Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.18419/opus-228
Authors: Kurz, Jochen Horst
Title: Verifikation von Bruchprozessen bei gleichzeitiger Automatisierung der Schallemissionsanalyse an Stahl- und Stahlfaserbeton
Other Titles: Verification of fracture processes and simultaneously automating the acoustic emission analysis for reinforced concrete and short fiber reinforced concrete
Issue Date: 2006
metadata.ubs.publikation.typ: Dissertation
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-25488
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/245
http://dx.doi.org/10.18419/opus-228
Abstract: Schallemissionen sind definiert als Emissionen von elastischen Wellen, die während Mikrorissentstehung oder Gefügeveränderungen in einem unter Spannung stehenden Festkörper emittiert werden (Grosse, 1996). Bei Beton, Stahlbeton und Stahlfaserbeton treten Schallemissionen in Verbindung mit dynamischen Bruchprozessen auf. Daher besteht eine methodische Verwandtschaft zwischen der Schallemissionsanalyse und der Seismologie, da in beiden Fachgebieten die aufgrund spontaner Bruchvorgänge in Festkörpern freigesetzte elastische Energie untersucht wird (Spies et al., 2004). Die emittierten elastischen Wellen tragen sämtliche Informationen über den Bruchprozess. Dieser beginnt auf der mikroskopischen Ebene und endet dann mit der Entstehung eines Makrorisses. Eine detaillierte Analyse des Schädigungsprozesses ist daher nur möglich, wenn die gesamte Wellenform aufgezeichnet wird. Dieses Verfahren wird auch als signalbasierte Schallemissionsanalyse bezeichnet und beinhaltet die Erkennung, die Aufzeichnung und die Analyse der gesamten Wellenform. Dabei wird die eigentliche Auswertung der Daten in der Nachbearbeitung durchgeführt. Es ist offensichtlich, dass die Aufzeichnung von Schädigungsprozessen von der Mikro- bis zur Makroebene innerhalb relativ kurzer Zeit zu großen Datenmengen führt. Die manuelle Auswertung dieser relativ großen Datensätze ist zeitintensiv. Daher war der Bedarf nach einer stabilen und zuverlässigen automatischen Auswertung gegeben. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Konzept für die Automatisierung aller Ebenen der Auswertung der signalbasierten Schallemissionsanalyse entwickelt. Diese Ebenen sind: die Signaldetektion und Aufzeichnung, die Signalkonditionierung, die Ersteinsatzbestimmung und Lokalisierung und schließlich die Klassifizierung der Schädigung mit statistischen Verfahren. Das Konzept, das zur Automatisierung der einzelnen, teilweise aufeinander aufbauenden, Ebenen der Auswertung umgesetzt wurde, lässt sich wie folgt zusammenfassen: Automatisierung und Transparenz der einzelnen Bearbeitungsschritte und der gesamten Schallemissionsanalyse sollten im Gleichgewicht sein (Kurz et al., 2003a). Die Ergebnisse, die im Rahmen des entwickelten Konzepts zur Automatisierung der signalbasierten Schallemissionsanalyse, erzielt werden konnten, lassen sich wie folgt zusammenfassen: Die Entwicklung eines neuen Transientenrekorders garantierte ein Aufzeichnungssystem auf dem Stand der Technik (Kurz et al., 2003c). Eine stabile und zuverlässige automatisierte signalbasierte SEA ist auf unterschiedlichen Skalen möglich. Dabei hat sich ein modularer Aufbau als vorteilhaft erwiesen, da so eine hohe Flexibilität in der Auswertung gewährleistet wird. Erst die Kombination von wohlüberlegter Signalkonditionierung (FIR-, IIR-Filter und Wavelet-Transformation), stabiler automatischer Ersteinsatzbestimmung (Kurz et al., 2005c) und drei verschiedenen Lokalisierungsalgorithmen (Geiger-Algorithmus (Geiger, 1910), Bancroft-Algorithmus (Bancroft, 1985) und Permutationsansatz auf Basis des Bancroft-Algorithmus) ermöglicht eine Genauigkeit und Zuverlässigkeit in der dreidimensionalen Lokalisierung, so dass eine manuelle vollständig durch eine automatische Auswertung ersetzt werden kann. Mit Array-Verfahren ist eine zweidimensionale Lokalisierung von Schallemissionen bei Laufwegen von mehr als 1,5 m durch Kreuzpeilung möglich. Eine genaue Lokalisierung bildet die Basis für statistische Auswertungen, mit denen dann die Entstehung von Makrorissen (b- und Ib-Wert Analyse) sowie die zeitliche und räumliche Verteilung der Ereignisse analysiert werden kann. Die Gesamtheit der Auswertungen erlaubt schließlich eine Klassifikation des entstandenen Schadens. Letztendlich erlaubt eine vollständig automatisierte signalbasierte SEA aufgrund der signifikanten Zeitersparnis eine umfassendere und weitreichendere Auswertung. Dies resultiert in Aussagekräftigeren Ergebnissen. Die Arbeit schließt mit einem Ausblick hinsichtlich der Anwendbarkeit dieser Ansätze für das Monitoring von belasteten Strukturen. Dabei werden auch Einschränkungen und zukünftige Forschungsansätze diskutiert.
Acoustic emissions are defined as the spontaneous release of localized strain energy in stressed material (Grosse, 1996). With concrete, reinforced concrete and fiber reinforced concrete, this spontaneous energy release corresponds to dynamic fracture processes. The same phenomenon plays an important role in seismology: stored elastic energy is released as elastic waves due to sudden fracturing in a rigid body (Spies et al., 2004). Emitted elastic waves contain all information about the fracture process, which starts on a microscopic scale and results in macro-cracks. Detailed investigations of the failure process therefore require the recording of the whole waveform. This methodology is also called signal-based acoustic emission analysis and entails detection, storage and analysis of the waveforms. The analysis of the data is performed in a post-processing environment. It is obvious that the recording of damage processes from the microscopic to the macroscopic scale produces large data sets, even during relatively short time spans. Manual analysis of such a huge amount of data is very time consuming. Therefore, a stable and reliable automatic analysis procedure was required. Within this work, a concept for the automating all stages of the signal based acoustic emission analysis was developed. These stages include signal detection and recording, signal conditioning, onset detection and localization and finally, classification of the damage by statistical means. The framework of the automation of the analysis stages, which often synthesize each other, can be summarized as follows: a good balance between transparency and automation of the processing steps themselves, and the entire acoustic emission analysis, is needed (Kurz et al., 2003a). The application of the analysis stages within the developed automation frame of the signal based acoustic emission analysis led to the following results: The development of a transient recorder guaranteed a state of the art recording system (Kurz et al., 2003c). The main features and the core concept of the system are described in this thesis. A stable and reliable automation of the signal-based acoustic emission analysis is possible, even on varying scales. Due to the guaranteed flexibility in the analysis, the modular concept of automation turned out to be an advantage. The combination of considered signal conditioning (FIR, IIR filters and wavelet transform), stable automatic onset detection (Kurz et al., 2005c) and three different localization algorithms (Geiger-method (Geiger, 1910), Bancroft-algorithm (Bancroft, 1985), permutation-algorithm based on the Bancroft-approach) allows an accuracy and reliability in three dimensional localization so that a manual analysis can be completely replaced by an automatic analysis. Using array techniques a two-dimensional localization - by cross bearing - is possible for ray paths of more than 1.5 m. The accurate localization forms the basis of a statistical analysis of the fracture process. The magnitude-frequency distribution (b- and Ib-value) allows the detection of macro-cracks. Furthermore, the temporal and spatial behaviour of the fracture process could be analysed. The whole acoustic emission analysis finally allows a classification of the damage occurred. The time saved due to an automated signal-based acoustic emission analysis allows a more extensive and far-reaching evaluation of the experiments. This leads to more significant results. Finally, an outlook concerning the applicability of the developed concept of automation and of single approaches to structural health monitoring in civil engineering is given.
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