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Spannungsanalyse in weichmagnetischen Materialien mittels Kerr-Mikroskopie
Die Erkennung innerer Spannungen in Werkstoffen ist ein Schlüsselgebiet der Materialwissenschaft, da diese Spannungen die mechanischen und magnetischen Eigenschaften sowie die Gesamtleistung von Bauteilen maßgeblich beeinflussen. Neben herkömmlichen zerstörenden und zerstörungsfreien Prüfverfahren bieten lichtmikroskopische Techniken einen leistungsstarken Ansatz zur Analyse spannungsbedingter Effekte innerhalb der Mikrostruktur. Insbesondere die Kerr-Mikroskopie ermöglicht die Untersuchung magnetischer Domänen im Material. Innere Spannungen verändern diese Domänenmuster, so dass die Domänenmuster Rückschlüsse auf Spannungszustände in magnetischen Werkstoffen ermöglichen. Verschiedene Veröffentlichungen [1,2] belegen diesen Zusammenhang zwischen Spannungen und der inneren magnetischen Struktur in kornorientiertem Elektroblech.
Durch Ausnutzung des magnetooptischen Kerr-Effekts lässt sich die lokale Magnetisierung innerhalb der Mikrostruktur mithilfe linear polarisierten Lichts sichtbar machen. Dies zeigt sich als charakteristischer Hell-Dunkel-Kontrast, wobei die sichtbaren Strukturen magnetischen Domänen entsprechen. Da diese Domänenmuster stark von der Kristallstruktur und den Gitterparametern abhängen, reagieren sie äußerst empfindlich auf mechanische Beanspruchungen. Zug- und Druckspannungen führen zu elastischen Verformungen des Kristallgitters, was wiederum Veränderungen in der Domänenkonfiguration verursacht. Insbesondere in weichmagnetischen Materialien wie reinem Eisen oder Fe-Si-Legierungen zeigen die Domänenmuster eine ausgeprägte Empfindlichkeit gegenüber inneren Spannungen, was ihren Einsatz zur Spannungsdetektion ermöglicht.
Für die experimentelle Untersuchung wurde ein spezielles Kerr-Mikroskop verwendet, das mit einem Elektromagneten zur Erzeugung externer Magnetfelder ausgestattet ist. Diese Anordnung ermöglicht es, den Magnetisierungsumkehrprozess in situ zu beobachten und das lokale magnetische Verhalten zu analysieren. Darüber hinaus wurde eine mechanische Vorrichtung eingesetzt, um kontrolliert Zug- und Druckspannungen in die Probe einzuleiten. Bei unterschiedlichen Spannungsniveaus lassen sich charakteristische Domänenmuster erhalten.
Diese Bilddaten bilden die Grundlage für einen Machine-Learning-Ansatz, der die quantitative Abschätzung lokaler Spannungen anhand von Domänenmusterbildern ermöglicht. Dies bietet eine leistungsstarke Methode zur Bewertung von Spannungszuständen und zur Optimierung von Fertigungsprozessen, insbesondere im Bereich weichmagnetischer Anwendungen.
Literatur
[1] O. Perevertov, R. Schäfer: Influence of applied compressive stress on the hysteresis curves and magnetic domain structure of grain-oriented transverse Fe–3%Si steel. J. Phys. D: Appl. Phys. 45 (13) (2012), S. 135001.
[2] O. Perevertov, R. Schäfer: Influence of applied tensile stress on the hysteresis curve and magnetic domain structure of grain-oriented Fe–3%Si steel. J. Phys. D: Appl. Phys. 47 (18) (2014), S. 185001.