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Detektion von Vorspannkraftverlusten in Schrauben auf Basis elektromechanischer Impedanzspektren (IGF-Vorhaben 20844 N/1)

Forschungsschwerpunkt

Bauwerksmonitoring, Schadensdetektion, elektromechanische Impedanzen

Bearbeiter

Dr.-Ing. Daniel Sahm

Forschungsvereinigung

FOSTA - Forschungsvereinigung Stahlanwendung 

Forschungsförderung

LOGO BMWK IGF AiF

 


 

 

 

 

 

 

Das IGF-Vorhaben "Detektion von Vorspannkraftverlusten in Schrauben auf Basis elektromechanischen Impedanzspektren", IGF-Projekt Nr. 20844 N/1, der Forschungsvereinigung Stahlanwendungen e.V. (FOSTA), Sohnstraße 65, 40237 Düsseldorf wurde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert. An dieser Stelle möchten wir uns ausdrücklich für die Förderung bedanken.

Partner

Institut für Mechanik und Regelungstechnik - Mechatronik, Department Maschinenbau, Universität Siegen

Projektlaufzeit

10/2019 - 09/2021

Projektbeschreibung

Das wissenschaftliche Forschungsziel ist die Entwicklung und Qualifizierung eines statistisch abgesicherten Verfahrens zur Vorspannkraftüberwachung an Schrauben auf der Grundlage elektromechanischer Impedanzspektren. 

Schrauben in HV-Verbindungen werden planmäßig vorgespannt, wobei die Betriebssicherheit dieser Schraubenverbindungen maßgeblich von der Höhe der Vorspannkraft beeinflusst wird. Das Erzeugen und Erhalten der erforderlichen Vorspannkraft vor und während der Betriebsbelastung gelingt allerdings nicht immer hinreichend. Ein Vorspannkraftverlust durch selbsttätiges Lösen während der Betriebsbeanspruchung von Schraubenverbindungen kann durch zwei verschiedenartige Ursachen hervorgerufen werden, nämlich durch Lockern infolge Setzens bzw. Kriechens oder durch selbsttätiges Losdrehen von Schraube und / oder Mutter [1]. Insbesondere bei schwingbeanspruchten Schraubverbindungen ist das Versagen jedoch auch häufig auf ein Lockern und / oder selbsttätiges Losdrehen während des Betriebs zurückzuführen. Dies ist gleichbedeutend mit dem vollständigen oder partiellen Verlust der Vorspannkraft, der in vielen Fällen einen Dauerbruch der Schraube zur Folge hat [1]. Aus diesem Grund soll im Rahmen dieses Forschungsprojektes ein Verfahren entwickelt werden, welches z.B. im Rahmen eines Structural Health Monitorings (SHM) eine kostengünstige, permanente Überwachung der Schraubenkraft ermöglicht.

Manuelle Prüfungen in festen Inspektionsintervallen lassen nur eine temporäre Zustandsbewertung des Bauwerks zu und ermöglichen eine unentdeckte progressive Reduktion der Vorspannung. Daher bedarf es der Entwicklung einer Methode des Structural Health Monitorings (SHM), welche in der Lage ist, Schäden oder Anomalien innerhalb eines Bauwerks fortlaufend zu detektieren und zu lokalisieren.

Unter SHM wird die kontinuierliche oder periodische und automatisierte Methode zur Bestimmung und Überwachung des Zustandes eines Überwachungsobjektes innerhalb der Zustandsüberwachung (gemäß DIN ISO 17359) verstanden. Dies erfolgt durch Messungen mit permanent installierten bzw. integrierten Aufnehmern und durch Analyse der Messdaten [2]. Neben schwingungsbasierten und wellenbasierten Prüfverfahren gehört die elektromechanische Impedanzmethode [3] [4] zu den bekanntesten Messmethoden im SHM. Dieser Methode liegt die Idee zugrunde, dass sich die mechanische Impedanz einer Struktur infolge einer auftretenden Schädigung ändert und damit auch eine Änderung im Spektrum der gekoppelten elektromechanischen Impedanz hervorruft, die sich aus Spannung (U) und Strom (I) ermitteln lässt. 

 Suzeptanz Vorspannung

[1] Kloos, K.-H., Thomala, W.: Schraubenverbindungen. Grundlagen, Berechnung, Eigenschaften, Handhabung. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag 2007.
[2] Deutsche Gesellschaft für zerstörungsfreie Prüfung – Fachausschuss Zustandsüberwachung. URL: http://www.dgzfp.de/Fachausschüsse/Zustandsüberwachung
[3] J. Michaels, A. Croxford and P. Wilcox, „Imaging algorithms for locating damage via in situ ultrasonic sensors,“ in Sensors Applications Symposium, 2008. SAS 2008. IEEE, 2008.
[4] I. Buethe, B. Eckstein and C.-P. Fritzen, „Model-based detection of sensor faults under changing temperature conditions,“ Structural Health Monitoring, Bd. 13, Nr. 2, pp. 109-119, 2014.
 
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