Activities per year
Abstract
In der Vergangenheit hat sich die Ermittlung mechanischer
Materialparameter von Zementleimen unter Verwendung des Ultraschall-Puls-
Transmissionsverfahrens basierend auf piezoelektrischen Sensoren als verbreitete
Versuchstechnik etabliert.
Damit ist eine quasi-kontinuierliche Erfassung von Signaldaten möglich, mit der
die kontinuierliche Änderung von Materialeigenschaften gut abgebildet werden kann.
Dadurch entstehen jedoch umfangreiche Signalreihen, die eine Automatisierung der Analyse erforderlich machen. Die dafür verwendeten numerischen Verfahren
reagieren jedoch sensibel auf Signalstörungen wie das Driften der Signalamplituden.
Dies wurde in Signalreihen kombinierter Kompressions- und Scherwellenmessungen an Zementleimen regelmäßig beobachtet. Die hier präsentierte Arbeit stellt einen adaptiven Algorithmus vor, der geeignet erscheint, driftende Signale zu erkennen.
Dieser basiert auf fundamentalen statistischen Methoden zur Klassifizierung und
Gewichtung von Signalamplituden. Ein besonderes Merkmal ist die Verwendung von Signaleigenschaften als Basis für Gewichtsfunktionen und zur Parametrierung des Analyseverfahrens. Das ermöglicht das adaptive Verhalten des Verfahrens, erweitert dessen Anwendungsspektrum und erhöht die Treffsicherheit. Das Verfahren wurde anhand von Signaldaten getestet, die mittels Ultraschall-Versuchen mit dem FreshCon-Gerät an Zementleimen aus gewöhnlichem Portlandzement mit unterschiedlichen Wasser-Bindemittel-Werten erhoben wurden.
Die Berechnungsergebnisse, basierend auf 15 Signalreihen, zeigen eine stabile
Übereinstimmung mit der visuellen Erkennung. Es hat sich gezeigt, dass der
Algorithmus auf Signaldaten von Kompressions- und Scherwellenmessungen im
selben Maße anwendbar ist. Die detektierten Signale können nachfolgend gezielt
unterschiedlichen Methoden der Drift-Korrektur unterzogen werden. Außerdem
liefert die Analyse weitere statistische Basisdaten, die für die nachfolgende, automatisierte Signalanalyse benötigt werden. In weiterer Folge erscheint es sinnvoll zu sein, in die nachfolgende Signalanalyse eine Rückkopplungsschleife zu integrieren, um die Eingangsparametrierung der Drift-Erkennung weiter zu präzisieren.
Materialparameter von Zementleimen unter Verwendung des Ultraschall-Puls-
Transmissionsverfahrens basierend auf piezoelektrischen Sensoren als verbreitete
Versuchstechnik etabliert.
Damit ist eine quasi-kontinuierliche Erfassung von Signaldaten möglich, mit der
die kontinuierliche Änderung von Materialeigenschaften gut abgebildet werden kann.
Dadurch entstehen jedoch umfangreiche Signalreihen, die eine Automatisierung der Analyse erforderlich machen. Die dafür verwendeten numerischen Verfahren
reagieren jedoch sensibel auf Signalstörungen wie das Driften der Signalamplituden.
Dies wurde in Signalreihen kombinierter Kompressions- und Scherwellenmessungen an Zementleimen regelmäßig beobachtet. Die hier präsentierte Arbeit stellt einen adaptiven Algorithmus vor, der geeignet erscheint, driftende Signale zu erkennen.
Dieser basiert auf fundamentalen statistischen Methoden zur Klassifizierung und
Gewichtung von Signalamplituden. Ein besonderes Merkmal ist die Verwendung von Signaleigenschaften als Basis für Gewichtsfunktionen und zur Parametrierung des Analyseverfahrens. Das ermöglicht das adaptive Verhalten des Verfahrens, erweitert dessen Anwendungsspektrum und erhöht die Treffsicherheit. Das Verfahren wurde anhand von Signaldaten getestet, die mittels Ultraschall-Versuchen mit dem FreshCon-Gerät an Zementleimen aus gewöhnlichem Portlandzement mit unterschiedlichen Wasser-Bindemittel-Werten erhoben wurden.
Die Berechnungsergebnisse, basierend auf 15 Signalreihen, zeigen eine stabile
Übereinstimmung mit der visuellen Erkennung. Es hat sich gezeigt, dass der
Algorithmus auf Signaldaten von Kompressions- und Scherwellenmessungen im
selben Maße anwendbar ist. Die detektierten Signale können nachfolgend gezielt
unterschiedlichen Methoden der Drift-Korrektur unterzogen werden. Außerdem
liefert die Analyse weitere statistische Basisdaten, die für die nachfolgende, automatisierte Signalanalyse benötigt werden. In weiterer Folge erscheint es sinnvoll zu sein, in die nachfolgende Signalanalyse eine Rückkopplungsschleife zu integrieren, um die Eingangsparametrierung der Drift-Erkennung weiter zu präzisieren.
Original language | German |
---|---|
Title of host publication | Berichtsband der DGZfP DACH Jahrestagung 2023 |
Subtitle of host publication | DGZfP-Berichtsband BB 180 |
Publisher | Deutsche Gesellschaft für Zerstörungsfreie Prüfung, DGZfP |
Number of pages | 8 |
Volume | BB 180 |
Edition | 1 |
ISBN (Electronic) | ISBN 978-3-947971-29-9 |
DOIs | |
Publication status | Published - 15 May 2023 |
Event | DGZfP DACH Jahrestagung 2023: DACH Jahrestagung 2023 - Friedrichshafen, Graf Zeppelin Haus, Friedrichshafen, Germany Duration: 15 May 2023 → 17 May 2023 https://jahrestagung.dgzfp.de/ |
Conference
Conference | DGZfP DACH Jahrestagung 2023 |
---|---|
Abbreviated title | DGZfP DACH Jahrestagung 2023 |
Country/Territory | Germany |
City | Friedrichshafen |
Period | 15/05/23 → 17/05/23 |
Internet address |
-
DGZfP DACH Jahrestagung 2023
Jakob Harden (Participant)
15 May 2023 → 17 May 2023Activity: Participation in or organisation of › Conference or symposium (Participation in/Organisation of)
-
Ultraschall-Puls-Transmissionsverfahren: Automatisierte Drift-Erkennung in Signalreihen von Zementleimen im frühen Stadium der Hydratation
Jakob Harden (Speaker)
15 May 2023Activity: Talk or presentation › Poster presentation › Science to public