DGZfP-JAHRESTAGUNG 2002

ZfP in Anwendung, Entwicklung und Forschung

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Fehlerdiagnose in der Ultraschallprüfung mit iterativer Modellierung

Dirk, Tscharntke, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung, Berlin;
Rainer Boehm, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung, Berlin;
Anton Erhard, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung, Berlin;
Hermann Wüstenberg, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung, Berlin;
Kontakt: D. Tscharntke, R. Boehm

Zusammenfassung

Die verschiedenen Bewertungs- und Untersuchungsverfahren zur Fehlerdiagnose in der Ultraschallprüfung lassen in Abhängigkeit von der Prüfsituation nur eine fallweise Anwendung zu. Die erzielbaren Ergebnisse sind durch prinzipielle Grenzen, wie die orientierungsabhängigen Wechselwirkungen der Ultraschallwellen mit dem Fehler, in ihrer Genauigkeit stark begrenzt. Im allgemeinen enthalten sie nur einen Teil der für eine belastbare Fehlerdiagnose erforderlichen Informationen. Eine zuverlässige Bewertung ist meist durch die Zusammenfassung der Ergebnisse redundanter US- Verfahren und die Nutzung von a priori Informationen, z.B. aus der Fertigungsgeschichte einer Komponente, möglich. Der Einsatz mehrerer US-Prüfverfahren bedingt üblicherweise einen höheren Zeit-, Arbeits- und Kostenbedarf und sollte möglichst durch Verbesserung der Fehlerdiagnose mit einem Verfahren begrenzt werden.

Die im Beitrag vorgestellte iterative Modellierung der Ultraschallprüfung bietet dazu eine Möglichkeit. Die Durchführung der Modellrechnungen beginnt mit der Aufstellung einer Fehlerhypothese unter Einführung von a priori Informationen. Die Nachrechnung der Fehlerhypothesen mit dem validierten und erprobten Modell ermöglicht den Vergleich mit den Messergebnissen. Die aufgestellten Fehlerhypothesen können so abgesichert, sowie Messergebnisse überprüft und bestätigt werden. Das Rechenmodell ermöglicht die Bewertung der Amplitude, der Laufzeit, der Echodynamik und des Anzeigenmusters, also aller auch bei anderen Bewertungs- und Untersuchungsverfahren herangezogenen Bewertungsmaßstäbe. Eine Kombination des Rechenmodells mit einer Evolutionsstrategie würde die Systematisierung des Verfahrens ermöglichen, ist jedoch mit Schwierigkeiten verbunden, wie im Beitrag gezeigt wird. Die iterative Modellierung besteht aus drei Teilprozessen, der Analyse der möglichen Wechselwirkungen, der Separation dieser Wechselwirkungen in diverse Schallwege und schließlich der Synthese der auf den verschiedenen Wegen berechneten Signale zum Gesamtsignal. Die ersten beiden Teilprozesse müssen z.Zt. auf Basis von Expertenwissen für jeden Prüffall neu gelöst werden.

Keywords
iterative Modellierung; Fehlerhypothesen; a priori Informationen; schnelle, interaktive Modelle, Evolutionsstrategien

In Bild 1 sind die Informationsquellen einer üblichen Ultraschallprüfung dargestellt. Aus der Prüfanordnung können der Einschallwinkel und die Prüfkopfposition entnommen werden. Das vom Ultraschallgerät dargestellte A-Bild liefert drei wesentliche Informationen. Dies sind die Laufzeit, die vergeht bis das Echo auf dem Schirmbild erscheint, die Echohöhe und die Echodynamik, die bei einer Prüfkopfverschiebung entsteht.

Bild 1: Die Informationsquellen der Ultraschallprüfung.

Aus der Laufzeit kann bei bekannter Schallgeschwindigkeit und korrekter Justierung des Prüfsystems der Schallweg bis zum Reflektor ermittelt werden. Mit einem AVG- Diagramm kann aus der Echohöhe eine Ersatzreflektorgröße bestimmt werden. Das Echodynamikmuster kann Informationen über die Reflektorart und -größe liefern. Die derzeitige Ausbildung des Prüfpersonals zielt darauf ab, eine Anzeigenbewertung unter Einbeziehung dieser Informationsquellen zu gewährleisten.

In der Realität stellt sich die geschilderte Situation jedoch häufig wesentlich komplexer dar, wie in Bild 2 gezeigt wird. Ein klassisches Problem bei der zerstörungsfreien Schweißnahtprüfung an Rohren mit Ultraschall- oder Röntgenverfahren stellen Anzeigen aus dem Bereich der Wurzel- und Decklagenraupen dar. Anzeigen aus dem Decklagenbereich sind leicht überprüfbar, da dieser Bereich meist von außen zugänglich ist. Weitaus schwieriger ist die Bewertung von Anzeigen aus dem Wurzelbereich, weil dieser im allgemeinen nicht zugänglich ist und häufig nur wenige Informationen über Querschnittsprofile und Wanddickenunterschiede vorliegen. Zur Unterscheidung von wurzelbedingten Formanzeigen und Fehlern positioniert man üblicherweise die Echoanzeigen von beiden Schweißnahtseiten auf die gleiche Schallwegposition am Schirmbild des Ultraschallgerätes. Aus den dazugehörigen Prüfkopfpositionen lässt sich der Anzeigenursprung ermitteln.

Wenn man mit einem stark vereinfachten Rechenmodell in einer Schweißnaht einen innenliegenden Fehler senkrecht zur Oberfläche, sowie eine Wurzelkerbe und -raupe annimmt, dann kann man die in der Realität entstehenden A- Bilder und B- (TD-) bzw. C- (TD-) Bilder relativ genau nachbilden (vgl. Bild 2). Die Berechnung eines TD- Bildes mit ca. 50 A- Bildern dauert ca. 1-5 Minuten. Schon bei dieser einfachen Modellrechnung ergibt sich eine komplizierte A- Bildstruktur, mit einer Vielzahl verschiedener Echoanzeigen. Der Versuch einer Ergebnisinterpretation am einzelnen A- Bild (Bild 2 links oben), wie oben beschrieben, ist daher kaum möglich. Außerdem überfordert diese Vorgehensweise den Prüfer, wenn sie an vielen Stellen der Schweißnaht angewendet werden muss. Eine verbesserte Unterscheidung von Form- und Fehleranzeigen ist daher nur mit einer automatischen Prüfung und Bilddarstellung (Bild 2 rechte Seite) möglich.

Die Einführung der a priori Informationen bei der iterativen Modellierung erfolgt nach dem in Bild 3 dargestellten Schema:

Bild 2: Form- und Fehleranzeigen an einer Schweißnaht im Rechenmodell.

Bild 3:Einführung von a priori Informationen bei der iterativen Modellierung.

Aus den Messdaten und zusätzlichen a priori Informationen, z.B. aus der Herstellung oder dem Betrieb der Komponente, wird eine erste Fehlerhypothese aufgestellt. Diese Hypothese wird in einer ersten Modellrechnung nachgerechnet. Der anschließende Vergleich kann die Fehlerhypothese bestätigen oder es muss unter Einführung neuer bzw. zusätzlicher a priori Informationen eine zweite Hypothese aufgestellt werden. Diese wird mit einer entsprechenden zweiten Modellrechnung verglichen. Das Verfahren wird so lange fortgesetzt, bis sich eine aufgestellte Fehlerhypothese bestätigen lässt.

Bild 4: Schematischer Ablauf einfacher Algorithmen der Evolutionsstrategie.

Für den Iterationsprozess wurden zwei verschiedene Konzepte verfolgt. Die Iteration mit manueller Parametermodifikation und der Versuch einer Systematisierung mit Hilfe einer Evolutionsstrategie. In Bild 4 sind zwei einfache Algorithmen der Evolutionsstrategie dargestellt. Der einfachste Algorithmus ist eine (1+l)- Evolutionsstrategie. Der Parametersatz der ersten Berechnung, der sogenannte erste Elter, hier symbolisch auf einer Karte vermerkt, wird zunächst dupliziert. Anschließend werden die Rechenparameter durch einen Zufallsprozess verändert. Mit den geänderten Parametern wird ein TD- Bild berechnet und eine Qualitätsfunktion bestimmt die Qualität des TD- Bildes. Dieses Verfahren wiederholt sich bis die gewünschte Nachkommenanzahl l berechnet worden ist. Danach kommen der Elter und die l Nachkommen in eine Selektionsurne. Die l schlechtesten Individuen werden aussortiert. Das beste Individuum wird Elter der nächsten Generation.

Bei einer (1,l)- Evolutionsstrategie wird wie eben beschrieben vorgegangen. Jedoch kommen nur die Nachkommen, ohne den Elter, in die Selektionsurne. Es werden die (l-1)- Schlechtesten aussortiert und der beste Nachkomme wird Elter der nächsten Generation.

Die Voraussetzungen für die iterative Modellierung in der Fehlerdiagnose lassen sich folgendermaßen definieren:

Das Rechenmodell muss ein schnelles und interaktives Arbeiten ermöglichen. Die erforderliche Anpassungsfähigkeit an die Fehler- und Prüfgeometrie kann durch einen modularen Aufbau des Modells gewährleistet werden. Die Bewertung nach den auch bei anderen Verfahren herangezogenen Bewertungskriterien (Amplitude, Laufzeit, Echodynamik, Anzeigenmuster) muss möglich sein. Prüfanordnungen mit langen Schallwegen, wie z.B. bei Schmiedewellen, müssen berechnet werden können, sowie die Einführung von a priori Informationen gewährleistet sein. Die Erstellung belastbarer Fehlerhypothesen setzt eine hohe Validität des Modells voraus. Als Konsequenz dieser Voraussetzungen ergibt sich die Verwendung gut validierter, approximativer Modelle, die für eine iterative Modellierung geeignet sind. Sie basieren auf skalaren Lösungen der Wellengleichung und können die elastodynamischen und Polarisationseffekte berücksichtigen.

Die Entstehung des Echosignals im hier verwendeten approximativen Impuls- Echo- Modell lässt sich mit der multiplikativen Wechselwirkung in Bild 5 beschreiben. Es werden dazu die Schallfeldrichtwirkung des Prüfkopfes, das Entfernungsgesetz des Prüfkopfes, einschließlich der Schallschwächung und die Schallfeldrichtwirkung des vom Prüfkopf erregten Fehlers miteinander verknüpft. Der Sende- und Empfangsfall wird auf der Grundlage des Reziprozitätsgesetzes mit den gleichen Funktionen beschrieben. Die beiden ersten Faktoren in der Gleichung werden daher quadriert.

Bild 5: Entstehung des Echosignals im verwendeten approximativen Impuls- Echo- Modell.

Diese Näherung wird durch die in Bild 5 angegebenen Modifikationen so optimiert, dass eine realitätsnahe Berechnung möglich wird. Zu nennen sind in diesem Zusammenhang die Berücksichtigung der elastodynamischen Punktquellenrichtwirkungen begrenzter Reflektoren, der Punktrichtwirkung an der Ankopplungsfläche des Prüfkopfes nach Miller/Pursey, der Reflexionsfaktoren und Wellenumwandlungen für ebene Wellen an Grenzflächen, sowie die Beachtung vielfacher Wechselwirkungen und Schallwege.

Der Programmablauf des iterativen Rechenmodells ist in Bild 6 dargestellt:

Im Anschluss an die Eingabe der Rechenparameter (Bild 6 oben mittig) werden allgemein benötigte Werte vorausberechnet. Die Laufvariable für die Prüfkopfpositionen ALAUF wird initialisiert und die Berechnungen in der dazugehörigen Schleife begonnen. Das Programm verzweigt in die Integrationsschleifen über die Fehlerfläche in der Einschallebene und senkrecht dazu. Vor dem Eintritt in die jeweilige Schleife wird die dazugehörige Laufvariable R bzw. S initialisiert.

Bild 6: Flussdiagramm für das iterative Rechenmodell.

In der innersten Schleife erfolgt die Berechnung folgender Daten:

  • Winkel an Prüfkopf und Fehler, sowie der Schallwege
  • Punktrichtwirkungen an Prüfkopf, Fehlerelement und an der Rückwand
  • frequenzabhängige Phasenfaktoren
  • Prüfkopfrichtcharakteristik
  • geometrische Richtwirkung des Fehlerflächenelements
  • Schallschwächung
  • Summe der Echosignale

Dieser Ablauf wiederholt sich für alle Prüfkopfpositionen. Nach überschreiten der maximalen Prüfkopfposition AMAX schließt sich eine Datenaufbereitung (inverse Fourier- Transformation, A- Bild- Pixelierung, Amplitudennormierung) an. Das entstandene TD- Bild wird manuell bewertet und bei genügender übereinstimmung mit dem Messbefund gespeichert. Anderenfalls werden die Rechenparameter unter Einführung weiterer a priori Informationen manuell modifiziert und die Berechnungen fortgesetzt.

Die systematische Iteration mit einer Evolutionsstrategie wurde folgendermaßen realisiert: Nach Einlesen des gemessenen TD- Bildes (Bild 6 oben links) und Eingabe der benötigten Rechenparameter, sowie erster a priori Informationen schließt sich der bereits geschilderte Rechenverlauf an. Danach wird das berechnete TD- Bild durch eine Qualitätsfunktion bewertet. Wird die geforderte Qualität Q erreicht bzw. die Nachkommenzahl N der letzten Generation G überschritten, kann das TD- Bild und eine Datei mit dem Evolutionsverlauf gespeichert werden. Anderenfalls werden die Rechenparameter durch einen Zufallsprozess modifiziert und die Berechnungen fortgesetzt.

Bild 7: Iterative Modellierung mit manueller Parametermodifikation.

Bild 7 zeigt die Funktionsweise der iterativen Modellierung mit manueller Parametermodifikation an einem praktischen Beispiel. In der Rundnaht einer austenitischen Rohrleitung wurde nach einer Ultraschallprüfung ein innenliegender Fehler vermutet. Das Prüfproblem bestand darin, diese Vermutung gegen die auch mögliche Interpretation einer von der Innenoberfläche ausgehenden kritischen Rissbildung abzugrenzen.

Für vergleichende Messungen wurde ein rohrförmiger, austenitischer Testkörper hergestellt. Er enthielt zur Fehlersimulation eine kräftige Wurzelkerbe mit einer Tiefenausdehnung von 2mm und einen innenliegenden, senkrecht zur Oberfläche orientierten Fehler mit 3mm Tiefenausdehnung und 4mm Restligament zur Innenoberfläche (vgl. Skizze Bild 7 oben mittig). Mit dem Rechenmodell wurden unter Einführung der zur Verfügung stehenden a priori Informationen mehrere Fehlerhypothesen mit einem 35°- Prüfkopf (Bild 7 linke Seite) und 60°- Prüfkopf (Bild 7 rechte Seite) berechnet. Den oberen beiden TD- Bildern liegt eine Fehleranordnung, wie im Testkörper, mit einer Wurzelraupe, der Wurzelkerbe und dem innenliegenden Bindefehler zugrunde. Bei den unteren beiden TD- Bildern wurde der innenliegende Bindefehler nicht berücksichtigt. Die Analyse der Bilder ergibt folgende Interpretation:

Beim 35°- Prüfkopf liegen die Anzeigen des innenliegenden Bindefehlers und der Wurzelkerbe übereinander (Bild 7 oben links), da ihre Schallwege sich kaum unterscheiden. Beim 60°- Prüfkopf werden sie hingegen aufgrund des flacheren Einschallwinkels örtlich aufgetrennt (Bild 7 oben rechts). Der Vergleich zur Rechnung mit dem 60°- Prüfkopf ohne den Bindefehler zeigt deutlich den Wegfall seiner starken Echoanzeige (Bild 7 unten rechts). Im Vergleich zu einer 2mm tiefen Nut ergeben sich mit dem 60°- Prüfkopf an innenliegenden Fehlern erheblich größere Echohöhen, als mit dem 35°- Prüfkopf. Der 35°- Prüfkopf betont dafür an der Innenoberfläche liegende Fehler stärker. Diese Ergebnisse wurden durch ergänzende Messungen am Testkörper bestätigt. Daher wurde das Prüfkonzept für diese Rundnaht auf die Verwendung von 35°- und 60°- Transversalwellen- Prüfköpfen mit einer Frequenz von 2MHz abgestellt. Mit diesem Konzept können in diesem Fall innenliegende Fehler von an der Innenoberfläche geöffneten, kritischen Rissen sicher unterschieden werden.

Die iterative Modellierung mit manueller Parametermodifikation eignet sich für folgende Untersuchungen:

  • Verifikation von Fehlerhypothesen
  • Unterscheidung zwischen innenliegenden und zur Innenoberfläche geöffneten, kritischen Rissen
  • Bestimmung der Tiefenausdehnung, Neigung und Tiefenlage von Fehlern
  • Ermittlung des Restligaments zur Oberfläche (z.B. für Restlebensdauerbestimmung)

Der Test der systematischen Iteration mit einer (1+10)- Evolutionsstrategie erfolgte mit einer einfachen Qualitätsfunktion. Aufgrund deren hoher Empfindlichkeit bezüglich auftretender Rauscheffekte und Laufzeitdifferenzen wurde für den Test eine Modellrechnung als "Messbefund" vorgegeben (Bild 8 links). Als Fehler wurde eine von der Oberfläche ausgehende 15mm tiefe und senkrecht orientierte Nut angenommen. Sie kann durch den auftretenden Winkelspiegeleffekt sehr gut mit dem verwendeten 45°- Prüfkopf nachgewiesen werden.

Als Startsituation für den Evolutionsprozess wurde dem Modell eine in diesem Fall willkürlich gewählte Fehlerhypothese vorgegeben (Bild 8 rechts). Es wurde ein um -5° geneigter, innenliegender Fehler mit einer Tiefenausdehnung von 10mm in einer Tiefe von 45mm angenommen. Das Modell hatte nun die Aufgabe die korrekte Fehlerneigung, -tiefenausdehnung und -tiefenlage zu ermitteln.

Bild 8: Test einer (1+10) - Evolutionsstrategie an einer Modellrechnung.

Den Verlauf der Berechnungen zeigt Bild 9: Das Unterste TD- Bild zeigt die als "Messbefund" vorgegebene Modellrechnung. Man erkennt die starke Winkelspiegelanzeige der Nut und die beiden schwachen Rissspitzenanzeigen im direkten Weg bzw. über eine Rückwandreflexion. Das oberste Bild zeigt die Startsituation des Evolutionsprozesses mit einem geringen Qualitätswert. Die maximale Qualität liegt definitionsgemäß bei eins.

Bild 9: Test einer (1+10) - Evolutionsstrategie an einer Modellrechnung.

Zu Beginn der fünften Generation sind die Tiefenausdehnung und Neigung des Fehlers schon recht gut angepasst, nur die Fehlertiefenlage ist noch zu gering. Dadurch sind die Anzeigenhöhe und Position der Winkelspiegelanzeige noch fehlerhaft. Zur sechsten Generation gibt es einen großen Qualitätszuwachs, da hier die Tiefenausdehnung und Tiefenlage des Fehlers deutlich vergrößert wurden. Schließlich wird bei der Berechnung des zweiten Nachkommen der 18. Generation die geforderte Qualität von 0.9 überschritten. Die drei optimierten Fehlerparameter stimmen mit einer hohen Genauigkeit mit denen der vorgegebenen Fehlersituation überein.

Zusammenfassend kann man Folgendes sagen:

Mit dem approximativen Rechenmodell ist die Berechnung eines TD- Bildes mit 50 A- Bildern in ca. 1-5 Minuten möglich. Für die Fehlerdiagnose können die auch bei anderen Ultraschallverfahren eingesetzten Bewertungsmaßstäbe (Amplitude, Laufzeit, Echodynamik, Anzeigenmuster) herangezogen werden. Mit dem validierten Modell ist die Aufstellung belastbarer Fehlerhypothesen möglich und sein modularer Aufbau gewährt eine hohe Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Fehlersituationen.

Die iterative Modellierung mit manueller Parametermodifikation gestattet ein schnelles und interaktives Arbeiten. Durch Einführung von a priori Informationen können Fehlerhypothesen verifiziert werden. Für die Modellbedienung und die Analyse der akustischen Verhältnisse ist jedoch Expertenwissen erforderlich. Mit diesen Voraussetzungen ist eine zuverlässige Bewertung kritischer Befunde mit Mehrdeutigkeiten und eine Ergänzung anderer Fehlerdiagnoseverfahren möglich.

Der Anwendung der Evolutionsstrategie steht im untersuchten Fall ein hoher Zeitbedarf entgegen, mit der einfachen Qualitätsfunktion ist ein schnelles und interaktives Arbeiten nicht möglich. Die Praxis erfordert die Definition einer komplexen Qualitätsfunktion, unter Berücksichtigung vieler Randbedingungen. Die besondere Schwierigkeit besteht darin die Erfahrungen und die Phantasie eines Experten in das Modell zu integrieren. Dieser Umstand bietet noch ein großes Entwicklungspotenzial, der Einsatz der Evolutionsstrategie erscheint daher gegenwärtig verfrüht. Theoretisch ermöglicht die Kombination des approximativen Rechenmodells mit einer Evolutionsstrategie die Lösung des inverse Problems, d.h. die Bestimmung der Ursache für die akustische Störung, ohne Durchführung einer mathematischen Inversion. Inwieweit die bei der Untersuchung aufgetretenen Probleme mit den in den Messdaten enthaltenen Mehrdeutigkeiten und Störanzeigen von Testblockkanten und anderen Reflektoren zukünftig überwunden werden können, kann gegenwärtig noch nicht abschließend geklärt werden.

Literatur

  1. Boehm, R.; Erhard, A.; Schulz, E.; Wüstenberg, H.: Winkelspiegel- und Rissspitzenecho in Abhängigkeit von der Reflektororientierung: Ein Vergleich von Messung und Modellrechnung in TD- Bilddarstellung. Vortrag DACH- Jahrestagung d. DGZfP, Berichtsband 52.2, Lindau, 13.-15.05.1996, S.567-576
  2. Rechenberg, I.: Evolutionsstrategie ´94. Stuttgart, Frommann- Holzboog, 1994
  3. Möhrle, W.; Wüstenberg, H.: Erfahrungen mit theoretischen Modellen für Schallfeld- und Impulsverhalten beim Bau von Sonderprüfköpfen für die Ultraschallprüfung. Vortrag DACH- Jahrestagung d. DGZfP, Berichtsband 28, Luzern, 06.-08.05.1991, S.204-215
  4. Kutzner, J.; Möhrle, W.; Schulz, E.; Wüstenberg, H.: Zur Auswahl der Membranformen bei Winkelprüfköpfen für die Ultraschallprüfung. In: Materialprüfung, Band 18 (1976) H. 7, S.223-230
  5. Erhard, A.; Tscharntke, D.; Wüstenberg, H.: Bewertung kritischer Befunde bei der Ultraschallprüfung an Schweißnähten mit Modellrechnungen. Vortrag DACH- Jahrestagung d. DGZfP, Berichtsband 73, Band 1, Innsbruck, 29.-31.05.2000, S. 105-117
  6. Tscharntke, Dirk: Fehlerdiagnose in der Ultraschallprüfung durch iterative Modellierung. Dissertation, TU Berlin, D83, 2002 (http://edocs.tu-berlin.de/diss/2002/ tscharntke_dirk.pdf)

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