Development of Methods for the Characterization of Damage in Sheet Molding Compounds by using In-Situ Computed Tomography
Creators: name: Schöttl, Ludwig
Publisher: name: Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Year: 2021
Subjects: computed tomography
volumetric image processing
crack segmentation
artificial neural networks
damage characterization
digital volume correlation
microstructure characterization
fiber bundle tracking
sheet molding compounds

description: Diskontinuierlich faserverstärkte Polymere, wie Sheet Molding Compounds (SMC) werden häufig in modernen Automobilleichtbaukonstruktionen eingesetzt. SMC-Werkstoffsysteme zeichnen sich durch eine gute Umformbarkeit und hohe spezifische mechanische Eigenschaften aus. Des Weiteren erfüllen sie die geforderte Prozesszykluszeit für die Fertigung von Automobilkomponenten. Die mechanischen Eigenschaften auf der makroskopischen Betrachtungsebene und das Schädigungsverhalten von SMC werden maßgeblich durch die Mikrostruktur und insbesondere durch die Anordnung der Fasern beeinflusst. Folglich ist die Berücksichtigung der Mikrostruktur bei der Auslegung und Lebensdauervorhersage von Bauteilen aus SMC unerlässlich. Moderne Mikro-Computertomographie-Systeme (μCT) erzeugen zerstörungsfrei volumetrische Bilder von Mikrostrukturen. Durch die Kombination von mechanischer Prüfung und μCT-Messung mittels in-situ Experimenten wird sowohl die Mikrostruktur, als auch die Rissausbreitung der untersuchten Probe dreidimensional beobachtet. Ein wesentlicher Aspekt dieser Arbeit ist es, die Mikrostruktur und das Schädigungsverhalten auf der gleichen Betrachtungsebene mittels μCT-Aufnahmen zu analysieren. Die gewonnenen Daten werden genutzt, um den Zusammenhang zwischen der Mikrostruktur und dem Schädigungsverhalten zu untersuchen. Zur Charakterisierung der Mikrostruktur, wird in dieser Dissertation eine Methode zur Analyse von SMC-Mikrostrukturen mit Hilfe von volumetrischen Bildern vorgestellt. Zentrales Merkmal dieser Methode ist die Ausnutzungder charakteristischen SMC-Faserbündel. Das führt dazu, dass die notwendige Bildauflösung im Vergleich zur Untersuchung von Einzelfasern vergrößert wird. Diese Eigenschaft ermöglicht es, größere und repräsentative SMCMikrostrukturen zu untersuchen. Die SMC-Faserbündel werden iterativ mit Hilfe eines probabilistischen Ansatzes verfolgt, der es ermöglicht, Faserbündel auch in Bereichen zuverlässig zu identifizieren, in denen andere Faserbündel kreuzen. Das Kernthema dieser Dissertation ist die Charakterisierung von Schädigungen mittels in-situ μCT-Versuchen. Es werden verschiedene Methoden zur Segmentierung von Rissen in volumetrischen Bildern unter Verwendung von Grauwert-Histogrammen, künstlicher Intelligenz und digitaler Volumenkorrelation vorgestellt. Die Fähigkeiten dieser Methoden werden miteinander verglichen und mit Bezug auf die Genauigkeit der segmentierten Risse, praktische Einschränkungen und Anwendbarkeit diskutiert. Anschließend werden Bildverarbeitungsmethoden zur Analyse und Quantifizierung der Schädigung hinsichtlich Rissvolumendichte, räumliche Orientierungsverteilung und Schädigungsmechanismen vorgestellt. Aus den gewonnenen Daten lässt sich umfassend der Zustand und die Entwicklung der Schädigung bewerten. Abschließend werden die vorgestellten Methoden angewandt, um die Mikrostruktur sowie das Schädigungsverhalten von mehreren repräsentativen SMC-Proben mit unterschiedlichen Mikrostrukturen zu charakterisieren. Als Ergebnis wird der Zusammenhang zwischen der Mikrostruktur und dem Schädigungsverhalten untersucht und diskutiert.