Während das Signifikanzniveau einer Meßgröße von Sensor, Meßmethode, Werkstoff und Defekt abhängt und oft nur unsichere oder mehrdeutige Schlußfolgerungen zuläßt, kann die Unsicherheit durch die Anwendung von mehreren (gleich- oder verschiedenartigen) Sensoren reduziert werden. Ein Konzept zur Kombination der Informationen mehrerer Sensoren, das auf der Anwendung der Bayesschen Entscheidungstheorie beruht, wird am Beispiel einer Mehrfach-Wirbelstromsonde beschrieben. Eingangs erfolgt eine fundierte Einführung in Konzepte und Strategien der Datenverknüpfung und des Bayesschen Herangehens. Die Implementierung des Verfahrens sowie eine ausgewählte Anwendung, die Untersuchung von Hubschrauber-Rotorblättern auf Haftfehler mittels Zweifach-Wirbelstromsonde, werden beschrieben, wobei für Prüfmethode und Meßergebnisse auf andere Veröffentlichungen verwiesen wird. Im konkreten Fall kann durch Anwendung der Datenverknüpfung die Aussage verschärft werden, daß es sich bei einer Anzeige um zwei Einzeldefekte und nicht um einen zusammenhängenden Defekt handelt. Gegenwärtige Arbeiten der Autoren richten sich auf die Datenverknüpfung aus mehr als zwei Quellen. (Bergner, F.)
A Bayesian approach to NDT data fusion
Ein Konzept zur Verknüpfung von ZfP-Daten auf der Basis der Bayesschen Theorie
Insight ; 37 , 5 ; 363-367
1995
4 Seiten, 4 Bilder, 1 Tabelle, 8 Quellen
Article (Journal)
English
Multifidelity Data Fusion via Bayesian Inference
AIAA | 2019
|British Library Conference Proceedings | 2002
|Automotive engineering | 2009
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