Ultraschall-Puls-Transmissionsverfahren: Automatisierte Drift-Erkennung in Signalreihen von Zementleimen im frühen Stadium der Hydratation

Description

Abstract (German)

In der Vergangenheit hat sich die Ermittlung mechanischer Materialparameter von Zementleimen unter Verwendung des Ultraschall-Puls-Transmissionsverfahrens basierend auf piezoelektrischen Sensoren als verbreitete Versuchstechnik etabliert.

Damit ist eine quasi-kontinuierliche Erfassung von Signaldaten möglich, mit der die kontinuierliche Änderung von Materialeigenschaften gut abgebildet werden kann. Dadurch entstehen jedoch umfangreiche Signalreihen, die eine Automatisierung der Analyse erforderlich machen. Die dafür verwendeten numerischen Verfahren reagieren jedoch sensibel auf Signalstörungen wie das Driften der Signalamplituden. Dies wurde in Signalreihen kombinierter Kompressions- und Scherwellenmessungen an Zementleimen regelmäßig beobachtet.

Die hier präsentierte Arbeit stellt einen adaptiven Algorithmus vor, der geeignet erscheint, driftende Signale zu erkennen. Dieser basiert auf fundamentalen statistischen Methoden zur Klassifizierung und Gewichtung von Signalamplituden. Ein besonderes Merkmal ist die Verwendung von Signaleigenschaften als Basis für Gewichtsfunktionen und zur Parametrierung des Analyseverfahrens. Das ermöglicht das adaptive Verhalten des Verfahrens, erweitert dessen Anwendungsspektrum und erhöht die Treffsicherheit. Das Verfahren wurde anhand von Signaldaten getestet, die mittels Ultraschall-Versuchen mit dem FreshCon-Gerät an Zementleimen aus gewöhnlichem Portlandzement mit unterschiedlichen Wasser-Bindemittel-Werten erhoben wurden. Die Berechnungsergebnisse, basierend auf 15 Signalreihen, zeigen eine stabile Übereinstimmung mit der visuellen Erkennung. Es hat sich gezeigt, dass der Algorithmus auf Signaldaten von Kompressions- und Scherwellenmessungen im selben Maße anwendbar ist. Die detektierten Signale können nachfolgend gezielt unterschiedlichen Methoden der Drift-Korrektur unterzogen werden. Außerdem liefert die Analyse weitere statistische Basisdaten, die für die nachfolgende, automatisierte Signalanalyse benötigt werden. In weiterer Folge erscheint es sinnvoll zu sein, in die nachfolgende Signalanalyse eine Rückkopplungsschleife zu integrieren, um die Eingangsparametrierung der Drift-Erkennung weiter zu präzisieren.

Methods (German)

Die, in dieser Arbeit verwendeten, Methoden sind:

• Laborversuche: Ultraschall-Puls-Transmissionsverfahren, kombinierte Kompressions- und Scherwellenmessungen mit dem FreshCon-Gerät
• Analyse: Erkennung von driftenden Signalen in Signalreihen unter Verwendung von Signaleigenschaften, grundlegenden mathematischen Eigenschaften harmonsicher Funktionen und der Gewichtung und Klassifizierung von Signalamplituden

Abstract (English)

In the past, determining mechanical material parameters of cement paste using the ultrasonic pulse transmission method based on piezoelectric sensors has established itself as a widespread test technique.

This enables a quasi-continuous acquisition of signal data, with which the continuous change in material properties can be well mapped. However, this results in extensive signal series that make it necessary to automate the analysis. However, the numerical methods used for this react sensitively to signal disturbances, such as drifting of the signal amplitudes. This has been regularly observed in signal series of combined compression and shear wave measurements on cement paste.

The work presented here presents an adaptive algorithm that appears suitable for detecting drifting signals. This is based on fundamental statistical methods for classifying and weighting signal amplitudes. A special feature is the use of signal properties as a basis for weighting functions and for parameterizing the analysis process. This enables the adaptive behaviour of the method, expands its range of applications and increases accuracy. The method was tested on the basis of signal data that was collected using ultrasonic tests with the FreshCon device on cement pastes made from ordinary Portland cement with different water-binder values. The calculation results, based on 15 signal series, show a stable agreement with the visual detection. The algorithm has been shown to be equally applicable to signal data from compressional and shear wave measurements. The detected signals can then be specifically subjected to different drift correction methods. The analysis also provides additional basic statistical data required for the subsequent, automated signal analysis. As a result, it seems sensible to integrate a feedback loop into the subsequent signal analysis in order to further specify the input parameterization of the drift detection.

Methods (English)

The methods used in this work are:

• Laboratory tests: ultrasonic-pulse transmission tests, combined compression- and shear-wave measurements using the FreshCon device
• Analysis: Detection of drifting signals in signal series using signal properties, basic mathematical properties of harmonic functions, and amplitude weighting and classification