h1

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001012234 0247_ $$2Laufende Nummer$$a44305
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001012234 1001_ $$0P:(DE-588)1370316976$$aPaysan, Florian$$b0$$urwth
001012234 245__ $$aÜber die bruchmechanische Charakterisierung mikroskopischer Ermüdungsrissphänomene in AA2024-T3 mittels Roboter-gestützter HR-DIC Mikroskopie$$cvorgelegt von Florian Paysan, M.Sc.$$hprint
001012234 246_3 $$aOn the fracture-mechanical characterization of microscopic fatigue crack phenomena in AA2024-T3 by means of robot-assisted HR-DIC microscopy$$yEnglish
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001012234 300__ $$aXVI, 167 Seiten : Illustrationen
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001012234 3367_ $$0PUB:(DE-HGF)11$$2PUB:(DE-HGF)$$aDissertation / PhD Thesis$$bphd$$mphd
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001012234 502__ $$aDissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025$$bDissertation$$cRheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen$$d2025$$gFak05$$o2025-05-08
001012234 5203_ $$aDie Aluminiumlegierung AA2024-T3 wird für die Außenhaut des Rumpfes von Flugzeugen verwendet. Trotz jahrzehntelanger Forschung ist das Schadenstoleranz- bzw. Ermüdungsrissverhalten von AA2024-T3 in dünnen Blechen bis heute nicht vollständig verstanden. Für eine deterministische Lebensdauervorhersage von Luftfahrtkomponenten müssen die zugrundeliegenden Ermüdungsrissphänomene entlang des gesamten Risswachstums und deren Wechselwirkung mit der Werkstoffmikrostruktur bekannt sein. Dies wird einerseits durch deren mikroskopische Skala der lokal auftretenden Phänomene erschwert. Zum anderen treten Ermüdungsrissphänomene, wie Rissverzweigungen, Rissablenkungen oder Rissschließungen, zeitlich begrenzt auf und können daher nur anhand von Zeitreihendaten hinsichtlich ihres Einflusses auf das Rissfortschrittsverhalten untersucht bzw. zur da/dN − ∆K-Kurve korreliert werden. Die vorliegende Arbeit führt eine innovative Methode für die Durchführung von Rissfortschrittsversuchen ein, die ein automatisiertes, Roboter-gestütztes, Messsystem für hochauflösende digitale Bildkorrelation (HR-DIC) nutzt. Ein Roboterarm bewegt ein Mikroskop über die Probenoberfläche, um präzise DIC-Daten während des Risswachstums zu sammeln. Mit Hilfe des Versuchsaufbaus wird das Rissfortschrittsverhalten von AA2024-T3 unter verschiedenen Lastverhältnissen R ∈ {0.1, 0.3, 0.5} untersucht. Pro Versuch generiert das System dabei etwa 350 GB an Daten pro Versuch – ein deutlicher Unterschied zur konventionellen Methode nach ASTME647-15, die sich auf die a − N-Kurve beschränkt. Die Analyse der umfangreichen Datenmengen erfordert den Einsatz neuer, fortschrittlicher Daten und Algorithmen-basierter Auswerteverfahren. In diesem Kontext entwickelt die Arbeit neuartige HR-DIC basierte Rissfortschrittskurven, welche die Rissausbreitungsgeschwindigkeit (da/dN) in Relation zur zyklischen Rissspitzenbeanspruchung (∆Kcp) setzen. Der Spannungsintensitätsfaktor ∆Kcp wird über das Wechselwirkungsintegral J(a,b) auf Basis der HR-DIC Verschiebungsfelddaten bestimmt. An dieser Stelle werden Einflussfaktoren identifiziert, die die Ergebnisse des Linienintegrals, besonders bei HR-DIC Daten, beeinflussen. Des Weiteren charakterisiert die Arbeit das lokale Rissschließverhalten und stellt die experimentellen Ergebnisse denen aus 3D FE Rissfortschrittssimulationen gegenüber. Die exzellente Übereinstimmung ermöglicht die Identifikation von Plastizitäts-induziertem Rissschließen als dominierender Rissschließmechanismus sowie die Herleitung neuer Auswertestrategien zur Charakterisierung des Rissschließens. Schließlich belegt die Arbeit, dass das Ermüdungsrisswachstum in AA2024-T3 im Paris-Regimein L-T langsamer verläuft als in T-L , was diese Arbeit auf eine größere Häufigkeit von Rissablenkungen in L-T Richtung zurückführt. Die Auswirkung der Rissablenkungen kann zu Merkmalen in den HR-DIC basierten Rissfortschrittskurven korreliert werden, was die Verknüpfung der Skalen-übergreifenden Daten verdeutlicht. Die Arbeit liefert folglich einen wichtigen Beitrag zur Digitalisierung der Bruchmechanik.$$lger
001012234 520__ $$aThe aluminum alloy AA2024-T3 is employed in the outer skin of aircraft fuselages. Despite decades of research, the damage tolerance and fatigue crack behavior of AA2024-T3 in thin sheets is not yet fully understood. For a deterministic life prediction of aviation components, it is imperative to understand the underlying fatigue crack phenomena throughout the entire crack growth process and their interaction with the material microstructure. This is complicated due to the microscopic scale of the phenomena. Furthermore, phenomena such as crack branching, crack deflection, or crack closure occur in a time-limited manner and can thus only be studied in terms of their impact on crack progression behavior or correlated to the da/dN − ∆K curve through time-series data. This work introduces an innovative method for conducting crack propagation experiments utilizing an automated, robot-assisted, high-resolution digital image correlation (HR-DIC) measurement system. A robotic arm moves a microscope across the sample surface to collect precise DIC data during crack growth. With this experimental setup, the crack propagation behavior of AA2024-T3 under various load ratios R ∈ {0.1, 0.3, 0.5} is investigated. Each experiment generates approximately 350 GB of data—a significant advancement over the conventional method according to ASTM E647-15, which is limited to the a − N curve. Analysing the extensive data sets requires the adoption of new, advanced data- and algorithmbased evaluation methods. In this context, the study develops novel HR-DIC-based crack propagation curves, which relate the crack growth rate (da/dN) to the cyclic crack tip stress intensity (∆Kcp). The stress intensity factor ∆Kcp is determined using the interaction integral J(a,b) based on HR-DIC displacement field data. Here, influencing factors that affect the results of the line integral, especially with HR-DIC data, are identified. Moreover, the work characterizes local crack closure behavior and compares the experimental results to those from 3D finite element (FE) crack propagation simulations. The excellent agreement enables the identification of plasticity-induced crack closure as the dominant crack closure mechanism and the derivation of new evaluation strategies for characterizing crack closure. Finally, the study demonstrates that fatigue crack growth in L-T orientation progresses slower than in T-L orientation, attributable to a higher frequency of crack deflections and branching in L-T orientation. The effect of crack deflections or branching can be correlated to characteristics in the HR-DIC-based crack growth curves, elucidating the link between multi-scale data. Consequently, this work makes a significant contribution to the digitalization of fracture mechanics.$$leng
001012234 588__ $$aDataset connected to Lobid/HBZ
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