Schadenidentifikation

Akustische Schadenidentifikation

Die Strukturgeometrie bestimmt das Schwingungsverhalten von Platten und komplexeren Strukturen. Strukturverformungen beeinflussen Eigenfrequenzen, Eigenformen und Schwingungsverhalten. Dies versucht man sich zunutze zu machen, um Schäden an Kraftfahrzeugen zu protokollieren. Bereits kleine Dellen und Bagatellschäden sollen von Beschleunigungsaufnehmern protokolliert werden, die permanent am (Miet-)auto angebracht sind, um durch die Änderung der Schwingungsform der Blechhaut den Zeitpunkt und den Ort des Schadens zu protokollieren. Je größer der Schaden ist, desto einfacher ist seine Detektion. Hindernisse auf dem Weg zur Realisierung eines solchen Systems:

  • Dichtungsfugen zwischen den Blechteilen dämpfen die Struktur. Je stärker die Dämpfung, desto schwieriger die Detektion insbesondere der kleineren Schäden.
  • Die Beladung ändert die Masse des Autos und damit dessen Eigenfrequenzen. Der Abgleich der aktuellen Massenmatrix des Autos mit einem Referenzzustand ohne Beladung erschwert die Detektion.
  • Die Dichtungsfugen aus Gummi haben temperaturabhängige Dämpfungs- und Steifigkeitsparameter. Steifigkeit und Dämpfungsparameter des Autos schwanken somit über Tages- und Jahreszeit.

 

Die ersten Erfolgen mit Schadenidentifikationssystemen werden sich daher eher bei größeren Schäden an tragenden Bauteilen einstellen:

Delle Holm Astra Die Delle am Holm unterhalb der Türen an der Beifahrerseite beinflusst signifikant das Schwingungsveralten des Holmes und damit der Gesamtstruktur. Im Frequenzbereich lässt sich dieser Schaden einfacher detektieren als der Kratzer am linken Rücklicht (siehe unten).

Kratzer Schadenidentifikationssystem Der Kratzer am rechten Rücklicht beinflusst die Struktursteifigkeit und damit die frequenzabhängigen Schwingungsamplituden geringer als die genannten Temperatureinflüsse und die Schwankung der Beladung. Im Zeitbereich ist die Identifikation zum Zeitpunkt des Schadensereignisses einfacher, wenn die einmalige Signalspitze im Körperschall auf einen möglichen Schaden zurückgeführt wird. Bei ausgeschaltetem Motor entfallen Störsignale, was die Erkennung vereinfacht.

Die Diskussion der Schadensbeispiele zeigt, dass erfolgreiche Schadenerkennungsalgorithmen sowohl den Frequenz- als auch den Zeitbereich abdecken müssen. --> Status zum Stand der Forschung zum Konfigurierbaren Elektronischen Schadenidentifikationssystem (KESS).

 

Sinn macht die automatisierte Schadenerkennung aber am ehesten bei den ganz kleinen Beulen, die bei der Rückgabe des Mietwagens am ehesten übersehen werden. Die folgende Abbildung zeigen die Simulationen von Eigenfrequenzen bei kleinen Beulen (ca. 50 mm Länge und 10 mm Tiefe) an verschiedenen Stellen eines Pickups. Für die aufgeführten Beispielfälle liegen die Frequenzänderungen im allgemeinen bei deutlich kleiner als 1%, was die sensorische Entdeckung erschwert:
Eigenfrequenzänderungen durch Beulen im Blech eines PKW
Eigenfrequenzänderungen einer Pickup-Aussenhaut (Dodge Dakota Sport)

Interessant ist aber, dass selbst diese kleinen Beulen bereits einen minimalen versteifenden Effekt auf die Gesamtstruktur haben, da bis auf eine Ausnahme alle Eigenfrequenzen zu höheren Frequenzen verschoben werden. Diesen Effekt kann man sich in größerem Maßstab durch die Konstruktion von Sicken zu Nutzen machen, um eine Struktur dynamisch zu versteifen, ohne nennenswert die Masse zu erhöhen. Konstruktionsbeispiele für solche akustisch wirksame Sickenkonstruktionen:

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