Ortsaufgelöste Schadensdiagnostik mit geführten Wellen und zustandsbasierten Modellen mit Modellfusion für Faserverbundwerkstoffe - Fortschritte und Möglichkeiten
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Abstract:
Ultraschallmesstechnik von geführten Wellen wird für die Schadens- und Zustandsdiagnostik eingesetzt. Wir werden ortsaufgelöste automatisierte Analyseverfahren unter Verwendung von zustandsbasierten prädiktiven Modellen mit Modellfusion vorstellen und deren Fähigkeiten und Eignung diskutieren. Grundlage für die Evaluierung sind räumlich aufgelöste 2D Abtastungen von Luftultraschallmessungen und nicht räumliche Messungen mit kontaktierten Sensoren, aber mit einem Satz von räumlich unterschiedlichen Sensor-Aktuator Positionen. Als Testbauteil dienen rechteckige CFK und FML Platten mit Pseudodefekten. Ziel der prädiktiven Analysatoren ist eine zuverlässige Erkennung von Bauteilschäden und deren Lokalisation. Sowohl FP- als auch FN Raten und Lokalisationsfehler werden betrachtet. Ein großes Problem von mit ML erzeugten Modellen ist der Mangel an Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit der Ausgabe (Merkmale) in Abhängigkeit von der Eingabe (Sensoren). Wir werden Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit der Ausgabe (Merkmale) in Abhängigkeit von der Eingabe (Sensoren) diskutieren und ein Bezug der Physik der Wellenausbreitung und Schadensinteraktion mit den Ausgaben der maschinellen Modelle heuristisch herstellen.Es werden zwei ML Verfahren vorgestellt: Ein verteiltes Mehrinstanzlernproblem mit räumlicher Modellfusion, und ein Einzelinstanzlernproblem, beide basierend auf rückgekoppelten Künstlichen Neuronalen Netzwerken mit "Gedächtnis" die Daten- und Zeitserienprädiktion erlauben (LSTM Zellen). Die Fusion beider Verfahren kann schließlich einen wesentlich Beitrag zu erhöhter Zuverlässigkeit und Alltagstauglichkeit liefern.