Detektion von Ermüdungsschädigung noch vor der Rissbildung

Detektion früher Ermüdungserscheinungen

© Achim Käflein/Fraunhofer IWM
Rasterelektronenmikroskopische Aufnahme einer Schädigungsstelle in einer mit der multiaxialen Resonanzsapparatur ermüdeten Stahlprobe. Zu sehen sind Extrusionen (1) und ein Mikroriss (2)

Mit der von uns entwickelten multiaxialen Resonanzermüdungsapparatur detektieren wir frühe Ermüdungserscheinungen wie Poren-, Gleitband-, Extrusions- und Rissinitiierung in einzelnen Körnern und das Wachstum von Mikro- und Kurzrissen über ein charakteristisches Absinken der Resonanzfrequenz von Mikroproben.

 

 

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Multiaxiale Resonanzermüdungsapparatur für Ermüdungsversuche im HCF- und VHCF-Regime. (a) Versuchsaufbau Multiaktionale Resonanzapparatur. Die Piezoaktoren versetzen die Probe in Schwingungen bei Resonanzfrequenz. Die Schwingungsamplitude wird über ein Lasersystem gemessen und geregelt. (b) Bei Resonanzfrequenz schwingende Resonanzprobe (c) Größenvergleich Resonanzprobe. Der untere rechteckige Teil der Probe wird in die multiaxiale Resonanzapparatur eingespannt.

Zwei Piezoaktoren regen die Mikroprobe indirekt zu Schwingungen in ihrer Eigenfrequenz an (100-2000 Hz, in Abhängigkeit von der Probengeometrie), während die Schwingungsamplitude über ein Lasersystem gemessen und geregelt wird. Somit wird bei dieser Ermüdungsapparatur eine symmetrische Belastung (R=-1) eingestellt. Ermüdungserscheinungen wie Extrusionsbildung und Rissnukleation in einzelnen Körnern oder das Wachstum von Mikrorissen können sehr früh durch ein charakteristisches Absinken der Resonanzfrequenz detektiert werden. Neben Korngrenzen und Ausscheidungen, stellen Extrusionen in vielen Materialien versagensrelevante Vorläufer von Rissen dar. Mittels bildgebender Verfahren lassen sich Bilderserien im Verlauf der Ermüdung aufnehmen, aus denen Informationen zur Kinetik der Schädigungsakkumulation gewonnen werden können.

 

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Relative Änderung der Resonanzfrequenz in Abhängigkeit von der Lastspielzahl während eines Dauerschwingfestigkeitstest (engl. High Cycle Fatigue, HCF) an einer Nickelprobe.

Das zyklische Experiment wird im Folgenden exemplarisch, anhand der Veränderung der relativen Resonanzfrequenz ∆f/finitial in Folge einer Biegeresonanz-Belastung im HCF-Bereich (High Cycle Fatigue) einer Nickelprobe, erläutert, vgl. Abbildung links. Während der ersten zehntausend Zyklen ändert sich die Resonanzfrequenz nur sehr leicht um ca.  ∆f/finitial =-1 x 10-4. In diesem Regime bilden sich in vielen Körnern Extrusionen, die vereinzelt zur Initiierung erster Mikrorisse führen. Bei Lastspielzahlen jenseits von zehntausend ändert sich die Resonanzfrequenz bereits um ∆f/finitial =-1 x 10-3. Diese Frequenzänderung deutet auf das Überschreiten von Korngrenzen durch Mikrorisse hin. Eine relative Frequenzänderung von ∆f/finitial =-5 x 10-3 wird erreicht, wenn sich erste lange Risse durch die ganze Probe ziehen. Ab diesem Zeitpunkt sinkt die Resonanzfrequenz dann immer stärker, bis es schließlich zum Gewaltbruch der Probe kommt.

Die erzielte hohe Empfindlichkeit ist dabei der optimierten Probengeometrie mit geringem hochbelasteten Volumen, sowie der Regelungsstrategie beizumessen.

Während die Resonanzfrequenz integrale Informationen zum Ermüdungszustand der Probe liefert, können Schädigungen auch lokalisiert werden.

Indem Bildserien im Verlauf der Ermüdung erfasst werden, können Schädigungsstellen einzelnen Mikrostruktureinheiten, wie Korngrenzen, Körner oder Kornclustern, zugewiesen werden, was Rückschlüsse auf Mikrostruktur-Eigenschaftsbeziehungen und die zugrundeliegenden Ermüdungsmechanismen erlaubt. Des Weiteren können so Informationen zur Kinetik der Schädigungsakkumulation gewonnen werden. Da sich die Probe typischerweise in einer Biegemode bei Frequenzen bis zu 2 kHz deformiert, ist die Abbildung der Oberfläche nicht trivial, sondern erfordert den Einsatz eines präzisen Stroboskopsystems. Dieses emittiert im Nulldurchgang der symmetrischen Biegung Lichtpulse von wenigen µs Dauer.

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Fraunhofer IWM Videoserie: Biegeresonanz cracks

 

 

 

Multimodale Analyse von Biegeresonanzproben

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Lokalisierte Kurzriss- und Extrusionsbildung in ferritischem Stahl EN 1.4003, a) REM Sekundärelektronen Schädigungsaufnahme mit hervorgehobenen Korngrenzen, b) mit Schädigungsstellen aus der semantischen Segmentierung (schwarz) überlagerte Kornorientierungen in der Farbkodierung der inversen Polfigur (c).

Die gleichzeitige Erfassung von globalen und lokalen Schädigungsindikatoren während der Messung kann durch weitere externe Analytik ergänzt werden. So lassen sich mittels multimodaler Bildregistrierungsalgorithmen beispielweise oberflächensensitive Rasterelektronenmikroskopie (REM)-Aufnahmen oder Daten zu Mikrostruktur auf die Bildserien überlagern. Diese Sensorfusion erlaubt das Verknüpfen von hohen zeitlichen Auflösungen bei der Schädigungsmessung mit hohen örtlichen Auflösungen sowie Informationen zum zugrundeliegenden Gefüge. Die Informationen zum Gefüge der Mikroprobe werden dabei aus der Elektronenrückstreubeugung (EBSD) oder lichtoptischer Mikroskopie angeätzter Oberflächen gewonnen. Dieser vielseitige Datensatz kann als Basis für daten- oder wissensgetriebene Lebensdauermodelle oder zur Validierung selbiger genutzt werden. Innerhalb der numerischen Modellierung können solche Datensätze als Referenz und zur Optimierung vor allem für meso- und mikromechanische Modelle interessant sein. Dazu zählen beispielweise die Kristallplastizität oder diskrete Versetzungsdynamik. Die erreichten definierten Randbedingungen ermöglichen gemeinsam mit den kleinen Probenvolumina, Mikrostrukturen und Belastungen in rechenaufwendigen Simulationen abzubilden. Somit können über das Zusammenspiel von beispielsweise Kristallplastizitätsmodellen und experimenteller Mikromechanik Einblicke in Versagensmechanismen gewonnen werden.

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Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz in der Werkstoffmechanik

Die Beschaffenheit früher Ermüdungsschädigungen hängt stark vom Material (untenstehende Abbildung) und vom Belastungsszenario ab. Auch weisen Bilddaten von Schädigungen, aufgrund der optischen Abbildungseinstellungen, eine Streuung auf. Methoden des maschinellen Lernens erlauben die automatisierte Detektion solcher Schädigungsstellen in diversen Materialien. So kann mittels neuronalen Netzwerken, die bereits mit einem vielseitigen Datensatz trainiert wurden, eine pixelweise Riss- und Extrusionsdetektion (semantische Segmentierung) durchgeführt werden. Da der Trainingsdatensatz verschiedenste Riss und Extrusionsmorphologien (siehe untenstehende Abbildung) wie beispielsweise Protrusionen 1) und lokalisierte zungenförmige Extrusionen 2) in mehreren Materialien enthält, wird von einer Übertragbarkeit auf weitere metallische Materialien ausgegangen.  Diese automatisierte und generalisierende Methode verknüpfen wir mit automatisierter Rasterelektronenmikroskopie (REM), um eine effiziente Schädigungscharakterisierung an Proben- und Bauteiloberflächen zu gewährleisten.

                                                                                                                                       

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Risse und Extrusionen aus der Rasterelektronenmikroskopie (REM) unterschiedlicher Materialien: a) ferritischer Stahl EN 1.4003, b) martensitischer Stahl EN 1.7228 und c) sauerstofffreiem Kupfer.

Diese Methode ist nicht auf Ermüdungsschädigungen beschränkt, sondern lässt sich auf andere werkstoffmechanische Problemstellungen übertragen, für die bildbasierte Daten mit charakteristischen Merkmalen verfügbar sind.  Dabei ist die erforderliche Datenmenge abhängig von der Komplexität der Architektur des neuronalen Netzes und der Problemstellung.  Mittels intelligenter auf die Problemstellungen angepasster Strategien zur Daten Augmentation können schon einige hundert annotierte Bildinstanzen zum Trainieren von verhältnismäßig kompakten Netzwerken ausreichen. Die Segmentierungsergebnisse werden typischerweise mit der IoU-Metrik (Intersection over Union) beurteilt, welche das Verhältnis aus Schnittmenge und Vereinigung von Vorhersage und Annotation bildet. Bei der Schädigungsdetektion (Abbildung unten) in ferritischem Stahl EN 1.4003 wurde beispielsweise jeweils ein mittlerer IoU für Risse und Extrusionen von 0.84 und 0.71 erzielt.

 

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Extrusion und Riss in ferritischem Stahl EN 1.4003 überlagert mit Segmentierungsmasken welche Hintergrund (rot), Risse (grün) und extrudierte Bereiche (blau) aufzeigen. a) manuell indizierte Bereiche, b) Vorhersage des neuronalen Netzes.

Hochaufgelöste Schädigungsanalyse und Extrusionsbildungskinetik mit ROCS-Mikroskopie

Im Rahmen einer Masterarbeit in 2019 wurde die ROCS-Mikroskopie (Rotating Coherent Scattering Microscopy,  Jünger et al. 2016) mit der Ermüdung von Mikroproben an der multiaxialen Resonanzermüdungsapparatur kombiniert. Ziel ist die Beobachtung früher Schädigungsmechanismen mit hoher optischer Auflösung. Aus den aufgezeichneten Bilderserien sollen Schlüsse über die Kinetik frühester Schädigungsmechanismen gezogen werden. Die ROCS-Mikroskopie, ursprünglich entwickelt für die Betrachtung biologischer Zellen, ermöglicht eine zeitlich und örtlich hochaufgelöste Bildgebung bei atmosphärischen Bedingungen, was in situ Versuche im Rasterelektronenmikroskop unter Vakuum komplementiert.

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Publikationen

  • Gublay, O.; Ackermann, M.; Gramlich, A.; Durmaz, A.R.; Krupp, U., Influence of transformation temperature on the high-cycle fatigue performance of carbide-bearing and carbide-free bainite,  Steel Research International, Online first (2023) Art. 2300238, 14 Seiten Link
  • Durmaz, A.R.; Hadzic, N.; Straub, T.; Eberl, C.; Gumbsch, P., Efficient experimental and data-centered workflow for microstructure-based fatigue data: Towards a data basis for predictive AI models, Experimental Mechanics 61/9 (2021) 1489-1502 Link
  • Natkowski, E.; Durmaz, A. R.; Sonnweber-Ribic, P.; Münstermann, S., Fatigue lifetime prediction with a validated micromechanical short crack model for the ferritic steel EN 1.4003, International Journal of Fatigue 152 (2021) Art. 106418; 15 Seiten Link
  • Thomas, A.; Durmaz, A. R.; Straub, T.; Eberl, C., Automated quantitative analyses of fatigue induced surface damage by deep learning, Materials 13/15 (2020) Art. 3298, 24 Seiten Link
  • Buck, M.; Straub, T.; Eberl, C., Experimental investigation of damage detection and crack initiation up to the very high cycle fatigue regime; Fatigue of Materials at Very High Numbers of Loading Cycles : Experimental Techniques, Mechanisms, Modeling and Fatigue Life Assessment, Christ, H.J. (Hrsg.) Springer Fachmedien, Wiesbaden (2018) 365-393 Link
  • Straub, T.; Berwind, M.F.; Kennerknecht, T.; Lapusta, Y.; Eberl, C., Small-scale multiaxial setup for damage detection into the very high cycle fatigue regime, Experimental Mechanics 55/7 (2015) 1285-1299 Link

 

Weiterführende Informationen