56. Metallographie-Tagung 2022 - Materialographie
Vortrag
21.09.2022
Softwaregestützte Bestimmung von Bruchmechanismen und Bruchflächenmerkmalen mittels Machine Learning und Topographie-Informationen
US

Ulrich Sonntag

Sonntag, U. (V)¹; Bettge, D.²; Botsch, B.¹; Hemmleb, M.³; Schmies, L.⁴; Yarysh, A.⁴
¹Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e.V.,, Berlin; ²Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM), Berlin; ³point electronic GmbH, Halle; ⁴Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung, Berlin
Vorschau
23 Min. Untertitel (CC)

Ziel von fraktographischen Untersuchungen ist die Auswertung von makroskopischen und mikroskopischen Bruchflächenmerkmalen und daraus resultierend die Bestimmung des Bruchmechanismus eines Bauteils aus einem Schadensfall. Die Grundlage für die Bewertung von Bruchmerkmalen stammt dabei aus zuvor durchgeführten eigenen Vergleichsversuchen und aus der Literatur. Eine fraktographische Analyse kann sehr aufwändig sein und setzt in jedem Fall erhebliches Erfahrungswissen voraus. Im IGF-Vorhaben „iFrakto“ wird Software entwickelt, die auf Basis von digitalisiertem Expertenwissen, Machine Learning und unter Zuhilfenahme von Topographie-Daten anhand von REM-Aufnahmen Bruchmerkmale und Bruchmechanismen quantitativ bestimmt. Solche Software soll mittelfristig direkt am REM oder bei der nachfolgenden Auswertung wissensbasierte Vorschläge für die Bewertung von Bruchflächen liefern. Als Grundlage hierfür wurden Ringversuche unter Fraktograph/inn/en durchgeführt, um die Wissensbasis zu schaffen, die praxisrelevanten Anforderungen an solche Software abzufragen und erste Praxistests durchzuführen. Die bisherigen Ergebnisse werden vorgestellt und die Relevanz der Auswertestrategie und unterschiedlicher Sensordaten bewertet.

Abstract

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