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Sitzungsübersicht
Sitzung
Deformation
Zeit:
Mittwoch, 05.02.2020:
14:00 - 15:30

Chair der Sitzung: Karsten Raguse, Volkswagen AG
Ort: Raum E7

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Präsentationen

Berücksichtigung der Registrierung im Unsicherheitsbudget der Deformationsmessung basierend auf terrestrischen Laserscans

Daniel Wujanz

technet GmbH, Deutschland

Das terrestrische Laserscanning (TLS) kann als etablierte Methode für die quasi-flächenhafte Messung von Deformationen angesehen werden. Basierend auf mindestens zwei gemessenen Epochen gilt es zunächst alle Datensätze in ein gemeinsames Koordinatensystem zu überführen. Anschließend kann eine Deformationsberechnung erfolgen, die numerische Abweichungen von der Folge- zur Referenzepoche farblich codiert darstellt und als Inspection-, Change- oder Deformation Map bezeichnet wird. Die Farbcodierung und damit auch das Endergebnis des Prozesses ist in der Regel von durch den Nutzer festgelegten Grenzwerten abhängig, die „akzeptable“, beziehungsweise größte und kleinste tolerierbare Abweichungen definieren. Folglich werden globale Schwellenwerte bezüglich der detektierbaren Deformationen angenommen, die dem etablierten Wissen über die heterogene Verteilung der Präzision einzelner Punkte in einem Laserscan klar widersprechen.

Dieser Beitrag zielt daher auf die Ableitung stochastischer Größen aus Laserscans als essentielle Entscheidungsgrundlage für statistische Tests. Im Gegensatz zum 2018 in Oldenburg gehaltenen Vortrag wird in diesem potentiellen Beitrag ein direktes Verfahren zur Ableitung der stochastischen Größen vorgestellt (vorher Monte-Carlo-Simulation), das damit effizienter auf große Punktwolken angewendet werden kann. Das Fehlerbudget wurde darüber hinaus um den Einfluss der Registrierung erweitert. Der vorgestellte Algorithmus wird im Rahmen des Monitorings auf einer Baustelle verwendet und mit Ergebnissen aus anderen verfügbaren Algorithmen zur Deformationsmessung verglichen.

Wujanz-Berücksichtigung der Registrierung im Unsicherheitsbudget der Deformationsmessung basierend auf _b.pdf


Laserscanbasierte Änderungsanalyse am Beispiel der Langen Anna auf Helgoland

Dorit Borrmann1, Helge Lauterbach1, Hamidreza Houshiar3, Angelo Rossi2, Vikram Unnithan2, Andreas Nüchter1

1Julius-Maximilans-Universität Würzburg, Deutschland; 2Jacobs University Bremen, Deutschland; 3

Die "Lange Anna" ist das Wahrzeichen der Deutschen Hochseeinsel Helgoland. Durch seinen Standort an der Nordspitze der Insel ist der Buntsandsteinfelsen durch von Wind und Wasser verursachte Erosionen gefährdet. In einem Zeitraum von fünf Jahren wurden wiederholt an mehreren Standorten um die "Lange Anna" mit einem Riegl VZ-400 Laserscans aufgenommen. Dieser Beitrag evaluiert Methoden, um die Veränderungen automatisch zu dokumentieren und zu analysieren. Dies beinhaltet drei grundlegende Arbeitsschritte, die in 3DTK (The 3D Toolkit) umgesetzt sind. Zuerst werden die Daten von mehreren Standpunkten in einem gemeinsamen Koordinatensystem registriert. Anschließend erfolgt eine Bereinigung von dynamischen Objekten. Dabei handelt es sich insbesondere um Vögel, die aus den Daten entfernt werden müssen um die Änderungsanalyse nicht zu beeinflussen. Im letzten Schritt wird die Änderung am Gestein quantitativ erfasst und beschrieben. Dieser letzte Arbeitsschritt stellt den Schwerpunkt des Beitrags dar. Verschiedene Ansätze werden miteinander verglichen, die insbesondere verschiedene Distanzmaße verwenden. Neben Punkt-zu-Punkt und Punkt-zu-Ebene Distanzen wird die Hausdorff-Distanz für diesen Zweck evaluiert. Zur effizienten Berechnung kommen unterschiedliche Datenstrukturen, wie kD-Bäume, Octrees und Panoramabilder zum Einsatz.



3D Scannen von Schienenfahrzeug-Wagenkästen und daraus abgeleitete modellbasierte Analyse am Beispiel Maßprüfung und Vollständigkeitsprüfung

Dr.-Ing. Uwe Jurdeczka

ALSTOM Transport Deutschland GmbH, Deutschland

Die Analyse von Stahlbaustrukturen (wie zum Beispiel Wagenkästen für Schienenfahrzeuge) bezüglich

• Maßprüfung gemäß DIN 25043-2:2012, und

• Vollständigkeitsprüfung

ist eine Heraus¬forderung wegen der Abmessungen des Prüfobjektes (20 x 3 x 3m) und wegen der Anzahl der Anbauteile (mehrere hundert).

Es gelingt, mit dem Einsatz von 3D Scannern ausreichend umfangreiche Information über die Ist-Konfiguration (Maße und Vollständigkeit) der zu prüfenden Stahlbaustruktur zu gewinnen. Mittels eines angepassten Algorithmus wird auf das jeweilige 3D Modell als Soll Zustand mit Differenzbildern überlagert.

Diese Differenzbilder zeigen zuverlässig die Toleranzfeldausnutzung und auch eventuelle Maß-Abweichungen an. Aussagen über eventuelle Fehlteile werden ebenfalls gewonnen. Mindestens jedenfalls werden die suspekten Stellen im Differenzbild markiert. Damit lassen sich die Nachteile der bisher praktizierten ausschließlich manuellen Vollständigkeitsprüfung, nämlich Ermüdung und Geschwindigkeit der Prüfer, weitgehend umgehen. Für die Maßprüfung ergeben sich Vorteile im Prüfablauf. Zusätzlich wird ein detailreiches Abbild gewonnen, welches für spätere Auswertungen genutzt werden kann.

Bisher werden pro Wagenkasten ca. einhundert diskrete Maße gewonnen durch Laser-Tracker oder Schnurgerüst, ergänzt um weitere Messungen mit Winkelmesser und Innenmeßschieber. Den formalen Anforderungen der DIN 25043-2:2012 wurde damit sicher genügt. Die Analyse im Falle unerwarteter Montageprobleme wurde so allerdings nicht unterstützt. Gerade diese Analyse von Merkmalen zu einem späteren Zeitpunkt bei fortgeschrittener Montage eröffnet Potential. Nebenher kann so auch die Statistische Prozeßregelung mit ausreichend Eingangsinformationen gespeist werden.

Die modellbasierte Sollbeschreibung (mittels 3D CAD Daten Modell) führt zu hoher Flexibilität bei Änderung an den Prüfobjekten (Wagenkästen) und somit zu einer besonderen Eignung für variantenreiche Montageprozesse. Konstruktive Änderungen im CAD Modell können so auch kurzfristig in den Prüfplan (Liste der zu prüfenden Merkmale) einfließen. Besonders wichtig für den Umfang der Rechenoperationen ist die Struktur der 3D-Modell Daten. Soweit es gelingt, durch sinnvolle Strukturierung jeweils ein sogenanntes Light Model mit den Anbauteilen separat vom kompletten Konstruktionsdatensatz auszugeben, stehen geeignete Eingangsinformationen über den Soll Zustand zur Verfügung. Das Light Model lässt sich als Auszug aus der Stückliste verstehen, welches also alle Anbauteile aufführt. Der Im- und Export von Prüfmerkmalsplänen aus dem Light Model kann dann gut unterstützt werden. So können also Prüfmerkmalspläne weitgehend automatisiert entstehen (Anbauteil-Name, Identnummer, weiteres).



Projektplanung und assistierter Außendienst

Michael Gregorowius

Zoller + Fröhlich GmbH, Deutschland

  • Für ein erfolgreiches Projekt ist es wichtig, das Scan-Team mit möglichst genauen Instruktionen ins Feld zu schicken, z. B. zu den Fragen, wie detailliert ein gewisser Bereich gescannt werden soll, was generell zu beachten ist, welches die wichtigsten Standpunkte sind, etc. In Z+F LaserControl® können nun Aufgaben (Tasks) definiert werden, welche Kommentare und Nachrichten enthalten und mit eingezeichneten Markierungen, Links und Scan Positionen verknüpft werden können, um die eigentliche Aufgabe besser zu visualisieren.
  • Dadurch ist es ferner möglich eine detaillierte Budget-Planung auf Grundlage der in Vorplanung durch LaserControl ermittelten Scanzeiten durchzuführen.
  • Durch die integrierte „Chat-Funktion“ bleiben Feld-Team und Projektkoordinator im ständigen Austausch und so lassen sich mögliche Unstimmigkeiten bereits im Vorfeld klären. Dabei werden alle Kommentare zur späteren Nachvollziehbarkeit im Projekt gespeichert.



 
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