Experimental and Data-driven Workflows for Microstructure-based Damage Prediction

Materialermüdung ist die häufigste Ursache für mechanisches Versagen. Die Degradationsmechanismen, welche die Lebensdauer von Bauteilen bei vergleichsweise ausgeprägten zyklischen Belastungen bestimmen, sind gut bekannt. Bei Belastungen im makroskopisch elastischen Bereich hingegen, der (sehr) hochzyklischen Ermüdung, bestimmen die innere Struktur eines Werkstoffs und die Wechselwirkung kristallografischer Defekte die Lebensdauer. Unter diesen Umständen sind die inneren Degradationsphänomene auf der mikroskopischen Skala weitgehend reversibel und führen nicht zur Bildung kritischer Schädigungen, die kontinuierlich wachsen können. Allerdings sind einige Kornensembles in polykristallinen Metallen, je nach den lokalen mikrostrukturellen Gegebenheiten, anfällig für Schädigungsinitiierung, Rissbildung und -wachstum und wirken daher als Schwachstellen. Daher weisen Bauteile, die solchen Belastungen ausgesetzt sind, oft eine ausgeprägte Lebensdauerstreuung auf. Die Tatsache, dass ein umfassendes mechanistisches Verständnis für diese Degradationsprozesse in verschiedenen Werkstoffen nicht vorliegt, hat zur Folge, dass die derzeitigen Modellierungsbemühungen die mittlere Lebensdauer und ihre Varianz in der Regel nur mit unbefriedigender Genauigkeit vorhersagen. Dies wiederum erschwert die Bauteilauslegung und macht die Nutzung von Sicherheitsfaktoren während des Dimensionierungsprozesses erforderlich. Abhilfe kann geschaffen werden, indem umfangreiche Daten zu Einflussfaktoren und deren Wirkung auf die Bildung initialer Ermüdungsschädigungen erhoben werden. Die Datenknappheit wirkt sich nach wie vor negativ auf Datenwissenschaftler und Modellierungsexperten aus, die versuchen, trotz geringer Stichprobengröße und unvollständigen Merkmalsräumen, mikrostrukturelle Abhängigkeiten abzuleiten, datengetriebene Vorhersagemodelle zu trainieren oder physikalische, regelbasierte Modelle zu parametrisieren. Die Tatsache, dass nur wenige kritische Schädigungen bezogen auf das gesamte Probenvolumen auftreten und die hochzyklische Ermüdung eine Vielzahl unterschiedlicher Abhängigkeiten aufweist, impliziert einige Anforderungen an die Datenerfassung und -verarbeitung. Am wichtigsten ist, dass die Messtechniken so empfindlich sind, dass nuancierte Schwankungen im Probenzustand erfasst werden können, dass die gesamte Routine effizient ist und dass die korrelative Mikroskopie räumliche Informationen aus verschiedenen Messungen miteinander verbindet. Das Hauptziel dieser Arbeit besteht darin, einen Workflow zu etablieren, der den Datenmangel behebt, so dass die zukünftige virtuelle Auslegung von Komponenten effizienter, zuverlässiger und nachhaltiger gestaltet werden kann. Zu diesem Zweck wird in dieser Arbeit ein kombinierter experimenteller und datenverarbeitender Workflow vorgeschlagen, um multimodale Datensätze zu Ermüdungsschädigungen zu erzeugen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Auftreten von lokalen Gleitbändern, der Rissinitiierung und dem Wachstum mikrostrukturell kurzer Risse. Der Workflow vereint die Ermüdungsprüfung von mesoskaligen Proben, um die Empfindlichkeit der Schädigungsdetektion zu erhöhen, die ergänzende Charakterisierung, die multimodale Registrierung und Datenfusion der heterogenen Daten, sowie die bildverarbeitungsbasierte Schädigungslokalisierung und -bewertung. Mesoskalige Biegeresonanzprüfung ermöglicht das Erreichen des hochzyklischen Ermüdungszustands in vergleichsweise kurzen Zeitspannen bei gleichzeitig verbessertem Auflösungsvermögen der Schädigungsentwicklung. Je nach Komplexität der einzelnen Bildverarbeitungsaufgaben und Datenverfügbarkeit werden entweder regelbasierte Bildverarbeitungsverfahren oder Repräsentationslernen gezielt eingesetzt. So sorgt beispielsweise die semantische Segmentierung von Schädigungsstellen dafür, dass wichtige Ermüdungsmerkmale aus mikroskopischen Abbildungen extrahiert werden können. Entlang des Workflows wird auf einen hohen Automatisierungsgrad Wert gelegt. Wann immer möglich, wurde die Generalisierbarkeit einzelner Workflow-Elemente untersucht. Dieser Workflow wird auf einen ferritischen Stahl (EN 1.4003) angewendet. Der resultierende Datensatz verknüpft unter anderem große verzerrungskorrigierte Mikrostrukturdaten mit der Schädigungslokalisierung und deren zyklischer Entwicklung. Im Zuge der Arbeit wird der Datensatz wird im Hinblick auf seinen Informationsgehalt untersucht, indem detaillierte, analytische Studien zur einzelnen Schädigungsbildung durchgeführt werden. Auf diese Weise konnten unter anderem neuartige, quantitative Erkenntnisse über mikrostrukturinduzierte plastische Verformungs- und Rissstopmechanismen gewonnen werden. Darüber hinaus werden aus dem Datensatz abgeleitete kornweise Merkmalsvektoren und binäre Schädigungskategorien verwendet, um einen Random-Forest-Klassifikator zu trainieren und dessen Vorhersagegüte zu bewerten. Der vorgeschlagene Workflow hat das Potenzial, die Grundlage für künftiges Data Mining und datengetriebene Modellierung mikrostrukturempfindlicher Ermüdung zu legen. Er erlaubt die effiziente Erhebung statistisch repräsentativer Datensätze mit gleichzeitig hohem Informationsgehalt und kann auf eine Vielzahl von Werkstoffen ausgeweitet werden

Primary liver cancer: Epidemiological and Biomarker Discovery Studies

With previous reports indicating changes in mortality, risk factors and management of primary liver cancer (PLC), evaluation of current trends in the incidence and mortality rates was indicated. Late diagnosis has been implicated to be a major contributor to the high fatality rates of PLC. This work aimed at: • studying trends of PLC by subcategories globally in general, and in England and Wales, in particular; • investigating liver-related morbidities of HIV infected patients in an African setting; and • discovering urinary biomarkers of hepatocellular carcinoma. The World Health Organisation (WHO) and Small Area Health Statistics Unit (SAHSU) databases were interrogated respectively, in order to achieve the first aim. The second aim was achieved through utilisation of databases of an African-based HIV treatment programme- AIDS Prevention Initiative in Nigeria (APIN), located in Jos, Nigeria. The European Union-funded Prevention of Liver Fibrosis and Cancer in Africa (PROLIFICA) case-control study in three West African countries was the platform through which urinary metabolic profiling was accomplished. Proton nuclear magnetic resonance spectroscopy (NMR) and parallel ultra-performance liquid chromatography mass spectrometry (UPLC-MS) were used for biomarker discovery studies. Mortality rates of intrahepatic bile duct carcinoma (IHBD) increased in all countries that were studied. Misclassification of hilar cholangiocarcinoma accounted for only a small increase in the rate of IHBD in England and Wales. With over 90% screening rate for viral hepatitides, the rates of hepatitis B (HBV), hepatitis C (HCV) and HBV/HCV in HIV-infected patients in the APIN programme were 17.8%, 11.3% and 2.5% respectively. There was attenuated immune response as well as significantly lower survival observed in HBV/HIV co-infection, relative to HIV mono-infected patients (p=0.0097). Whereas single urinary metabolites, including acetylcarnitine, N-acetylglutamate, betaine aldehyde, 3’-sialyllactose, methionine among others possessed high discriminatory power to diagnose HCC, a combination of three metabolites: 3’-sialyllactose, methionine and 9-decenoylcarnitine significantly outperformed serum alpha-fetoprotein (AFP) in the diagnosis of HCC in a cirrhosis population (area under the receiver operating characteristic curve; [urinary panel= 0.96] compared to [AFP = 0.64]). This work informs a critical assessment of current control strategies in the prevention of HCC, and potentially assists in the development of more affordable means of early detection of PLC for most affected regions of the world.Open Acces

XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2018 : Libro de actas

Actas del XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2018), realizado en Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste, los dìas 26 y 27 de abril de 2018.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2018 : Libro de actas

Actas del XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2018), realizado en Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste, los dìas 26 y 27 de abril de 2018.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

WICC 2017 : XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Actas del XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2017), realizado en el Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), el 27 y 28 de abril de 2017.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

WICC 2016 : XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Actas del XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2016), realizado en la Universidad Nacional de Entre Ríos, el 14 y 15 de abril de 2016.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI