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100 5 Anwendungsbeispiele und Ergebnisse
Tabelle 5.2: Sensorkoordinaten der Aluminiumstruktur aus Abbildung 5.13.
x-Koordinate [m] y-Koordinate in [m]
P1 0,05 0,55
P2 0,30 0,55
P3 0,55 0,55
P4 0,05 0,30
P5 0,30 0,30
P6 0,55 0,30
P7 0,05 0,05
P8 0,30 0,05
P9 0,55 0,05
Insgesamt werden bei dem vorliegenden Experiment 237 Datensätze der ungeschädigten
Struktur aufgezeichnet. Die ersten 47 Datensätze dienen als Referenzdaten für die
Temperaturkompensation. Die nächsten 80 Datensätze werden für die Bestimmung der
Detektionsgrenzen eingesetzt. Die Validierung der Temperaturkompensation erfolgt mit den
verbleibenden 110 Datensätzen. Im Anschluss an die Validierungsphase wird nun an der
Position (0,42m/0,405m) ein Schnitt der Länge 15mm und der Breite 1mm eingebracht. Dieser
weist gemäß Abbildung 5.13 einen Winkel von 30° zur horizontalen Achse auf. In diesem
Zustand werden insgesamt 84 Datensätze gemessen. Anschließend erfolgt eine Verlängerung
des Risses auf 40mm. Die Breite von 1mm bleibt erhalten. In diesem Zustand werden weitere
61 Datensätze aufgezeichnet.
Abbildung 5.14a zeigt die Temperaturen der Referenzdaten aus der ersten Trainingsphase in
aufsteigender Reihenfolge. Die Temperaturen bewegen sich zwischen 13,00°C und 20,42°C.
Für die Temperaturkompensation werden zwei Temperaturschrittweiten in den Referenzdaten
betrachtet. Im ersten Fall, bei dem die Temperaturschrittweite im Mittel ΔT=0,16°C beträgt,
werden alle 47 verfügbaren Referenzdaten bei der Temperaturkompensation berücksichtigt.
Im zweiten Fall erhöht sich die Temperaturschrittweite auf ΔT=7,42°C. Hier reduziert sich die
Anzahl der Referenzdaten gemäß Abbildung 5.14a auf zwei. In Abbildung 5.14b sind die
natürlichen Temperaturschwankungen der zweiten Trainingsphase (1-80) sowie der
Monitoringphase (81-335) dargestellt. Die Temperaturgrenzen der Referenzdaten sind mit
einer Strichpunktlinie in Abbildung 5.14b eingezeichnet. Man kann erkennen, dass die
Temperaturen sowohl in der Validierungsphase als auch im geschädigten Zustand die
Temperaturgrenzen aus den Trainingsdaten überschreiten. Dies hat einen bedeutsamen
Einfluss auf die Qualität der Schadensdetektion, wie im weiteren Verlauf gezeigt werden soll.