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Title: Charakterisierung von Materialfehlern in einer Nickelbasislegierung mittels Analyse multivariater Wirbelstromdaten
Author(s): Siekmann, Malte Felix Jonathan
Referee(s): Halle, ThorstenLook up in the Integrated Authority File of the German National Library
Mook, Gerhard
Granting Institution: Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Maschinenbau
Issue Date: 2025
Extent: xvi, 167 Seiten
Type: HochschulschriftLook up in the Integrated Authority File of the German National Library
Type: PhDThesis
Exam Date: 2025
Language: German
URN: urn:nbn:de:gbv:ma9:1-1981185920-1249559
Subjects: Werkstoffprüfung
Werkstoffuntersuchung
Nickelbasislegierung
Wirbelstromdaten
Abstract: Eddy Current (EC) Testing, as non-destructive method for validation of technical products, is widely used due to its advantages in terms of speed and contactless testing. It gathers its importance provided by the possibility of in-line implementation and online testing. Mostly, the reason for its implementation in production lines might be quality-driven as it can be seen in the detection of surface-open as well as subsurface defects. Limits in the differentiation of small material defects are set by the quality of the EC-signal itself. Addition of noise as well as any influence by convolution of the sensor’s aperture function lead to indistinct signals or blurred C-Scans. The present thesis focusses on the detection of casting imperfections in turbine wheels out of Inconel alloy for heavy duty trucks. Fundamental studies show the capability to detect imperfections up to a minimum size of 0.5 mm and 0.3 mmof ligament. Furthermore the presented work focuses on the deconvolution of EC-Signals and the characterization of defects. The methodology applied is the Richardson Lucy algorithm for image deconvolution which allows an improved separation of small defects. Inclusions can be detected by use of an absolute eddy current probe. For porosity there is need to switch to differential probes.
Nickelbasislegierungen kommen in zahlreichen Antriebskomponenten zum Einsatz. Aufgrund ihrer herausragenden mechanischen Kennwerte eignen sie sich für den Einsatz in Turbinenrädern von Abgasturboladern in Nutzkraftwagen. Turbinenräder werden im Feingussverfahren produziert und müssen vor ihrer Verwendung auf ihre Einsatzfähigkeit hin geprüft werden. Bereits kleinste prozessbedingte Gussfehler können zum Ausfall der Komponente im Betrieb führen. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines zerstörungsfreien Prüfverfahrens für die Detektion und Unterscheidung dieser Materialfehler in Turbinenrädern aus Nickelbasislegierung. Dazu wird das Wirbelstromprüfverfahren angewandt. Anhand von Grundlagenuntersuchungen an einfachen Referenzkörpern werden sowohl die Prüfparameter aber auch signifikante Randbedingungen und die auszuwertenden Zielgrößen ermittelt. Zum Nachweis kleiner Materialfehler hat sich neben der Phasenverschiebung auch die Auswertung des Wirbelstromsignals vom Abgleichpunkt bis zur Signalschleifenspitze bewährt. Es kann eine sichere Detektion von Fehlern mit einer Größe von 0,5 mm bei einem Ligament von 0,3 mm ausgewiesen werden. Weiterhin wird untersucht inwieweit sich Materialfehlertypen voneinander unterscheiden lassen. Die Merkmalserkennung unterschiedlicher Gussfehler hängt dabei wesentlich von der Apertur des verwendeten Sensors ab. Ein Fokus dieser Arbeit liegt dabei auf der bildgebenden Wirbelstromprüfung. Durch die Anwendung eines Entfaltungsalgorithmus nach Richardson-Lucy kann eine verbesserte Trennbarkeit der Fehler untereinander erzielt werden. Ebenfalls zeigt sich, dass die verwendete Absolutsonde zur Detektion von Einschlüssen geeignet ist, jedoch bei der Auffindung von großflächiger Erstarrungsporosität an Grenzen stößt. Diese Fehler lassen sich hingegen über ein Differenzspulensystem auffinden.
Annotations: Literaturverzeichnis: Seite 157-167
URI: https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/124955
Open Access: Open access publication
License: (CC BY 4.0) Creative Commons Attribution 4.0(CC BY 4.0) Creative Commons Attribution 4.0
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