Visualization of porosity in carbon fiber reinforced polymers

Abstract

In der Luft- und Raumfahrtindustrie ist eine besonders hohe Nachfrage an Verbundwerkstoffen ersichtlich, da moderne Flugzeuge zu mehr als 50 % aus diesen Materialien gefertigt werden. Besonders kohlefaserverstärkte Kunststoffe (CFK) nehmen aufgrund ihrer Materialeigenschaften einen immer wichtigeren Stellenwert ein. Ihre besonders hohe Festigkeit in Relation zu ihrem niedrigen Gewicht machen sie zu dem aktuell vielversprechendsten Material für die Zukunft im Leichtbau. Aufgrund von Artefakten beim Herstellungsprozess tendieren diese Materialen dazu, porös zu sein. Da die kleinen Lufteinschlüsse einen sehr großen Einfluss auf die Materialeigenschaften wie die Druckfestigkeit, die interlaminare Scherfestigkeit oder das Elastizitätsmodul haben, ist es ein wichtiger Schritt in der Qualitätssicherung von CFK-Komponenten, die Porosität quantitativ zu ermitteln sowie auch die Verteilung und die Formfaktoren der einzelnen Poren zu analysieren. Eine inhomogene Verteilung der Poren im Bauteil wie z.B. in einer bestimmten Lage führt zu anderen Materialeigenschaften wie eine homogene Verteilung. In dieser Arbeit wurde die Röntgencomputertomographie (CT) als drei-dimensionales und zerstörungsfreies Verfahren angewendet, um Poren in CFK zu analysieren. Basierend auf praxisrelevanten Fragestellungen von Endanwendern, wie z.B. Materialwissenschaftlern oder Statikern im Bereich der zerstörungsfreien Prüfung und Qualitätssicherung, wurden spezifische Aufgaben abgeleitet und lösungsorientierte Visualisierungsmethoden implementiert. Neben einer exakten Porositätsermittlung sowie der Berechnung von lokalen Poreneigenschaften, wie Volumen, Dimensionen und Formfaktoren, wurden neue Visualisierungskonzepte entwickelt. Um eine schnelle Beurteilung von CFK-Komponenten zu ermöglichen, wurden Porosity Maps (PM) vorgestellt. Für die visuelle Analyse einzelner Poren wurde auf das Konzept der parallelen Koordinaten zurückgegriffen. In einem mehrstufigen Analyseverfahren können kritische Bereiche in den Porosity Maps interaktiv ausgewählt werden und in weiterer Folge die darin enthaltenen Poren mithilfe der parallelen Koordinaten gefiltert werden, um sie in einer 3D Darstellung zu visualisieren. Weiters wurden Visualisierungskonzepte entwickelt, die sich bei der Darstellung der Homogenität sowie der Analyse der einzelnen Poren auf deren Formfaktoren fokussieren. Das Visualisierungskonzept von Mean Objects (MObjects) löst diese Anforderung. Dabei werden alle Einzelporen in einem CT-Datensatz basierend auf ihrem Mittelpunkt zentriert, aufsummiert und normalisiert Der resultierende wahrscheinlichkeitsbasierte Datensatz kann mit Transferfunktionen visualisiert werden. Um diese Durchschnittsporen weiter analysieren zu können, wurden interaktive Visualisierungen entwickelt. Dabei kann eine Durschnittspore basierend auf einer berech neten Poreneigenschaft in weitere Durchschnittsporen aufgeteilt werden, um so die Analyse zu verfeinern. Als Ergebnis können die gefundenen repräsentativen Durchschnittsporen exportiert werden, um z.B. in weiterführende Simulationen einfließen zu können. Darüber hinaus kann die Homogenität der berechneten Poreneigenschaften über die gesamte CFK-Komponente visualisiert werden. In einer Homogenitätsvisualisierung können unter anderem lokale Abweichungen von durchschnittlichen Poreneigenschaften zur jeweiligen globalen durchschnittlichen Poreneigenschaft angezeigt werden. Beide Methoden wurden ahnhand von CFK-Proben demonstriert und verifiziert. In weiterer Folge wurde zu den drei-dimensionalen Daten die Zeit als vierte Dimension hinzugefügt, um einen Prozess analysieren zu können. Ein mögliches Beispiel ist, wie innere Strukturen entstehen und sich über die Zeit entwickeln. Dazu werden Strukturen in einer zeitlichen Messreihe mit dem neu entwickelten Fuzzy Feature Tracking Konzept beobachtet und visualisiert. Räumliche Informationen werden ebenso wie eine zeitliche Übersicht und die zeitliche Entwicklung der Strukturen von einer Messung zur nächsten in den Visualisierungen dargestellt. Die Methoden wurden an realen Anwendungen wie der thermischen Belastung von AlSiC Legierungen oder einem Austrocknungprozess von Holz demonstiert.

Industrial research is continuously increasing efforts in designing new-tailored light-weight materials in order to meet the high demands regarding efficiency, environment, safety as well as comfort. Especially in the aeronautics industry a high demand for advanced composite materials is observable. The new generations of aircrafts are made of more than 50 % of these novel composite materials. Carbon fiber reinforced polymers (CFRPs) are currently considered as the most promising candidate since this material is outperforming the majority of conventional materials. As a result of the manufacturing process this material tends to have pores inside. Pores in the material are typically inclusions of air. As they have an impact on the mechanical proper- ties of the component, their determination and evaluation is an important task in quality control and a particular challenge for non-destructive testing (NDT) practitioners. Besides the characterization of individual pores, their spatial distribution in the tested component is a relevant factor. For example, a high concentration of pores in certain regions leads to different material characteristics as compared to a homogenous distribution of the pores. This work is based on 3D X-ray Computed Tomography (XCT) to gain new insight into CFRP components. Based on domain experts-questions, specific tasks were derived. Besides the quantitative porosity determination, the main visualization tasks are: giving a fast porosity overview, exploring the individual pores, and tracking features over time based on XCT time-series. In this thesis, three novel visual analysis tools are presented to solve these tasks. To enhance the evaluation workflow for non-destructive testing (NDT) practitioners, a visualization pipeline for the interactive exploration and visual analysis of CFRP specimens is developed. After the calculation of local pore properties, i.e., volume, surface, extents and shape factors, a drill-down approach is employed to explore pores in a CFRP specimen. Therefore Porosity Maps (PM) are presented to allow for a fast porosity overview and selecting a region of interest. Pores in this region may be filtered and visualized with a parallel-coordinates selection. Furthermore a novel visualization technique which allows for a fast porosity overview and exploration of pores by focusing more on their shapes is proposed. In this method, all objects (pores) are clustered into a Mean Object (MObject). To explore this MObject, the visualization of mean object sets (MObject Sets) in a radial and a parallel alignment is introduced. By selecting a specific property such as the volume or shape factor and the desired number of classes, a MObject is split up into sub-classes. With this approach, intended classifications and visualizations of MObjects may be explored by the user. These representative MObjects may be exported as volumetric datasets to serve as input for successive calculations and simulations. For an overview of the pore properties in the dataset local MObjects are calculated in a grid and combined with a color-coded homogeneity visualization. Both approaches were evaluated with real-world CFRP specimens. To go one step further, time as a fourth dimension is added to analyze a process over time, e.g., how the features evolve and formate over time. Therefore features in a series of XCT scans are tracked with the Fuzzy Feature Tracking approach and are then visualized together with the extracted events in multiple linked-views, each emphasizing individual aspects of the 4D time-series data. Spatial feature information, global temporal overview, and global temporal evolution of how the features are tracked and connected over the whole time-series are covered with the visual-analysis system. The results and advantages of the Fuzzy Feature Tracking tool are demonstrated using various real-world applications, such as AlSiC alloys under thermal load or wood shrinkage analyses.