Multi-dimensional photothermal defect reconstruction in anisotropic media ; Mehrdimensionale photothermische Defektrekonstruktion in anisotropen Medien

Arbeit an der Bibliothek noch nicht eingelangt - Daten nicht geprüft ; Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers ; Kumulative Dissertation aus fünf Artikeln ; Um höhere Nutzlasten, größere Reichweiten und einen geringeren Treibstoffverbrauch zu erzielen, ist die Luftfahrtindustrie bestrebt, das Gewicht von Flugzeugstrukturen zu reduzieren. Dieses Bestreben hat die Entwicklung von künstlichen Verbundstrukturen vorangetrieben, und heutzutage bestehen moderne Flugzeugstrukturen bereits zu 50 Prozent aus faserverstärkten Kunststoffen. Faserverstärkte Kunststoffe sind sehr anfällig für Schlagschäden, da diese die mechanischen Eigenschaften der Verbundstruktur erheblich beeinträchtigen. Schlagschäden können sicherheitskritische Defekte wie Delaminationen in der Verbundstruktur verursachen. Um sicherheitskritische Defekte zu detektieren, sind hochentwickelte zerstörungsfreie Prüfmethoden, wie beispielsweise die aktive Thermografie, notwendig. Zur wirtschaftlichen Bauteilprüfung benötigt die Industrie zuverlässige und schnelle zerstörungsfreie Prüfmethoden. Grundsätzlich können diese Anforderungen durch die Prüfung mittels aktiver Thermografie erfüllt werden, die zudem eine berührungslose zerstörungsfreie Prüfmethode darstellt. Ein Nachteil dieser Prüfmethode ist jedoch die deutliche Abnahme der örtlichen Auflösung mit zunehmender Abbildungstiefe, wodurch unscharfe Defektabbildungen entstehen. Zudem erlauben die existenten Rekonstruktionsverfahren der aktiven Thermografie, insbesondere bei anisotropen Materialien und unter der Berücksichtigung des lateralen Wärmeflusses, keine 3D Defektvisualisierung. In dieser Arbeit wird ein neuer Ansatz zur aktiven Thermografie-Datenauswertung, das sogenannte virtuelle Wellenkonzept, für die Anwendung auf anisotrope Materialien und für photothermische Temperatursignale erweitert. Darüber hinaus wird die Abnahme der räumlichen Auflösung mit zunehmender Abbildungstiefe durch die Einbindung von Vorinformationen in das Regularisierungsverfahren, wie zum Beispiel ...