Development of Methods for the Characterization of Damage in Sheet Molding Compounds by using In-Situ Computed Tomography

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. ... mehrFolglich 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.

Discontinuous fiber-reinforced polymers such as sheet molding compounds (SMC) are frequently applied in modern automotive lightweight designs. SMC material systems show a good formability, high specific mechanical properties and fulfill the mandatory short process cycle times for automotive manufacturing processes. The macroscopic mechanical properties and damage behavior of SMC is significantly affected by the microstructure and the fiber arrangement in particular. As a consequence, it is essential to take the microstructure into account for lifetime predictions and designs of SMC components. ... mehr
Modern micro-computed tomography systems (μCT) acquire detailed volumetric images of microstructures in a nondestructive way. Through combining mechanical testing and μCT scanning via in-situ experiments, the microstructure as well as the damage propagation is observed three-dimensionally and comprehensively. An essential aspect of this doctoral thesis is to analyze both, microstructure and damage behavior on the same scale level. The obtained data are used to investigate the relationship between microstructure and damage propagation.
This doctoral thesis introduces an image processing method to analyze SMC microstructures by means of volumetric images. Key feature of this method is to utilize the fiber bundle structure, which is typical for SMC. This increases the required image resolution compared to single fiber analysis, which allows large and representative SMC microstructure volumes to be investigated. The SMC fiber bundles are identified iteratively by means of a probabilistic tracking approach, that enables to reliable identify fiber bundles even in regions where other fibers bundles cross.
Furthermore, the fundamental subject of this doctoral thesis is the characterization of damage on the microstructural level by means of in-situ μCT testing. Several methods to segment cracks within volumetric images by using gray-value histograms, artificial intelligence and digital volume correlation are introduced. The capabilities of those methods are compared and discussed in terms of crack segmentation accuracy, limitations and applicability. Subsequently, image processing methods to analyze and quantify the damage state regarding crack volume, crack orientation distribution and damage mechanism are presented. By means of the obtained crack characterization data, it is possible to comprehensively evaluate the damage state and propagation.
Finally, the introduced methods are applied in order to characterize the microstructure as well as the damage behavior of SMC samples with different microstructures. As a result, the relationship between microstructure and damage behavior is examined and discussed.