Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
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Bruchmechanische Untersuchungen werden zur Vorhersage der Lebensdauer und der Wartungszyklen benutzt. Dabei wird davon ausgegangen, dass auch Objekte ohne detektierte Anzeigen Materialfehler mit einer Reflektivität kleiner der Nachweisgrenze aufweisen können. Keine detektierte Anzeige bedeutet daher für Bauteilauslegung, dass sie eine konservative Annahme machen müssen: es wird angenommen, dass das Bauteil Materialfehler in Größe der Nachweisgrenze enthält. Dies macht die Nachweisgrenze zu dem die Lebensdauer limitierenden Faktor. Bei probabilistischen Methoden wird zusätzliches Wissen, wie Zuverlässigkeit und Fehlerauffindwahrscheinlichkeiten bei der zerstörungsfreien Prüfung mit in die Berechnung einbezogen, um zu konservative Annahmen zu vermeiden. Ziel ist es eine Model-Assisted-POD aufzubauen mit der die reale volumetrische Ultraschallprüfung großer Schmiedeteile nachgebildet werden kann. Die resultierende POD soll im Weiteren in bruchmechanischen Betrachtungen Verwendung finden. In vorangegangenen Arbeiten [Preißel2015] wurde dazu der Einfluss des Prüfrasters nach der DGZfP-Richtlinie US 07:2014 auf die Fehlerauffindwahrscheinlichkeit (parametrisch) simulativ betrachtet und die Simulationstechnik experimentell validiert. In diesem Paper werden die Ergebnisse von Preißel überprüft und um eine Prüfraster-Summen-POD, die das Szenario der realen Bauteilprüfung beschreibt, erweitert. Zudem wird eine experimentell validierte, simulative, nicht-parametrische POD für schrägliegende Defekte aufgebaut. Schließlich werden erste Untersuchungen zur Defektmorphologie vorgestellt. Diese Arbeit ist im Rahmen eines Studenten-Stipendiums der DGZfP entstanden.
Automated Wall Thickness Evaluation for Turbine Blades Using Robot-Guided Ultrasonic Array Imaging
(2024)
Nondestructive testing has become an essential part of the maintenance of modern gas turbine blades and vanes since it provides an increase in both safety against critical failure and efficiency of operation. Targeted repairs of the blade’s airfoil require localized wall thickness information. This information, however, is hard to obtain by nondestructive testing due to the complex shapes of surfaces, cavities, and material characteristics. To address this problem, we introduce an automated nondestructive testing system that scans the part using an immersed ultrasonic array probe guided by a robot arm. For imaging, we adopt a two-step, surface-adaptive Total Focusing Method (TFM) approach.
For each test position, the TFM allows us to identify the outer surface, followed by calculating an adaptive image of the interior of the part, where the inner surface’s position and shape are obtained. To handle the large volumes of data, the surface features are automatically extracted from the TFM images using specialized image processing algorithms. Subsequently, the collection of 2D extracted surface data is merged and smoothed in 3D space to form the outer and inner surfaces, facilitating wall thickness evaluation. With this approach, representative zones on two gas turbine vanes were tested, and the reconstructed wall thickness values were evaluated via comparison with reference data from an optical scan. For the test zones on two turbine vanes, average errors ranging from 0.05 mm to 0.1 mm were identified, with a standard deviation of 0.06–0.16 mm.