Experimentelle Ermittlung komplexer Rissfortschrittsdaten mittels smarter Algorithmen und digitaler Bildkorrelation

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Beschreibung

Die digitale Bildkorrelation (DIC) eröffnet Zugang zum Verformungsverhalten einer Probe und speziell bei bruchmechanischen Experimenten zum Rissspitzenfeld. Um hierbei automatisiert eine hohe Anzahl an DIC Aufnahmen auszuwerten, müssen jeweils der aktuelle Risspfad sowie insbesondere die Rissspitzenkoordinaten identifiziert werden. Aus diesem Grund wurde zur automatischen Risserkennung in den DIC Ergebnissen ein convolutional neural network (CNN) trainiert. Hierauf basierend lässt sich im nächsten Schritt die Rissspitzenbeanspruchung in Form von KI und KII mittels des Wechselwirkungsintegrals berechnen. Durch Kombination beider Algorithmen wurde eine da/dN-ΔKDIC Kurve der Aluminiumlegierung AA2024 anhand einer MT160 Probe vollständig automatisiert ermittelt.

Artikelnummer: Br-2021-012

Titel: Experimentelle Ermittlung komplexer Rissfortschrittsdaten mittels smarter Algorithmen und digitaler Bildkorrelation
Autor(en): E. Breitbarth, T. Strohmann, D. Starostin-Penner
DOI: 10.48447/Br-2021-012
Veranstaltung: 53. Tagung des Arbeitskreises Bruchmechanik und Bauteilsicherheit
Jahr der Veröffentlichung: 2021
Publikationsart: Tagungsmanuskript (PDF)
Sprache: Deutsch

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Experimentelle bruchmechanische Untersuchung eines clinchgeeigneten Bleches aus HCT590X mithilfe einer neuen Probengeometrie

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Evaluation von PROCRACK im Vergleich zu Franc3D für die Vorhersage von Risswachstum in industrieller Anwendungsumgebung

Publikationsart: Tagungsmanuskript (PDF)

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Publikationsart: Tagungsmanuskript (PDF)

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Grain-wise Simulation of Stoachastic Damage and Failure verified on a TiAl Polycrystal

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Risswachstum in Nietverbindungen zyklisch beanspruchter Konstruktionen aus Flussstahl

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