential results using ANN yields the possibility to accurately estimate PPD of restored model parameters without a significant computational effort. The PPD-based comparison demonstrates advantages of a multi-modal inversion over uni-modal inversion. The trained ANN provides reasonable model parameters predictions and related uncertainties in real-time.
In order to detect small and hidden material defects or micro-cracks, weak and localized magnetic stray fields need to be detected and characterized on the magnetic surface. Current flux leakage sensor elements are rigid and rely on air gaps to detect stray fields several hundred micrometers above the surface. Furthermore, the increasing complexity of critical components, enabled by novel fabrication technologies, primarily additive manufacturing, poses a significant challenge to the available flux leakage testing technologies.
The emergence of flexible magneto-electronics paves the way to a compliant form of magnetic sensors that, on one hand, are able to adapt to highly curved surfaces, allowing these measurements to be conducted on irregularly formed components, which are inaccessible for nowadays electromagnetic NDT equipment and, on the other hand, could enhance the detection limit for small magnetic stray fields, by allowing the magneto-sensitive elements to approximate the object’s surface until only a few µm, mediated by thin and flexible packaging.
Im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz haben DIN und DKE im Januar 2022 die Arbeiten an der zweiten Ausgabe der Deutschen Normungsroadmap Künstliche Intelligenz gestartet. In einem breiten Beteiligungsprozess und unter Mitwirkung von mehr als 570 Fachleuten aus Wirtschaft, Wissenschaft, öffentlicher Hand und Zivilgesellschaft wurde damit der strategische Fahrplan für die KI-Normung weiterentwickelt. Koordiniert und begleitet wurden diese Arbeiten von einer hochrangigen Koordinierungsgruppe für KI-Normung und -Konformität.
Mit der Normungsroadmap wird eine Maßnahme der KI-Strategie der Bundesregierung umgesetzt und damit ein wesentlicher Beitrag zur „KI – Made in Germany“ geleistet.
Die Normung ist Teil der KI-Strategie und ein strategisches Instrument zur Stärkung der Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit der deutschen und europäischen Wirtschaft. Nicht zuletzt deshalb spielt sie im geplanten europäischen Rechtsrahmen für KI, dem Artificial Intelligence Act, eine besondere Rolle.