Auswirkung mehrerer Zustandsmerkmale auf Schäden und Wellenausbreitung sowie Kompensationsmethoden zur Schadenserkennung

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Axel von Hehl; Professor Dr.-Ing. Axel Herrmann
• Fachliche Zuordnung: Mikrosysteme ; Glas und Keramik und darauf basierende Verbundwerkstoffe ; Leichtbau, Textiltechnik ; Messsysteme
• Förderung: Förderung seit 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 418311604

Ein zuverlässiges Structural Health Monitoring (SHM) System basierend auf geführten Ultraschallwellen (GUW) muss in der Lage sein, Veränderungen in der GUW-Ausbreitung, die sich aus verschiedenen Zustandsmerkmalen wie Schäden und äußeren Umweltbedingungen ergeben, zu erkennen und zu unterscheiden. In der ersten Förderperiode konnte eine einfache, aber effiziente Kompensation des Temperatureinflusses auf die GUW-Ausbreitung entwickelt werden. Neben der Temperatur bestimmen in einem realistischen Testszenario auch externe statische Lasten, z. B. durch verschiedene Flugzeugtankfüllungen, die Testbedingungen, unter denen ein SHM-System arbeitet. Da externe Lasten einen messbaren Einfluss auf die GUW-Ausbreitung haben, könnten diese die entwickelte Temperaturkompensationsmethode untergraben. In diesem Teilprojekt (TP) wird der gleichzeitige Einfluss von Temperatur und statischer Last auf die GUW-Ausbreitung experimentell untersucht, um Methoden zu entwickeln, die gleichzeitig beide Zustandsmerkmale kompensieren. Auch der Einfluss von Schäden auf die GUW-Ausbreitung wird analysiert. Zu diesem Zweck werden zwei Arten von Faser-Metall-Laminaten (FML) betrachtet, nämlich Glass Laminate Aluminium Reinforced Epoxy (GLARE) und Carbon Fibre Reinforced Polymer (CFRP) Stahl-Laminate, um Impedanz- und Metall-Volumen-Gehaltsunterschiede abzubilden. Für eine effiziente Schadensdiagnose mit GUW ist die Festlegung validierter Schadensklassen (SK) eine wesentliche Voraussetzung. Diese Klassen werden mit GUW-Signalen korreliert und ermöglichen so eine umfassende Diagnostik. Da Schlagschäden einen großen Teil der üblichen Schäden ausmachen, gehören sie zu den wichtigsten SK. Zu den Schadensbildern (SB) gehören Merkmale wie Delaminationen und Risse in Matrix, Faser und Metall. Diese SB können bei verschiedenen Proben ähnlich sein, was eine weitere Klassifizierung auf der Grundlage des Vorliegens oder Fehlens von Schadensmerkmalen erschwert. Um zu prüfen, ob Proben derselben Klasse weiter differenziert werden können, werden sie nach dem Aufbringen mechanischer Lasten mittels Röntgen-Computertomographie (CT) untersucht. Es wird erwartet, dass durch dieses Vorgehen Unterschiede in den SB klarer hervortreten. Insbesondere bei Schlagschäden, die bereits Belastungen im Vergleich zu neu entstandenen Schäden ausgesetzt waren, ergeben sich aus diesen Untersuchungen weitere Unterklassen, die eine Erweiterung der erstellten Taxonomie ermöglichen. Die Unterklassen werden mit GUW-Signalen korreliert, was eine erweiterte Datenbasis für die Schadensdiagnose mittels GUW ermöglicht. Die SB werden in TP 3 für die Modellvalidierung verwendet, während die nach SK gelabelten Röntgen-CT- und GUW-Daten in TP 4 für die Schadensdiagnose mit maschinellem Lernen verwendet werden. Da auch der Zustand integrierter Sensorik und Elektronik nach Aufbringung mechanischen Lasten untersucht werden, bilden die Ergebnisse für SP 2 die Grundlage für die Optimierung des Designs und der Integrationsmethoden.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 3022: Ultraschallüberwachung von Faser-Metall-Laminaten mit integrierten Sensoren
• Internationaler Bezug: Niederlande
• Kooperationspartner: Dr. René C. Alderliesten