Information reuse of nondestructive evaluation (NDE) data sets

To achieve added value from data spaces and data sets in general, an essential condition is to ensure the high quality of the stored information and its continuous availability. Nondestructive evaluation (NDE) processes represent an information source with potential for reuse. These provide essential information for the evaluation and characterization of materials and components. This information, along with others such as process parameters, is a valuable resource for data-driven added value, e.g., for process optimization or as training data for artificial intelligence (AI) applications. However, this use requires the continuous availability of NDE data sets as well as their structuring and readability. This paper describes the steps necessary to realize an NDE data cycle from the generation of information to the reuse of data.</p

Acoustic process monitoring in laser beam welding

Structure-borne acoustic emission (AE) measurement shows major advantages regarding quality assurance and process control in industrial applications. In this paper, laser beam welding of steel and aluminum was carried out under varying process parameters (welding speed, focal position) in order to provide data by means of structure-borne AE and simultaneously high-speed video recordings. The analysis is based on conventionally (e.g. filtering, autocorrelation, spectrograms) as well as machine learning methods (convolutional neural nets) and showed promising results with respect to the use of structure-borne AE for process monitoring using the example of spatter formation

Statistical learning of peptide retention behavior in chromatographic separations: a new kernel-based approach for computational proteomics

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>High-throughput peptide and protein identification technologies have benefited tremendously from strategies based on tandem mass spectrometry (MS/MS) in combination with database searching algorithms. A major problem with existing methods lies within the significant number of false positive and false negative annotations. So far, standard algorithms for protein identification do not use the information gained from separation processes usually involved in peptide analysis, such as retention time information, which are readily available from chromatographic separation of the sample. Identification can thus be improved by comparing measured retention times to predicted retention times. Current prediction models are derived from a set of measured test analytes but they usually require large amounts of training data.</p> <p>Results</p> <p>We introduce a new kernel function which can be applied in combination with support vector machines to a wide range of computational proteomics problems. We show the performance of this new approach by applying it to the prediction of peptide adsorption/elution behavior in strong anion-exchange solid-phase extraction (SAX-SPE) and ion-pair reversed-phase high-performance liquid chromatography (IP-RP-HPLC). Furthermore, the predicted retention times are used to improve spectrum identifications by a <it>p</it>-value-based filtering approach. The approach was tested on a number of different datasets and shows excellent performance while requiring only very small training sets (about 40 peptides instead of thousands). Using the retention time predictor in our retention time filter improves the fraction of correctly identified peptide mass spectra significantly.</p> <p>Conclusion</p> <p>The proposed kernel function is well-suited for the prediction of chromatographic separation in computational proteomics and requires only a limited amount of training data. The performance of this new method is demonstrated by applying it to peptide retention time prediction in IP-RP-HPLC and prediction of peptide sample fractionation in SAX-SPE. Finally, we incorporate the predicted chromatographic behavior in a <it>p</it>-value based filter to improve peptide identifications based on liquid chromatography-tandem mass spectrometry.</p

Qualitätssicherung in der Hybridguss-Fertigung

Im Leichtbau kommen zunehmend Hybridbauweisen aus Faserverbundwerkstoffen und Leichtmetallen zum Einsatz, welche Vorteile beider Werkstoffgruppen im Hybridmaterial vereinigen. Die Verbindungen werden aktuell meist geklebt oder genietet. Am Fraunhofer IFAM wurde in den letzten Jahren eine neuartige Fügetechnologie für verschiedene hybride Verbindungsarten im Druckguss bis zur Produktionsreife entwickelt. Die Kombination von Druckgusslegierungen und Fasermaterialien oder Drähten eröffnet neue Potenziale für Bauteile in Leichtbauweise, wie sie Anwendungen in verschiedensten Branchen – insbesondere Automotive sowie Luft- und Raumfahrt – zunehmend erfordern. Bisher existierte jedoch noch kein Verfahren, das die zerstörungsfreie Qualitätsprüfung solcher Hybridbauteile zulässt – was wiederum Voraussetzung für eine industrielle Umsetzung ist. Im Rahmen des Projektes »HyQuality – Hybridguss-Fertigung mit standardisierter Qualitätssicherung« haben die Fraunhofer-Institute IIS/EZRT, IZFP und IFAM ihre jeweiligen Fachkompetenzen eingebracht, um gemeinsam entsprechende Methoden hierfür zu entwickeln. Ziel war es dabei eine produktionsintegrierte und zerstörungsfreie Inline-Prüfung zu erarbeiten, die sämtliche Fehlerarten in hybriden Bauteilen sichtbar und somit überprüfbar macht. Die Prüfverfahren müssen nicht nur zerstörungsfrei, sondern auch prozessbegleitend, d.h. fertigungsintegriert, einsetzbar sein. Um die Kontaktfläche zwischen Faser-, Draht- oder Blechverstärkung und Gussmatrix genau zu erkennen und deren Qualität bewerten zu können, ist zudem eine hochauflösende Technologie erforderlich. Die beiden auf der Röntgentechnik basierenden Verfahren digitale Radioskopie und Computertomographie sowie Ultraschall, Thermographie und Wirbelstromprüfung sind Technologien, die in diesem Zusammenhang untersucht wurden. Um die Eignung der zerstörungsfreien Prüfmethoden zu bestimmen, wurden die im Projekt hergestellten Proben und Bauteile im Nachgang zerstört, um Schliffe anzufertigen. Die Ergebnisse der zerstörenden Prüfung dienten dabei als Referenzergebnisse und wurden zum Vergleich mit den Ergebnissen der zerstörungsfreien Prüfung herangezogen