Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.18419/opus-94
Authors: Gabler, Markus
Title: Funktionsintegrierte Faserverbundwerkstoffe - ein Beitrag zu strukturintegrierter Sensorik
Other Titles: Functional integrated composites - a contribution to structural integrated sensors
Issue Date: 2012
metadata.ubs.publikation.typ: Dissertation
Series/Report no.: Forschungsberichte aus dem Institut für Tragkonstruktionen und Konstruktives Entwerfen, Universität Stuttgart;34
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-80186
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/111
http://dx.doi.org/10.18419/opus-94
ISBN: 978-3-922302-34-6
Abstract: Faserverbundwerkstoffe eignen sich aufgrund ihres geschichteten Aufbaus besonders gut für die Integration zusätzlicher Funktionalitäten. Dabei können einerseits die Werkstoffeigenschaften gezielt optimiert werden, andererseits ist es möglich, mehrere Komponenten in einem Element zu vereinigen. Der umgebende Faserverbundwerkstoff schützt die strukturintegrierte Funktionalität, was zu robusten Systemen führt. Für architektonische Anwendungen sind die Integration von wärmespeichernden Materialien, der Einbau von Sensoren sowie die aktive mechanische Steuerbarkeit von Bauteilen von maßgeblicher Relevanz. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird die Einbettung faseroptischer Sensoren in Verbundwerkstoffe eingehender untersucht. Dabei werden optische Fasern mit integrierten Reflexionsgittern (Bragg-Gitter) verwendet; die bei der Lichtleitung reflektierte Wellenlänge lässt einen Rückschluss auf Dehnung und Temperatur in der Sensorfaser zu. Durch die Strukturintegration werden die Dehnung der optischen Faser und damit der resultierende Messwert von der Beschichtung der Sensorfaser sowie dem lokalen Laminatgefüge und von Fehlstellen beeinflusst. Eine mikromechanische Analyse zeigt, dass der dreidimensionale Dehnungszustand in der Sensorfaser nicht dem Dehnungszustand im umgebenden Faserverbundwerkstoff entspricht. Temperaturdifferenzen und Dehnungen längs der Orientierung der Sensorfaser werden zwar affin in diese übertragen und können daher zuverlässig gemessen werden. Dehnungen senkrecht zur optischen Faser werden von dieser jedoch weniger stark wahrgenommen und deren Einfluss auf das Messergebnis variiert außerdem erheblich, in Abhängigkeit des Laminataufbaus und der Faserbeschichtung. Praktischer Versuche bestätigen umfänglich die rechnerischen Vorhersagen und zeigen grundsätzlich eine gute Leistungsfähigkeit strukturintegrierter faseroptischer Sensoren. Die Untersuchungen bilden die Grundlage für die Entwicklung großformatiger Faserverbundbauteile mit automatisiert integrierten Sensorfasern. Die planmäßige Ermittlung von Querdehnungen ist bei strukturintegrierten Fasersensoren nicht zuverlässig möglich, weshalb deren Entkopplung erstrebenswert ist. Es hat sich als zielführend erwiesen, eine möglichst weiche Schutzschicht für die Sensorfaser einzusetzen, um die Effekte aus Querdehnung zu minimieren. Da die Messergebnisse von der Orientierung der optischen Faser und den mechanischen Kennwerten des Laminats abhängen, ist eine präzise Vorhersage der Korrelation zwischen Einwirkung und Messsignal schwierig. Daher wird ein künstliches neuronales Netz zur Auswertung der Daten entwickelt, welches die beschriebenen Streuungen ausgleichen kann. Eine exemplarische Untersuchung beweist die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze für die Auswertung strukturintegrierter Sensornetzwerke. Damit wird es auch möglich, neben der quantitativen Dehnungsermittlung auch qualitative Einwirkungsszenarien zu beschreiben und zu detektieren.
Due to the layering nature of the structure, fibre composites are particularly well suited for the integration of additional functionalities. On the one hand, material properties can be optimised specifically; on the other hand, it is possible to combine multiple components into one single element. The surrounding fibre composite structure protects the integrated functionality, resulting in robust systems. For architectural applications, the integration of heat storage materials, embedding of sensors and the active mechanical actuation of components are of significant relevance. In the present work, the embedding of fibre optic sensors in composites is further investigated. In this case, optical fibres with integrated reflection gratings (Bragg gratings) are utilized; reflected wavelength in the lightguiding allows for a capturing of strain and temperature in the sensor fibre. Due to the structural integration, the strain of the optical fibre and the resulting measurements are influenced by the coating of the sensor fibre as well as by the local laminate structure and defects. Micro-mechanical analysis shows that the three-dimensional strain state in the sensor fibre does not comply with the strain state in the surrounding fibre composite material. On the one hand, temperature shifts and strain along the orientation of the sensor fibre are transmitted affine into it and can be reliably measured. One the other hand, strain perpendicular to the optical fibre is less noticeable and, moreover, its influence on the measurement varies considerably, depending on the laminate structure and the fibre coating. Laboratory experiments confirm the theoretical predictions entirely and show generally good performance of structurally integrated fibre optic sensors. The results of this research serve as basis for the development of large-scale composite structures with automatically integrated sensor fibres. The systematic investigation of transverse strain cannot be performed reliably with structurally integrated fibre sensors, therefore decoupling is desirable. It has proven to be appropriate to employ a soft enough coating for the sensor fibre to minimize the effects of transverse strain. Since the measured results depend on the orientation of the optical fibre and the mechanical parameters of the laminate, a precise prediction of the correlation between the action and the measurement is a challenging task. Therefore, an artificial neural network for data analysis is being developed, which can compensate for the variations as described. An exemplary study has proven the efficiency of neural networks for the analysis of structurally integrated sensor networks. It is thus possible not only to determine the strain quantitatively but also to describe and recognize the scenarios of action.
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